第4次産業革命とは？IoT、AI、ビッグデータで新たな経済価値が生まれる

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「第4次産業革命」という言葉が、多くの書籍やニュースで取り上げられています。インターネットを通じてあらゆるモノが結びつき、従来では考えられなかったほど産業が高度化し、暮らしの利便性が向上するのが第4次産業革命です。

2016年1月には、スイスで開催された世界経済フォーラム（WEF）で第4次産業革命が取り上げられており、国際的にも関心が高まっています。

この記事では、過去の産業革命の歴史をふりかえりながら、第4次産業革命の位置づけや、根幹となる技術革新「IoT・AI・ビッグデータ」について解説します。

情報通信技術（ICT）の目覚ましい発展により、産業構造が大きく変わり、新たな経済価値が生まれつつあります。その根幹を成す技術革新のことを「第4次産業革命」と呼びます。

第4次産業革命の3本柱となるのが、IoT、AI、ビッグデータです。ここでは、それぞれの技術革新の意味合いや、代表的な活用例、実社会にもたらしているインパクトを解説します。

あらゆるモノがネットワークにつながるIoT

IoT（Internet of Things）とは、あらゆるモノがネットワークにつながる技術革新です。その特徴から、「モノのインターネット」とも呼ばれます。

従来は、パソコンや携帯電話のようなIT通信機器しかネットワークに接続されていませんでした。IoT技術によって、身の回りの家電から社会インフラを含めたあらゆるモノが、インターネットを通じてサーバーやクラウド環境に接続されます。ただネットワークでつながるだけでなく、モノ同士で相互にデータをやりとりするため、さまざまなモノの自動制御や相互制御を実現できるのが特徴です。

IoT技術の代表的な活用例として、「シェアリングエコノミー（共有経済）」が挙げられます。シェアリングエコノミーとは、サービスの提供者とユーザーをマッチングさせ、役務や遊休資産を共有する仕組みです。

IoT技術により、人やモノの状態や位置情報がリアルタイムでわかるため、きめ細やかなサービス提供が可能になります。主なシェアリングエコノミーとして、空き部屋を貸し出す民泊サービスや、車を共有するカーシェアリングがすでに利用可能です。

IoT技術は、多くの民間事業者で活用がはじまっており、すでに大きな社会的インパクトを持っています。日本の企業では、全体の20％がすでに導入をはじめているのが現状です。また、2020年までには、全体の40％の企業が導入意欲を示しています。しかし、アメリカやドイツでは、すでに80％ほどの企業が導入意欲を示している点を考えると、今後さらなる関心の高まりが必要です。

コンピューターによる高度な判断を可能にするAI

AIは「人工知能」とも呼ばれ、人間が行うような認知・推論をコンピューターに行わせる技術革新です。コンピューターが膨大なデータを解析する「学習」のプロセスと、学習結果をもとに判断を行う「推論」のプロセスから成り立ちます。

近年は、機械学習やディープラーニングといった学習方法の進化により、人間のような高度な判断ができるようになりました。たとえば、AIをロボット技術と組み合わせることで、高度な作業を自律的にさせられます。3Dプリンターと組み合わせれば、複雑な構造物を作り出せます。高度な判断や作業を自動で行い、これまで人間が行っていた労働を補助・代替するのがAIです。

AIの代表的な活用例は、金融とITが結びついた「フィンテック」です。フィンテックとは、「ファイナンス（Finance）」と「テクノロジー（Technology）」がくっついた造語です。AIを活用し、革新的な金融サービス事業を打ち出す金融機関が増加しています。

たとえば、資産運用にAIを活用することで、より正確できめ細やかな判断ができます。また、企業の財務情報をAIに分析させ、企業の信用力を自動で計算するシステムが登場しています。融資の手間を省くとともに、従来の判断基準では対象とならない企業にも、柔軟に融資を行うことが可能です。

アメリカのフィンテックへの投資額は、対GDP比で0.07％にも達します。日本ではまだ投資が進んでいませんが、多くのスタートアップ企業がAIの活用に参入しています。そのほか、自動運転車の登場や、物流のソリューションにAIが活用されるなど、さまざまな業界でインパクトをもたらしています。

巨大で複雑なデータからソリューションを導くビッグデータ

ビッグデータとは、巨大で複雑なデータの集合体のことです。ただデータ量が多いものではなく、一般的なデータベースシステムやデータ処理方法ではあつかえず、なおかつ可視化できないデータのことを指します。

