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「クラウド・コンピューティングと日本の競争力に関する研究会」 報告書（案）
「クラウド・コンピューティングと日本の競争力に関する研究会」 報告書（案） 平成 22 年 6 月 22 日 経 済 産 業 省 2 目次 はじめに....................................................................................................................................................................11 1. クラウド・コンピューティングの時代 .........................................................................................13 1.1. クラウド・コンピューティングとは何か？................................................................... 13 1.2. クラウド・コンピューティングの影響の広がり............................................................ 15 1.3. 本報告書の構成とメッセージ ........................................................................................ 16 2. クラウド・コンピューティングが実現する新サービスと新しい社会像 ......................18 高度クラウド・コンピューティング社会の展望............................................................ 18 2.1. 2.1.1. 万人がイノベーションに参画する社会 .......................................................................... 18 2.1.2. 個人生活の便利さ、豊かさと社会全体の効率性が両立する社会 .............................. 18 ① 個人需要の発掘と新たな消費者向けサービスの創造...................................................19 ② リアルタイムな実空間制御.......................................................................................................20 2.1.3. クラウド・コンピューティングの経済効果................................................................... 25 2.2. 3. 人と人とがつながり、全ての市民が社会参加する社会 .............................................. 22 2.2.1. マクロ経済（成長・雇用）、環境負荷への影響 .......................................................... 25 2.2.2. 産業構造への影響 .............................................................................................................. 25 ① ユーザ側産業への影響 ................................................................................................................25 ② ベンダ側産業への影響 ................................................................................................................26 クラウド・コンピューティング市場の発展・成熟化の道筋 ..............................................28 クラウドデータ利活用の促進 ........................................................................................ 28 3.1. 3.1.1. 著作物の利活用 .................................................................................................................. 29 3.1.2. 個人情報の取扱い .............................................................................................................. 30 3.1.3. 匿名化情報の取扱い .......................................................................................................... 30 3.1.4. 海外のクラウド・サービスを利用する上での制約 ...................................................... 31 ① 米国愛国者法（USA Patriot Act） ...................................................................................31 3 (ア) 米国愛国者法の概要.................................................................................................................31 (イ) 米国愛国者法の関連動向 .......................................................................................................32 ② EU データ保護指令(Data Protection Directive) ......................................................32 ③ 外国為替及び外国貿易法............................................................................................................33 3.1.5. データの外部保存 .............................................................................................................. 33 クラウド・コンピューティング市場の発展とプラットフォームの整備 ........................ 35 3.2. 3.2.1. データセンタの立地に関する環境整備 .......................................................................... 35 ① コンテナ型データセンタの設置 .............................................................................................36 ② データセンタ立地に関する各国の支援状況......................................................................37 (ア) 米国の支援状況...........................................................................................................................37 (イ) アジアの支援状況......................................................................................................................39 (ウ) 国内の支援状況...........................................................................................................................40 3.2.2. クラウド・サービス及びデータセンタに関する標準化動向 ...................................... 40 ① クラウド・サービスの技術的標準化の動向......................................................................40 ② データセンタの省エネ指標.......................................................................................................44 (ア) PUE (Power Usage Effectiveness) ..........................................................................44 (イ) データセンタの生産性評価...................................................................................................44 (ウ) DPPE (Datacenter Performance per Energy) .................................................45 (エ) 利活用を意識した指標 ............................................................................................................46 3.2.3. 責任関係の明確化 .............................................................................................................. 46 クラウド・サービス・レベル ..................................................................................................46 ① 3.2.4. クラウド・コンピューティング及びデータセンタに関する政府支援 ...................... 48 研究開発支援 ...................................................................................................................................48 ① (ア) EU の研究開発支援 ..................................................................................................................48 (イ) シンガポールの研究開発支援..............................................................................................48 (ウ) 韓国の研究開発支援.................................................................................................................49 ② ユーザとしての支援・推進.......................................................................................................50 4 (ア) 米国：Federal cloud.............................................................................................................50 (イ) 英国：G-Cloud.........................................................................................................................51 IT 経営の深化、IT・クラウド人材の適応...................................................................... 52 3.3. 4. クラウド・コンピューティング推進に向けた政策対応 .......................................................53 4.1. 【イノベーションの創出】新事業プラットフォーム形成支援と公共サービスの刷新 53 4.1.1. データ利活用プラットフォームの形成・海外展開支援 .............................................. 53 ① 電子マネーのプラットフォームの海外展開......................................................................53 ② 農業の高度化による生産性向上 .............................................................................................53 4.1.2. 社会システムの効率的制御、公共サービスの刷新 ...................................................... 54 ① エネルギーマネジメントシステム（スマートグリッドなど）の技術開発と標 準化 54 ② 道路交通システムの高度化.......................................................................................................54 ③ 予防・診断の高度化、効率化の促進....................................................................................54 4.1.3. 公共データ、行政情報の公開・活用 .............................................................................. 55 4.2. 【制度整備】クラウド・コンピューティングと大規模データ利活用のための制度整 備 56 4.2.1. クラウド・コンピューティング市場の整備・成熟化 .................................................. 56 ① サービス・レベル・チェックリストなどの整備 ............................................................56 ② 情報セキュリティ監査制度の検討.........................................................................................57 ③ 国内やアジア地域大でのディザスタリカバリ技術・体制の構築...........................57 ④ 政府調達基準のクラウド・コンピューティング対応...................................................57 ⑤ その他の整備 ...................................................................................................................................57 4.2.2. データ利活用と権利保護の両立 ...................................................................................... 58 ① 調 個人情報保護とイノベーション創出のバランスに配慮した制度整備と国際協 58 ② その他の制度整備..........................................................................................................................58 5 4.2.3. ① データ越境移動の円滑化 .................................................................................................. 58 個人関連情報の越境移動に関する国際協調......................................................................58 4.3. 【基盤整備】高度なクラウド・コンピューティング基盤等の構築支援 ......................59 4.3.1. 高信頼化、環境負荷低減に関する技術開発・標準化 .................................................. 59 ① 高信頼化に関する技術開発・標準化....................................................................................59 ② 環境負荷低減に関する技術開発・標準化 ..........................................................................59 ③ 多機能・高機能組込み制御システムの開発......................................................................59 4.3.2. 