経済競争力を決めるAIとデータに関する政策転換。 19年1月の講演での資料。 村井宗明（IT政策アナリスト、元文部科学大臣政務官） https://www.muraimuneaki1.com/

1. 次世代の経済競争力を決める人工知能。
勝敗のカギはデータ政策にある。
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2. 講師プロフィール
村井宗明（IT政策アナリスト）
元衆議院議員（３期）、元文部科学大臣政務官。
引退後は、Yahoo、gumi、LINEなどで勤務。
[資格]
・ＡＩ (DeepLearnig協会 G検定）
・情報処理技術者（FE）
・ITパスポート ９３０点
・ﾔﾌｰﾘｽﾃｨﾝｸﾞ広告ﾌﾟﾛﾌｪｯｼｮﾅﾙ試験 ９１２点
・マイナンバー１級
・TOEIC８３５点
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3. 第４次産業革命とは
人類の産業技術の進化の歴史
第１次産業革命 蒸気機関
第２次産業革命 電気
第３次産業革命 コンピューター
↓
第４次産業革命 データと人工知能
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4. 「第４次産業革命への政策転換」
目次
①進化した便利な製品が国民生活を変える
②必要とされる人材の変化
③データ＝経済競争力
④まとめ
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5. ①進化した便利な製品が
国民生活を変える
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今後の予測と政策的な課題

6. ネットでつながった家電で生活
• 冷房や暖房の調整
• 冷蔵庫の中身の管理
• お風呂沸かし
• テレビの予約
• 車の運転
• オーブンや調理器の管理
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すべての家電にインターネット が含まれる時代に
なる。つながっていない製品は売れない時代に。

7. 大量のコントロール機の所有は不可能
メーカーや国を超えてのIoTの標準化フォーマットがあ れば、
一つのスマホのBoTなどで、すべてをコントロー ルをするこ
とができる。
IoT製品の通信プロトコルが共通化される
国とメーカーを超えて「全製品の共通コントロール機」が可
能に。
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１台ですべてをコントロールするためには、
メーカーや製造国を超える
共通の互換性の制定がカギ
要改革
スマートハウス、スマート家電のパッケー
ジで日本の家電産業を復活させる！

8. ①医療への有効活用
過去の病気や怪我への医療と結果、慢性疾患の傾向。それ
に合わせた薬の投与と結果
②IoTの活用
病院にいかなくても脈拍、血圧、尿酸値、体重などをデー
タで補足できるIoTのデバイスの推進。
③介護の状況
介護サービスへのAIの導入。地域介護の空き状況と状態を見
ながら、ケアマネージャー、ケアクラークの仕事を手伝え
るAIの導入
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【医療、介護】
データとAIに基づいて、個人にパーソナル化
した医療、介護を可能にする。
未来投資会議 構造改⾰徹底推進会合・厚生労働省
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/4th_sangyokakumei_dai1/siryou8.pdf

9. ④医療の画像診断の研究
・ＡＩによる画像診断で医師の診察をサポート
多くのＭＲＩ画像、ＣＴ画像、Ｘ線画像の症例をデー
タ化し、ビッグデータを作成。個人名などのプライバ
シーを守りながら、病名と画像を蓄積をするシステム
を形成。
↓
ＡＩにいわゆる「教師あり学習」を実施させることで
医師の診察をサポートするシステムを完成させる。
9

10. 行政窓口のAI化の開発
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• LINE上で、行政サービスに関する市民か
ら の相談にAIが即座に回答。
窓口のAI化へ向けてのデータ収集が進む。
• 京都大学 大学院情報学研究科 黒橋研究
室・ 兵庫県・尼崎市・丹波市・NII・LINE
による 産官学連携研究

11. 行政手続きはどう変わる？
民間
スマホ・ネットで可能
・食事の予約
・映画などの予約
・タクシーの予約
・銀行の預金
・物品の購入
・物品の販売
慣れると簡単
これまでの行政
スマホ・ネットは不可
・有給休暇をわざわざとって平日に
役所へ。
・同じ書類を部署ごとに分けて何度
も何度も書き、手間が大変
・ウェブブラウザベースで、SNS等の
パーソナルデータ連携ができていな
い。
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要改革

