１．現状認識と目指す姿【目標】

デジタル・サイバーセキュリティ
データプラットフォーム

(1)現状

(2) 目標

① 現状
・AI時代の到来に対し、AI学習・利用やデータ連携等が容易な形式にデータを精製する技術
（AI-Ready化）や、分散管理されたデータ資源を、信頼ある形で、柔軟かつスケーラブ
ルに活用するためのデータ連携技術（データスペース）に関する検討が国際的に進展。
・一方で、AI-Ready化等のデータ精製、組織間でのデータ連携については手法論が確立し
ておらず、現時点で取組が進んでいる企業は限定的。

① 国内外で獲得を目指す市場
• グローバルでのデータプラットフォーム関
連市場は、2035年に約50兆円規模へと急
成長する見込み。
国内のデータプラットフォーム関連市場に
ついて、2035年までに市場規模５兆円を
目指す。※2025年時点では0.73兆円程度
（IDC調査）

② 取り巻く環境と構造変化
・これまでインターネット上の大量のテキストデータを学習し、性能を向上させてきた生成
AIも、昨今では 目前に迫っている「学習データの枯渇」が大きな問題に。
・今後は、全世界で流通するデータの６割を占める企業内データ（≒エンタープライズデー
タ）の利活用が産業戦略上の焦点に。特に、製造業等の産業分野の豊富なデータを有する
我が国にとってデータ活用のポテンシャルは非常に高く、昨今登場した「フィジカルAI」
も見据えてそうしたデータをAIで利活用しやすい状態（AI-Ready化）に整備することが
不可欠。
・データの質に加え、量を担保していくことも重要。その際は、単一組織にとどまらず、分
散したデータ資源を信頼ある形で、連携させ、スケーラブルに利活用していく技術（デー
タスペース）が有効に。

② 達成すべき戦略的な目標
• 製造業等の国内データホルダーにとって、
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、データ精製等の国内
サービス提供を確保する。

③ 経済的・戦略的な重要性
・経済的重要性：AIの普及・高度化と併せて今後データプラットフォーム市場も大きく拡大
していく見込みであり、重要。
・戦略的重要性：製造業等の国内データホルダーにとって、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。

20