産業構造改革（大手情報サービス産業の連携・国際展開、地域・中小ベンダの業 態変革） 60 ① 大手情報サービス産業 ................................................................................................................60 ② 地域・中小 IT ベンダ ...................................................................................................................60 4.3.3. データセンタの立地環境整備（インフラ整備を含む） .............................................. 60 ① データセンタの立地促進............................................................................................................60 ② 共用クラウド・コンピューティング基盤の構築 ............................................................61 4.3.4. クラウド・コンピューティング時代に併せた人材育成 .............................................. 61 ① クリエーター及びベンチャー企業の育成支援.................................................................61 ② CIO、ビジネスストラテジスト、中小企業などの育成支援 .....................................61 ③ システムアーキテクトやソフトウェアデベロップメント、運用・保守技術者 などの育成支援 .........................................................................................................................................62 ④ 援 5. クラウド・コンピューティング関連技術の標準化を主導できる人材の育成支 62 クラウド・コンピューティングを安全・安心に普及し、便利で豊かな将来を実現す るためのロードマップ .......................................................................................................................................63 おわりに....................................................................................................................................................................64 別添１：クラウド・サービス・レベルのチェックリスト 別添２：技術ロードマップ 6 図目次 図 1-1 クラウド・コンピューティングが牽引する日本経済の成長戦略......................17 図 2-1 医療分野におけるクラウド・コンピューティングの活用事例 ..........................19 図 2-2 交通分野におけるクラウド・コンピューティングの活用事例 ..........................20 図 2-3 農業分野におけるクラウド・コンピューティングの活用事例 ..........................21 図 2-4 クラウド・コンピューティングを活用したスマートコミュニティ.................22 図 2-5 テレワーク分野でのクラウド・コンピューティング活用事例 ..........................23 図 2-6 教育分野のクラウド・コンピューティング活用事例 .............................................24 図 2-7 クラウド・コンピューティングの進展に伴う IT 業界の構造転換....................26 図 3-1 クラウド・コンピューティングの構成要素 ................................................................28 図 3-2 匿名化情報の活用事例 ...........................................................................................................31 図 3-3 コンテナ型データセンタ.......................................................................................................36 図 3-4 主要都市のデータセンタ運用コスト（2008 年） .................................................37 図 3-5 データセンタ運用コストの低い上位 10 都市（2008 年） ..............................38 図 3-6 標準化レイヤ ..............................................................................................................................44 図 3-7 韓国政府のクラウド・コンピューティング政策のビジョンと目標.................50 7 表目次 表 3-1 米国主要都市のデータセンタにおける条件付支援制度の例 ...............................39 表 3-2 アジア各国の主な支援制度..................................................................................................40 表 3-3 標準化の動向 ..............................................................................................................................41 表 3-4 DPPE のサブ指標 ....................................................................................................................45 表 3-5 米国の主なクラウド・プロバイダと SLA の例 ........................................................47 表 3-6 EC FP7 の研究プロジェクト ............................................................................................48 8 クラウド・コンピューティングと日本の競争力に関する研究会 構成員 （2010 年 3 月末時点） 委員長 村 井 純 慶應義塾大学 環境情報学部教授 委 員 石川 雄章 東京大学大学院 委 員 石田 一雄 富士通(株) 委 員 岩野 和生 日本アイ・ビー・エム(株) 情報学環特任教授（元高知県 CIO） 執行役員上席常務 執行役員 未来価値創造事業担当 委 員 宇陀 栄次 (株)セールスフォース・ドットコム 委 員 大西 弘致 トヨタ自動車(株) 常務役員 委 員 角 泰 志 日本ユニシス(株) 常務執行役 委 員 北野 昌宏 (株)日立製作所 執行役常務 代表取締役社長 ICT サービス本部長 情報・通信グループ プラットフォーム部門 CEO 委 員 楠 正 憲 マイクロソフト(株)法務・政策企画統括本部 技術標準部 弘道 部長 委 員 篠原 委 員 真 藤 委 員 高森 國臣 (社)行政情報システム研究所 委 員 中上 英俊 (株)住環境計画研究所 委 員 永田 賢了 鹿島建設(株) 委 員 中村 彰二朗 豊 日本電信電話(株) 取締役 (株)IDC フロンティア 員 西村 委 員 東 野 正 日本電気(株) 委 員 廣 江 譲 電気事業連合会 委 員 保条 委 員 前 川 委 員 山田 伸一 (株)NTT データ 委 員 渡辺 弘美 アマゾンジャパン(株) 徹 専務理事 代表取締役所長 サン・マイクロシステムズ(株) 委 英司 代表取締役社長 常務執行役員 新規ビジネス開発本部 達之 研究企画部門長 本部長 セコムトラストシステムズ(株) 代表取締役副社長 執行役員 理事・事務局長 (株)インターネットイニシアティブ サイバー大学 専務取締役 IT 総合学部 教授 代表取締役常務執行役員 渉外本部 本部長 （敬称略、五十音順） 9 クラウド・コンピューティングと日本の競争力に関する研究会 検討経緯 ○第 1 回研究会 日時：平成 21 年 7 月 22 日（水） 16：30～18：10 議題：（１）研究会設置目的説明 （２）課題整理案説明 ○第 2 回研究会 日時：平成 21 年 10 月 30 日（金） 16：30～18：30 議題：（１）クラウド・コンピューティングの潮流とビジネスインパクトについて （２）克服すべき課題について ○第 3 回研究会 日時：平成 21 年 12 月 25 日（金） 13：45～15：45 議題：（１）クラウド・コンピューティングが実現する新サービスと新しい社会像 ○第 4 回研究会 日時：平成 22 年 3 月 26 日（金） 10：00～1１：３0 議題：（１）報告書（案）について 10 はじめに 情報技術はこの数年間で劇的な進化を見せ、社会基盤としての重要性が日々高まってい る。2009 年末に閣議決定された「新成長戦略の基本方針」においても、改めて「IT 立 国・日本」が謳われている。IT 産業の競争力強化と IT 利活用による産業の高度化を実現 し、経済成長を支えるとともに、国民生活全般にわたる質の向上を図ることは、わが国に とって重要な課題である。 とりわけ、クラウド・コンピューティングは、IT 業界のみならず、農業や商業など、 様々な業界からその普及、発展が期待されている。政府として、クラウド・コンピューテ ィングの推進に向け、データ利活用による新サービス・新産業の創出支援、関連制度の見 直しを含めたルール整備、技術開発・標準化支援などに取り組んでいく必要があると認識 している。 クラウド・コンピューティングは、サービス提供と同時に国内のみならず、海外からも 利用可能であるという特性を有する。即ち、既存の SI やパッケージ型のシステムとは異 なり、最初からグローバル市場をターゲットにしたサービス展開が可能となる。クラウ ド・コンピューティングの進展は、我が国のシステムの特徴である高信頼で、きめ細かな サービスを武器として、国内企業が海外市場を開拓する千載一遇のチャンスと捉えること が出来る一方で、今後の海外市場の獲得にはクラウド・コンピューティングの活用は必要 不可欠である。海外への売り切り型の一過性のシステム輸出ではなく、国内ユーザ企業と ベンダ企業が一体となって、国内データセンタを拠点とする高信頼かつ永続的な運用サー ビスを提供することで、現在世界市場の 10%程度を占める国内 IT 企業の市場シェアの大 幅な拡大を目指す。 クラウド・コンピューティングを基盤とした新サービスとしては、農業、医療、教育、 交通、コンテンツ分野等において、今後特に大きな成長が見込まれる。一方でデータの利 活用に当たっては、個人関連情報や著作物を取り扱う場合には、個人情報保護法や著作権 法などに鑑み、消費者や権利者に不利益が生じないように配慮することも重要である。そ こで、パーソナル情報の匿名化に関する技術開発や実証実験等を通じて制度上の課題を技 術的に克服することで、今まで以上の安全・安心の環境を確保しつつ、イノベーション創 出を促進する最適な制度環境を世界に先駆けて実現させることで、日本が世界におけるイ ノベーション発信地となることを目指す。 クラウド・コンピューティングの定義については、様々な議論があり画一的な概念が醸 成されているわけではない。クラウド・コンピューティングを構築する技術的な視点でみ た場合、仮想化技術や並列分散処理技術などを用いてスケールアウトできる柔軟性や効率 性を実現することが、クラウド・コンピューティングの特徴となる。一方で、クラウド・ コンピューティングを利用する視点でみた場合には、クラウド・コンピューティングがど のような技術で構築されているかは重要ではなく、ネットワーク経由でユーザが望む時に 望むだけの機能と性能が提供される種々のサービス形態が、クラウド・コンピューティン グと捉えることもできる。 11 本報告書ではクラウド・コンピューティングの概念を広く捉え、技術的な視点と利用者 の視点の両面から、その特質を整理することとした。そして、「IT により国民生活全般 にわたる質の向上を図る」という目的の達成に向け、理想的な将来ビジョンを展望すると 共に、ビジョンの実現に向けて解決すべき課題を洗い出し、その解決策を模索した。 本報告書の構成は、次の通りである。第 1 章では、本報告書で対象とするクラウド・ コンピューティングについて、その概念を説明する。第 2 章では、クラウド・コンピュ ーティングによりもたらせるイノベーションについて展望すると共に、それによりもたら される経済効果と、CO2 削減効果について説明する。第 3 章では、クラウド・コンピュ ーティングを取り巻く要素を、データ、プラットフォーム、人材の 3 つの観点で整理し、 国内外の現状について分析する。第 4 章では、第 3 章で分析した結果に基づき、「イノ ベーションの創出」、「制度整備」、「基盤整備」の 3 つの観点から、クラウド・コン ピューティングを安全・安心に普及し、便利で豊かな将来を実現するための方策案につい て、説明する。最後に第 5 章で、方策実現に向けたロードマップを示す。 2010 年 6 月吉日 経 済 産 業 省 商務情報政策局 12 1. クラウド・コンピューティングの時代 1.1. クラウド・コンピューティングとは何か？ クラウド・コンピューティングとは、「ネットワークを通じて、情報処理サービス を、必要に応じて提供／利用する1」形の情報処理の仕組み（アーキテクチャ）をいう。 データ処理や保存を行う情報処理基盤の基幹部分が利用者が所有する端末から切り離 され、クラウド事業者において集中管理されることにより、ハードウェアやソフトウ ェアの仮想化・規格化・共用化が進み、規模の経済が実現する。これにより、①利用 者負担の軽減、②IT 資本の性能・効率の向上、③情報環境の多様化・偏在化・リアル タイム化、④大規模データの蓄積・共有という４つの側面において、非連続的な進展 が期待される。経済社会への影響（世の中を変える力）という面では、 「PC/Windows」、「商用 internet/web」に次ぐ、情報通信技術の第三の変革（ク ラウド・コンピューティング革命）が生起しつつある。 利用者（ユーザ企業、消費者）側からみたクラウド・コンピューティングとは、ネ ットワークから提供される情報処理“サービス”であり、ネットワークとの接続環境 さえあれば、ネットワークの向こう側にある特定のコンピュータや通信ネットワーク などの情報処理基盤を意識することなく、情報通信技術の便益やアプリケーション・ サービスを享受可能にするものである。具体的には、利用者側からみたクラウド・コ ンピューティングは、 資本コストや運用・保守の負担なく、安価で高機能な情報処理能力が利用で きる システム構築・開発期間が短縮され、需要変動を柔軟に吸収できる ネットワークを通じた恊働、データ収集、実空間制御が容易になる 端末側へのデータ複製・保存が不要となり、端末紛失等による情報漏洩のリ スクを低減することが期待できる クラウド基盤側の冗長性によって、事業継続性が向上する といった特徴を備える2。 事業者（ベンダ企業）側からみたクラウド・コンピューティングとは、利用者から 隔離された環境で、仮想化・並列分散処理、標準化・自動化といった技術を組み合わ せて、機器／ソフトウェア／運用・保守を全体最適化した情報処理基盤を構築し、安 1 米国の国立標準技術研究所（NIST）も、ほぼ同様の作業用定義を採用する。“Cloud computing is a model for enabling convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction.”, NIST Definition of Cloud Computing v15 2 NIST は、1) On-demand self-service, 2) Broad network access, 3) Resource pooling, 4) Rapid elasticity, 5) Measured Service の 5 つを、クラウド・コンピューティングの特徴として掲げ ている。 13 価で安定したサービスを提供する“ビジネス”である。具体的には、事業者側からみ たクラウド・コンピューティングは、 仮想化・分散処理技術を活用することにより、多種多様な情報処理需要に対 して、リソースを無駄にすることなく効率的に対応することができる アプリケーションを標準化して、既存ソフト資源を有効活用できる サービス自動化や冗長性維持を通じて、運用・保守・更新を合理化できる 他のクラウド・サービスを事業者側で組み合わせ、安価で多様なサービスを 提供できる といった特徴を備える。 以降、本報告書では、利用者側から見たクラウド・コンピューティングと、事業者側 から見たクラウド・コンピューティングを特に区別する必要がある場合に限り、それぞ れ、“クラウド・サービス”、“クラウド・ビジネス”と表記することとする。混乱の 恐れがない場合には、これらを区別せずに“クラウド・コンピューティング”と表記す る。また、クラウド・サービスを利用するユーザ企業や消費者を総称して、“クラウド 利用者”と表記し、クラウド・サービスを提供する事業者を“クラウド事業者”と表記 することとする。 14 1.2. クラウド・コンピューティングの影響の広がり クラウド・コンピューティングは、個人や中小・ベンチャー企業を含めた多様な主 体にイノベーション参画の裾野を拡げ、 ① センサ情報、行動履歴などを活用した需要発掘、新サービス創造 ② リアルタイムの実空間制御による社会インフラの効率化・高度化 ③ 柔軟な規模変更による変動需要の吸収と収益率改善 ④ コミュニケーション／コラボレーションの深化による知の創造 といった新たな事業機会を提供し、イノベーションを通じた新市場創造・雇用創出に 繋がることが期待される。 また、既存事業活動も含めた企業の情報システムや企業間の情報流がクラウド・コ ンピューティングに順次移行することで、情報処理基盤の集約・効率化とともに業務 プロセスの標準化・合理化が図られ、 ⑤ 企業経営、内部統制や企業間連携、遠隔勤務(テレワークなど)の深化・効率化、 ⑥ 情報処理に関するエネルギー消費効率の向上、 が期待される。今後とも情報処理需要の増加が見込まれる中で、クラウド・コンピュ ーティングは低炭素社会を実現し、持続可能な成長を支える基盤技術でもある。 クラウド・コンピューティングの浸透は、情報通信産業の業態・構造変化にとどま らず、業種の壁を超えた破壊的イノベーションや、企業間連携、ソーシングの拡大を 通じて広汎なユーザ産業に及び、新たなサービスや社会システムの登場と相まって、 個人の生活やコミュニケーションを大きく変える力を持っている。 他方、こうしたクラウド・コンピューティングの長所を引き出すためには、利用者 側、事業者側いずれにおいても、従来の仕事のやり方や情報管理に関する考え方を柔 軟に見直していくことが必要になる。