（３）目指すべき将来像
○今後、人口減少の下、持続可能な日本社会と経済成長を両立させていくため、データや
AI の利活用を全面的に社会実装することによって、限られた人的資源を補完する効率
化を進めるとともに、それに限らず、新たな価値の創出、知の創造につなげることで、
一人一人の生活の質を向上させ、個人の幸福・自由、Well-Being を達成するデータ駆動
社会を実現する。
○このため、データの性質等も踏まえつつ、データ連携によって新たな価値の創出につな
がるユースケースが想定される場合には、可能な限り、データを個別組織の「内部資産」
にとどめず、事業者など関係主体間で、あるいは、社会全体で共有・活用される資源と
して、信頼性と安全性を確保しながら、異分野間を含む異なる関係主体間のデータ連携・
利活用を実現するための制度面、システム面を含む基盤を整備する。特に、ヘルスケア、
金融、教育、モビリティなどの公共性が高い重要分野においては、関係主体間の信頼に
基づくデータ連携と相互運用性を確保することで、事業者・個人、地方公共団体が円滑
にデータを入手し新たな価値を創出する仕組みをスピード感を持って構築する。行政が
保有するデータ（以下「行政データ」という。
）についても、中長期的に営利・非営利の
民間セクターの協力・関与の局面がますます増加することが予測されることを踏まえ、
行政データのオープンデータ化を進めるほか、関係する民間事業者等と必要かつ適切な
範囲で共有したり、また、民間事業者間のデータ連携を含むデータ共有を可能とするた
めの環境整備を行うことで行政サービスの持続性を確保する。
○質の高いデータによって AI の性能が向上し、高性能の AI がより多く使用されること
で、更に性能が向上するという、データと AI の好循環を確立する。このため、データ
連携・利活用に加えて、具体的なユースケースを踏まえ、質の高いデータ収集を進める。
特に、自動運転、農機、ドローン、人工衛星など AI×ロボットによって、産業の省人化
が期待される分野のユースケースについて、質の高い AI の開発や社会実装を進めるた
め、質の高い実社会のデータの蓄積を進める。
２．検討に当たっての基本的な視点
（１）データ利活用による新たな価値の創造
○データは、個人データであれ非個人データであれ、単体ではその価値は限定的であって
も、他のデータとの組み合わせや蓄積、繰り返し活用によって、その価値を高め、新た
な価値や知の創造につながるという特性を持つ。一方で、それ自体には専有性がなく、
所有権の対象にもならないため、他者に知られず自社のみが保有することで自社の競争
優位性を確保できる場合も多く、また、その範囲は必ずしも明確ではない。
○この結果、データが広く社会や特定の業界で中小企業を含め共有され利用を円滑化する
ことで社会全体の厚生が増大したり、又は、特定の業界の効率性が改善される可能性が
あるにも関わらず、市場原理にのみ依存する場合は、その達成は困難となり、データは
未活用のまま死蔵される可能性がある。このため、事業者における競争と協調のバラン
英国では、デジタル経済法（Digital Economy Act）に基づき、仮名化を施した行政データを安全な分析環境（TRE）
の下で研究目的に提供する仕組みが確立されている。共通 ID 制度を持たない中で、統計局（ONS）が仮名化 ID を生
成・管理することで、
個人情報を保護しながら複数データのリンケージを可能にしており、
統合データサービス
（IDS）
による政策評価向けのデータ基盤構築も進められている。

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