PL-1 ITトレンド調査...－2 － 2017.10.4 JEITA ITプラットフォーム事業委員会...

一般社団法人電子情報技術産業協会Japan Electronics and Information Technology Industries Association

PL-1ITトレンド調査

～クラウド/ビッグデータ/IoT/AI利用動向とプラットフォーム～

2017年10月4日

一般社団法人電子情報技術産業協会

ITﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業委員会委員長村野井剛

ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ市場専門委員会委員長香川弘一

ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ企画専門委員会委員長三木和穂

－ 2 － 2017.10.4 JEITA ITプラットフォーム事業委員会


皆様はどのようなイメージをお持ちでしょうか。

① プラットフォームの出荷状況② 仮想化の進展③ クラウド利用動向④ ビッグデータ、IoT、AI市場の成長

はじめに




４つを重ねてイメージしてみます。



2007 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

国内サーバ出荷台数（IAサーバ）


JEITA出荷統計では32万台前後で推移



2007 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

国内サーバ出荷台数

仮想サーバ台数


サーバの性能向上と仮想化技術により総コンピューティングパワーが向上

16年度は07年度比2.4倍（ユーザ調査から推定）



一部は海外クラウドも利用

2007 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20




クラウド利用総コンピューティングパワーの中でクラウドが占める割合が年々増加

16年度：2～3割がクラウド（ユーザ調査から推定）



2007 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20




20年度：クラウド利用は4～5割へ（ユーザ調査から推定）

クラウド利用



2007 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20



B/D、IoT、AI


クラウド利用

イノベーションの法則臨界点に向かって成長

クラウド、オンプレを適材適所で利用



① プラットフォームの出荷状況② 仮想化の進展

③ クラウド利用動向④ ビッグデータ、IoT、AI市場の成長

Ⅰ．プラットフォーム市場動向

Ⅱ．ITユーザトレンド調査

本日の報告の構成


Ⅰ．プラットフォームの市場動向

＜プラットフォーム市場専門委員会発表＞



サーバ・ストレージの世界生産見通し

ネットワーク接続デバイスやデータ量の増加

クラウドを活用したシステム・サービスの拡大

先進諸国ではデータセンター構築・増強の動き

IoTに関連した新たなサービス創出の動きが活発化

＜調査対象機種＞

サーバ・ストレージ

(1) メインフレームコンピュータ

(2) UNIXサーバ

(3) IAサーバ

(4) 独自OSサーバ

(5) ネットワークストレージ

（2016年12月発表「電子情報産業の世界生産見通し2016」より）



日系企業の世界生産見通しと国内生産

＜プラス要因＞

インバウンドによる需要増や東京オリンピック・パラリンピック開催に向けた設備投資拡大の兆し

ビッグデータの高速解析や人工知能(AI)を取り込んだ共創による新たな価値創造の動き

高度なサイバーセキュリティに対応したシステム整備も求められている。

大量メモリの搭載や、多重ネットワーク構築を実現する高性能サーバの導入

＜マイナス要因＞

景気の不透明感から企業のITの効率投資により投資総額を増やさない傾向が続いている。

サーバ統合や仮想化の進展



ストレージネットワークサーバ

ビジネス／システム／サービス

データ参照・更新Webアクセス

ITPFの進化 ~ITPFを構成する３要素~






仮想化・ソフトウェア化

仮想マシン仮想ストレージ仮想ネットワーク

サーバ

SDN

サーバSDS

SDN:Software Defined Network

SDS：Software Defined Storage

統合化効率化

ITPFの進化 ~仮想化・ソフトウェア化が進化を加速~





ビッグデータ解析AI・機械学習

広域データ連携IoT


仮想化・ソフトウェア化・ＯＳＳ化

クラウドサービスコンピューティングデータストアネットワーク

標準化・効率化

アナリティクスソーシャルモバイル

ＩｏＴサービス

サイバーセキュリティエッジコンピューティング

(ゲートウェイ)分散データストア

高機能化（分散処理・並列演算・大容量メモリ)