企業は、競争力や価値創造の源泉である人的資 本、知的財産やノウハウを損なうことなく、業務や情報交換の規格化・標準化、組織 を超えた協働ネットワーク形成など、クラウド・コンピューティングと親和性の高い 業務プロセスの全体最適化への取り組みを一層迫られることとなる。個人も、情報の 安全性や管理可能性についての不安を払拭しつつ、個人関連データの提供と共有・解 析の受容を通じて、利便性の高いサービスを享受し、社会全体の利益を増進する社会 変革に能動的に参画していくことが期待される。 15 1.3. 本報告書の構成とメッセージ 本報告書では、まず、クラウド・コンピューティングによって実現が見込まれる新 サービスや新しい社会像（高度クラウド・コンピューティング社会）を展望する。ク ラウド・コンピューティングを活用した新サービスの創造やグローバルマーケットの 獲得は、２０２０年までに累計４０兆円超の新市場創出につながるものと期待される 3。マクロ経済への効果をみると、生産性や労働参加率の向上を通じて、同期間の潜 在 GDP 成長率を０.３％押し上げるものと推計される。経済成長に伴って増加するエ ネルギー需要をクラウド・コンピューティングによる社会のエネルギー効率改善によ って吸収し、CO2 換算で 1990 年度比約７%の削減が期待できる（第 2 章参照）。 その上で、クラウド・コンピューティングが経済社会にもたらす潜在的便益を最大 限に引き出すためには、クラウド・コンピューティングのデータ利活用の観点、クラ ウド・コンピューティングの基盤構築の観点、人材育成のそれぞれの観点において考 慮が必要な事項が存在することを指摘する（第 3 章参照）。最後にこれらを踏まえ、 クラウド・コンピューティングを活用したイノベーションの実現に向け、消費者・市 民社会と産業界への期待と、これらを支える制度や基盤の整備を中心に、政府として 推進すべき政策の方向性を提示する（第 4 章参照）（図 1-1 参照）。 自家発電による自前供給から発電所と送電網を保有する電力供給専門の事業者によ る供給へ代わることによって、様々なイノベーションが実現し、２０世紀の人々の暮 らしと仕事は大きく変化した。電力に続く一般目的技術（経済・社会を広範にわたっ て変革する基盤的技術）である情報通信技術は、情報の処理・保管を専門業者に委ね る「クラウド革命」によって、今後ますますその真価を発揮していくであろう。情報 通信技術と経済社会の共進化をいち早く実現し、クラウド基盤の構築とクラウド上で 収集・蓄積される大規模データの利活用を通じて経済社会の変革に先着した国・地域 が、２１世紀の経済社会の進歩を牽引する。クラウド・コンピューティングの普及・ 活用を、わが国の新しい成長戦略の柱の一つに位置づけ、積極的に推進すべきである 3 ここではクラウドを活用したイノベーションを広く新市場創造と捉えており、既存需要の代替や中間投 入を含む。 16 イノベーションの創出 大量データを利活用した新サービス・新産業を創出 コンテンツやデータなどを大量に収集・蓄積し、それを活用して新サービスを創出できるアラ イアンス形成を促し、実証事業を支援。 その際には、国際展開も視野に支援。 （分野の例：流通、農業、教育、ヘルスケア、交通など） グローバルマーケットの獲得による市場シェアの拡大 2020年までに累計40兆円超の新サービス市場を創出 情報処理に係るCO2排出を90年比約7%減 制度整備 基盤整備 「データ」を外部へ／利活用可能に 高信頼性、低環境負荷を売りにイノベーションを 支えるプラットフォームを確立 プライバシーに配慮したデータ利活用・流通の円滑化のためのルール整 備・制度の国際協調 クラウド・コンピューティング事業者の責任制限に関する制度の導入 著作権法との関係整理 データの外部保存を促進するための規制緩和（e文書関連法の見直し） 営業秘密管理の徹底 政府調達におけるクラウド・コンピューティング調達基準の策定 エンドユーザ・サービス提供者・インフラ事業者間での責任関係を明確 化するガイドラインやサービス品質を可視化するチェックリストを策定 匿名化技術・方式の開発・標準化 データセンタの国内立地促進 戦略的な技術ロードマップの策定 高信頼化・環境負荷低減技術・指標の開発・標準化の推進 機器・端末側の技術の高度化 クラウド・コンピューティング時代に併せたユーザ・ベン ダサイドでの人材育成強化 図 1-1 クラウド・コンピューティングが牽引する日本経済の成長戦略 17 2. クラウド・コンピューティングが実現する新サービスと新しい社会像 2.1. 高度クラウド・コンピューティング社会の展望 本節では、クラウド・コンピューティングを活用することによって実現が見込まれ る新サービスと、それによりもたらされる新しい社会像（これを“高度クラウド・コ ンピューティング社会”と呼ぶ）について展望する。 2.1.1. 万人がイノベーションに参画する社会 情報通信技術が牽引するイノベーションの主役は、2000 年代に入って、企業情報 システムの深化を通じた生産性向上から、インターネットと Web を活用した新サー ビス4に移っている。こうしたネットビジネスのイノベーションを支えたのは、起業家 の実験的精神（generativity）5である。情報処理や通信の費用低下によって、収益モ デルが確立する前に実サービスの提供を開始し、顧客ベースを拡げることが可能にな った。 クラウド・コンピューティングが実現する従量課金モデル（ユーティリティ・コン ピューティング）は、利用者側の情報処理基盤構築に関する初期投資（固定費用）を 不要にし、このような実験的精神を一層喚起するプラットフォームとなる。ネットワ ークで接続された大規模な情報処理基盤を万人が活用できる社会が到来すると、ベン チャーの事業創出や既存企業の新事業進出から個人の創造活動に至るまで、イノベー ション参加者の裾野が飛躍的に拡がる（democratization）ことが期待される。 併せて、クラウド・コンピューティングにより実現するデータ共有と高度な恊働作 業は、分野横断的に多様な主体が参画するオープン・イノベーションを促す。拡張性 と市場到達力に優れたクラウド・コンピューティングを活用することで、個人や零細 ベンチャーでも、国際市場を視野に入れたサービス展開が可能になる。 2.1.2. 個人生活の便利さ、豊かさと社会全体の効率性が両立する社会 こうしたイノベーションの創発は、センサ情報や行動履歴などの生活情報（ライフ ログ）を解析して個々のニーズを汲み取った広告・勧奨などを行うことによって消費 財・サービスの需要を喚起するとともに、実空間の行動と密着した拡張現実（AR : Augmented Reality）や健康・疾病管理、防犯、介護・見守りサービスといった新た な消費者向け（B-to-C）サービスの創造に繋がる。 個人生活を支える社会システムについても、情報を双方向でやり取りできる高機能 端末・機器をネットワークで繋ぐことにより、仮想空間（クラウド・コンピューティ ング）から実空間を制御（Cyber-Physical System）して、エネルギー・水道・交通 網といった社会インフラを効率化・高度化（Smart XXX）することが期待される。低 4 検索エンジンの Google, 電子商取引の Amazon, コミュニケーション・ツールの Skype など。 5 Zittrain, J (2008), The Future of the Internet: And How to Stop It, Yale University Press. 18 炭素社会をはじめとする社会的課題の解決を図りつつ生産性向上や経済成長を図る、 社会大のイノベーションの基盤として有望である。 ① 個人需要の発掘と新たな消費者向けサービスの創造 個人生活の様々な局面に情報通信技術が関わるようになり、購買行動や交通手段利 用の履歴情報をはじめ、個人に関わる情報が大量に作り出されサイバー空間に蓄積さ れるようになっている。こうした情報の大部分は、情報処理能力の経済性の制約から、 現在は限られた分野における利活用に限定されている。しかしながら、膨大な計算処 理能力とストレージを経済的に利用可能なクラウド・コンピューティングを活用する ことにより、限定的な利用から、分野横断的な情報分析が可能となり、新たなイノベ ーションを創造することが期待できる。 例えば、クレジットカードの使用履歴に基づき、会員の嗜好を考慮したダイレクト メールを定期的に配信することは現在でも実現されている。将来は、携帯端末の位置 情報や動線情報などと合わせて解析することにより、利用者の居場所や行動に応じて、 お勧めの店舗情報などをリアルタイムに配信するサービスが実現可能になる。 また、医療分野においては、健康診断結果に応じて、類似した症例に基づく定型的 な生活指導をするサービスは実現されている。将来は、加速度センサなどの情報や、 フィットネスジムの履歴、投薬情報などを踏まえて、個人毎に最適かつリアルタイム なヘルスケアアドバイスを提供することにより、国民の疾病予防効果の向上を図るこ とが期待できる（図 2-1 参照）。 病院・介護施設 パーソナライズド・ヘルスケア情報提供機能 遠隔医療診断・介護機能 パーソナライズド・ヘルスケア情報 医療診断情報 統合・分析 分析 •健康診断情報 •健康データ 病院 健康家電 メーカー •バイタルデータ •バイタルデータ • 遠隔医療診断結果 スポーツジム • 健康データ 体重 体脂肪 加速度 等 • 健康診断情報 血液 内臓機能 等 •健康問題解決 •病気懸念項目 モニタリング アドバイス • 病気発症アラート • トレーニングデータ • サプリ摂取データ サプリメント メーカー • トレーニングデータ •健康問題解決 プログラム メニュー 消費熱量 等 •サプリ摂取データ •健康問題解決 サプリ処方 パーソナライズド・ヘルスケアクラウド 要介護高齢者 及びその家族 24時間健康状態をモニタリングし、介 護アドバイスや緊急通知、介護サービ スの提案などを受けることができる 健康な個人 健康関連のサービサーより、よりパ ーソナライズされた健康関連情報や 健康関連プログラムを享受できる 健康診断 ジム通い 健康家電 サプリ摂取 図 2-1 医療分野におけるクラウド・コンピューティングの活用事例 19 ② リアルタイムな実空間制御 センサ情報など情報量が膨大で解析する術がないために、利活用効果が大きいこと が期待されつつも、これまで、情報取得の試みが広く行われず、サービス化が実現さ れていない分野が存在する。クラウド・コンピューティングを活用することにより、 このような潜在的サービスを現実化することが期待できる。 例えば、交通分野においては、プローブ情報と呼ばれる、自動車から取得可能なブ レーキ・ワイパー・速度などの情報をセンサで取得し解析することにより、より安全 に走行するための情報を運転手にリアルタイムに伝達することが可能になる。その結 果、交通事故の削減や最適走行による CO2 排出量の削減が期待できる（図 2-2 参 照）。 国土交通省 情報外販業者 自動車･カーナビメーカー メンテナンス会社 ITSシステム マーケティング情報作成機能 レコメンデーション情報配信機能 リモートサービス機能 マーケティング 情報 ﾚ ｺ ﾒﾝﾃﾞｰｼｮﾝ情報 ﾅﾋﾞｼｽﾃﾑ高度化 公共交通支援 自動料金収受ｼｽﾃﾑ 商用車効率化 安全運転支援 歩行者等支援 交通管理最適化 緊急車両運行支援 道路管理最適化 分析 機能 分析 機能 車両プローブ情報 （経路案内等） •公共交通利用情報 車両プローブ情報 •車両位置（GPS） •走行方向 •速度 •ブレーキ等 自動車 リアルタイムで安全かつ最適な ルート情報を享受 SA･道の駅 物販店 映像･音楽配信業者 ﾘ ﾓｰﾄﾒﾝﾃﾅﾝｽ関連情報 PF貸与 ﾃﾚﾏﾃｨｸｽ 分析 機能 車両プローブ情報 ユーザー関連情報 •歩行者支援情報 •高度ﾅﾋﾞ情報 •運転支援情報 飲食店 車両プローブ情報 ユーザー関連情報 車両プローブ情報 企業保有情報 ITS･テレマティクスクラウド •各種ﾚｺﾒﾝﾃﾞｰｼｮﾝ (ｸｰﾎﾟﾝ･広告･ｺﾝﾃﾝﾂ等) ユーザー情報 •顧客基本情報 •各種履歴 •外部情報 等 •ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ 情報 •ﾘﾓｰﾄ ﾒﾝﾃﾅﾝｽ情報 （レストラン、ホテル等） ユーザー リアルタイムで移動地点付近の お店のクーポンや広告等の推奨 情報やバス等運行情報を享受 企業のﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ ･R&D部門 自動車メーカー バス運営会社 保険会社 建設機械メーカー ・・・ バス･建機メーカー等 テレマティクスPFを活用し、 自社の車を常にリモートで 管理可能となる ・・・ マーケ･R&D部門等 今まで取得していない情報を元 にした企業のﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞや製品開 発のｲﾝﾌﾟｯﾄとなる情報を享受 図 2-2 交通分野におけるクラウド・コンピューティングの活用事例 また、農業分野においては、センサを搭載した無線発信装置のネットワークを農場 に張り巡らせ、気温、土壌温度、相対湿度、土壌水分量、光、風速、葉の湿り具合や 気圧などを直接測定し解析することにより、作物の成長などに合わせて葉の除去や肥 料の追加、必要最低限の農薬散布などが可能となり、生産性が大きく向上することが 期待できる。さらに、流通情報と組み合わせることにより、作物の鮮度情報やトレー サビリティ情報を消費者に伝達することが可能となり、安全性が向上することが期待 できる（図 2-3 参照）。 20 情報通信企業 気象庁・気象情報提供企業 作物被害警告機能 農場監視・管理機能 コンサルティング・ファーム 農業コンサルティング機能 ピンポイント気象情報 センサー分析情報 農業課題解決策 分析 収集 分析 収集 分析 センサ情報 農地情報 連携 気象情報 農地情報 • アラート (台風・霜・冷害 等) •農地情報 •センサ情報 •センサ情報 気温 土壌湿度 •アラート 水分量 等 (作物被害・収穫 等) 農業クラウド •農地情報 •センサ情報 •農業課題解決策 農家 農地内各種情報と気象情報等を組み合わせ、分析することに より詳細単位での生産管理が可能となる。また工業技術も組 み合わせ、最適な生産手段を把握することも可能 野菜畑 稲田 植物工場 ビニールハウス 図 2-3 農業分野におけるクラウド・コンピューティングの活用事例 さらに、再生可能エネルギーを最大限に活用し、系統の安定性を確保しつつ最適な 需給調整を行うことができるエネルギーマネジメントシステムを構築し、収集・解析 される情報を電気自動車（EV）を含む交通システムや家庭・ビルの電気機器の制御に 活用することにより、利便性や快適性を犠牲にすることなくエネルギー効率を高め、 低炭素社会を実現するスマートコミュニティ構築に繋がることが期待できる（図 2-4 参照）。 21 スマート スクール スマート パーキング 熱・水素 共有 スマートビル 情報 ネットワーク クラウド・データ・ コントロールセンター 太陽光・風力発電 /蓄電池 スマートストア 次世代SS スマートハウス 図 2-4 クラウド・コンピューティングを活用したスマートコミュニティ 2.1.3. 人と人とがつながり、全ての市民が社会参加する社会 インターネットが国民生活に広く普及することにより、組織から個人への情報提供 手段が電子的になり、リアルタイムに行うことが可能となった。多くは 1 対 n のサー ビスとして、国民生活の向上に大きく貢献している一方で、情報処理能力の経済性の 制約から、n 対 n のサービス実現には至っていない。クラウド・コンピューティング を活用することにより、n 対 n のコミュニケーション・コラボレーションの高度化を 実現することが可能となる。 例えば、企業では、組織と在宅勤務者を結ぶテレワークが普及しつつある。今後、 多地点同時接続 TV 会議システムや企業内 SNS を活用し、様々な場所で働く勤務者 同士のコミュニケーションを円滑に実現することで、在宅勤務者の生産性向上を図る ことが期待できる（図 2-5 参照）。 22 企業 業務自動配分機能 勤怠管理機能 雇用機会創出機能 業務対応可否情報 勤怠情報 スキル活用情報 その他企業 連携 分析 在席情報 •多様な就業形態 •在席情報 •報告 業務 勤怠 在宅社員 稼動が可能な時間帯のみ 効率よく働けるように 出産・育児 介護 障害 分析 勤怠報告 稟議・申請 テレワーククラウド •移動・出社時間 の業務への有効 活用 分析 スキル情報 希望就業形態 •スキル活用可能な 領域での業務 •多様な就業形態 •報告 •スキル情報 過去業務経験 •希望就業形態 業務 勤怠 •稟議・申請 外勤社員 シニア・ワーカー 待ち時間や移動時間の業務へ の有効活用が可能に 貴重な知識･経験を有効活用で きる業務に、必要な時のみ入 ることが可能に 出張 就業スタイル 外勤 業務内容 図 2-5 テレワーク分野でのクラウド・コンピューティング活用事例 また、教育現場においては、保護者への事務連絡や児童の安全に関わる情報を、リ アルタイムに提供するサービスが広まりつつある。将来、児童同士が宿題や試験に関 する内容に関して安全・安心に議論したり、教え合ったりすることが可能なネットワ ークサービスが実現されれば、学習意欲の向上を図ることが期待できる。さらに、児 童同士の議論の内容を教材作成等に活用することができれば、より学習効果の高い教 材の開発が可能となる（図 2-6 参照）。 23 企業 出版社 教育機関 SNS 教材外販促進機能 情報更新機能 習熟度管理機能 衆知活用機能 教材更新情報 情報付画像 学生学習度情報 回答情報 集約 分析 集約 分析 分析 集約 協働 希望教材情報 フィードバック 生物/植物 建物･ 動植物DB 捕捉画像 回答情報 質問・疑問 •生物/植物 捕捉画像 •希望教材 •教材に関する フィードバック •遠隔授業参加 •宿題提出 教育クラウド •社内研修教材 •捕捉対象に 関する情報 •宿題･教材等 •学習内容に関す る質問や疑問 •衆知による回 答 個人 ユビキタス端末を活用した教育 サービスの利用により、いつでも どこでも学習が可能となる、 メニュー ⁃ 今日の宿題 ⁃ 算数 ⁃ 国語 ⁃ 社会 ・・・ ⁃ これまでの宿題 ⁃ 記録に挑戦 ⁃ クラス内 ランキング 今日の書き取り（4/25文字） 漢 現在のレベルは 茶帯です あと150ptで黒帯 あと12回！ 前の漢字 次の漢字 提出 学生 ・ ・ ・ 生涯学習希望者 図 2-6 教育分野のクラウド・コンピューティング活用事例 クラウド・コンピューティングが提供するコミュニケーション・コラボレーション 基盤は、このような経済活動への寄与のみならず、市民活動や民主政治を支えるプラ ットフォームとしても機能する。爆発的増加を続ける情報を個人が選択的に取得する ことで社会の一体性が損なわれることが懸念される中、クラウド・コンピューティン グが新たな公共空間の創出に繋がることが期待できる。 クラウド・コンピューティングの普及を支える要素として、利用者側端末の高度 化・スマート化も欠くことはできない。近年、急速に普及しつつある電子書籍やスマ ートフォンなどは、端末側で行う処理とクラウド・コンピューティング側で行う処理 を巧みに融合することで、利用者に高い利便性を提供可能とした。今後も様々な分野 で、クラウド・コンピューティングと融合し、ユーザビリティの高さと高速処理を両 立した高機能・高性能端末が発展していくであろう。 24 2.2. クラウド・コンピューティングの経済効果 2.2.1. マクロ経済（成長・雇用）、環境負荷への影響 今後 10 年間（2010～2020 年）をかけて高度クラウド・コンピューティング社 会に移行し、クラウド・コンピューティングを活用したイノベーション創発（創造的 クラウド・サービス：前節 2.1.1∼2.1.3）が順次発現すると、需要創出効果や生産性 上昇によって、2020 年までに累計 40 兆円超の新サービス市場を創出が期待できる。 