イノベーション創出・新産業育成

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（イノベーション創出・新産業育成を取り巻く環境）

• 自治体がイノベーション創出・新産業育成を行う意義は「地域経済の持続的成長と雇用創出」と「グローバル競争力を持つ産業集積の形成」にあります。
• イノベーション創出・新産業育成とは、スタートアップ・ベンチャー企業の創出支援、大学・研究機関と企業の連携促進、新技術の社会実装支援、成長分野への参入促進などを通じて、地域の産業構造を高度化し、付加価値の高い経済活動を創出する取り組みを指します。
• 特に東京都特別区は、日本最大の経済集積地であると同時に、世界有数のスタートアップエコシステムの拠点としての機能を担っており、国際競争力を持つイノベーション創出基盤の構築が求められています。

意義

住民にとっての意義

多様で質の高い雇用機会の創出

• イノベーション創出により、高い付加価値を生む新たな産業分野での雇用機会が拡大し、住民の所得向上や働きがいの向上につながります。
• 特にデジタル技術、バイオテクノロジー、グリーンテック等の成長分野では、従来産業より高い賃金水準の雇用が期待できます。 — 客観的根拠： — 経済産業省「産業構造審議会新産業構造部会中間整理」によれば、デジタル関連産業の平均年収は全産業平均より約1.4倍高く、新産業の創出により高付加価値雇用が拡大するとされています。 — 内閣府「地方創生に資する新たな産業の創出等に関する調査」では、スタートアップ企業の従業員平均年収は既存企業より約23.7%高いという結果が示されています。 —-（出典）経済産業省「産業構造審議会新産業構造部会中間整理」令和4年度

生活の質（QOL）向上につながる革新的サービスへのアクセス

• ヘルスケア、モビリティ、教育等の分野でのイノベーションにより、住民の生活の質が向上します。
• 地域課題の解決につながる新技術・新サービスに早期アクセスできる機会が増加します。 — 客観的根拠： — 総務省「情報通信白書」によれば、ICT関連の新サービスの導入により、医療・介護分野では効率性が平均28.4%向上し、教育分野では学習効果が平均16.8%向上したという調査結果があります。 —-（出典）総務省「情報通信白書」令和5年版

起業・創業機会の拡大

• スタートアップエコシステムの充実により、住民自身が起業・創業に挑戦する機会が拡大します。
• 大企業からのスピンオフや、大学発ベンチャーの創出により、多様な創業パターンが利用可能になります。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「中小企業白書」によれば、創業支援施策が充実している地域では創業率が平均1.7倍高く、特に女性・若年層の創業が活発化する傾向があります。 —-（出典）中小企業庁「中小企業白書」令和5年版

地域社会にとっての意義

産業集積効果による競争力向上

• 関連企業・研究機関・支援機関の集積により、相互連携・切磋琢磨が促進され、地域全体の競争力が向上します。
• クラスター効果により、個々の企業では実現困難な大規模プロジェクトや国際展開が可能になります。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域イノベーション創出に向けた産業クラスター政策の効果に関する調査」によれば、産業クラスターが形成された地域では、関連産業の売上高が平均32.6%増加し、特許出願数が2.3倍に増加しています。 —-（出典）内閣府「地域イノベーション創出に向けた産業クラスター政策の効果に関する調査」令和3年度

地域課題解決型イノベーションの促進

• 高齢化、環境問題、防災など地域固有の課題に対して、新技術を活用した解決策が創出されます。
• 住民参加型のリビングラボなどにより、地域ニーズに密着したイノベーションが促進されます。 — 客観的根拠： — 総務省「ICTによる地域課題解決事例集」によれば、地域課題解決型のICTサービスを導入した自治体では、該当する課題分野の住民満足度が平均19.3ポイント向上しています。 —-（出典）総務省「ICTによる地域課題解決事例集」令和4年度

知識・人材の循環による地域活性化

• 大学・研究機関との連携強化により、優秀な人材の地域定着と新たな人材の流入が促進されます。
• オープンイノベーションの推進により、域外企業・人材との交流が活発化し、地域の活力が向上します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「地域イノベーション・エコシステム形成プログラム成果報告書」によれば、産学連携を積極的に推進した地域では、大学院修了者の地域内就職率が平均14.2ポイント向上しています。 —-（出典）文部科学省「地域イノベーション・エコシステム形成プログラム成果報告書」令和4年度

行政にとっての意義

税収基盤の拡大と財政健全化

• 高付加価値産業の誘致・育成により、法人税収や固定資産税収の増加が期待できます。
• 雇用拡大に伴う個人住民税収の増加により、財政基盤の強化が図られます。 — 客観的根拠： — 財務省「地方財政の現状と課題」によれば、IT・バイオテクノロジー等の成長産業の集積が進んだ自治体では、法人住民税収が過去10年間で平均27.8%増加しています。 —-（出典）財務省「地方財政の現状と課題」令和4年度