新たなワークロードへの対応

ITPFの進化 ~新たなワークロードへの対応が求められる~



総出荷2015年度 2016年度上半期 2016年度下半期 2016年度

2017年度第１四半期

前同比前同比前同比前同比前同比

IAサーバ台数 314,142 102% 132,101 88% 153,496 93% 285,597 91% 51,877 93%

金額 222,854 105% 94,934 92% 107,404 90% 202,338 91% 36,986 94%

UNIXサーバ台数 4,984 82% 2,041 80% 2,186 90% 4,227 85% 860 89%

金額 49,588 79% 21,208 102% 25,373 88% 46,581 94% 11,053 116%

メインフレーム台数 237 85% 109 100% 119 93% 228 96% 62 113%

金額 44,411 79% 11,962 56% 19,590 85% 31,552 71% 10,319 195%

独自OSサーバ他

台数 491 107% 175 74% 211 83% 386 79% 65 73%

金額 3,455 88% 1,318 79% 1,501 84% 2,819 82% 592 94%

出荷統計：2016年度の実績

（単位：台、百万円）

需要の中心となるIAサーバは台数(約28.5万台)、金額(約2,020億)ともに、初めて前年度を下回る。



出荷統計：サーバ出荷台数の推移

需要の中心はIAサーバ。台数は32万台規模で横ばいから微減傾向へ。



出荷統計：サーバ出荷金額の推移

総出荷金額は減少傾向にあるが、IAサーバの出荷金額は横ばい。



出荷統計：IAサーバの単価推移

2011年度を底に、IAサーバの単価は上昇傾向にある。(5年前の2011年度に¥592K/台が、2016年度は¥708K/台。単価が約20%up)

2009年度 2010年度 2011年度 2012年度 2013年度 2014年度 2015年度 2016年度

金額（百万円） 194,362 192,890 196,541 198,655 211,021 211,818 222,854 202,338 台数（台） 313,097 314,259 332,242 321,678 340,889 308,680 314,142 285,597 単価（千円） 621 614 592 618 619 686 709 708



金額/台数 12年 13年 14年 15年 16年CAGR

（12年-16年）

L2(300万円以上） 11.00 12.16 9.06 11.00 11.10 0.2%

L1(100～300万円未満 1.46 1.82 2.03 1.99 1.31 -2.2%

M(50～100万円未満） 0.82 0.84 1.00 1.20 1.17 7.4%

S(50万円未満） 0.42 0.39 0.42 0.40 0.41 -0.5%

S2(25～50万円未満) 0.54 0.48 0.50 0.48 0.47 -2.5%

S1(25万円未満) 0.28 0.28 0.33 0.28 0.30 1.3%

全体 0.62 0.62 0.69 0.71 0.71 2.8%

出荷統計：IAサーバの単価推移

IAサーバは、全体で2.8％の単価上昇であり、特にミッドレンジクラス（7.4%）が牽引している。



ユーザアンケートによる動向調査

仮想化の取り組みとサーバ単価の推移

仮想化システムのためには、高機能のサーバが利用される。

28%

36%

42%

58%

64% 64%68%

75%

621 614592

618 619

686709 708

500

600

700

800

900

0%

20%

40%

60%

80%

'09年度(N=387)

'10年度(N=308)

'11年度(N=248)

'12年度(N=115)

'13年度(N=185)

'14年度(N=187)

'15年度(N=177)

'16年度(N=168)