このような高度クラウド・コンピューティング社会では、情報処理量が大幅に拡大 することから、従来の情報処理基盤ではエネルギー消費に負荷がかかる。クラウド・ コンピューティングは、社会システムの効率的制御を通じて温暖化ガス排出削減に貢 献する（Green by IT）が、企業の情報システムが低環境負荷を実現するクラウド・ コンピューティングに順次移行することによって、情報処理自体に係る温暖化ガス排 出は 90 年総排出量対比約 7%相当の削減が期待できる6。 2.2.2. 産業構造への影響 ① ユーザ側産業への影響 ユーザ側産業とは、ハードウェアやソフトウェアなどの IT 資源や IT サービスを利 用してビジネスを展開する事業者により構成される産業である。 ユーザ側産業では、クラウド・コンピューティングの普及・浸透に伴って、中小・ ベンチャーをはじめとして開発環境や市場到達力が向上し、新規ビジネス／参入企業 の拡大やイノベーション・サイクルの短期化、業種横断的な破壊的イノベーションの 拡大などによって競争環境が大きく変化する。また、クラウド・コンピューティング の活用は、生産・業務プロセスや商流・物流の標準化・合理化を促し、ソーシングや 企業間連携の深化に伴って広汎な産業構造変化を促す。 こうした中で、イノベーションの核となるデータが収集・蓄積されるビジネス・プ ラットフォームを構築した事業者や、効率的でオープンな業務プロセスを標準化した 事業者が、競争上優位に立つ。また、個々の製品の組込み制御技術とシステム全体の 制御技術を組み合わせた高度なシステム・ソリューションが、商品として価値を生み 出す。 さらに、クラウド・コンピューティングは場所の制約を受けないサービスの展開が 可能であり、既存の国内市場についても、海外企業のサービスとの競争になる。一方 で日本企業にとっては、これまでの国内向けービスを、クラウド・コンピューティン グを利用することにより、グローバル展開するチャンスでもある。企業経営者はこの 現状を正しく認識し、グローバルを見据えたクラウド・サービスの展開に舵を切るこ とが必要である。 6 グリーン IT 推進協議会作成資料にもとづき、研究会独自に試算 25 ② ベンダ側産業への影響 ベンダ側産業とは、ハードウェアやソフトウェアなどの IT 資源や IT サービスを提 供することを主とする事業者により構成される産業である。具体的にはベンダ側事業 者には、ハードウェア事業者、システムインテグレーション（SI）事業者、地域の中 小 SI 事業者、パッケージ開発事業者に加え、これら事業者が提供する IT 機器やサー ビスを集積するデータセンタ事業者などが含まれる。これらの事業者について、クラ ウド・コンピューティングの普及・進展により求められる将来の業界構造について展 望する（図 2-7 参照）。 ベンダ業界の構造 今後の業界構造の展望 ユーザ企業 受託開発 納品 仕様提示 元請けベンダ（SI） 売上 20兆円 構造 転換 協業関係 ■総合SIベンダ ・顧客のニーズに合った多様なサービス・ コンサルティングを提供 ・中小ベンダ連携 ■データセンタ業 事業所数 17,700 事業所 下請けベンダ (2008年) 下請けベンダ 受託開発型の多重下請構造 パッケージベンダ ・アジアのハブとなるデータセンタの整備 ・中小データセンタ連携 ・電力・土木・建設業界との連携 個別サービス・プロダクトの提供 アプリ ベンダ SaaS ベンダ ・受託開発 ・運用/保守 ユーザ企業 下請けベンダ 従業者数 86万人 地域密着型 コンサル B to C ベンチャー ユーザ 図 2-7 クラウド・コンピューティングの進展に伴う IT 業界の構造転換 サーバ、ネットワーク機器などを提供するハードウェア事業者には、大規模なクラ ウド事業者の価格交渉力や、低廉なクラウド・サービス（IaaS）との競合によって、 価格低下圧力が働く。加えて、従来ハードウェアが担っていた情報サービスの可用性 や信頼性の一部が、保守・運用技術（冗長性の維持、ライブ・マイグレーション（無 停止移行））によって手当てされるようになり、汎用品化（コモディティ化）が進行 する。これに対し、ミドルウェアが担っていた制御機能や通信系と処理系との連携機 能をハードウェア層でパッケージ化する、ミドルウェアなどの上部ソフト層と統合し て高機能化する、といった方向で汎用品と差異化を図る可能性はある。ただし、こう した差異化が、他の環境との動的な連携を阻害するようなことがあると結果として競 争力低下に繋がる。 データセンタ事業者は、限定された企業へのホスティングを主とするサービス形態 から、不特定多数の利用者に対するサービス提供主体へと役割が変化する。個別企業 26 の細かな要望に応じた手厚い運用・保守サービスにより高収益を確保するビジネスモ デルから、規模の経済を働かせた薄利多売型のビジネスモデルへの変換が求められる ようになる。従って、数万～数十万台規模のサーバを効率的に保守・運用するための 技術・ノウハウの蓄積がデータセンタの競争力の源泉となりうる。また、日本のよう に地理的制約のある中では、単独のデータセンタのみならず、データセンタ群を束ね た高信頼・高機能クラウド・サービス（PaaS/IaaS）を提供することも重要となる。 そして、データセンタの大規模化に伴い、電力インフラに加え、土木工事や高度建築 技術が必要になることから、電力や土木・建設事業者などとの連携の重要性が今後増 すことになる。 システムインテグレーション事業者（SIer）は、受託開発システム市場が標準化さ れたクラウド・サービスに代替されることによって大きな構造変化に直面する。大手 元請け業者は、クラウド・サービスをポートフォリオに組込んで、企業内システムと クラウド・コンピューティングのハイブリッド連携を構築するとともに、受託開発部 分についてソフトウェアエンジニアリング手法を活用した合理化やアウトソーシング を活用して一層の効率化を追求し、クラウド・コンピューティング部分は既存ソフト 資源をプラットフォーム化してクラウド・サービス（PaaS）として提供する。クラ ウド・コンピューティングを活かすための利用者側の事業プロセス改革に参画し、業 務プロセスのソーシングを引き受ける（PRaaS (Process as a Service)）ことで、 受託システム市場の減少分を補って余りある事業機会が生まれる。また、クラウド・ コンピューティングを活かした社会システムを機器メーカーやユーティリティ事業者 と一体となって構築して海外展開するといった、新たな事業機会も生まれよう。 地域の中小 SI 事業者は、地場の中小ユーザ企業に密着してクラウド・コンピューテ ィングの活用を含めた上流／カスタマイズ・サービスや運用・保守を展開するととも に、その蓄積を活かしたクラウド・コンピューティング上のソリューション提供 （SaaS）に活路を見いだすことになろう。 パッケージ開発事業者や SaaS ベンダは、クラウド・コンピューティング時代にお いては、強みを有するアプリサービスをプラットフォーマーとの連携によりさらに展 開していくことになる。 27 3. クラウド・コンピューティング市場の発展・成熟化の道筋 クラウド・コンピューティングの構成要素は、大きく 3 種類に分類することができ る。1 つはクラウド・サービスを通じて日々、生成・蓄積される大量のデータと、そ の取扱いに関する制度を含む“クラウドデータ”。2 つめは、クラウド・サービスの 提供を可能とする技術とデータセンタなどの物理的な基盤、そしてそれらに関する制 度を含む“クラウドプラットフォーム”。最後に、これらのクラウドデータとクラウ ドプラットフォームを構築・生成・活用する利用者やサービス提供者、技術開発者と これらへの支援制度などを含む“クラウド人材”である。 クラウドデータ クラウドプラットフォーム データ 各種制度 クラウド技術 データセンタ 各種制度 クラウド人材 利用者 サービス提供者 技術開発者 各種制度 3.2節 3.1節 3.3節 図 3-1 クラウド・コンピューティングの構成要素 クラウド・コンピューティングの普及・促進のためには、クラウドデータ、クラウ ドプラットフォーム、クラウド人材の 3 要素が並行して進展していく必要がある。そ こで本章では、これら 3 つの観点から現状を整理すると共に、クラウド・コンピュー ティングを普及・促進する上での課題について整理することで、クラウド・コンピュ ーティング市場の発展・成熟化の道筋を明らかにする。 3.1. クラウドデータ利活用の促進 クラウド・コンピューティングを活用することにより、個人の行動履歴やセンサ情 報に基づく新しいサービス創造や効率的な実空間制御の実現可能性が拡がっている。 現在のところ、データを保有する事業者は、プライバシー保護などへの配慮からデー タの二次利用や流通には慎重になっているが、新サービスの利便性が広く認知される に従って、サービスの受益者でもあるデータ主体のデータ二次利用に対する受容度が 28 増し、データ利活用が進むことが期待される。情報大航海プロジェクト7の中でも、大 量に蓄積されたデータを活用した様々なサービスについて検討が行われた。 政府が、個人情報保護法上の取り扱いや、データの流通・二次利用に関するルール の明確化（セーフ・ハーバーの形成）を行うことは、ベンチャー企業など新たなイノ ベータにデータへのアクセスを拡げ、こうした市場形成を促す上で有益であると考え られる。他方、データの利活用がイノベーションの源泉として価値を生み出すように なると、大規模なデータを収集・蓄積した事業者が、当該データの第三者利用を制限 することで、競争制限的な市場支配力を行使する可能性もある。そのため、データ解 析がもたらす社会的便益を踏まえつつ、データ保有者とデータ利用者、更には当該デ ータの主体の間で、データ利活用に関する健全な市場形成が進むよう、適切な競争政 策や知的財産政策を実施することが求められる。 また、情報システムを第三者のクラウド事業者が提供するクラウド・コンピューテ ィングに委ねることに伴うリスクには、データ保全や事業継続など事業者間で解消さ れるべき課題のみならず、規制遵守や紛争解決など政府の関与が必要となるものもあ ることから、政府としても国際的に協調してクラウド・コンピューティングを普及・ 促進することが望ましい。 そこで本節では、イノベーションを創出するようなデータ利活用を促進する上で、 留意すべき著作物、個人情報、匿名情報の取扱いに関する現状、及び、国内外の外部 へデータを保存する際の留意点などについて整理する。 3.1.1. 著作物の利活用 2010 年 1 月 1 日から改正著作権法8が施行され、情報検索サービスを実施する ための複製等に係る権利制限や情報解析のための複製等に係る権利制限等、一定の見 直しがなされてきた。 しかし、諸外国で既に類似の実施例があるものの、我が国の著作権法ではなお違法 となる可能性があるとして、IT 関連の事業者によって懸念が示されているサービス や利用行為が存在している。例えば、著作物をストレージサービスで預かるサービス や、著作物の内容をクラウド上で解析して付加価値を提供するサービス等に関してク ラウド事業者の間接侵害を問われる可能性が懸念されている。また、レコメンデーシ ョンを行うサービス（プッシュ型検索サービス）やサムネイル表示などマルチメディ ア著作物の引用などについては、事業者から違法となる可能性が懸念されている9。 そのため、我が国の事業者はリスクを恐れて事業化を躊躇しており、その間に消費 者はインターネットを通じて他国で運営されているサービスを利用するという状況と なっている。新たなサービスの進展に対応しつつ、権利者に利益をもたらす仕組みを 検討する必要がある。 7 情報大航海プロジェクト 8 著作権法 9 H21 年度 情報大航海プロジェクト報告書 http://www.igvpj.jp/ http://law.e-gov.go.jp/htmldata/S45/S45HO048.html 29 一方で、クラウド・コンピューティングの活用は、著作物の管理をサーバ側で一括 して行うことができることから、使用許諾などの処理をスムーズに行える可能性もあ る。 3.1.2. 個人情報の取扱い 個人情報の取り扱いに関しては、個人情報の保護に関する法律（通称、個人情報保 護法）10において、その取り扱いが定められている。特にデータの利活用、外部保存 の観点においては次のような規定がある。 個人情報の第三者移転については、第２３条において、一部の例外ケースを除き、 本人の同意を得ずに、個人データを第三者に提供することは禁じられている。また、 第１６条においては、個人データ収集時に特定された利用目的以外の目的で、本人の 同意を得ずに、個人情報を取り扱うことも禁じられている。 一方で、個人情報の保管場所に関する制約はなく、個人情報保護法で規定される事 項を遵守する限りにおいて、国外も含め第三者の提供するサーバ上に個人情報を保管 することは可能である。 3.1.3. 匿名化情報の取扱い 匿名化情報とは、個人情報の氏名、住所などをはじめとする項目について、切り落 とし（削除）やあいまい化（集合化）の処理を施すことにより、個人が識別されにく いよう加工した情報である。ただし、匿名化情報がなお個人情報に該当するか否かに ついては、その匿名化情報にアクセス可能な者において他の情報と容易に照合するこ とができ、それにより個人を識別できるか否か、すなわち「容易照合性」があるか否 かによる。個人情報を匿名化することによって、非個人情報化し、プライバシーに配 慮して二次利用などの利活用ができれば、利用者に利便性をもたらす様々なサービス が実現されることが期待される。しかしながら、「容易照合性」があるか否かの客観 的な基準はなく、どのような匿名化を行えば、二次利用が可能であるかを判断するこ とは難しいのが現状である。 匿名化情報の活用事例として、情報大航海プロジェクトの中で、次のような事例が 示されている。 事例：GPS 機能付き携帯電話で３０分ごとに、数万人の利用者から取得した位置情 報を使ったサービスを実施している事業者が、デジタルサイネージサービスを行う別 のサービス事業者に対して、「設置されたデジタルサイネージの近辺に、何時にどの ような属性の人が、何人くらいいるか」といった情報を提供するサービス。 10 個人情報の保護に関する法律 http://www.caa.go.jp/seikatsu/kojin/houritsu/index.html 30 図 3-2 匿名化情報の活用事例 このサービスでは、利用者のプライバシーは保護されつつも、デジタルサイネージ 上に利用者の関心が高い情報が表示される確度が高くなり、利用者と事業者の双方に メリットがある。 3.1.4. 海外のクラウド・サービスを利用する上での制約 クラウド・コンピューティングは、サーバが設置されている物理的な場所に制約を 受けることなくサービスを享受することが可能である。そのため、海外に設置された サーバにデータが保存されることも当然のことながら考えられる。しかしながら、海 外へのデータの保存に関しては、その取扱いが現地の法令の対象になるなど、その利 用に留意が必要な点がいくつかある。そこで、データの取扱いに関わる米国と EU の 法令の概要、及び、日本のデータを海外へ保存する際の国内法令上の制約についてま とめる。 ① 米国愛国者法（USA Patriot Act） (ア) 米国愛国者法の概要 2001 年 9 月 11 日に発生した同時多発テロ事件を受け、2001 年 10 月に成立 した反テロ法、通称「米国愛国者法（USA Patriot Act）」では、捜査機関の権限の 拡大や国際マネーロンダリングの防止、国境警備、出入国管理、テロ被害者への救済 などについて規定を行っている。 特に、第 201 条や第 202 条では、テロリズムやコンピュータ詐欺及びコンピュー タ濫用罪に関連する有線通信や電子的通信を傍受する権限が明記されている。また、 第 209 条では、捜査官は裁判所命令ではなく捜査令状により、電子メールやボイス 31 メールを入手できると規定され、第 213 条では、捜査官は令状の通知なく家宅など を捜索できるとする規定されている。さらに、第 505 条では、FBI が金融機関や通信 サービス・プロバイダに対して顧客の個人情報の提出を求める場合に、その情報が 「国際テロや秘密諜報活動の防止を目的とした正式な捜査に関連」することを明示す ることで足りるとしている。これは、捜査機関は、金融機関やプロバイダの同意を得 さえすれば、裁判所の関与を求めることなく捜査ができるということである。 このように、米国では日本の手続きと比較して、裁判所の許可が不要など政府機関 に与えられている権限が大きいため、クラウド・コンピューティングなどを活用して、 米国サーバへデータを保存する場合には留意が必要である。 (イ) 米国愛国者法の関連動向 2009 年 4 月 2 日早朝、米連邦捜査局（FBI）が、米国テキサス州にある米コア IP ネットワークス社のデータセンタを突如捜索し、捜査官が 2 フロア分のサーバなどの IT 設備を押収したという事例がある。 その影響として、同一データセンタを利用して いた約 50 社に上る顧客が電子メールや自社のデータにアクセスできなくなるなどの 問題が発生した。 カナダでは、アウトソーシング契約を結ぶ際にチェックすべきガイドライン 「Taking Privacy into Account Before Making Contracting Decisions」 を策 定した。アウトソーシング業務の委託先が米国企業の場合、もしくはカナダの企業で あっても米国に関連企業が存在する場合には、個人情報を含むデータが国境を越え、 米国に置かれる可能性が出てくる。この場合、愛国者法の適用対象となることから、 本人の承諾なく個人情報が米国当局に閲覧されるリスクを懸念しての措置である。こ のガイドラインはカナダ連邦政府予算庁が作成したもので、プライバシー法に基づき、 個人情報を取り扱う業務をアウトソースする場合は、国民のプライバシーを適切に保 護するため、ガイドラインで示されているアドバイスに従うよう、強く推奨している。 ② EU データ保護指令(Data Protection Directive) EU および英国ではデータ保護指令（Data Protection Directive）により、EU 内 の住民の個人情報に関して十分なデータ保護レベルを確保していない第三国へのデー タの移動を禁じている。EU のデータ保護指令が要求する十分な保護水準を確保して いると認められている国・地域は、スイス、カナダ、アルゼンチン、ガンジー島、マ ン島、ジャージー島の６つである。 このうち、カナダは、連邦政府部門対象の法律、民間部門対象の法律、州政府対象 の州法など、複数の法律を組み合わせることにより、ほぼすべての機関を対象とした 法的枠組みを形成し、十分性を認められている。 米国の場合は、包括法がないため、特定の認証基準を設け、その認証を受けた企業 ごとに十分性を付与するセーフ・ハーバー協定を 2000 年に EU と締結している。ま た、米国―EU 間の航空旅客情報についても認められている。なお、グーグル、アマ ゾン、セールスフォース・ドットコム、マイクロソフトなど多くのサービス・プロバ 32 イダはセーフ・ハーバー協定を遵守していることから、EU 内の住民の個人情報を米 国で保管しても問題はないことになる。セーフ・ハーバーを遵守している組織リスト については、米国商務省のウェブサイトの「Safe Harbor List11」を参照。 ③ 外国為替及び外国貿易法 外国為替及び外国貿易法（通称、外為法）12では、国際的な平和及び安全の維持を 妨げることがないように、特定の技術を輸出する際には、経済産業大臣の認可等が必 要と定めている。特に、第 25 条第 3 項では「特定技術を内容とする情報の送信」も 対象となっており、日本国内から、海外のサーバに情報を送信する場合にも対象とな る。 特定情報には暗号技術なども含まれるため、これらの情報を含むデータを国外のサ ーバに保存する際には、留意が必要である。 3.1.5. データの外部保存 海外のデータセンタへデータを保管する際の留意事項に関しては、前述の通りであ る。