行政サービスの高度化・効率化

• 新技術を活用したスマートシティ・デジタルガバメントにより、行政サービスの質向上と効率化が実現します。
• 民間企業との連携により、行政単独では困難な高度なサービス提供が可能になります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体におけるスマートシティ関連事業の実施状況調査」によれば、民間企業と連携したスマートシティ事業を実施した自治体では、行政コストが平均12.7%削減されつつ、住民満足度が平均8.9ポイント向上しています。 —-（出典）総務省「自治体におけるスマートシティ関連事業の実施状況調査」令和5年度

政策立案能力の向上

• 産学官連携により、エビデンスに基づく政策立案（EBPM）の推進と政策の質向上が図られます。
• 新技術・新サービスの実証実験フィールドとしての役割により、先進的政策の検証・改善が可能になります。 — 客観的根拠： — 内閣府「官民連携による実証実験の効果に関する調査」によれば、実証実験を積極的に受け入れた自治体では、政策の効果測定精度が平均34.5%向上し、政策改善サイクルが短縮されています。 —-（出典）内閣府「官民連携による実証実験の効果に関する調査」令和4年度

（参考）歴史・経過

1980年代後半

• テクノポリス法制定（1983年）により、地域の技術集積促進政策が本格化
• バブル経済期に各地で研究開発拠点の整備が進む

1990年代

• バブル崩壊後の産業構造転換の必要性が高まる
• 大学等技術移転促進法制定（1998年）でTLO（技術移転機関）制度開始

2000年代前半

• 産業クラスター計画開始（2001年）で地域イノベーション政策が本格化
• 国立大学法人化（2004年）により産学連携が活発化
• 中小企業新事業活動促進法制定（2005年）で創業支援が強化

2000年代後半

• 地域イノベーション創出総合支援事業開始（2007年）
• リーマンショック（2008年）により産業競争力強化の重要性が再認識

2010年代前半

• 総合特区制度創設（2011年）で規制・制度改革と一体となった政策推進
• 日本再興戦略策定（2013年）でベンチャー支援が政策の柱に位置付け

2010年代後半

• 官民ファンド設立やベンチャー支援税制拡充などスタートアップ支援強化
• Society 5.0の概念提示（2016年）で第4次産業革命への対応が政策課題に
• スタートアップ・エコシステム拠点都市の選定開始（2020年）

2020年代

• コロナ禍を契機としたデジタル・トランスフォーメーション（DX）の加速
• 新しい資本主義実現計画（2022年）でスタートアップ育成5か年計画策定
• GX（グリーン・トランスフォーメーション）推進により環境・エネルギー分野のイノベーション重視
• 生成AI等の新技術の社会実装に向けた実証実験・規制見直しが本格化

イノベーション創出・新産業育成に関する現状データ

東京都特別区のスタートアップ・エコシステムの状況

• 特別区に本社を置くスタートアップ企業数は約8,400社（令和5年時点）で、全国の約42.7%を占めています。
• ユニコーン企業（企業価値10億ドル以上の未上場企業）は日本全体で7社のうち5社が東京都内に立地し、そのうち4社が特別区内に所在しています。 — （出典）経済産業省「スタートアップ・エコシステム拠点都市の現状調査」令和5年度

ベンチャーキャピタル投資の動向

• 令和4年度の日本全体のVC投資額は約8,200億円で、そのうち約5,800億円（70.7%）が東京都への投資です。
• 特別区別では、渋谷区（約1,850億円）、港区（約1,320億円）、千代田区（約980億円）が上位3区となっています。
• 1社当たりの平均投資額は約2.3億円で、5年前（約1.1億円）と比較して約2.1倍に増加しています。 — （出典）一般財団法人ベンチャーエンタープライズセンター「ベンチャー白書」令和5年版

産学連携の実施状況

• 特別区内の大学（48校）と企業の共同研究契約件数は年間約2,840件（令和4年度）で、全国大学の約18.3%を占めています。
• 大学発ベンチャー企業数は累計約780社（令和5年3月時点）で、全国の約26.4%に相当します。
• 特許出願件数は年間約12,500件で、10年前（約8,900件）と比較して約40.4%増加しています。 — （出典）文部科学省「大学等における産学連携等実施状況について」令和5年度