データの種類にもよりますが、数十テラバイトから数ペタバイトに達することがほとんどです。ビッグデータの出所はさまざまです。たとえば、下記のようなものがあります。

・IoT機器から収集したビッグデータ
・ショッピングサイトから収集した顧客の閲覧・購入履歴
・RFIDやICカードから収集した位置情報や気温などのセンサーデータ
・SNSから収集したユーザーのコメントやプロフィール欄

ビッグデータは、AIやIoTと組み合わせることで真価を発揮します。IoT機器からビッグデータを集め、AIにビッグデータを解析させれば、人間よりも高度で正確な判断や作業ができます。たとえば、医療分野ではAIとビッグデータの活用が進んでいます。長年に渡って蓄積された患者の症例・カルテをAIが解析することで、病気の自動診断を行うシステムが代表例です。

ビッグデータには、個人情報の取り扱いをめぐる問題や、膨大で可視化できないデータを解析するための技術的な問題がありますが、国内でも関心を示す企業が増加しています。

総務省所轄の情報通信審議会の「Active ICT JAPANの実現に向けたICT総合戦略」において、ビッグデータの活用が経済成長の重点領域に指定されたことからわかるように、官民ともにビッグデータの注目度が高まりつつあります。

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第4次産業革命が起こる以前には、3つの産業革命が存在しました。イギリスで起きた第1次産業革命以降、電気と石油が核となる第2次産業革命、コンピューターが核となる第3次産業革命が起きました。ここでは、それぞれの産業革命が、今日の第4次産業革命へどうつながっているのかを解説します。

蒸気機関の発明により工業化が進んだ第1次産業革命

第1次産業革命は、18世紀なかばから後半にかけて起こった軽工業中心の経済発展です。その鍵となった技術革新は、イギリスで蒸気機関が発明され、強力な動力源として利用可能になったことでした。

蒸気機関を活用した工場制機械工業が発達し、生産性が劇的に向上したため、産業構造が大きく変化しました。従来の人の手に頼った工業生産ではなく、機械を活用したモノ作りが大きく進展しました。

そのため、第1次産業革命のことを「工業革命」とも呼びます。第1次産業革命の主役となったのは、製鉄業や織物工業といった近代的な軽工業です。

大量消費・大量生産の産業構造が生まれた第2次産業革命

第2次産業革命は、19世紀後半にアメリカやドイツなどの西欧諸国で起こった経済発展のことです。電気エネルギーや石油エネルギーといった、新しく強力なエネルギー源の活用が進んだ結果、主として重工業が著しく発展しました。エネルギーの技術革新により、工業製品を大量生産できるようになっただけでなく、物流網や輸送手段も発達しました。そのため、モノを大量に作り、大量に輸送できるようになりました。この時期のエポックメイキングとなる出来事の1つが、フォード社による自動車の大量生産です。大量生産・大量輸送が実現したことにより、消費者が頻繁に商品を買い換える大量消費の時代が到来しました。

コンピューターによるオートメーション化を実現した第3次産業革命

第3次産業革命とは、20世紀後半に起きた「コンピューターの発達」と「インターネットの普及」をきっかけとする経済発展のことです。日本が高度経済成長を達成したのもこの時期に当たります。

コンピューターの性能が大きく向上したため、工場をオートメーション化し、単純作業をロボットに代替させることが可能になりました。そのため、人間の管理者の指示により、生産ラインを自動化・効率化できるようになりました。

また、インターネットの普及により、データ通信やソフトウェア開発を手掛けるIT企業が台頭したのもこの時期です。情報通信技術は物流サービスや製造業にも用いられ、産業構造が一気にデジタル化しました。IoT、AI、ビッグデータが高度に結びついた第4次産業革命は、コンピューターとインターネットが普及した第3次産業革命の延長線上に存在します。

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第4次産業革命は、産業構造や労働のあり方に大きな影響をおよぼします。IoT、AI、ビッグデータの活用により、現実空間とサイバー空間が融合した「超スマート社会」が実現すると予想されています。

人とモノがリアルタイムでつながることにより、きめ細やかなサービスが提供され、高齢者も生き生きと活躍できる社会になります。

また、人間が行っていた労働の代替が進む一方、新しい働き方が生まれる可能性があります。社会のシステム化・ネットワーク化をただ実現するだけでなく、経済成長や健康長寿社会へつなげることが課題です。

AI・ロボットによる労働力の代替が進む

第4次産業革命が進めば、高度なAIやロボットに取って代わられる仕事が生まれます。そのため、労働需要が減少する可能性があります。とくに、中程度のスキルを要し、センサーやIoT機器に代替可能な仕事が対象です。代表的な例として、下記のような仕事があります。