その一方で、国内であっても、データを第三者のサーバへ保存することが制約さ れる場合がある。ここでは、その留意点について簡単にまとめる。 不正競争防止法13は、業者間の公正な競争等を確保するために制定された法令であ り、営業秘密の適切な管理方法について、「営業秘密管理指針」の中で具体的な手法 を規定している。 データの外部保存について明確に制限する記述はないが、情報の所有者は、自社内 において他情報と区別して、より高度な管理をおこなうことが求められている。その ため、社外のサーバへ情報を保管することは出来ないとも考えられる。 また、２００５年４月から施行された民間事業者等が行う書面の保存等における情 報通信の技術の利用に関する法律（通称、e-文書法）14などにより、約 250 種類の 法律を対象として、各種書面に代えて電磁的記録の保存を認めることとした。しかし ながら、e-文書法の目的は、あくまで紙情報の電子化であり、その記録を外部のサー バへ保管することに関しては、必ずしも考慮されていない。その結果、個別の法令に よっては、データの外部保存に関して一部制約が残っている。 なお、医療情報については、2009 年３月に公開された「医療情報システムの安 全管理に関するガイドライン 第 4 版」においては、外部保存を受託する機関の選定 基準及び情報の取り扱いに関する基準として、「医療機関等が震災対策等の危機管理 上の目的で確保した安全な場所に限る」という制約があった。しかしながら、2010 11 セーフ・ハーバーリスト 12 外為法 13 不正競争防止法 14 e-文書法 https://www.export.gov/safehrbr/list.aspx http://law.e-gov.go.jp/htmldata/S24/S24HO228.html http://law.e-gov.go.jp/htmldata/H05/H05HO047.html http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/hourei/16-149gou/honbun.html 33 年 2 月に改正された「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第 4.1 版 15 」においては、この目的に関する限定要件がなくなり、ある一定の条件を満たす場 合には、目的に関係なく、外部へ保存することが可能となっている。 具体的には、「①病院、診療所、医療法人等が適切に管理する場所」「②行政機関 等が開設したデータセンタ等」「③医療機関等が民間事業者等との契約に基づいて確 保した安全な場所」への保存が認められており、①～③毎に、最低限満たすべき基準 等が定められている。 15 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第 4.1 版 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2010/02/s0202-4.html 34 3.2. クラウド・コンピューティング市場の発展とプラットフォームの整備 クラウド・サービスは黎明期にあり、利用者の用途に応じた適正なサービス水準や 問題発生時の責任関係などは、今後サービス提供実績が蓄積される過程で、徐々に相 場観が形成されていくものと考えられる。既存システムとクラウド・コンピューティ ングとの統合や、クラウド・コンピューティング間連携、データ移管性や標準化とい った諸課題についてもクラウド事業者が個社あるいは業界団体を通じて取り組みを進 めている。 既存システムを抱える大企業ユーザは、こうした市場の発展を睨んで、自社システ ムとの連結（ハイブリッド・クラウド）を工夫しつつ、非基幹系や一過性需要を中心 にクラウド・コンピューティング導入を進めるものと見込まれる。中小企業やベンチ ャー企業は、本来クラウド・コンピューティングを利用するメリットが大きく、知識 の不足や人材の制約がクラウド事業者や IT ベンダの助力を得て適切に手当されれば、 普及に弾みがつく可能性がある。 利用者側の多様なニーズを勘案すると、クラウド・コンピューティング市場は価格 と機能／リスクのトレード・オフに関する様々な組み合わせに対応した多様なサービ ス（可用性・信頼性の程度、データセンタの立地、パブリックかプライベートか、商 用ソフトかオープンソフトか、など）が一定の厚みで供給され、各々のサービス品質 やリスクが客観的に評価・担保可能な形で可視化され、利用者側の合理的選択に委ね られるような形で発展することが望まれる。 また、政府はクラウド・サービスの利用者として、市場の健全な成長を促す調達基 準を設定するなど、政府調達を通じた先導市場を形成する役割も期待される。 そこで本節では、クラウド・コンピューティング市場の発展に当たり、それを支え るクラウドプラットフォームの整備を促進するための国内外の各種取組や、現在の制 約について整理する。 3.2.1. データセンタの立地に関する環境整備 クラウド・コンピューティングの普及のためには、データセンタの建設が必要不可 欠である。そのため、国内外でデータセンタ誘致のための支援制度が創設されている。 また、データセンタを迅速に構築・増設するためにコンテナ型データセンタとよばれ るコンテナを活用したデータセンタの活用が広まりつつある。ところが、日本国内に おいては、建築基準法16などの制約から、コンテナ型データセンタの設置が困難とな っている。ここでは、コンテナ型データセンタ設置の制約と、国内外のデータセンタ 立地支援制度についてまとめる。 16 建築基準法 http://law.e-gov.go.jp/htmldata/S25/S25HO201.html 35 ① コンテナ型データセンタの設置 コンテナ型データセンタとは、ISO 規格の輸送用コンテナの中に、サーバーラッ ク、電源・通信配線、空調設備、消火設備を組み込んだデータセンタである。従来 型のデータセンタと比べて、少ない初期投資、短い構築期間、省スペース、高い空 調効率、移動が可能といった特徴を持つ。 図 3-3 コンテナ型データセンタ （出典）IIJ プレスリリース（2009 年 11 月 26 日） コンテナ型データセンタは、米サン・マイクロシステムズが最初に開発するなど、 米国のサーバ・ベンダの製品が多数を占める。このため、これらの米国仕様のコン テナ型データセンタを日本に持ち込み、設置する場合には、日本の法体系でいう 「建築物」に該当するかの基準が明確になっていないという課題がある。 そのため、既に建築基準法に適合していることが明らかであるプレハブ設備など にコンテナ型データセンタを格納することで、建築基準法の適用対象外とし、納期 の短縮を図るという方法が取られる場合もある。もちろん、その分のコストは発生 するものの、従来の方法でデータセンタを建設するよりは、遙かに割安とされてい る。 ちなみに、米国においては、コンテナ型データセンタは、「建築物」には該当し ないとされており、建築基準法への準拠の有無を気にすることなく、屋外に設置す ることができる。 36 ② データセンタ立地に関する各国の支援状況 クラウド・コンピューティングを支えるデータセンタの立地に関しては、各国が 税制優遇や補助金制度などの支援を行っている。ここでは、米国、EU、アジア、 日本における支援制度の例についてまとめる。 (ア) 米国の支援状況 2008 年、アイオア州は Microsoft Corporation のデータセンタを誘致するた め、同社に対する優遇策（incentive package）の法案を議会で可決した。同州に $2 億以上投資したウェブ・ポータル企業に対して、コンピュータ、周辺装置・機 器、電力の購入についての州の売上税と使用税を 6 年間にわたり免税するという 内容である。 これを受けて Microsoft Corporation はデータセンタの建設を発表。同州は以 前より、巨大設備を建設・運営する企業に対し、設備投資や電力購入にかかる税金 を免除する仕組みを持っており、これを活用してデータセンタを誘致している。グ ーグルも同様の優遇策を提示されて進出している。 同州は米国の中心部に位置し、教養のある労働力を備え、電力の 8％を風力でま かなうなど電気代も安く、米国内でもデータセンタ運用コストの低い都市を持つ州 として知られている。企業の立地コンサルティング会社の試算では、12.5 万平方 フィート（約 1.2 万平米）、従業員 75 人のデータセンタを新規に運用する年間 コストは、最も低額なサウスダコタ州で$11 百万、最も高額なニューヨーク州で $28 百万、アイオワ州では$12 百万である（図 3-4、図 3-5 参照）。 図 3-4 主要都市のデータセンタ運用コスト（2008 年） （出典）日経 ITpro「データセンタは世界のはるか彼方へ，ネット企業の壮大なクラウド計画 」 （2009/08/19） 37 図 3-5 データセンタ運用コストの低い上位 10 都市（2008 年） （出典）DATA CENTER KNOWLEDGE ウェブサイト その他、米国では州政府や地方自治体など複数の主体により支援を行うケースが 見られる。いずれもデータセンタ誘致に積極的な州であり、複数の支援制度を組み 合わせることで、より有利な条件を提示出来るよう工夫している。 例えば、Data Cave 社がコロンバス市に建設する 8 万平方フィートのデータセ ンタに対して、インディアナ州は総額$30 万のインセンティブを提供している。 また、オクラホマ州は Google Inc.に対する州税を免除すると共に、使用電力量を 非公開とする恩恵を新法制定により与えている。 さらに、一定の条件を満たした場合に支援を行う制度も存在する。州政府や電力 会社などの支援者は、一定人数の雇用確保や給与水準の保証、まとまった額の投資 などの条件を組み合わせ、それを満たす案件に対して助成金の支払いや税制優遇な どの支援を行っている。表 3-1 に主な条件付支援制度の例を示す。 38 表 3-1 米国主要都市のデータセンタにおける条件付支援制度の例 支援者 テキサス州 ノースカロライ ナ州 対象事業者 ／ 企業事例 Rackspac, US Inc. AppleInc. 新規データ センタ バージニア州 既存データ センタ ネブラスカ州 ワイオミング州 （審議中） 支援の条件 支援内容 助成金 （$22 百万） 税額控除 （今後 10 年間で 推定$46 百万） コンピュータ機器 に対する州売上 税・使用税の免税 事業進出や拠 点開発を図る 企業 投資税額 15％控 除、賃金税額 10 ％控除、売上税還 付、動産税 10 年 間免除 データセンタ 事業者 州売上税を免除 ニューヨーク州 電力公社 Yahoo! Inc. ニューヨーク州 ロックポート 雇用 4,000 人の雇用 50 名のフルタイム 従業員の雇用 賃金 投資 （不明） （不明） 従業員の平均給 与は、設置され る郡の標準給与 を上回る額とす ること （不明） $1.5 億以上 50 名以上の新規 雇用 75 名以上の新規 雇用 50 名以上の新規 雇用 州平均の 1～1.5 倍 拡張で $1.5 億以上 $1 千万以上 州平均の 1.5～2 倍 $1 億以上 （不明） （不明） $500 万以上の 初期投資と$200 万以上の機器購入 ローコスト電力供 給（合計$1 億 120 万のコスト 削減） 75 名の新規雇用 年間$5 万／人 （不明） 20 年間の優遇税 制措置（当初 10 年間は固定資産税 控除）及び機器購 入に対する売上税 免除 （不明） （不明） （不明） （出典）各種公開資料に基づき野村総合研究所作成 (イ) アジアの支援状況 一部のアジア諸国ではデータセンタ事業の育成を目的とした各種支援制度を整備 している。具体的には設置したデータセンタを政府自身が利用したり、安価な電気 料金を利用できるよう規制緩和したりするなどの例が見られる。アジア各国の主な 支援制度について表 3-2 に示す。 39 表 3-2 アジア各国の主な支援制度 国名 主な支援策とその内容 シンガ ポール • 2008 年、政府は国内を拠点としたグリッドサービスプロバイダを公募、そ の事業立ち上げを支援。事業開始後は、約 4 割の IT 資源を政府・公的機関 がアウトソーシングで利用することで事業を育成する。 • 「知的国家 2015（iN2015）」は 2006 年から始まる 10 ヵ年の国家 IT 戦略。グリッドコンピューティングの国際競争力を武器に、シンガポールを IT 資源アウトソーシング事業の世界的拠点に高める。「インフラ整備・強 化」「プロフェッショナル人材育成による競争力向上」「国際協力」の 3 本 柱から構成される。グリッドサービスプロバイダの公募はインフラ整備・強 化の一環。 中国 • サービス貿易の自由化措置により、香港の銀行は今まで中国本土に設置する 必要があった中国本土子会社のデータセンタを香港に設置可能になった。 • 中国商務部と香港特別行政区政府が経済緊密化協定（CEPA）の第 5 次補充 文書に調印したことによる。ただし、クレジットカードの情報は引き続き中 国本土にデータセンタ設置の義務がある。 韓国 • データセンタ施設安全信頼性基準項目（情報通信省勧告事項、2000.11） を満たしているデータセンタ事業者に対しては、家庭向けではなく事業者向 け電気料金が適用される。 • 割引率の詳細は公開されていないが、概ね 10%～20%程度電気料金が割り 引かれるとされる。 （出典）各種資料より野村総合研究所作成 (ウ) 国内の支援状況 国内おいても、複数の地方自治体がデータセンタを対象とする支援制度を導入し ている。 例えば、仙台市は、投下固定資産相当額 3 千万円以上（市内中小企業者の場合 は 1 千万円以上）となるデータセンタを設置した場合に、新規投資に係る固定資 産税等相当額の 100％を 3 年間交付する支援制度を発表17している。 石狩市は、「石狩市グリーンエナジーデータセンター立地促進条例」を制定し、 土地･建物の合計取得金額が 2 億円超で、かつ雇用 5 人以上のデータセンタを設置 した事業者に対して、事業所等の新設に係る固定資産税・都市計画税（土地を含 む。）の５年間課税免除や、再生可能エネルギー利用設備・機器への助成（限度額 5,000 万円）を実施している18。 3.2.2. クラウド・サービス及びデータセンタに関する標準化動向 ① クラウド・サービスの技術的標準化の動向 グーグルの Google App Engine、セールスフォース・ドットコムの Force.com、マ 17 http://www.city.sendai.jp/keizai/sangyou/yuchi-miryoku/support/data.html 18 http://www.city.ishikari.hokkaido.jp/business/business/kouwank05032.html 40 イクロソフトの Windows Azure など現在の PaaS は、各社独自の技術を用いて構築さ れている。そのため、一度いずれかのプラットフォーム上でアプリケーションを開発した 場合、ほかのクラウド・コンピューティング上にアプリケーションを移植することは難し くなる。 こうしたベンダ・ロックインを回避するため、クラウド・コンピューティング間の相互 接続性を確保しようとする動きが活発になり、いくつの標準化団体がその検討を行ってい る。クラウド・サービスに関する標準化の動向について、表 3-3 にまとめる。 表 3-3 標準化の動向 標準化 団体名 CCIF20 (Cloud Computing Interopera bility Forum) 団体の概要 非営利、ベンダ中 立的な団体で、主 にクラウド・コン ピューティングの 円滑な導入に向け てのコミュニティ の場を提供する。 設立時期/ 参加企業 2008 年 9 月にク ラウドコンピュー ティングソリュー ション提供企業の Enomaly 社 (2004 年設立)の 創立者が設立。 IBM、Cisco、 Intel、Sun などの 14 社が参加。 標準化レイ ヤ19 プライベートクラウドなど各種クラウド Ⅰ、Ⅱ、 をつなぐ API を統一するためのオープン Ⅲ、Ⅳ、 Ⅴ、Ⅵ かつ標準化された Unified Cloud Interface(UCI)の構築に向け、UCI 要件 の策定に取り組んでいる。 Open Cloud Manifesto に関しては、 オープン性と公正なプロセスという方針 を明確に打ち出している CCIF として誠 意を持ってこのドキュメントを支持する ことはできない、として賛同していな い。 2009 年 4 月にクラウド・コンピューテ Ⅰ、Ⅱ、 ィングにおけるセキュリティガイダンス Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ を発表。 クラウドのアーキテクチャ、コンプライ アンス監査などのシステム管理全般、セ キュリティやストレージなどの運営全般 においての広い範囲でのベストプラクテ ィスを用いたセキュアな用法について言 及している。 仮想化技術を利用したクラウド･コンピュ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ ーティング環境で発生する管理や相互運 用性の問題に取り組むグループ「Open Cloud Standards Incubator」を創 設。主にハードウェア・ソフトウェア基 盤間の標準化と、プラットフォーム・ア プリケーション間の標準化を検討してお り、企業内のプライベート･クラウドやパ ブリック･クラウド、コミュニティ・クラ ウド、ハイブリッド・クラウドでのオペ レーションを容易にすることが狙い。 標準化に向けての動き CSA21 (Cloud Security Alliance) クラウド・コンピ ューティングにお けるセキュリティ のあり方を提唱。 同時にユーザとプ ロバイダ両方に向 けて教育の場所を 提供する。 2008 年設立。 Microsoft、マカ フィー、HP、VM Ware、トレンドマ イクロ、Novell な ど 20 社が参加。 DMTF22 (Distribut ed Managem ent Task Force) 企業やインターネ ットにおける IT 環 境のシステム管理 のための標準を策 定・保守する標準 化団体。 1992 年設立。 Cisco、デル、 EMC、富士通、 HP、IBM、日立、 インテル、 Microsoft、サ ン・マイクロシス テムズなどが参 加。 19 標準化レイヤに関しては、（図 3-6）を参照。 20 CCIF http://www.cloudforum.org/, Interoperability & Standards Working Group 21 CSA http://groups.google.co.jp/group/cloudforum/web/ccif-interoperability-standards-working-group?hl=ja&pli=1 http://www.cloudsecurityalliance.org/, Security Guidance for Cloud Computing http://www.cloudsecurityalliance.org/guidance/csaguide.pdf 22 DMTF http://www.dmtf.org/home, Interoperable Cloud http://www.dmtf.org/about/cloud-incubator/DSP_IS0101_1.0.0.pdf 41 標準化団体名 団体の概要 設立時期/ 参加企業 2009 年設立。 総務省をオブザ ーバーに、NTT コミュニケーシ ョンズ、サン・ マイクロシステ ムズ、日本ア イ・ビー・エム 等 44 社が参 加。 1987 年設立。 米国・英国・日 本等 32 カ国の 主要先進国が参 加。 GICTF24 (Global InterCloud Technology Forum) クラウドシス テム間の標準 化を推進し、 我が国の IT 産業の発展と 国際競争力強 化を目指す。 