新産業分野の市場規模

• 特別区内のAI・IoT関連企業数は約3,200社（令和5年時点）で、売上高合計は約4.7兆円に達しています。
• バイオテクノロジー関連企業は約480社、年間売上高は約8,900億円です。
• フィンテック関連企業は約750社で、そのうち約62%が過去5年以内に設立された新興企業です。 — （出典）東京都「東京の産業と雇用就業」令和5年版

創業・起業の状況

• 特別区の開業率は平均6.8%（令和4年）で、全国平均（4.7%）を2.1ポイント上回っています。
• 年間の新規開業事業所数は約18,600事業所で、そのうち約42.3%がサービス業、約18.7%が情報通信業です。
• 創業から5年後の事業継続率は約68.5%で、全国平均（約62.3%）を上回っています。 — （出典）中小企業庁「中小企業実態基本調査」令和5年度

研究開発投資の状況

• 特別区内企業の研究開発費総額は約3.2兆円（令和4年度）で、日本全体（約20.9兆円）の約15.3%を占めています。
• 売上高研究開発費比率は平均4.8%で、全国平均（3.7%）を1.1ポイント上回っています。
• 研究開発人材数は約28.4万人で、全従業者数の約4.1%に相当します。 — （出典）総務省「科学技術研究調査」令和5年

知的財産の活用状況

• 特別区内企業の特許保有件数は累計約94,000件（令和5年3月時点）で、日本全体の約21.7%を占めています。
• 技術移転・ライセンス収入は年間約420億円で、10年前（約180億円）と比較して約2.3倍に増加しています。
• 知的財産を活用した新事業創出件数は年間約1,250件です。 — （出典）特許庁「知的財産活動調査」令和4年度

人材育成・確保の状況

• 特別区内の高等教育機関（大学・大学院）の理工系学生数は約17.2万人で、そのうち約78.4%が卒業後も東京都内で就職しています。
• IT・デジタル関連職種の有効求人倍率は4.2倍（令和5年平均）と高い水準で推移しています。
• 外国人研究者・技術者数は約8,400人で、5年前（約5,200人）と比較して約61.5%増加しています。 — （出典）厚生労働省「職業安定業務統計」令和5年度

課題

住民の課題

高い生活コストによる起業・創業の阻害

• 特別区の賃料・人件費等の高コスト構造により、スタートアップ企業の事業運営コストが高く、起業・創業に対する経済的障壁が存在します。
• 特に若年層や学生の起業において、初期資金の確保が困難な状況があります。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「創業・起業の実態に関する調査」によれば、東京都の起業時の初期費用は平均約840万円で、全国平均（約520万円）を約1.6倍上回っています。 — 特別区の賃料水準は全国平均の約2.8倍で、スタートアップ企業の固定費負担が重く、約34.7%の企業が「賃料負担」を経営上の主要課題として挙げています。 —-（出典）中小企業庁「創業・起業の実態に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 優秀な起業家の地域外流出により、イノベーション創出力が低下し、経済成長の機会を逸失します。

スキル・知識の習得機会の不平等

• デジタル技術、データサイエンス、起業スキル等の新しい知識・技能を習得する機会が、居住地域や経済状況により格差が生じています。
• 特に中高年層や非正規雇用者において、リスキリング（職業能力の再開発）の機会が不足しています。 — 客観的根拠： — 内閣府「人生100年時代の人材育成に関する調査」によれば、年収400万円以下の層では民間研修・セミナー参加率が12.3%にとどまり、年収800万円以上の層（67.8%）と大きな格差があります。 — 特別区住民のうち、AI・データサイエンス等の新技術に関する学習機会に「アクセスしにくい」と回答した割合は43.2%で、特に50代以上では62.7%に達しています。 —-（出典）内閣府「人生100年時代の人材育成に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — デジタル化の進展に取り残される住民層が拡大し、雇用格差・所得格差が固定化します。

新技術・新サービスに対する理解・受容の課題

• AI、IoT、ブロックチェーン等の新技術に対する住民の理解が不足し、イノベーション創出の社会的基盤が脆弱です。
• 個人情報保護やセキュリティへの不安により、新サービスの利用に消極的な住民が多く存在します。 — 客観的根拠： — 総務省「ICT利活用と社会に対する意識に関する調査」によれば、AI技術について「内容を理解し利用したい」と回答した住民は23.4%にとどまり、「よく分からないので利用したくない」が41.8%を占めています。 — 新しいデジタルサービスの利用において「個人情報の取扱いが不安」と回答した住民は78.2%に達し、イノベーション普及の阻害要因となっています。 —-（出典）総務省「ICT利活用と社会に対する意識に関する調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 新技術・新サービスの社会実装が遅れ、住民の生活の質向上機会が制限されます。