12. 行政手続の方法が２択になる
地域の市役所に行って手続 スマホを使って行政手続
マイナポータルＬＩＮＥ

13. 学び履歴データ（学習ライフログ）と学生の9割が使うSNS等を組み合わせ
・パーソナライズした授業動画
・パーソナライズした理解度テスト
・パーソナライズした宿題
データを活用してＡＩからのプッシュ通知が可能
学び履歴データの活用
・学年、教科書
・授業視聴数（全体）
・授業視聴数（科目ごと）
・回答数（全体）
・回答数（科目ごと）
・正答率（全体）
・正当率（科目ごと）
・教材購入データ
・塾レコメンドへの反応
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個別化された教育への改革

14. ②必要とされる人材の変化
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これまで必要だった人材と、これから必要とされる人材は別

15. 機械に置き換わられた農業労働
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農業が機械化された。
今は、農業をする人の数が激
減。しかし、生産性はUP。
昔の人々のほとんどの仕事は
農業だった。

16. 機械に置き換わられた工業労働
手作業の工場労働から、工場で働く人の比率は減少し
ている。しかし、機械での生産性は上がった。
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17. AIに置き換わられるサービス労働
オックスフォード大学のオズボーン准
教授
「１０年～２０年で人間の仕事の半分
が人工知能に置き換わる」
ダボス会議
「２０１６年から５年間で７１０万人
の仕事が人工知能によってなくなる」
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事務員、受付、運転手、レジ係

18. 不安？
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しかし、機械に「農業労働」を奪われた後も、
人類は別の仕事を作ってついている。

19. AIを使いこなす側の仕事が増える
解決策 プログラミング教育の充実
韓国は１７コマ、日本は２０２０年度から「？」
※全国最先端の京都府長岡京市は２０１９年度から１２コマ
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20. 過去の時代 今後の時代
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仕
事
に
お
い
て
必
要
と
さ
れ
る
能
力
の
変
化
。
コ
ン
ピ
ュ
ー
タ
ー
が
さ
ら
に
賢
く
な
る
の
で
、
職
務
能
力
の
個
人
差
よ
り
も
重
要
に
な
る
の
は
、
コ
ン
ピ
ュ
ー
タ
ー
を
使
い
こ
な
す
力
。

21. IQだけでなくDQ（デジタル能力指数）
を高める新教育改革が必要
21
職業別の年収 ２０１８年
https://tenshoku.mynavi.jp/knowhow/income/ranking

22. 教育はどう変えるべきか？
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× 記憶力を中心とするテストとそれに基づく教育
× 紙媒体にこだわった教育
○ デジタルを使いこなす能力（DQ）を高める教育
○ 創造力を中心とするテストとそれに基づく教育
子ども達の未来に適合した
教育転換（学習指導要綱改革）が必要

23. ③データ＝経済競争力
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有益なデータを集めて活用した国と企業が経済を制する

24. 人工知能AIの長所と短所
【長所】
人間よりも記憶力や再現力は高い。
３６５日、２４時間働けます。
【弱点】
基本的に、学習にはとなる「教師データ」が必要
人間のように、感情や意識はない。（アドレナリンや
セロトニンなどの脳内物質の数値設定をわざわざする
必要がある。）
モラルや道徳もない（MicrosoftTay問題）
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25. AIにはデータが必要
【課題】
写真から男女を判別する
【やり方】
①男の写真１万枚、女の写真１万枚の教師データを機械学習。
そこから特徴量を自動抽出。
②新たに、人の写真を見せた場合
AIの回答
「この人は男性である確率が８７％、女性である確率が１３％です」
25弱点は、①の写真データが不正確だと、回答も不正確

26. ＡＩ・ロボット等に必要なのはデータ
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人間の成長には、炭水化物やたん
ぱく質など、高品質な栄養が必
要。
AIの成長には、データが必要。
・多様なデータ
・フォーマットがそろっている
↓
国としての安全で互換性のある
国家データ戦略の作成が必要
米、欧、中でのデータの取り扱いルールをめぐる
駆け引きが活発なのは、今後の重要性の証拠。