IAサ

ーバ

単価

（千円

）

仮想

化取

組率

仮想化 IAｻｰﾊﾞ単価



購入サーバにおける仮想化の割合と稼働OS数

2016年度購入サーバ（物理サーバ）における仮想化用途の割合と、そのサーバ上で動く仮想OS数から、購入サーバにおける稼動OS数を試算。

2016度購入された物理サーバに対して、3.4倍のOS（稼動システム）が動いているとの推計結果を得た。

＜2016年度購入した物理サーバにおける仮想サーバ稼動割合＞

仮想化用途台数

仮想化用途利用率

物理１台当り仮想OS数

A B C=B/A D E=B×D F=(A-B)+E G=F/A

メインフレーム/オフコン（Ｎ＝　18） 15台 3台 20% 2.7 8台 20台 1.3倍UNIXサーバ（Ｎ＝　19） 22台 14台 64% 14.5 203台 211台 9.6倍IAサーバ(Linux) （Ｎ＝　33） 197台 132台 67% 4.3 568台 633台 3.2倍IAサーバ(Windows) （Ｎ＝115） 524台 209台 40% 6.8 1,421台 1,736台 3.3倍

合計 758台 2,200台 2,600台 3.4倍

2015年度調査 3.7 2.0倍

IAサーバ（Windows）の 2014年度調査 6.2 3.3倍

推移 2013年度調査 4.1 2.2倍

2012年度調査 4.0 2.2倍

'16年度購入台数

（物理台数）

仮想サーバ数

稼動OS総台数（物理＋仮想）

物理台数に対する実効OS稼動台数



ＩＡサーバの出荷実績と仮想サーバ台数の推計

前頁の「購入サーバにおける仮想化の割合と稼動OS数」から、IAサーバにおける仮想サーバ台数を推計した。

仮想化が始まる前に出荷台数が最大だったのは2007年度の3２万台。これと比べると、2016年度は２．４倍のサーバ台数となる。

326,718 340,889285,597

558,135

787,788

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

900,000

2007年度 2013年度 2016年度

出荷台数仮想化OS数（想定）（台）


Ⅱ．ＩＴユーザトレンド調査

＜プラットフォーム企画専門委員会発表＞

－クラウド/ビッグデータ/IoT/AIに向けた取組み動向－



調査は２通りで実施している。（１）郵送調査

アンケート調査票を郵送にて送付し回答入手。(1999年度から）

＜課題＞情シ部門を主体とした回答。

エンドユーザ部門の動向が把握し難い。

（２）インターネット調査

郵送調査の課題を解決するために、

インターネットにてアンケート調査を実施。(2015年度から）

郵送調査：2016年11月実施、有効回答305件

インターネット調査：2017年3月実施、有効回答800件

郵送アンケートは、例年同じユーザからの回答も多く、ユーザ意識の経年変化が把握できる。

調査方法



2016年における投資スタンスと投資予算推移

2016年は2015年より若干投資減の傾向となった。

＜IT投資予算の推移＞不明除く、％、（SA）

35

40

44

38

28

26

35

25

26

34

28

34

34

31

48

46

39

44

45

36

38

53

56

50

57

54

50

57

17

14

17

18

27

38

27

22

18

16

15

12

17

13

'04年度(N=467)

'05年度(N=236)

'06年度(N=247)

'07年度(N=245)

'08年度(N=215)

'09年度(N=242)

'10年度(N=221)

'11年度(N=200)

'12年度(N=153)

'13年度（N=234）

'14年度（N=273）

'15年度（N=266）

<今回調査>'16年度（N=262）

<見通し>'17年度（N=262）

昨年に比べて増加昨年に比べて横ばい昨年に比べて減少



IT化関連テーマの注目度

（MA)

'14年度 '15年度取組済(N=308) (N=301) '16年度

1 ネットワークセキュリティ 57% 62% 67% 44%

2 運用コストの削減 59% 57% 54% 22%3 クラウド活用によるＩＴの「所有」から「活用」への検討 38% 39% 53% 24%4 モバイル端末の活用 41% 44% 48% 38%5 共有ストレージの構築 40% 40% 48% 45%6 自然災害や事故に対するシステム強化対策 48% 47% 47% 33%7 システムの統合化 49% 46% 46% 25%8 仮想化システムの構築 40% 42% 46% 56%9 サーバ統合化 47% 46% 44% 52%