ISO/IEC JTC125 (ISO/IEC Joint Technical Committee for Information Technology) ISO(国際標準 化機構)と IEC(国際電気 標準会議)の 第一合同技術 委員会であ り、情報技術 (IT)分野の標 準化を行うた めの組織。 OCC26 (Open Cloud Consortium) 運営母体の異 なるクラウ ド・サービス をシームレス に結び付ける 標準インタフ ェースの確立 を目指す。 2008 年設立。 Yahoo や Cisco 等、8 企 業・団体が参 加。 OGC27 (Open Government Cloud consortium) 日本政府がク ラウド環境構 築に成功する よう支援を行 う。 2009 年設立。 IIJ、日本電気、 サン・マイクロ システムズ、日 本ユニシス等 20 社が参加 (2009 年 7 月 時点)。 標準化に向けての動き 標準化レ イヤ23 2009 年 9 月、技術部会および応用部 会を設置。 技術部会は、技術動向調査・技術標準 化・国際化対応に関する活動を、応用部 会は、講演会・普及啓発に関する活動を 進めていく。 SOA、Web Service、Cloud Computing について議論を行う SC38：Distributed Applications Platforms and Services を設立。 Cloud Computing については、仮想化 レイヤより上を検討の対象とし、業界標 準の現状と動向を、今後 1 年程度かけ て調査予定。 仮想化レイヤより下については、 SC6(通信)、SC7(管理系)等で議論する 予定。 中核的なクラウド・インフラストラクチ ャとして「Open Cloud Testbed」と 呼ばれる、高速データ転送テストベッド 環境(試験用プラットフォーム)を有し、 複数データセンタからなる広域クラウド の高パフォーマンス実験を行い、2008 年 11 月に SC08(Super Computing 2008)コンファレンスで Bandwidth Challenge Award を獲得。 Cloud を構成する各レイヤの IT 企業が 集まり、SaaS/PaaS/IaaS 等の分科会 が検討を重ね、それぞれのデザイン、ガ イドラインの整備を行い、政府、自治体 への提言を行っている。 23 標準化レイヤに関しては、（図 3-6）を参照。 24 GICTF http://www.gictf.jp/index.html 25 ISO/IEC JTC1 http://isotc.iso.org/livelink/livelink/fetch/2000/2122/327993/customview.html?func=ll&objId=327993 26 OCC http://opencloudconsortium.org/ 27 OGC http://www.open-gov-cloud.jp/index.html 42 Ⅰ、Ⅱ、 Ⅲ Ⅱ、Ⅳ 標準化団体名 OGF29 (Open Grid Forum) OMG30 (Object Management Group) SNIA31 (Storage Networking Industry Association) 設立時期/ 参加企業 グリッドコン 2006 年 6 月設 ピューティン 立、グローバルグ グの技術開発 リッドフォーラム と普及促進を （GGF）とエンタ ープライズグリッ 目指す ドアライアンス （EGA）が統合し てできた EMC、 HP、サン・マイ クロシステムズ、 インテル、富士 通、NEC などが 参加。 分散オブジェ 1989 年設立。 クト指向シス HP、IBM、サン・ テムの標準化 マイクロシステム を目的として ズ、アップル、ア 設立され、20 メリカン航空、デ 以上の市場で ータゼネラル等 標準策定に注 11 社が参加。 力 ストレージお 1997 年設立。 よびストレー Cisco、デル、 ジネットワー EMC、HP、 キングに関す IBM、インテル、 る、カンファ Microsoft、オラ クル、サン・マイ レンスの開 催、ベンダ非 クロシステムズ、 依存の技術セ 東京エレクトロン ンタ運営、技 デバイス、東芝ソ 術標準化の取 リューション、 りまとめ等を NEC、日立、富士 通などが参加。 実施 団体の概要 標準化に向けての動き 2009 年 4 月、オープンクラウドコン ピューティングインターフェース （OCCI）ワーキンググループを創設。 OGF の OCCI と協働で、ハードウェア 基盤の IaaS の標準化について纏めた "Cloud Storage for Cloud Computing"という文書を発表してい る。特にクラウド・ストレージにおける 開発、システムの標準、インタフェース の連携に必要な技術を策定する団体とな ることが狙い。（SNIA と同様） 主にミドルウェアやソフトウェア基盤の Ⅱ、Ⅲ 標準化を推進している。2009 年 7 月 に開催された Cloud Standards Summit にて、各種標準作成団体と連携 してクラウド・コンピューティングに係 る標準の作成に取り組むことを発表。 DMTF、OGF、SNIA、CSA、OCC 等 との協力体制を発表している。 Ⅳ 2009 年 4 月、クラウド・ストレージ 技術のアーキテクチャとベストプラクテ ィスを策定することを目的とする、クラ ウド・ストレージ技術作業部会(Cloud Storage Technical Work Group)を創 設。OGF の OCCI と協働で、ハードウ ェア基盤の IaaS の標準化について纏め た"Cloud Storage for Cloud Computing"という文書を発表してい る。特にクラウド・ストレージにおける 開発、システムの標準、インタフェース の連携に必要な技術を策定する団体とな ることが狙い。 28 標準化レイヤに関しては、（図 3-6）を参照。 29 OGF http://www.ogf.org/, Cloud Storage for Cloud Computing http://www.snia.org/cloud/CloudStorageForCloudComputing.pdf 30 OMG http://www.omg.org/, Building a Multi-view Specification http://www.omg.org/news/meetings/GOV-WS/css/css-pdf/OMG.pdf 31 SNIA http://www.snia.org/cloud, Cloud Storage for Cloud Computing http://www.snia.org/cloud/CloudStorageForCloudComputing.pdf 43 標準化レ イヤ28 Ⅳ レイヤーの定義 Cloud Function Reference Model* におけるレイヤー 標準化を推進するべきレイヤー サービス提供者 ユーザ SaaS ロールベース UI/API IaaS レポーティング SLA 管理 Cloud Software Environment Ⅲ Cloud Infrastructure Ⅳ 仮想化リソース CPU ネットワーク 仮想化イメージ ストレージ ケイパビリティ 設計 課金 メタデータ イメージ Etc. ライセンス管理 ソフトウェアカーネル(OS, VM Manager ) Ⅴ ハードウェア I. 共通アプリと個 別 アプリ間の標準 化 サービス 生成 II. アプリケーショ ンと プラットフォー ム間の標準化 III. プラットフォー ムとクラウドイ ンフラ間の標準 化 プロビジョニング モニタリング ネットワークAPI Ⅷ Ⅵ Ⅶ サービス 配信 ネットワーク Ⅱ サービス 開発者 マネジメント Cloud Application セキュリティ ｴｸｽﾍﾟｸﾃｰｼｮﾝ ﾚﾋﾟｭﾃｰｼｮﾝ Ⅶ Ⅵ ネットワーク SLA／契約 PaaS 個別 共有 アプリ Ⅰ アプリ 凡例 サービス 分析 IV. クラウドインフ ラと仮想化環境 間の 標準化 V. 仮想化環境と ハードウェア間 の標準化 VI. ネットワークと プラットフォー ム・アプリケー ション間の標準 化 VII. ネットの外側と 内側間の標準化 Enterprise *Open Cloud Manifesto”Cloud Computing Use Cases White Paper”を参考に作成 VIII. 企業アプリと クラウドサービ ス間の標準化 図 3-6 標準化レイヤ ② データセンタの省エネ指標 (ア) PUE (Power Usage Effectiveness) 米国の業界団体である TGG (The Green Grid)が提唱しているデータセンタの省 エネ指標として PUE がある。しかし、PUE には、(1). 異なるデータセンタ間の比較 をするには適していない、(2).施設の効率化の指標であり、サーバなどの効率化を考 慮していてない、などの課題が指摘されている。 PUE は元来、データセンタの運用者がその電力効率を改善するにあたり、いかに 改善されたかを可視化することを目的としており、TGG は PUE の測定方法を明確 化せず、各データセンタ任せにしていた。そのため、計測箇所や計測方式が計測者に よって異なってしまうという問題があった。 また、PUE は、データセンタの空調や配電機器などの効率を反映したものであり、 計算リソースの効率化については考慮していない。そのため、稼働率が低いサーバが 多数あるような状況下でも良い PUE 値となる場合がある。 (イ) データセンタの生産性評価 TGG ではデータセンタの生産性を評価する新しい指標「DCP (Datacenter Productivity)」の検討をすすめている。DCP は、サーバの稼働率や、仮想化技術の 導入といった施策を含め、データセンタにおけるコンピューティング能力の生産性を トータルに評価した値である。DCP の定義は下記の通りである。 44 DCP＝IT 機器全体の情報処理量／設備全体の消費電力 DCP はまだ検討段階であり、PUE と同様、グリーン・グリッドの会員や業界関係者 から数々の指摘を受けている。特に、IT 機器全体の情報処理量の定義があいまいで、 測定しづらいという意見が多くでている。そこでグリーン・グリッドでは、生産性の 測定に関して８つのプロキシ（代理指標）を提案しており、内容を見直している。 また、DCP と同様にサーバの稼働率に配慮した指標としては、以下の指標が提案 されている。 ・ Uptime Institute/Mckinsey：CADE (Corporate Average Data Center Efficiency) ・ Gartner： PPE (Power to Performance Effectiveness) (ウ) DPPE32 (Datacenter Performance per Energy) データセンタのエネルギー消費効率を改善するには、ファシリティの省エネとデー タセンタ中の IT 機器の省エネの両方を実現することが必要であることから、グリー ン IT 推進協議会では、データセンタ全体のエネルギー効率を表わす新しい指標とし て、Datacenter Performance Per Energy (DPPE)を検討している。 これまで、官民合同による日米欧データセンタ省エネ評価指標標準化ワークショッ プが開催されており、2010 年 2 月にアメリカのサンノゼで開催された第 2 回にお いて、①PUE は、IT 機器と設備部分の消費エネルギーの比に過ぎず、エネルギー効 率指標として完全ではないとの認識が共有され、②PUE に加えて、IT 機器の性能、 利用効率、グリーン電源の利用を考慮した指標（それぞれ ITEE、ITEU、GEC に対 応）の検討を進めることが合意された。今後は、DPPE の定着に向け、日本を含め、 世界各地で DPPE の実測が行われる予定である。 表 3-4 DPPE のサブ指標 サブ指標名 ITEU (IT Equipment Utilization) ITEE (IT Equipment Energy Efficiency) PUE (Power Usage Effectiveness) GEC (Green Energy Coefficient) 式 = データセンタの IT 機器利用率 = IT 機器の総定格能力÷ IT 機器の総定格消費電力 = データセンタの総消費電力÷ IT 機器の消費電力 = グリーン（自然エネルギー）電力 ÷データセンタの総消費電力 対応する 取組み施策 IT 機器の有効利 用 省エネ型 IT 機器 の導入 ファシリティ の電力削減 グリーン電力利 用 （出典）GIPC Introduction of Datacenter Performance per Energy 基本的に DPPE は、データセンタの消費エネルギーあたりの生産性を表す指標を 目指して検討を進めている。すなわち、検討の出発点は、DPPE＝（データセンタの 32 http://www.greenit-pc.jp/topics/release/100316_j.html 45 生産量）/（消費エネルギー）である。DPPE を定義するにあたり、生産性の定義方 法、消費エネルギーの範囲などを決める必要があるが、これらは、データセンタの省 エネ取り組み施策の効果と連動すべきと考える。そこで、データセンタの 4 つの種 類の省エネ取り組み施策に着目した指標を策定している（表 3-4 参照）。 DPPE を算出するために必要となる４つのサブ指標は以下の考え方で求める。 (1).IT Equipment Utilization (ITEU) は、潜在的な IT 機器の能力を無駄なく利 用する仮想化技術、オペレーション技術による省エネの度合いを示す。必要と される IT 能力に見合った数の機器を無駄なく利用することにより、設置する 機器の削減を促す。 (2).IT Equipment Energy Efficiency (ITEE) は、IT 機器の総能力を IT 機器の総 定格電力で割った値と定義する。この指標では、単位電力あたりの処理能力の 高い機器の導入を促すことにより、省エネを推進することを目指している。考 え方は The Green Grid の DCeP と似ているが、データセンタの中には、 様々な機器、様々なサービスが混在し、実測することは、困難と考えられるこ とから、データシートのスペック値を用いて、単純に計算する方法を検討する。 そのため、ITEE は、データセンタ内の IT 機器のカタログ上の省エネ性能の加 重平均値となる。 (3).Power Usage Effectiveness (PUE)は、グリーン・グリッドが提唱する指標 である。 (4).Green Energy Coefficient (GEC)は、データセンタ内で生産・利用されたグ リーン電力量を総電力消費量で割った値である。グリーン電力の使用促進のた めに取り入れたため、消費電力削減の観点から定義された他の３つの指標とは 位置づけが異なっている。 (エ) 利活用を意識した指標 米国では EPA（米国環境庁）が データセンタ向け Energy Star の検討を進めて おり、2010 年の 6 月に詳細が発表される予定である。また、グリーンビルディン グの指標である LEED (Leadership in Energy and Environmental Design)のデ ータセンタ版の策定も進められている。これらの省エネ指標は認証制度や制度と連動 した規制や優遇措置があり、関連事業者が省エネに対して取り組むインセンティブと なっているのが特徴である。 3.2.3. 責任関係の明確化 ① クラウド・サービス・レベル クラウド・サービスの利用に際しては、ネットワーク経由で提供されるという特徴 から発生する、回線の品質やトラフィックが集中した際の性能低下への懸念や、不正 アクセスによる情報漏えいなど情報セキュリティに関する懸念がある。さらに、クラ 46 ウド利用者からクラウド事業者のシステムや運用が見えにくいため、両者の認識の食 い違いが発生しやすく、当事者間の責任分解点が不明確になる傾向があるという懸念 も存在する。このような懸念を払拭するために、クラウド・サービスを利用する際に は、クラウド事業者とクラウド利用者との間で、サービス内容・範囲・品質などに関 する保証基準の共通認識であるサービスレベルについて、当事者間で事前に確認して おくことが重要である。 現状、米国の主要なプロバイダから提示される SLA は稼動率のみである。パフォ ーマンスやデータのバックアップ／リストア、障害回復時間、障害通知時間などにつ いては触れられていない。たとえば、グーグルの Google Apps Premier Edition の場合は月間稼動率 99.9%を保証している（ただし、10 分以上続いたダウンタイ ムが対象）が、稼動率以外の項目はない。 Amazon のストレージサービス S3 (Simple Storage Service)の場合も月間稼働 率 99.9％、仮想サーバサービスの EC2 (Elastic Compute Cloud)の場合は、年間 稼働率 99.95%を保証する SLA を提示する。 企業ユーザへの普及で先行する SaaS 型 CRM (Customer Relationship Management)の場合は、セールスフォース・ドットコムを除く SaaS プロバイダ 各社（オラクル、ネットスイート、ライトナウ・テクノロジーズ）は四半期ごとのサ ービス稼働率 99.5％を保証している（表 3-5 参照）。 表 3-5 米国の主なクラウド・プロバイダと SLA の例 プロバイダ名 サービス種別 SLA Google Apps Premier Edition (Google) SaaS/電子メール 稼働率 99.9% ／月 S3 (Amazon.com) HaaS/ストレージ 稼働率 99.9% ／月 EC2 (Amazon.com) HaaS/仮想サーバ 稼働率 99.95% ／月 Siebel CRM On Demand (Oracle) SaaS/CRM 稼働率 99.5% ／四半期 NetSuite (Net Suite) SaaS/CRM・ ERP・E コマース 稼働率 99.5% ／四半期 RightNow (RightNow Technologies) SaaS/CRM 稼働率 99.5% ／四半期 ペナルティ サービス期間終了後に 3～15 日間のサー ビスを無料で通知 SLA を満たさなかった月の利用料金の 10～25%を次回以降の料金支払いに充 てることが可能なクレジットとして返還 SLA を満たさなかった期間が含まれるク レジットカードの支払い請求額の 10%に 充当することが可能なサービスクレジッ トを発行 15 分間の継続的なダウンタイムが発生 し、SLA を下回った場合、1 日分の利用 料金を返還（四半期で最大 10 日まで) SLA を満たさなかった月の利用料金は、 次回以降の料金支払いに充てることが可 能なクレジットとして返還 12 ヶ月間で 2 回、SLA を満たさなかっ た場合、契約期間の途中でも契約解除で きる権利が発生し、残り期間分の利用料 金を返還 （出典）城田真琴著「クラウドの衝撃」東洋経済新聞社 なお、あらかじめ設定した稼働率を下回った場合のペナルティは、利用料金を次回 以降の料金支払いに充てることができるクレジットとして返還するという内容で各社 ほぼ共通している。 47 3.2.4. クラウド・コンピューティング及びデータセンタに関する政府支援 クラウド・コンピューティングの普及・促進には各国政府も力を入れ、様々な支援 を行っている。支援方法は大きく 2 種類ある。一つは、政府が民間企業などに対し て、クラウド・コンピューティングの技術開発や普及・促進に関する支援を行う形態 である。もう一つは、政府が巨大な IT 利用者として、自らクラウド・コンピューテ ィングの導入を行う形態である。