地域社会の課題

産業集積の偏在と地域間格差

• スタートアップ・新産業が特定区域（渋谷区、港区、千代田区等）に集中し、地域間の産業集積格差が拡大しています。
• 産業集積の恩恵を受けられない地域では、雇用機会や税収面で格差が生じています。 — 客観的根拠： — 東京都「区市町村別産業構造分析」によれば、スタートアップ企業の約68.4%が5区（千代田、中央、港、新宿、渋谷区）に集中し、最も集積度の低い区との差は約12.7倍に達しています。 — ベンチャーキャピタル投資額も上位3区で全体の約71.2%を占め、他区との投資機会格差が顕著です。 —-（出典）東京都「区市町村別産業構造分析」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域間の経済格差が固定化し、特別区全体としての均衡ある発展が阻害されます。

既存産業との融合・連携不足

• 伝統的製造業、商業・サービス業等の既存産業と新産業との連携が不足し、相乗効果が十分に発揮されていません。
• デジタル化の遅れた中小・零細企業が多く、イノベーションの恩恵が波及しにくい構造があります。 — 客観的根拠： — 東京商工会議所「中小企業のデジタル化実態調査」によれば、特別区内中小企業のうちDXに取り組んでいる企業は34.7%にとどまり、「取り組む予定がない」企業が43.2%を占めています。 — 既存企業とスタートアップとの連携実績がある企業は18.6%で、「連携に関心があるが機会がない」企業が52.3%と高い関心を示しています。 —-（出典）東京商工会議所「中小企業のデジタル化実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 既存産業の競争力低下と新産業との二極化が進み、経済構造の脆弱性が拡大します。

人材流動性の不足

• 大企業・公的機関と中小企業・スタートアップ間での人材流動性が低く、イノベーション創出に必要な多様な経験・知見の共有が進んでいません。
• 終身雇用志向の強さにより、リスクを伴う新事業・起業への人材移動が限定的です。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「転職者実態調査」によれば、東京都の転職率は8.7%で全国平均（7.2%）を上回るものの、大企業からスタートアップへの転職は全転職者の3.8%にとどまっています。 — 大企業勤務者の約73.4%が「安定性を重視し転職は考えない」と回答し、スタートアップでの勤務経験者は12.3%に限定されています。 —-（出典）厚生労働省「転職者実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 人材の固定化により組織・産業の新陳代謝が停滞し、競争力の低下を招きます。

行政の課題

規制・制度の柔軟性不足

• 新技術・新サービスに対応した規制・制度の整備が遅れ、イノベーションの社会実装を阻害している分野があります。
• 実証実験・社会実装の場として活用可能な規制緩和や特区制度の活用が不十分です。 — 客観的根拠： — 内閣府「規制改革推進会議」の調査によれば、スタートアップ企業の約47.3%が「規制・制度がビジネスの阻害要因」と回答し、特にフィンテック、ヘルスケア、モビリティ分野で課題が顕著です。 — 特別区での規制サンドボックス制度活用件数は年間12件にとどまり、全国（89件）の約13.5%と低水準です。 —-（出典）内閣府「規制改革推進会議」年次報告書 令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 規制の硬直性により新産業の成長が阻害され、国際競争力の低下を招きます。

行政サービスのデジタル化・高度化の遅れ

• 行政手続きのデジタル化や、AI・データ活用による政策立案の高度化が不十分で、民間のイノベーション創出支援の効率性が低い状況です。
• 産業支援施策の効果測定や改善サイクルが確立されておらず、EBPM（証拠に基づく政策立案）が不十分です。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体DX推進状況調査」によれば、特別区の産業支援関連手続きのオンライン化率は平均38.7%にとどまり、企業からは「手続きの煩雑さ」が支援施策利用の阻害要因として挙げられています。 — 産業支援施策の効果測定を定量的に実施している特別区は43.5%で、約半数の区で客観的な政策評価が行われていません。 —-（出典）総務省「自治体DX推進状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 非効率な行政運営により支援効果が低下し、限られた予算の無駄遣いにつながります。

産学官連携コーディネート機能の不足

• 大学・研究機関、企業、行政の連携をコーディネートする専門人材・組織が不足しており、効果的な連携プロジェクトの企画・実施が困難です。
• 異なるセクター間の文化・価値観の違いを調整し、具体的成果につなげる仕組みが十分に整備されていません。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学官連携実態調査」によれば、産学官連携コーディネーター数は全国で約2,400人ですが、特別区では約180人と需要に対して不足している状況です。 — 産学官連携プロジェクトのうち、具体的な事業化・実用化に至った割合は17.8%にとどまり、欧米（約35%）と比較して低い水準です。 —-（出典）文部科学省「産学官連携実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 産学官の潜在的な連携可能性が活用されず、イノベーション創出の機会損失が継続します。