10 外部ＤＣ(データセンタ)の活用 29% 27% 41% 45%11 ＩＴアウトソーシングの活用 25% 27% 30% 30%12 IoTの取組み * * 27% 5%13 ビッグデータの活用 22% 24% 26% 6%14 AI技術の活用 * * 24% 2%15 システムの省電力化 23% 18% 12% 13%

（注）「＊」の欄は、アンケート調査未実施

順位注目度が「やや高い」以上と答えた項目'16年度(N=305)

昨今のサイバー攻撃話題により「ネットワークセキュリティ」がさらに高まっている。

「仮想化システム構築」は取組済は最も高い値を示している。

「IoTの取り組み」「AI技術の活用」を今回より調査項目に加えた。



クラウド／ビッグデータ／IoT／AIの認知

●いずれも9割超の回答者が知っていた。「詳細＋概要認知者」でも7割台に上る。

●回答者の4分の3が「情報システム部門」以外であり、広く知られていることが分かる。

「利用部門」に限っても認知者は9割を超え、詳細＋概要認知で6割台に上った。

18.7 13.3 13.0 11.5

57.3 61.0 57.5 62.8

19.2 20.5 23.3 23.0

4.8 5.2 6.2 2.7

ＩＴのクラウド

サービス

ビッグデータ

ＩｏＴ（Ｉｎｔｅ

ｒｎｅｔ

ｏｆ

Ｔｈｉｎｇｓ）

ＡＩ（人工知能）

0％

20％

40％

60％

80％

100％まったく知らない

名前は聞いたことが

ある

概要は知っている

詳しく知っている

（n=600）

インターネット調査



クラウド／ビッグデータ／IoT／AIがもたらすメリット

●クラウドは「業務の効率化」や「短期間／低コストでのシステム構築性」が多かった。

●ビッグデータは「これまで分からなかったことが明らかになる」が3割台で最多。

●IoTは「新サービスの提供」や「業務効率化」が多い。

●AIは「業務効率化」、「新サービス提供」、「業務自動化」が多かった。

業務が効率化する

情報システムを短期間

／低コストで作れる

新たなサービスを

提供できる

顧客へのサービス

レベルが高まる

新規事業の立ち

上げに役立つ

業務処理や顧客対応

が自動化される

これまで分からなかった

ことが明らかになる

その他

特にない

0%

10%

20%

30%

40%

ＩＴのクラウドサービス

(n=571)

ビッグデータ(n=569)

ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒ

ｎｅｔｏｆＴｈｉ

ｎｇｓ）(n=563)


(n=584)




クラウド／ビッグデータ／IoT／AIの利用業務領域

営業支援

会計／経理

販売管理

人事管理

生産管理

マーケティング

ＥＣ

顧客対応、コールセンター

研究開発

設備や製品等の監視

その他

特にない

0%

10%

20%

30%

40%

50%


(n=571)

ビッグデータ(n=569)


ｎｅｔｏｆＴｈ

ｉｎｇｓ）(n=563)


(n=584)

●クラウドの用途は「営業支援」が最多で、その他従来からの管理系業務が続いた。

●ビッグデータは「マーケティング」への集中度が高く4割に上った。

●IoTは「設備や製品等の監視」が最多である。

●AIは「研究開発」のほか、「マーケティング」、「顧客対応、コールセンター」も多かった。




クラウド／ビッグデータ／IoT／AIの具体的用途

クラウド

•社内サーバーの代替•データの一元管理、どこからでもアクセスできる•オンプレミスの機器、システム全般のリプレースで、費用対効果の向上が見込めるもの•メールシステムとして、BCP対応として•特定分野というより、プラットフォームとして

IoT

•作業の自動化。ドローンと連携•センサー機器との接続による生産管理品質向上•出荷後の製品の状態監視•事業所の従業員/来客など人の移動管理•使い道を思案中。社員の知識が追いついていない