ここでは、EU／アジア（シンガポール・韓国）／ 英国／米国の支援状況について整理する。 ① 研究開発支援 (ア) EU の研究開発支援 ヨーロッパで最も大きな IT の研究ファンドには現在、欧州委員会による 7 年間 （2007 年∼2013 年まで）にわたる、協力、構想、人材、能力の四項目の具体的 プログラムに基づいた Seventh Framework Programme（第七次研究枠組み計 画：FP7）がある。このうち、クラウド・コンピューティングに関する研究は IRMOS、RESERVOIR、SLA@SOI、LarKC、EGEE であり、科学計算向けの EGEE を除くと 5 年間で計 5000 万ユーロの研究費が予定されている（表 3-6 参 照）。 表 3-6 EC FP7 の研究プロジェクト プロジェクト名 研究機関 IRMOS IBM Haifa Research Lab 他 Xyratex Ltd SLA@SOI SAP Research 他 RESERVOIR LarKC EGEE-III 技術分野 STI Innsbruck, Universität Innsbruck 他 European Organization for Nuclear Research 他 Security and Compliance Virtualization QoS Pay per use Data Management Availability 期間 費用 (M€) 2007-2010 17.3 2007-2010 12.9 2008-2011 15.2 2008-2011 7.0 2008-2010 46.9 （出典）European Commission, “The Future of Cloud Computing Expert Group Report”, 2009 および CORDIS FP7 ICT Programme より野村総合研究所作成 (イ) シンガポールの研究開発支援 シンガポール国家の IT 戦略の中心は、Intelligent Nation 2015 Master Plan (iN2015) である。これは Infocomm Development Authority of Singapore (IDA) によって策定されている、2006 年から 2015 年までの 10 年間のシンガポ ール国家 IT 戦略のマスタープランである。 iN2015 の中では、ソフトウェア、計算、ストレージなどの IT リソースをオンデ マンドに共有、購買、売却のできる Infocomm Resource Marketplace (IRM) 構想 48 について述べられており、これに基づいて、IDA の一組織である National Grid Office (NGO)が The National Grid Initiative を推進している。 NGO の施策としては、大きく、(1).国家グリッド(National Grid)基盤の構築、 (2).GSP（一般特恵関税制度）利用に関するサポート：GSP ユーザ向けコンサルテ ィング機関 AxSaaS Incubation Centre と政府向け SaaS 事前評価機関 Bulk Tender の設立の 2 種類がある。また、NGO 以外の施策として、(3).Cloud Innovation Centre (CIC) の設立、(4).Open Cirrus への参加、(5).その他の取り組 みがある。 (ウ) 韓国の研究開発支援 韓国政府では、世界的にグリーン IT 実現によるコスト削減、迅速な IT サービス提 供などの長所を持つ「クラウド・コンピューティング」が次世代のインターネットビ ジネスモデルとして浮上しており、国内でもクラウド・コンピューティングへの関心 が高まっている。それに伴い、韓国政府は、市場・技術・社会・政策などの観点で、 それぞれの取組み指針を策定した。具体的な取組み指針は以下の通りである。 （市場）国内市場の生態系がぜい弱なため、外国企業が国内市場を侵食する恐れ ⇒公共部門における先導的な需要創出、官民協力によるテストベッドの構築及びテス ト事業を通じて好循環の生態系づくりが必要 （技術）外国のグローバル企業に比べ、国内にはシーズ・コア技術がない ⇒コア技術の開発支援を通じて先進国との技術格差を解消すべき （社会）法制度的なインフラの不備に伴い、社会的な信頼基盤がぜい弱 ⇒利用者の権益保護などのための法制整備が必要 （政策）国レベルの統合された対応システム及び求心点の不在 ⇒力量を結集するために、政府レベルの単一推進システムと総合計画づくりが必要 また、この指針に従いクラウド・コンピューティング政策のビジョンと目標を定め （図 3-7 参照）、クラウド・コンピューティング活性化総合計画の推進に 2010 年 ～2014 年の 5 年間に計 6,146 億ウォンの費用を見積もっている。その内訳は、 インフラ（4,158 億ウォン）、プラットフォーム（490 億ウォン）、応用サービス （858 億ウォン）、R&D（582 億ウォン）、環境づくり（58 億ウォン）である。 49 政府レベルのクラウドコンピューティングビジョン 2004年に『世界最高水準のクラウドコンピューティング強国』を実現 ＜2014年におけるクラウドコンピューティング世界市場シェア：10%＞ 推進目標 •韓国内のクラウドコンピューティング市場規模：6,739億ウォン[2009]→25,480億ウォン[2014] •公共部門のITインフラ運営費用を2015年までに50%削減 [6,877億ウォン↓] •クラウドビジネスの成功モデルを発掘し、グローバル市場へ進出 4大分野において10の細部課題を推進 公共部門での先制導入 ①政府レベルのクラウドインフラ構築 ②政府レベルのクラウドプラットフォームの導入 民間のクラウドサービスの基盤づくり ③クラウドコンピューティングのサービスモデル発 掘 ④クラウドコンピューティングのテストベッド構築 ⑤公共クラウドサービスの民間提供及び民間クラウ ドサービスの公共活用の促進 クラウドのコア技術のR&D 活性化に向けた環境づくり ⑥クラウドコンピューティング基盤システム構築の ためのシーズ技術のR&Dを推進 ⑦クラウドコンピューティング導入法制度の改善 ⑧信頼性と安全性の向上のためのセキュリティ及び 認証システムの構築 ⑨クラウドコンピューティングの標準化推進 ⑩クラウドコンピューティング協議会の構成運営 図 3-7 韓国政府のクラウド・コンピューティング政策のビジョンと目標 （出典）クラウド・コンピューティング活性化総合計画 ② ユーザとしての支援・推進 (ア) 米国：Federal cloud 医療や環境、予算管理、国防に至る政策の実行やその評価の為に、IT を最大限に活 用する方針を掲げているオバマ大統領は、2009 年 3 月、米国連邦政府の CIO にヴ ィベック・クンドラ（Vivek Kundra）氏（34）を任命した。 2009 年 9 月、クンドラ氏は、シリコンバレーの NASA 研究所で、フェデラル・ クラウド・コンピューティング・イニシアティブとその推進計画を発表した。フェデ ラル・クラウド・コンピューティング・イニシアティブとは、クンドラ氏のもと、オ バマ政権のイニシアティブとして組織化されたもので、IT インフラ統合と仮想化テク ノロジーを適用することで、政府の IT コスト削減に寄与することがミッションとされ ている。 50 これがいわゆる「フェデラル・クラウド」と呼ばれる連邦政府の促進するクラウ ド・コンピューティングへの取り組みである。組織として、戦略立案をする ESC (Cloud Computing Executive Steering Committee)と、その戦略を計画し、設計 する AC (Cloud Computing Advisory Council)が設置され、各政府機関のクラウ ド・コンピューティング適用の提言と実装アプローチをサポートする。既に、このク ラウド・コンピューティングのビジネスモデルを適用した、仮想化統合データセンタ による連邦政府共通 IT インフラは、実際に 2010 年度予算でコミットされている。 クンドラ氏によると「このイニシアティブが最初に手がける大きな仕事は、IT イン フラ・コストを削減することが、第一歩だ」とのことで、クラウド・コンピューティ ングの適用によるコスト削減効果への期待は高い。実際、政府の IT システムは組織間 の重複業務が多く、国土安全保障省だけでも 23 のデータセンタを抱え、その維持に 多大な費用が費やされている。その結果、年間＄740 億の政府 IT 総予算合計のうち、 ＄190 億がインフラ維持費用となっているのが現状である。この部分は、各政府機関 が本格的にクラウド・コンピューティングを利用することで、大幅なコスト削減が可 能になるとの考えである。 (イ) 英国：G-Cloud 2009 年 6 月に英国のビジネス・イノベーション・職業技能省と文化・メディア・ スポーツ省は共同で、グローバルデジタル経済において、英国が最前線の位置を占め 続けるための IT 政策の戦略ビジョン「デジタル・ブリテン」の最終報告書33を公表し ている。 この報告書では、現行のパブリック・セクターにおける IT システムの調達が抱える 問題点を指摘するとともに、調達の効率化の観点から、クラウド・コンピューティン グを活用した「G-Cloud (Government cloud computing)」の構築の必要性を指摘 している。 2008 年から 2009 年にかけての世界同時不況の影響は、英国の公的部門にも及 んでおり、公共サービスの質の向上と共に効率化とコスト削減というプレッシャーに 直面している。英国内閣府の担当大臣である Angela Smith 氏は、本戦略の目標の一 つとして公的部門の IT コストの削減を掲げている。具体的には、現在年間約￡160 億を費やしている IT コストのうち、￡32 億の削減を目標値として設定している。 33 http://www.culture.gov.uk/images/publications/digitalbritain-finalreport-jun09.pdf 51 3.3. IT 経営の深化、IT・クラウド人材の適応 クラウド・コンピューティングを利用する上では、企業は情報システムの見直しが 求められる。特に、コスト・メリットを享受しながら、適切なデータ・セキュリティ ー水準を確保し、企業内外の情報を機動的に活用するためには、業務プロセスの見直 しにまで踏み込む事が不可欠である。 クラウド・コンピューティングを利用することによって、情報化投資の負担軽減が 図られるとともに、取引企業間で共通のクラウド・コンピューティングが整備される ことで市場の健全化が図られ、中小企業の IT 経営が進展する事が期待される。こうし た新規需要に対応する事で、地域の中小ベンダとユーザ企業の緊密な連携が促進され る。 IT 人材も、仮想化や並列・分散処理といったクラウド・コンピューティングの構 築・運用に必要なスキルを備えた高度人材と並んで、利用者側でクラウド・サービス を利用したアプリケーションやサービス開発、情報システム構築を行うスキルに長じ た人材など、クラウド・コンピューティング時代に適応した人材プールが作られてい く。 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の調査によれば、最近の IT 人材の職種ごと の増減は、IT ベンダでは、アプリケーションスペシャリスト34といった業務固有領域 の開発系人材が減少傾向であることに対し、市場に受け入れられるソフトウェアの製 品の企画・開発などを担うソフトウェアデベロップメント35や IT サービスマネジメン ト36のようなアウトソーシングを担う運用系の人材が増加傾向となっている。この動 向は、クラウド・コンピューティングの利用が進みつつあることが一因となっている 可能性があり、今後、この傾向が加速する可能性もある。 34 IT スキル標準 http://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/download_V3_2008.html 35 IT スキル標準 http://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/download_V3_2008.html 36 IT スキル標準 http://www.ipa.go.jp/jinzai/itss/download_V3_2008.html 52 4. クラウド・コンピューティング推進に向けた政策対応 4.1. 【イノベーションの創出】新事業プラットフォーム形成支援と公共サービスの刷新 4.1.1. データ利活用プラットフォームの形成・海外展開支援 イノベーションを促進するためには、様々な情報を一元的に管理・分析可能な環 境を整備することが必要となる。そこで、コンテンツやデータなどを大量に収集・ 蓄積し、それを活用したビジネスモデルを構築するためのアライアンス形成や実証 を支援する。これにより、海外への売り切り型の一過性のシステム輸出ではなく、 国内ユーザ企業とベンダ企業が一体となって、国内データセンタを拠点とする高信 頼かつ永続的な運用サービスを提供することで、現在世界市場の 10%程度を占め る国内 IT 企業の市場シェアの大幅な拡大を目指す。 ① 電子マネーのプラットフォームの海外展開 我が国は電子マネー先進国として、国内で広く電子マネーが流通している。しか しながら、技術的な差異から、日本で流通する電子マネーを海外で利用することは できない。逆に海外で利用されている電子マネーを日本で利用することもできない。 そこで、グローバルに共通に利用できる電子マネープラットフォームを構築するこ とが考えられる。 グローバルプラットフォームの構築により、利用者の利便性が増すと共に、海外 旅行者を含む利用者の行動履歴などを一元的に管理・分析することが可能となる。 それらの情報を利活用することにより、国内外をまたいだポイントサービスや、 One to One マーケティングサービスなどが発展することが期待できる。 ② 農業の高度化による生産性向上 農業分野においては、センサを搭載した無線発信装置のネットワークを農場内に 張り巡らせることにより、気温・土壌温度・相対湿度・土壌水分量など、農場内の 広い情報収集を行うことが可能となる。それにより収集した膨大な情報を、クラウ ド・コンピューティングの高い情報処理能力を活用して分析することにより、エリ ア毎・農作物毎など、ピンポイントでの生産管理が可能となる。 また、赤色 LED や排 CO2 を活用した成長促進技術など農業支援技術活用時にお いても、農作物の状態に関する情報をセンサで収集・分析し、農作物の状態に最適 な手段を講じることで農作物の収穫量増加が期待できる。 同様に、気象庁や気象情報提供サービス企業などの外部機関と連携し、農業に欠 かすことのできない気象情報などを収集・分析・蓄積することにより、作物被害に つながる気象条件などを予知し、事前に対応を講じることで作物被害を削減するこ とが可能となる。その結果、農家は作物被害を削減することができ、結果的に作物 収穫高の向上を図ることが期待できる。 53 センサを活用した農作物管理システムに関しては、大規模な農園を持ち、インフ ラ整備に向けた資本を有するアメリカやヨーロッパ諸国に需要が多く、積極的に輸 出展開することにより、我が国の IT 産業の市場シェアを拡大することが期待できる。 また、新興国に対しても IT 以外の生産技術を含めた技術供与が進んでいくと想定さ れる。 4.1.2. 社会システムの効率的制御、公共サービスの刷新 ① エネルギーマネジメントシステム（スマートグリッドなど）の技術開発と標準化 低炭素社会の実現を見据え、太陽光発電などの新エネルギーや電気自動車などの 大量導入を可能とするため、地域のエネルギー有効利用を図る「スマートコミュニ ティ」の基盤となるエネルギーマネジメントシステムの開発を行う。さらに、本事 業により開発したシステムを国内外に広く展開するために、システムの国際標準化 を図る。 ② 道路交通システムの高度化 クラウド・コンピューティング市場の拡大が見込まれる ITS37(交通分野)における、 変動する多種多様・大量のセンサ情報を収集し、必要な情報をフィルタリングする 技術、レコメンデーションなどの新たな付加価値情報を抽出して配信する技術など の技術開発・標準化を支援する。 ITS を活用するためには、車両位置（GPS）、ワイパー動作状況、速度・加速度、 ブレーキ・ABS 動作など、走行の安全・安心確保に資する車両プローブ情報を、多 くの走行車両から常にリアルタイムに取得する必要があるため、大容量の情報を収 集・処理することが重要である。また、通勤･帰宅時間帯と閑散時間帯や、平日/休 日の台数変動が非常に大きく、その変動を効率的に処理できるクラウド･コンピュー ティングは、ITS の活用に適している。 クラウド･コンピューティングを活用した分析を常に実施し続けることにより、ピ ンポイントの渋滞や事故情報、エリア別の雨量や路面凍結情報、あるいは最適なル ーティング情報など、様々な情報をユーザに提供することが可能となる。その結果、 精緻な交通情報の提供による渋滞の削減、安全な車両走行の実現による交通事故の 削減、そして物流･交通最適化による CO2 の削減が期待されることから、ITS に関 する技術開発・標準化を支援する。 ③ 予防・診断の高度化、効率化の促進 個人のヘルスケア情報を大量の収集・蓄積し、分析・活用することができれば、 予防医療の促進による生活習慣病の改善や医師の負担を低減することが期待できる。 一方で、ヘルスケア情報は、プライバシー性の高い情報であり、安全・安心に利活 用できるようにする配慮も重要である。 37 Intelligent Transport Systems 54 そこで、まずは、利活用される情報について標準化を行い、それを安全・安心に 取り扱うためのルールを策定する。具体的には、標準化すべき健康・医療・介護情 報の範囲の明確化した上で、国内標準を策定し、関係機関への標準導入の促進して いく。さらに、多職種間の情報共有に関する情報の取り扱いルールや、収集された 情報の二次活用に関する情報の取り扱いルールを策定していく。 4.1.3. 公共データ、行政情報の公開・活用 行政機関には、国民からの申請に基づいて蓄積されたプライバシー性の高い情報 から、統計情報などの公共性の高い情報まで、大量の情報が保有されている。そこ で、これらの行政情報を、匿名化技術などとクラウド・サービスを融合することに より、安全・安心に開示・共有するための仕組みについて検討する。 また、気象データや路線バスの運行情報など、公共機関が保有する情報を公開・ 共有できるようにすることにより、新たなサービスが創造されることも期待できる。 一方で、これらの情報は連続的に膨大な量の情報が生成・蓄積されていくため、デ ータを有効に活用するためには、ストリーム処理技術などの技術開発なども必要と なる。そこで、公共機関が保有するデータを、安全・安心に開示・共有するための 仕組みと、それを活用するための技術開発の支援などについて検討する。 55 4.2. 【制度整備】クラウド・コンピューティングと大規模データ利活用のための制度整 備 4.2.1. クラウド・コンピューティング市場の整備・成熟化 クラウド・コンピューティングの普及・促進に向けて、クラウド・サービスの提 供を可能とするデータセンタなどの物理的な基盤を含むクラウドプラットフォーム に関する制度を整備する。 ① サービス・レベル・チェックリストなどの整備 クラウド・サービスでは、プラットフォーム提供者が提供する IaaS/PaaS の上 で、サービス提供者が SaaS 形式でユーザにサービスを提供するなど、一つのサー ビスに対して複数の事業者が関連する可能性がある。このような状況でトラブルが 発生した場合に、どの事業者がどの範囲の責任を有するかが不明確であると、結果 的にエンドユーザが一方的な不利益を被る可能性が高い。