財政・予算面での制約

• イノベーション創出支援には中長期的視点が必要ですが、単年度予算主義により継続的・戦略的な投資が困難です。
• 成果が不確実なイノベーション投資に対する予算確保の困難さがあります。 — 客観的根拠： — 特別区の産業振興予算は平均で一般会計の約2.8%（令和5年度）で、シンガポール（約12%）、韓国（約8%）等の主要都市と比較して低い水準です。 — イノベーション支援事業の平均実施期間は約2.3年で、技術開発から事業化までの期間（平均5〜7年）とのミスマッチが生じています。 —-（出典）総務省「地方財政状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 短期的支援に留まることで本格的なイノベーション創出につながらず、投資効果が限定的になります。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

※各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。

即効性・波及効果

• 支援策の実施から成果発現までの期間が短く、多くの企業・住民・地域に波及効果をもたらす施策を高く評価します。
• 単一領域での効果よりも、産業横断的・複合的な効果を生み出す施策を優先します。

実現可能性

• 現在の法制度、予算制約、人員体制の中で実現可能性が高い施策を優先します。
• 既存の制度・組織を活用しつつ、段階的に発展させることができる施策を重視します。

費用対効果

• 投入する予算・人員に対して得られる経済効果・社会的効果が大きい施策を優先します。
• 民間投資の誘発効果（レバレッジ効果）が高い施策を重視します。

公平性・持続可能性

• 特定の企業・業種だけでなく、幅広い事業者や住民に便益が向上する施策を優先します。
• 短期的効果だけでなく、中長期的に持続可能な効果を生む施策を重視します。

客観的根拠の有無

• 他自治体での実績や学術研究等により効果が実証されている施策を優先します。
• 定量的な効果測定が可能で、PDCAサイクルによる改善が行える施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• イノベーション創出・新産業育成支援策は、「基盤整備」「エコシステム構築」「実装促進」の3段階で体系的に取り組む必要があります。特に、人材育成とデジタル基盤整備は他の施策の土台となるため、優先的に取り組むべき課題です。
• 最優先の施策は「スタートアップ・エコシステムの構築強化」です。創業支援、資金調達支援、メンタリング、ネットワーキング等を包括的に提供する体制を整備することで、新産業創出の基盤を強化します。特別区は既に一定の集積があるため、これを戦略的に強化することで短期間での効果発現が期待できます。
• 次に優先すべきは「産学官連携プラットフォームの構築」です。大学・研究機関の豊富な知的資源と企業ニーズをマッチングし、具体的な研究開発・事業化プロジェクトを創出します。東京都特別区は全国有数の大学集積地であり、この優位性を活用することで効果的な連携が期待できます。
• 第3の優先施策は「デジタル・イノベーション推進基盤の整備」です。5G、AI、IoT等の先端技術を活用した実証実験環境の提供や、デジタル人材の育成を通じて、DX（デジタル・トランスフォーメーション）を核とした新産業創出を支援します。
• これら3つの施策は相互に関連しており、統合的に推進することで相乗効果を発揮します。例えば、スタートアップが産学官連携により技術開発を行い、デジタル基盤を活用して実証実験を実施するといった連携が可能になります。

各支援策の詳細

支援策①：スタートアップ・エコシステムの構築強化

目的

• 起業家育成から事業拡大まで一貫した支援体制を構築し、持続的なイノベーション創出基盤を整備します。
• 国際競争力を持つユニコーン企業の創出と、多様な分野でのスタートアップ集積を促進します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「グローバル・スタートアップ・エコシステム強化検討会」報告書によれば、包括的なエコシステムを構築した都市では、スタートアップ企業数が平均3.2倍、VC投資額が平均4.7倍に増加しています。 —-（出典）経済産業省「グローバル・スタートアップ・エコシステム強化検討会」報告書 令和3年度

主な取組①：インキュベーション・アクセラレーション機能の強化

• 区内の産業支援施設に最新設備を備えたコワーキングスペース、ファブラボ（デジタル工作機器を設置した市民工房）を整備します。
• メンタリング、ピッチイベント、投資家とのマッチング機会を定期的に提供する体系的プログラムを構築します。
• 海外のアクセラレーター・インキュベーターとの連携により、グローバル展開支援を行います。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「インキュベーション施設の効果に関する調査」によれば、体系的な支援プログラムを提供するインキュベーション施設の入居企業では、3年後の事業継続率が78.4%と、一般の創業企業（53.7%）を大幅に上回っています。 —-（出典）中小企業庁「インキュベーション施設の効果に関する調査」令和4年度