ビッグデータ

•マーケティングには一定の効果があると想定•顧客の発注行動分析•来院予測•故障診断、予防保全

AI

•コールセンターの省人化。顧客クレーム対応部門の省人化。ネットスーパー部門の省人化•測定機器などの予防保守など•小口の与信審査業務の自動化•稟議、購買先決定、人事評価の検証•単純業務の代行




クラウド／ビッグデータ／IoT／AIの利用率

●クラウドの利用システム比率は、現状の2.6割から、5年後には4.4割に増加する。

●ビッグデータ、IoT、AIの利用率もそれぞれ増加し、現状の倍以上、2割台に上る。

2.62.82.17.0

3.52.7 2.2

2.87.5

2.63.6

11.7

4.23.4

2.4

11.0

7.28.0

5.0

22.1

41.8

43.553.9

27.3

33.4 33.9 30.82.6

1.4

1.1

0.8

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

ＩＴのクラウドサー

ビス

ビッグデータ


ｎｅｔ

ｏｆ

Ｔｈ

ｉｎｇｓ）


0％

20％

40％

60％

80％

100％分からない

０割

１割

２割

３割

４割

５割

６割

７割

８割

９割

１０割

平均（割）

平均(割)

6.1

4.6

2.0

3.9

2.5

13.5

8.48.3 7.4

4.4

2.7

10.5

9.1 8.28.4

7.7

9.38.9

7.0

3.9

10.48.2

9.8

7.9

14.1 16.3 19.0

30.837.3 40.1 40.9

4.4

2.92.7

2.3

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

5.0


ビッグデータ

ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅ

ｔ

ｏｆ

Ｔｈｉｎｇ

ｓ）


0％

20％

40％

60％

80％

100％分からない

０割

１割

２割

３割

４割

５割

６割

７割

８割

９割

１０割

平均（割）

平均(割)平均(割)

＜現在＞＜５年後＞




クラウドサービスの利用状況

パブリック、プライベートともに年々利用率は増加している。

19%

23%

27%

33%36%

39%

12%

16%

20%23%

26%

22%

0%

10%

20%

30%

40%

'11年度調査

（N=260)

'12年度調査

（N=205)

'13年度調査

（N=284)

'14年度調査

（N=308)

'15年度調査

（N=301)

'16年度調査

（N=303)

パブリックプライベート



パブリッククラウドサービスのサービス別利用状況

SaaSを主に各サービスともに利用が進んでいる。

17%19%

24%

29% 30%

35%

5%7%

10%12%

15% 14%6%

8%

12%14%

17%

20%

0%

10%

20%

30%

40%

'11年度調査

（N=260)

'12年度調査

（N=205)

'13年度調査

（N=284)

'14年度調査

（N=308)

'15年度調査

（N=301)

'16年度調査

（N=303)