・製造業の組み立てライン
・車両の運転手や物流サービスの従事者
・コールセンターの電話オペレーター
・ホテルやオフィスなどの受付業務
・銀行で融資や資産運用を行う担当者
・歯科医や外科医などの機会的作業を要する医師

一方で、第4次産業革命によって産業構造が代わり、新たな労働需要が生まれるという側面があります。たとえば、人と人とのコミュニケーションが必要な仕事や、AIやIoT機器の利用や開発に関わる頭脳労働などが代表的です。人材育成や働き方の見直しにより、労働需要をシフトすることが大切です。

また、日本は今後少子高齢化がさらに進み、労働人口が減少すると予測されています。厚生労働省は、2040年までにおよそ1,200万人の生産年齢人口が減少し、約2割の減少幅になると試算しています。

AI・ロボットによる労働力の代替は、人間からただ仕事を奪うのではなく、今後予想される労働人口問題への解決策になるというポジティブな効果もあります。

すべての人とモノがつながる「超スマート社会」の実現

「超スマート社会」とは、内閣府が2016年1月に発表した「第5期科学技術基本計画」で打ち出された社会構想です。

超スマート社会では、「必要なもの・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供し、社会のさまざまなニーズにきめ細かく対応でき、あらゆる人が質の高いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、言語といったさまざまな違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことができる」ことを目指します。

すなわち、IoT・AI・ビッグデータを駆使し、個人のニーズをリアルタイムでつかむことで、豊かで快適な暮らしを実現するのが超スマート社会です。

超スマート社会はすでに実現しつつあります。たとえば、役務や遊休資産を共有するシェアリング・サービスが代表例です。資産を所有していなくても、必用な時に必用なタイミングでレンタル利用できます。

また、AIやIoT技術を活かしたスマート家電の普及や、ネット上でのストリーミング・サービスなどのデジタル・エコノミーも超スマート社会の好例です。

少子高齢化が進行する中、超スマート社会では高齢者も生き生きと暮らすことができます。ウェアラブル端末を利用したリアルタイムの健康管理や、人感センサーやスマート家電を活用した見守りサービスなど、すでにAIやIoTを活用したサービスがはじまっています。

今後、自動運転車による配車サービスが普及すれば、公共交通機関に加えて安心安全な移動手段が生まれます。第4次産業革命によって、あらゆる人が便利なサービスを受けられる社会が実現します。

産業構造が大きく変わる一方、衰退する可能性のある産業も

第4次産業革命によって、産業構造が大きく変わり、生産・サービス・マーケティングが劇的に効率化します。これまで蓄積されながらも活用されず、眠ったままだったビッグデータの活用によって、個人の状態や位置情報をリアルタイムに解析できるようになります。

これにより、個人の健康状態にマッチした医療・介護サービスの提供や、季節やトレンドごとの消費者ニーズの変化に即した商品・サービス提供が可能になります。AI・IoT機器・ロボティクスが普及すれば、産業ロボットの製造業への導入が大きく進み、従来よりも生産ラインを精緻化・効率化できるようになります。

また、さまざまな人とモノがネットワークでつながるため、業界・業種の壁が取り払われる可能性も予測されています。

一方で、第4次産業革命によって衰退する産業が出てくる可能性もあります。イギリスの経済学者コーリン・クラークが提唱したペティークラークの法則によれば、経済が発展するほど高次産業の比重が増加します。

これまで、第2次産業革命が起きた際は農林水産業などの第1次産業の比重が次第に低下し、第3次産業革命が起きた際は第3次産業の比重が大きく増加しました。ペティークラークの法則に基づくならば、第4次産業革命によって、第1次産業の比率が低下する可能性があります。

そのため、農林水産業でもIoT・AI・ビッグデータを活用し、業界・業種の垣根を超えてスマート農業・水産業を導入する必要があります。

たとえば、IoT機器やロボティクスを活用し、農産物の育成を効率化・自動化する農場が登場しています。また、ビッグデータの活用により消費者ニーズを汲み取ることで、季節やトレンドに応じた農産品を提供することが可能です。産業構造の変化に応じ、第4次産業革命の利点を活かすことが大切です。

今回は第4次産業革命について解説しました。第4次産業革命の鍵となるのは、IoT・AI・ビッグデータの3つの技術革新です。物流、金融、農林水産業などあらゆる業界で、第4次産業革命に備えた投資が必要です。

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