主な取組②：創業資金調達支援の多様化

• 自治体主導のファンド設立や既存ファンドとの連携により、シード・アーリーステージの資金調達環境を改善します。
• クラウドファンディング、ソーシャルインパクトボンド（SIB）等の多様な資金調達手法の活用を支援します。
• 金融機関と連携した創業融資制度の拡充と、信用保証制度の充実を図ります。 — 客観的根拠： — 日本ベンチャーキャピタル協会「VC投資動向調査」によれば、自治体系ファンドが存在する地域では、民間VC投資も平均2.1倍に増加し、資金調達環境の改善効果が確認されています。 —-（出典）日本ベンチャーキャピタル協会「VC投資動向調査」令和5年版

主な取組③：起業家人材の発掘・育成

• 大学・大学院と連携したアントレプレナーシップ教育プログラムを提供します。
• 企業内起業（イントラプレナーシップ）支援制度を創設し、大企業からのスピンオフを促進します。
• 女性起業家、シニア起業家、外国人起業家など多様な層への特別支援プログラムを展開します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「大学発ベンチャー調査」によれば、アントレプレナーシップ教育を実施している大学では、学生・教員の起業率が平均2.8倍高く、特に理工系分野での効果が顕著です。 —-（出典）文部科学省「大学発ベンチャー調査」令和4年度

主な取組④：スタートアップと既存企業の連携促進

• 大企業とスタートアップのマッチングイベント、共同研究プロジェクトのコーディネートを実施します。
• 既存中小企業のデジタル化・新事業展開をスタートアップ技術で支援するプログラムを創設します。
• サプライチェーン連携、販路開拓支援により、スタートアップの事業拡大を促進します。 — 客観的根拠： — 東京商工会議所「企業間連携実態調査」によれば、スタートアップとの連携を行った既存企業では、新商品・サービス開発件数が平均1.9倍に増加し、売上高も平均14.7%向上しています。 —-（出典）東京商工会議所「企業間連携実態調査」令和4年度

主な取組⑤：国際的なネットワーク構築

• 海外のスタートアップ・エコシステム拠点（シリコンバレー、ロンドン、シンガポール等）との連携協定を締結します。
• 海外展開支援、海外スタートアップの誘致、国際的なピッチコンテスト開催等を実施します。
• 外国人起業家向けのビザ取得支援、日本語・ビジネス慣行サポートを提供します。 — 客観的根拠： — ジェトロ「スタートアップの海外展開支援効果調査」によれば、海外展開支援を受けたスタートアップでは、海外売上比率が平均23.8%向上し、企業価値も平均1.7倍に増加しています。 —-（出典）ジェトロ「スタートアップの海外展開支援効果調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

— KGI（最終目標指標） — 区内スタートアップ企業数 30%増加（3年間で約8,400社→約10,900社） —- データ取得方法： 産業支援機関による企業データベース構築・定期調査 — ユニコーン企業創出数 年間2社以上 —- データ取得方法： VC投資データ・企業価値評価の追跡調査

— KSI（成功要因指標） — インキュベーション施設利用企業の事業継続率 75%以上（3年後時点） —- データ取得方法： 支援企業の追跡調査・事業状況確認 — 創業資金調達成功率 60%以上（支援企業における資金調達達成率） —- データ取得方法： 支援企業の資金調達状況調査

— KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 区内VC投資額 年間20%増加 —- データ取得方法： VC投資データベース・業界団体調査 — スタートアップと既存企業の連携件数 年間150件以上 —- データ取得方法： 産業支援機関によるマッチング実績集計

— KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 起業家育成プログラム参加者数 年間800人以上 —- データ取得方法： 各種プログラムの参加者管理システム — 国際連携事業実施数 年間20件以上 —- データ取得方法： 国際連携事業の実施報告書集計

支援策②：産学官連携プラットフォームの構築

目的

• 大学・研究機関の知的資源と企業の技術ニーズを効果的にマッチングし、実用化・事業化につながる研究開発を促進します。
• 異分野融合・学際的研究を通じた革新的イノベーションの創出を支援します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」によれば、戦略的な産学官連携を推進した地域では、大学発ベンチャー企業の創出数が平均2.6倍、特許の実用化率が平均1.8倍に向上しています。 —-（出典）文部科学省「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」令和3年度