SaaS PaaS IaaS



プライベートクラウドのPaaS/IaaS活用内容

既存システムの置き換えが56％、新規システムが42%。

バックアップ／DR用途も増えている。

％、（ＭA）

56

42

28

20

11

6

4

47

43

11

23

8

8

2

40

18

21

8

20

6

既存システムの置き換えに活用する

新規システムに活用する

バックアップ／DR用途に活用する

開発環境として活用する

グルーバル化への用途に活用する

スケールアウト用途に活用する

その他

16年度調査

（N=81）

15年度調査

（N=112）

14年度調査

（N=111）

－



PaaS/IaaS選択基準

価格が80%、信頼性、拡張性、セキュリティが続く。

％、（ＭA）

80

64

44

44

32

27

22

15

6

1

5

65

50

32

43

24

15

15

8

6

4

7

57

45

37

49

20

19

19

6

6

5

価格面の妥協性／安さ

信頼性

拡張性

セキュリティ性

専用線／ＶＰＮの接続領域

構築・変更の容易さ

サービス拠点が国内にあること

操作性

物理サーバの利用が可能

その他

PaaS／IaaSを活用する考えはない

16年度調査

（N=85）

15年度調査

（N=111）

14年度調査

（N=111）

－



プライベートクラウド構築内容

「サーバ仮想化」「ストレージ仮想化」から構築する例が多い

「サービスメニューの整備」もある程度進んでいる

％、（MA）

90

35

24

18

11

7

1

77

35

27

17

17

2

2

77

41

21

21

5

8

3

サーバ仮想化

ストレージ仮想化

サービスメニューの整備（サービスの標準化）

運用自動化

使用量の測定・課金

サービス提供の自動化（セルフサービス化）

その他

16年度調査

（N=89）

15年度調査

（N=111）

14年度調査

（N=112）



オンプレミスシステム等との連携の際の課題

セキュリティ確保が課題とみている。

連携のための回線も課題視が高まっている。

非常に課題視＜15年度調査＞％（SA) 非常に課題視＜16年度調査＞％（SA)

54

32

30

29

28

20

19

11

セキュリティ（N=140）

システム／データ連携（N=125）

移行コスト（N=125）

回線コスト／スピード／可用性…

移行のスムーズさ（N=125）

統合管理（N=125）

SLA（N=125）

VMの可搬性（N=125）

42

40

33

29

28

22

21

8

セキュリティ（N=140）

回線コスト／スピード／可用性…

移行コスト（N=141）

システム／データ連携（N=139）

移行のスムーズさ（N=140）

SLA（N=138）

統合管理（N=141）

VMの可搬性（N=140）



クラウド事業者活用時におけるデータの取扱ポリシーの考え方

クラウド事業者活用では「セキュリティ体制のチェック」が重要なポイント。

全般に「外に出した場合でも管理はきちんと行う」考え方が顕著。

％、（MA）

50

33

33

28

27

23

23

13

8

1

1

5

7

51

40

24

27

22

21

24

17

13

1

8

7

セキュリティ体制を十分にチェックする

個人情報・機密情報は外に預けない

閉域ネットワークを使う

利用ログを残す

預けるデータを絞る

できる限り暗号化する

海外には出さない

マスタデータは自社でもつ

データバックアップは自社で行う

取引先や親会社の考えに一任する

その他

外部にデータを預けない

特になし／よくわからない

16年度調査

（N=303）

15年度調査

（N=297）



ビッグデータの活用目的

活用目的は、「顧客動向/ニーズ分析」が最も多く、以下「業務の効率化」「保守の高品質化」「新規サービス/商品の創出」が続く。

％、（MA)

45

30

30

27

24

23

20

13

2

57

30

16

30

37

14

11

11

4

51

30

11

32

36

13

13

11

6

顧客動向／ニーズ分析

業務の効率化

設備／機器等の状況把握や監視、

予兆を捉え保守の高品質化

経営の意思決定支援

新規サービス／商品の創出

（POSを含む）売上データ分析

在庫／発注管理等物流分析

不正をチェックするための状況監視

その他

16年度調査（N=264）

15年度調査（N=278）

14年度調査（N=295）



ビッグデータの活用状況

既活用はまだまだ低い。検討中まで含めると約２割（18％）となっている。

5

3

4

4

0

4

11

10

5

4

9

12

12

13

9

37

30

39

34

43

20

22

31

40

27

18

17

4

0

0

7

5

0

4

16

0% 20% 40% 60% 80% 100%

'16年度

（N=302）

'15年度

（N=300）

'14年度

（N=306）

'13年度(N=283)

'12年度(N=203)

既活用活用準備中活用検討中関心あり名称知っている程度関心なしよくわからない

％、（SA)



ビッグデータ活用にあたっての課題

活用にあたっての課題は、「投資対効果が不明」「分析方法が不明」が高い。

％、（MA)

48

46

31

35

14

3

48

53

33

35

17

3

53

50

42

42

9

2

投資対効果が不明

分析方法が不明（仮説設定が難しい）

活用領域が不明

専任者等人材不足

プライバシー保護対応

その他

16年度調査（N=274）

15年度調査（N=280）

14年度調査（N=294）



ビッグデータ活用において関心のあるツール／サービス等

ビッグデータ活用は「AIツール」「データ分析サービス」との連携関心が高い。

％、（MA)