27. どういうデータが役立つか？
・「各商品」ごとの売上変化の予測データ
流行、季節、イベント、気温、番組などから正確に予
測できれば、利益率が上がる。
さらに、追加
そこから部品発注や労働管理などの「生産」までの必
要な段取りを自動で行う。さらに、お金の「決済」ま
でを自動化したい。
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28. ネットでの消費拡大
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各消費者ごと、年代別、性別などに合わせた販売データと
予測データは、かなり有効。
効率的な販売促進営業が自動でできる。

29. 個人商店とコンビニの差
個人商店 コンビニ
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開発、製品開発、流通、小売りで、大きなデータに基づいて分析。
確実に「売れる商品」を自動で仕入れる
個人商店とコンビニで売り上げに差ができる。

30. 工場内の効率化だけでなく、
工場周辺業務（部品調達、流通、決済）
これまでは工場だけは機械化され、周辺
業務は人間がやっていた。
製造業は、国境とメーカーを越えて多数
の部品を組み合わせて成り立つ。例え
ば、自動車の部品数は３万点
①そのスペックと在庫状況という膨大な
データをいかに適切に管理し、発注と生
産を効率的に行えるかが競争力の源泉。
②市場の変化のビッグデータを素早く分
析し、型番や材料も含めた先の生産計画
を素早く最適化できるかが重要。
それらのデータが多ければ多い方がAIは賢い対応ができる。

31. ×部品名、企画、図面の書き方、同じものでも、異なる型番では役に立
たない。通信でつながっていてもデータでつながっていないのは使えな
い。
○通信プロトコルの世界標準化と互換性
部品が国と企業を超えての組み合わせ型である前提で、それぞれのビッ
グデータによる最適スペック情報が国を超えて互換性をもって活用でき
ることが効果的なモノづくり。

32. お金の流れはどう変わるか？
現状（摩擦が多い、ミスがある）
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部
品
工
場
物
金
組
立
工
場
物
金
卸
売
り
物
金
小
売
店
物
金
消
費
者
・消費者から部品工場へお金が順番に流れるために、振込手数料
と振込をする人の人件費、計算をする人の人件費が発生し、減っ
ていく。
・特に海外への振込みや為替計算で減る。
・ミスが発生することもある。

33. お金の流れはどう変わるか？
FINTEC（電子マネーで摩擦なし・ミスなし）
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部
品
工
場
物 組
立
工
場
物
卸
売
り
物
小
売
店
物
消
費
者
FINTEC
・現金ではなく、電子マネー。
・相殺なども使い、全自動計算なのでミスがない。
・海外送金でも減っていかない。

34. キャッシュレス化をすすめる
• クレジットカード方式、ＱＲコード方式、ＳＮＳ連携
などを使い、キャッシュレス化を進める。
• 中小企業等の経理、会計、納税を自動でできるシステ
ムの開発を支援する。
• 徴税の事務の手間や計算が楽で確実になる事を踏まえ
て、キャッシュレスの場合の税の控除を検討する。
• 地域主権をすすめるために、地域ごとの仮想通貨発行
権を検討する
利用者の利便性の向上、
事業者の人件費負担の軽減
などを目標に数値目標を掲げながら進める

35. Fintecのルールの国際標準化
• 電子マネーに関する半額供託金制度の廃止を検討
常に国境をこえて動くFINTECにとって、国によっ
てルールがちがうことが阻害要因となる。
例、日本の資金決済法では、日本国内で対価を得
て電子マネーを発行すれば、その未使用残高の２
分の１を国内で供託金を収める必要がある。
決済手数料の低い電子マネーが世界中を流通する
中で、外国企業も日本国内の未使用残高を計算し
て供託しなければならないという供託金制度など
は、他国に事例のない阻害要因。
一定の信頼要件を得られる事業者については、供
託金制度の廃止を検討。

36. ④まとめ
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次の経済の動かす国、会社は？そのために必要な政策は？

37. 各産業革命と経済発展した国
第１次産業革命
蒸気機関（イギリス）
第２次産業革命
エンジン（ドイツ）
電気（アメリカ）
第３次産業革命
インターネット（アメリカ）
第４次産業革命
データと人工知能（？）
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38. 今後の予測
・データを持つものが有利、大手への寡占化は進
む。
・今後の勝者は不明。サービス次第で、今後の逆転
劇はよく起こる。
・必要な人材が変わるので、教育政策の転換を進め
ない国は確実に衰退する。
・これまでの経済政策と、これから取るべき経済政
策は別物。
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