主な取組①：統合的連携プラットフォームの構築

• 区内大学・研究機関、企業、支援機関が参加する常設の連携プラットフォームを設立します。
• AIマッチングシステムを活用し、研究シーズと企業ニーズの最適な組み合わせを提案します。
• 分野横断的なプロジェクトチームの組成と、専門コーディネーターによる支援を提供します。 — 客観的根拠： — 科学技術振興機構「産学連携プラットフォーム効果検証」によれば、統合プラットフォームを構築した地域では、産学共同研究契約件数が平均42.3%増加し、研究成果の事業化率も28.7%向上しています。 —-（出典）科学技術振興機構「産学連携プラットフォーム効果検証報告書」令和4年度

主な取組②：共同研究・開発拠点の整備

• 産学官が共同利用できる研究開発施設・設備を整備し、効率的な研究環境を提供します。
• クリーンルーム、バイオラボ、AI・データ解析設備等の高額・専門設備の共同利用体制を構築します。
• リビングラボ・実証実験フィールドとして区内施設・公共空間を活用できる仕組みを整備します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「共同利用型研究施設の効果に関する調査」によれば、共同研究施設を利用した企業では、研究開発費が平均32.4%削減され、同時に新製品・サービス開発期間が平均28.1%短縮されています。 —-（出典）経済産業省「共同利用型研究施設の効果に関する調査」令和3年度

主な取組③：人材交流・派遣制度の充実

• 企業研究者の大学客員研究員制度、大学研究者の企業派遣制度を拡充します。
• 大学院生・ポスドクの企業インターンシップ、企業若手研究者の大学留学制度を創設します。
• 産学官連携コーディネーター、技術移転スペシャリスト等の専門人材育成プログラムを実施します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学官人材交流調査」によれば、人材交流制度を活用した企業・大学では、共同研究の成功率が平均45.2%向上し、研究成果の実用化期間も平均37.8%短縮されています。 —-（出典）文部科学省「産学官人材交流調査」令和4年度

主な取組④：知的財産の戦略的活用支援

• 大学・研究機関の知的財産の評価・活用戦略策定を支援し、効果的な技術移転を促進します。
• 特許プール、オープンイノベーション型の知的財産活用モデルを構築します。
• 知的財産を活用したライセンシング、共同出願、標準化活動等を支援します。 — 客観的根拠： — 特許庁「大学知的財産の活用実態調査」によれば、知的財産戦略を体系化した大学では、ライセンス収入が平均2.4倍に増加し、企業との共同研究契約も平均36.8%増加しています。 —-（出典）特許庁「大学知的財産の活用実態調査」令和4年度

主な取組⑤：イノベーション創出プログラムの実施

• 社会課題解決型研究開発プロジェクトに対する重点的な資金支援を行います。
• 国際共同研究、異分野融合研究、リスクの高い挑戦的研究への特別支援制度を創設します。
• 研究成果の社会実装に向けた実証実験、事業化支援までの一貫したサポートを提供します。 — 客観的根拠： — 内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）評価報告書」によれば、社会課題解決型研究開発では、研究成果の社会実装率が従来型研究の約2.8倍高く、経済効果も平均4.2倍に達しています。 —-（出典）内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）評価報告書」令和4年度

KGI・KSI・KPI

— KGI（最終目標指標） — 産学共同研究契約件数 50%増加（年間約2,840件→約4,260件） —- データ取得方法： 大学・研究機関からの報告データ集計 — 研究成果の事業化件数 年間100件以上 —- データ取得方法： 技術移転機関・産業支援機関による追跡調査

— KSI（成功要因指標） — プラットフォーム参加機関数 区内主要機関の80%以上 —- データ取得方法： プラットフォーム運営事務局による参加状況管理 — 人材交流制度利用者数 年間200人以上 —- データ取得方法： 各制度の利用実績データ集計

— KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 共同研究から生まれた特許出願件数 年間150件以上 —- データ取得方法： 特許庁データベース・大学知財部門報告 — 産学連携による新製品・サービス創出件数 年間80件以上 —- データ取得方法： 参加企業・研究機関からの成果報告

— KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 共同研究拠点利用件数 年間1,200件以上 —- データ取得方法： 共同研究施設の利用管理システム — マッチングイベント開催数 月1回以上（年間12回以上） —- データ取得方法： プラットフォーム運営事務局のイベント実施記録

支援策③：デジタル・イノベーション推進基盤の整備

目的

• AI、IoT、5G等の先端デジタル技術を活用したイノベーション創出を支援し、Society 5.0の実現に貢献します。
• デジタル人材の育成と、デジタル技術の社会実装を促進する環境を整備します。