従って利用者保護の観点 から、データ保護及びサービス品質に関する責任主体を明確化し、事業者とユーザ の双方で合意できるような仕組みを整備することが求められる。 さらに、企業が所有するレガシーシステムから、クラウド・サービスへ移行する 場合には、コストや機能など、見えやすい変化に加え、信頼性などの可視化するこ とが難しい点についても十分に考慮する必要がある。具体的には、システムの移行 の前後で、どの部分について信頼性が向上したのか、低下したのか、あるいは、変 化がないのかを見える化し、利用者と提供者で共有できる仕組みが必要となる。 そこで、サービス提供側に過度の負担とならないよう、クラウド事業者とクラウ ド利用者の間で、サービス内容・範囲・品質など（例：サービス稼働率、信頼性レ ベル、データ管理方法、セキュリティレベルなど）に関する保証基準の共通認識の 形成を促す、クラウド・サービス・レベルのチェックリストなどを整備する（別添 １：クラウド・サービス・レベルのチェックリスト（案）参照）。 また、クラウド・コンピューティングでは第三者の IT 資源を利用することから、 自ら IT 資源を所有する場合と比較して、万が一障害などが発生してサービスが停止 した場合に、その影響を把握したり、復旧までの見通しを立てることが難しくなる。 そのため、予期せぬサービス停止などに備えて事業継続計画（Business Continuity Plan）を整備しておくことが重要となる。そこで、クラウド・サービ ス・レベルのチェックリストや、事業継続計画策定ガイドライン 38などを活用して、 適切な事業継続計画を策定することを促進していく。 38 事業継続計画策定ガイドライン http://www.meti.go.jp/policy/netsecurity/sec_gov- TopPage.html 56 ② 情報セキュリティ監査制度の検討 クラウド利用者がクラウド・コンピューティング環境のセキュリティレベルを比 較検討することができるよう、クラウド事業者がセキュリティ対策の概要を表明す るための標準様式を検討し、この様式に準拠した情報公開を促進する。 上記の表明が正しく実装、運用されていることを客観的に確認するため、既に一 般に利用されている情報セキュリティ監査制度39を活用し、クラウド事業者のセキ ュリティレベルに一定の保証を与えることで、企業ユーザのクラウド・コンピュー ティング移行を促進する。 ③ 国内やアジア地域大でのディザスタリカバリ技術・体制の構築 地震や洪水などの自然災害によりデータセンタの機能が麻痺すると、その影響は 大きく、経済活動に大きなダメージを与える可能性がある。そこで、サービスを継 続するために必要な技術開発の加速を図ると共に、国内はもちろんのこと、アジア ワイドでの災害復旧体制を整備することで、データセンタの機能停止による被害を 最小限に抑えることができるようにすることが重要である。 そのために、データセンタ内のデータやプログラムを、サービスを停止せずに、 他のデータセンタに動的に移行するライブ・マイグレーション技術の開発を推進す ると共に、国際間での連携を見据えて、データ形式や通信プロトコルの標準化を推 進する。 ④ 政府調達基準のクラウド・コンピューティング対応 政府及び地方自治体は IT システムの利用者でもあり、我が国クラウド・コンピュ ーティング市場の牽引役を担うことも重要である。そこで、クラウド・コンピュー ティングの便益を最大限享受することを可能とする先進的な調達基準を整備し、政 府が先導的に市場を形成していくことを推進する。また、効率的な政府調達に資す る技術参照モデル（TRM : Techinical Reference Model）40を整備する。 ⑤ その他の整備 データの外部保存を促進する規制緩和（e-文書関連法、国外保存データの安全性、 サービス品質やデータ保護などに関する責任関係の明確化・見える化、低コスト・ 短納期のコンテナ型データセンタの立地環境整備（建築基準法との関係整理）な ど）を検討する。 39 情報セキュリティ監査制度とは、情報セキュリティマネジメントをはじめとした情報セキュリティ対策 の評価を、独立かつ専門知識を持って監査人が行う制度であり、2003 年 4 月、経済産業省の告示により 創設した制度。平成 20 年度時点での監査件数は 10,000 件を越える。 40 情報システム調達のための技術参照モデル（TRM） http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/tyoutatu/index.html 57 4.2.2. データ利活用と権利保護の両立 データの利活用に当たっては、個人関連情報や著作物を取り扱う場合には、個人 情報保護法や著作権法などに鑑み、消費者や権利者に不利益が生じないように配慮 することが重要である。そこで、パーソナル情報の匿名化に関する技術開発や実証 実験等を通じて制度上の課題を技術的に克服することで、今まで以上の安全・安心 の環境を確保しつつ、イノベーション創出を促進する最適な制度環境を世界に先駆 けて実現させることで、日本が世界におけるイノベーション発信地となることを目 指す。 ① 個人情報保護とイノベーション創出のバランスに配慮した制度整備と国際協調 クラウド・コンピューティング上には様々なサービス利用者の多種多様な情報が、 日々蓄積されていく。これらの情報を柔軟に利活用することができれば、イノベー ションを創出し、より利便性の高いサービスを提供できるようになることが期待さ れる。一方で不用意に利活用を行うと、個人関連情報が望まれない形式で二次利用 される可能性もあり、情報の利活用を安全・安心に行うことができる環境を整備す る必要がある。 そこで、プライバシーに配慮し、個人関連情報を秘匿化して個人を特定すること が出来ない状態で、大量のデータを収集・解析することにより、新たな付加価値情 報を抽出することを可能にする匿名化技術の開発・標準化について支援する。 さらに、国際的なデータの流通を見据えて、匿名化情報や匿名化方式に関する管 理・運用手続き・ルールなどに関して、OECD などの場を活用し、国際的な協調関 係を構築していく。 ② その他の制度整備 検索サービス以外のサービス（プッシュ型検索、サムネイル表示、デジタル教科 書）と著作権法との関係整理、クラウド事業者に関する責任制限制度の導入などを 検討する。 4.2.3. データ越境移動の円滑化 ① 個人関連情報の越境移動に関する国際協調 匿名化情報と同様に、個人情報の取り扱いに関しても、国や地域によりその取扱 いに関する規則が異なる。例えば、EU データ保護指令では、データの安全性が技 術的に確保される場合であっても、日本国内のデータセンタに EU 域内の住民の個 人情報を保存するためには、複雑な個別契約などの手続きが必要となり、クラウ ド・コンピューティングの便益が損なわれる可能性がある。そこで、国際的なデー タの流通を見据えて、個人情報の円滑な越境移動を可能とするため、国際的な協調 関係を検討していく。 58 4.3. 【基盤整備】高度なクラウド・コンピューティング基盤等の構築支援 クラウド事業者がクラウド・ビジネスを展開するためには、利用者の望むクラウ ド・サービスを適時・適切に提供できる環境を整備することがまず最初に必要とな る。具体的には、クラウド・ビジネスの展開にはクラウド・コンピューティング技 術・IT 資源、及びそれらを収容するデータセンタなどが最低限必要となる。以降、 本報告書では、これらを総称して、“クラウド・コンピューティング基盤”と呼ぶ こととし、国際競争力を高め、グローバルマーケットを獲得できるクラウド・コン ピューティング基盤を整備するために必要となる政策についてまとめる。 4.3.1. 高信頼化、環境負荷低減に関する技術開発・標準化 ① 高信頼化に関する技術開発・標準化 国内クラウド・サービスのグローバル競争力を確保するために、我が国の強み領 域である信頼性・セキュリティ41に関する技術の一層の向上を図る。具体的には、 障害瞬時検出・復旧技術、資源最適配置技術、秘匿分散計算技術、並列・分散処理 技術、マルチコアプログラミング技術、仮想化マシン間のセキュリティ確保技術、 非機能要求の確保技術、運用自動化技術などの技術開発及び標準化を支援する。 （別添２：技術ロードマップ（案）参照）。 ② 環境負荷低減に関する技術開発・標準化 コスト削減とデータセンタの省電力化の両立を実現するための電源制御技術、IT とファシリティの連携技術、サーバの CPU を効率的に消費するためのソフト技術 などの技術開発・標準化を支援する。（別添２：技術ロードマップ（案）参照）。 また、データセンタの環境性能を可視化する指標として、3.2.2 で説明した DPPE の確立と国際標準化を推進する。そのため、国内データセンタの DPPE 値を 計測する手法の検討を進める。さらに、データセンタの省エネ指標に応じた支援制 度を導入することを検討する。 ③ 多機能・高機能組込み制御システムの開発 組込みシステムはクラウド・コンピューティングで利活用される大量のデータを 収集する装置として、また、大量のデータからクラウド・コンピューティングによ って高度に分析された結果を用いて多機能・高機能の動作を実際に行う装置として 重要になることが予想される。従って、クラウド・コンピューティングと生活を繋 ぐ組込みシステム自身も多機能・高機能化が要求されると考えられる。 また、組込みシステムに求められる省電力・多機能・高機能化に対応するため、 動作 CPU のマルチコア、メニーコア化の進展が進められており、これに対応した、 高信頼、高い安全性を有する組込みソフトウェアの開発が必要である。また、組込 41 「高度情報化社会における情報システム・ソフトウェアの信頼性及びセキュリティに関する研究会」中 間報告書 http://www.meti.go.jp/press/20090528001/20090528001.html 59 み制御システムに求められる性能的な特徴であるリアルタイム性の制約にも対応す る組込みソフトウェアの開発が必要である。 4.3.2. 産業構造改革（大手情報サービス産業の連携・国際展開、地域・中小ベンダの業 態変革） ① 大手情報サービス産業 クラウド・サービスの普及により、国内ベンダにとっては今後競争が激化するこ とが想定されるが、データセンタを活用する顧客を求めて海外展開するチャンスと 捉えることもできる。顧客ニーズに迅速かつ的確に応えるソフトウェアプラットフ ォームを構築すると共に、水道や鉄道などのインフラシステムとセットで海外展開 を進めていくことが鍵となるであろう。また、スケールメリットを追求するために、 企業をまたいでデータセンタ間の連携・協調を実現することも求められる。 そこで、日本のインフラ国際展開における失敗事例・成功事例を分析すると共に、 国際展開する上での支援策などの検討を行う。 ② 地域・中小 IT ベンダ 我が国の情報サービス・ソフトウェア産業は、地域・中小ベンダが多いが、地域 の中小ユーザ企業のニーズに応え切れておらず、さらに、クラウド・コンピューテ ィング時代を見据えて業態の転換も求められている。 そのため、地域ユーザ企業に密着したコンサル・運用・保守を強化すると共に、 SaaS ベンダとしてのイノベーション創出に転換していく必要がある。 そこで、中小ベンダ間の連携（共同受注、技術・提案力強化などの人材育成）を 促進すると共に、ユーザ企業のための中小ベンダの可視化とマッチング機会の拡大、 中小企業の IT 投資促進などの支援策を検討する。 4.3.3. データセンタの立地環境整備（インフラ整備を含む） ① データセンタの立地促進 クラウド・サービスを利用する上では、一般的にはデータの所在地は問題になら ない。しかしながら、運用・保守技術者の国外流出や、3.1.4 で示したような海外 へのデータの保存に懸念がある、ネットワークの遅延が懸念されるなどの理由によ り、国内のデータセンタ立地を進めていくことも重要である。 また、エネルギー効率性やデータ処理性能の観点からは、小規模のデータセンタ ではサーバ集約の恩恵を十分に得ることができないものの、中規模以上のデータセ ンタであれば規模にかかわらず同程度の効果を発揮することが期待される。そして、 運用コストの面では、規模の経済が働き、規模の大きいデータセンタほどコストが 下がることが期待されるが、ディザスタリカバリの観点からは、中規模程度のデー タセンタを国内に分散配置することにより、信頼性を高めることも重要である。 60 そこで、電力消費量が数千 KW～数万 KW 以上になる中・大規模データセンタを 対象に、データセンタ立地に適した国内の複数の地域に対するネットワーク環境の 改善を進めると共に、電気料金などの支援制度、機器の法定耐用年数の短縮などを 検討する。また、既存の支援制度の見える化を図り、一層の制度利用を推進する。 さらに、法的な制約を緩和し、コンテナ型データセンタを国内においても迅速か つ低コストで設置できるように特区制度の活用も視野に環境を整備する。 ② 共用クラウド・コンピューティング基盤の構築 大手情報サービス企業が提供するクラウド・サービスは、付加価値が高い一方で 中小企業にとっては、オーバースペックであり、その利用が必ずしも効率的でない 可能性がある。 そこで、広域自治体や中小企業の共用クラウド・コンピューティング基盤として も活用できる共用クラウド・データセンタの構築を検討する。データセンタの構築 に当たっては、その需要が必ずしも正確に予測できないことから、拡張性があり、 環境にも配慮して外気による冷却が容易な、コンテナ型のデータセンタの活用も視 野に入れる。 4.3.4. クラウド・コンピューティング時代に併せた人材育成 ① クリエーター及びベンチャー企業の育成支援 データの利活用を行う技術的・制度的環境が整備されたとしても、それが直ちに イノベーションの創出に結びつくわけではない。イノベーションを創出するのはデ ータ自身ではなく、それに付加価値を加える人間の役割である。そこで、膨大なコ ンピューティング・リソースを活用した新サービス創出を促す、クリエーター及び ベンチャー企業の育成支援策を検討する。 ② CIO、ビジネスストラテジスト、中小企業などの育成支援 クラウド・コンピューティングの導入には、例えば初期コストが低い一方で、場 合によってはトータルの運用コストが増加する可能性があるなど、メリットとデメ リットがある。つまり、利用者側においては、必ずしもすべての IT システムをクラ ウド・コンピューティングに置き換えるのではなく、何をオンプレミス（自社開 発）にし、何をクラウド・コンピューティングにするか、さらにどのクラウド・サ ービスをどのように組み合わせるかを見極めることが鍵になる。特に、新規システ ムをクラウド・コンピューティングで実現する場合と比較して、レガシーシステム をクラウド・コンピューティングへ移行する場合には、コスト面のみならず、シス テムの信頼性の変化などにも配慮する必要があり、その見極めは難しい。そこで、 クラウド・コンピューティングの特徴を正しく理解し、自社の生産性を最大限向上 させるために必要な IT 投資を判断することの出来る CIO、ビジネスストラテジスト、 中小企業などの育成支援策を検討する。 61 ③ システムアーキテクトやソフトウェアデベロップメント、運用・保守技術者などの 育成支援 ベンダサイドにおいては、顧客のニーズに応じて最適なクラウド・コンピューテ ィング基盤や、クラウド・コンピューティング基盤の上で動作する SaaS などのア プリケーション・サービスを提供できることが求められるようになる。また、超大 規模なデータセンタを高信頼かつ効率的に運用・保守できるようになることも、グ ローバルな競争力を確保する上では必要となる。 そこで、クラウド・コンピューティング基盤に精通したシステムアーキテクト、 クラウド・コンピューティング基盤上での市場ニーズに合致した最適なアプリケー ションを提供できるソフトウェアデベロップメント、運用・保守技術者などの育成 支援策を検討する。 ④ クラウド・コンピューティング関連技術の標準化を主導できる人材の育成支援 クラウド・サービスは米国を中心に個社のサービス先行で発展してきた経緯があ り、現時点では標準化は進んでおらず、サービス品質の指標がまちまちであったり、 相互運用性が確保されていなかったりなどの問題がある。我が国はセキュリティや 信頼性、運用サービスのきめ細かさが強みであり、これらの強みを主軸としたクラ ウド・コンピューティング関連技術・サービス品質・ビジネスプロセスに関する標 準化を主導することができれば、グローバルな競争優位性を確保することが期待で きる。そこで、クラウド・コンピューティング関連技術・サービス品質・ビジネス プロセスの標準化を主導できる人材の育成支援策を検討する。 62 5. クラウド・コンピューティングを安全・安心に普及し、便利で豊かな将来を実現するためのロードマップ 平成22年度 平成23年度 平成25年度 イ ノ ベーション の創 出 大量データを利活用した新サービス・新産業を実証 大量データを利活用した 新サービス・新産業を創出 • (例) クラウド型グローバル電子決済システムの開発・国際展開 • (例) 生産から流通、販売までの一貫したトレーサビリティを持 クラウド型生産管理・流通システムの開発・国際展開 • クラウドを利用する新サービス を交通・農業・流通・教育・ヘ ルスケア・テレワーク等の分野 で創出 平成32年度 2020年までに累計40兆円 超の新サービス市場を創出 広告・小売 ユーザの利便性向上 制 度 整備 • エンドユーザ・サービス 提供者・インフラ事業者 間での責任関係を明確化 するガイドライン策定 • サービス品質の見える化 政府調達におけるクラウ ド調達基準の検討 「データ」を外部へ／利活用可能に • プライバシーに配慮したデータ利活用 • クラウド事業者の責任制限制度 • 著作権法との関係整理 • データの外部保存の促進(e文書関連法見直し) • 営業機密管理の徹底 政府調達におけるクラウド調達基準の策定 セキュア 低コスト ・個々人の行動履歴・購買履歴・位 置情報などの収集・蓄積・分析 消費者にとっては、タイミン グ良く欲しい情報が入手可能 となり、生活・買い物などが 便利となる 小売・観光などのサービス事 業者にとっては、個人の趣 味・嗜好に応じたきめ細かい 提案型のサービス提供が可能 となり、新需要が発掘される ヘルスケア セ キュア 低 コスト • ヘルスケア情報の収集・蓄積・ 分析・活用 予防医療の促進による生活習 慣病の改善 医師の負担低減 中小ベンダへの業態変革支援、投資インセンティブ付与 高信頼性、低環境負荷を売りにイノベーションを支える プラットフォームを整備 高信頼性、低環境負荷を売りにイノ ベーションを支えるﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑを確立 基 盤 整備 データセンタの国内立地促進 データセンタの国内立地環境の整備 高信頼化・環境負荷低減技術・指標の開発 高信頼化・環境負荷低減技術・ 指標の標準化 匿名化技術・方式の開発 匿名化技術・方式の標準化 客観的なシステム信頼性評価指 標の策定 機器・端末側の技術の高度化 63 クラウドの活用により、情 報処理に係るCO 2排出を90 年総排出量比約７%相当削 減 日本発の信頼性水準を世界 に見える化することにより、 グローバルなシステム安 全・安心に貢献 おわりに 本報告書では、クラウド・コンピューティングが普及・促進することに伴って期待され るイノベーション、将来の新市場について展望すると共に、それによりもたらされる経済 効果と CO2 削減効果について推計を行った。さらに、クラウド・コンピューティングを 取り巻く要素を、データ、プラットフォーム、人材の 3 つの観点で整理し、現状を分析 すると共に、クラウド・コンピューティングを安全・安心に普及し、便利で豊かな将来を 実現するための方策案について、明らかにした。 今後は方策案の具体化・優先度について検討を行い、便利で豊かな将来像の実現に向け て、着実に政策を進めていく。 64