クラウド基盤/データ基盤の課題

需要の創出/
人材育成

技術の自律
性強化

➢ データ精製・データ整備には専門知見を要することから取り組めている企業は限定的。
➢ データ連携・データ共同利用のビジネスモデルが成立するユースケースが未成熟。
➢ 低遅延・高信頼等のクラウドの技術高度化を牽引できるユースケースもまだ限定的。
➢ 重要インフラ産業等では依然として老朽化・複雑化したITシステムが残り、
データ・AIが活用できる状況となっていない
⇒AI時代に必要となるデジタル人材の育成・活用を促すことなどにより産業・公共分野
のDXを進め、需要の創出を進めることが必要ではないか。
➢ クラウド基盤の社会インフラとしての重要性が高まる中で、産業界が安心・安定的にそ
れらを利用していくためにも、我が国として自律的にクラウドを構築できる能力を確保
するとともに、必要となる計算能力の確保（データセンター）が重要ではないか。

➢ データ精製・データ整備に関するサービスの多くは海外製である現状。産業競争力や
経済安全保障に係るデータを安心して処理できる国内サービス提供の確保が必要
ではないか。

標準・
方法論整備

➢ AI-Ready化等のデータ精製については、手法論が確立していないことから、専門知
見を有する少数の企業しか取り組めていない。手法論の確立・標準化及びサービサー
の育成を通じ面的に取組を進めるべきではないか。
➢ データスペースについて国際的に標準化検討が進展。日本からサービサーを生み出し
ていくためにも、標準化検討において日本も積極的な貢献をしていくべきではないか。

トラスト
認証

➢ 組織間のデータ連携やAIの利活用を進めるためには、データの信頼性確保が必要。
国で整備を進めている法人のトラスト認証の仕組みを活用して、データの信頼性を
高めるとともに、他国との関係でも相互認証されるよう検討することが重要ではない
か。

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