58

40

23

19

9

7

5

1

30

60

23

9

15

8

4

30

52

18

10

17

7

5

AIツール（BIを含む）

データ分析サービス

仮説設定を含むコンサルティング

DWH／RDBMSソフト

インメモリDB

分散処理ソフト（Hadoop等）

ビッグデータ分析専用機

その他

16年度調査（N=248）

15年度調査（N=247）

14年度調査（N=272）



ビッグデータで活用したいデータ

各種センサ情報が40％と、最も高い。

％、（MA)

40

31

31

22

20

18

13

11

8

2

3

29

24

26

24

25

26

16

19

5

22

28

25

25

26

25

18

15

6

各種センサ情報（IoTを含む）

売上／経理などの勘定系データ

生産／物流などの管理データ

自社WEBサイトの行動履歴

POSデータを含む購買記録データ

SNSなどユーザ発信情報

メールなどの情報系データ

公共オープンデータ

画像／映像等のログデータ

音声等のログデータ

その他

16年度調査（N=255）

15年度調査（N=273）

14年度調査（N=294）



IoTの活用状況

既活用は5％。

検討中まで含めると20％となっている。

5

3

6

5

9

8

15

28

23

30

14

16

7

11

0% 20% 40% 60% 80% 100%

'16年度

（N=298）

'15年度

（N=295）

既活用活用準備中活用検討中関心あり名称知っている程度関心なしよくわからない



IoTの活用目的

活用目的は、「設備／機器等の状況把握や監視」や「業務の効率化」へのニーズが高い。

％、（MA)

51

38

29

26

16

1

40

43

28

33

17

3

設備／機器等の状況把握や監視、予兆を捉え保守の高品質化

業務の効率化

顧客動向／ニーズ分析

新規サービス／商品の創出

経営の意思決定支援

その他

16年度調査（N=250）

15年度調査（N=126）



IoTで活用したいデバイス

「モバイル情報端末」が43％で最も高い。

％、（MA)

43

34

31

24

24

23

22

18

3

モバイル情報端末（スマホ等）

ICタグ／RFID

FA／工場設備／産業用機器

ネットワークカメラ／監視カメラ

各種センサー

GPS／位置情報センサー

ウェアラブルデバイス

計測機器

その他

16年度調査

（N=250）



IoT活用における課題

ユーザアンケートでは、下記のような項目が課題として示された。

どのようなデータを取得すればよいか、また、データをどのように取得すればよ

いか。

集めたデータの保管方法や保管場所、また、データの蓄積期間や長期にわ

たる管理方法。

データの分析方法／分析技術／分析スキル、また、その分析を行うための

人材不足。



ITトレンド調査のまとめ

ＩＴ投資は若干翳りがあるも堅調に推移している。

ネットワークセキュリティはさらに取組みが高まっている。

クラウド／ビッグデータ／IoT／AIは、確実に利用が進む。

クラウドサービスはセキュリティ対策を行いながら、確実に利用は進んでいる。

ビッグデータは投資対効果がまだ見えないながらも、IoT機器を採用し、AIツールとの連携により、利用は高まってくる。



ご清聴、ありがとうございました。

今回使用した報告書「ITユーザトレンド2016

ビッグデータ・クラウド取組み動向調査（情産-17-情シ-1）」 2017年4月

「平成28年度サーバに関する

市場調査報告書（情産-17-情シ-８）」 2017年6月

報告書の入手方法以下のJEITAホームページから購入することができます。

http://www.jeita.or.jp/japanese/public/index.htm

報告書購入に関するお問合せ先

（社）電子情報技術産業協会サービスセンターTEL：03-5212-1086 FAX：03-3217-2725 E-Mail：[email protected]

PL-1 ITトレンド調査...－2 － 2017.10.4 JEITA ITプラットフォーム事業委員会...

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