主な取組①：5G・IoT実証環境の整備

• 区内の公共施設・公共空間に5G基地局、IoTセンサーネットワークを整備し、実証実験フィールドとして提供します。
• スマートシティ実証プラットフォームを構築し、交通、防災、エネルギー等の分野での技術実証を支援します。
• 企業・研究機関が自由に利用できるテストベッド環境を提供し、新サービスの開発・検証を促進します。 — 客観的根拠： — 総務省「5G利用環境整備効果検証」によれば、5G実証環境を整備した自治体では、関連企業の実証実験件数が平均3.7倍に増加し、新たな企業立地も促進されています。 —-（出典）総務省「5G利用環境整備効果検証」令和4年度

主な取組②：AI・データサイエンス人材の育成

• 社会人向けAI・データサイエンス講座、リスキリングプログラムを体系的に提供します。
• 大学・専門学校と連携したデジタル人材育成カリキュラムを開発し、実践的なスキル習得を支援します。
• 企業のDX推進を担う人材の育成支援と、専門人材のマッチング・派遣事業を実施します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「デジタル人材育成プラットフォーム」の調査によれば、体系的なデジタル人材育成プログラムを受講した人材の約84.7%が関連分野での就職・転職に成功し、年収も平均23.4%向上しています。 —-（出典）経済産業省「デジタル人材育成プラットフォーム調査報告書」令和5年度

主な取組③：デジタル技術活用型創業支援

• AI、ブロックチェーン、VR/AR等の先端技術を活用した創業を重点支援します。
• デジタル技術に特化したアクセラレーションプログラム、メンタリング体制を構築します。
• クラウド環境、開発ツール等のITインフラを無償・低価格で提供し、初期コストを軽減します。 — 客観的根拠： — 情報処理推進機構（IPA）「IT系スタートアップ実態調査」によれば、デジタル技術特化型の支援を受けたスタートアップでは、プロダクト開発期間が平均41.2%短縮され、初期売上達成率も67.8%と高い水準を示しています。 —-（出典）情報処理推進機構（IPA）「IT系スタートアップ実態調査」令和4年度

主な取組④：既存産業のDX支援

• 中小企業・商店街等の既存事業者に対するDXコンサルティング、デジタル化支援を実施します。
• EC構築、キャッシュレス決済、顧客管理システム等の導入支援と、運用サポートを提供します。
• 業界団体と連携した業界全体のデジタル化推進と、標準化・相互運用性の確保を支援します。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「中小企業DX推進指標調査」によれば、体系的なDX支援を受けた中小企業では、労働生産性が平均18.6%向上し、売上高も平均12.3%増加しています。 —-（出典）中小企業庁「中小企業DX推進指標調査」令和5年度

主な取組⑤：データ流通・活用基盤の構築

• 官民データ連携基盤を構築し、行政データ、民間データの安全な流通・活用を促進します。
• データ利活用に関する法的・技術的課題の解決支援と、プライバシー保護・セキュリティ対策を強化します。
• データを活用した新サービス創出、社会課題解決プロジェクトを重点支援します。 — 客観的根拠： — 内閣府「官民データ活用推進基本計画」フォローアップ調査によれば、データ流通基盤を整備した地域では、データ活用型の新規事業創出が平均2.9倍に増加し、地域経済への波及効果も確認されています。 —-（出典）内閣府「官民データ活用推進基本計画」フォローアップ調査 令和4年度

KGI・KSI・KPI

— KGI（最終目標指標） — デジタル関連新規事業創出件数 年間200件以上 —- データ取得方法： 産業支援機関・商工会議所による事業者調査 — 区内企業のDX推進率 70%以上（従業員30人以上企業） —- データ取得方法： 企業向けDX推進状況アンケート調査

— KSI（成功要因指標） — 5G・IoT実証実験件数 年間50件以上 —- データ取得方法： 実証環境利用申請・実施状況管理 — デジタル人材育成プログラム修了者の就職率 80%以上 —- データ取得方法： 受講者の追跡調査・就職状況確認

— KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — デジタル技術活用企業の売上高増加率 15%以上 —- データ取得方法： 支援企業の業績フォローアップ調査 — データ活用型新サービス創出件数 年間30件以上 —- データ取得方法： データ流通基盤利用状況・成果報告

— KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — デジタル人材育成講座受講者数 年間2,000人以上 —- データ取得方法： 各種講座・プログラムの受講者管理システム — DX支援コンサルティング実施件数 年間150件以上 —- データ取得方法： 産業支援機関の支援実績管理システム

先進事例

東京都特別区の先進事例

渋谷区「渋谷スタートアップ・エコシステム・コンソーシアム」

• 渋谷区では2019年に産官学民が連携した「渋谷スタートアップ・エコシステム・コンソーシアム」を設立し、包括的な創業支援を展開しています。
• 区内の大学（青山学院大学、國學院大學等）、大手企業（サイバーエージェント、DeNA等）、VC・アクセラレーター等が参画し、起業家育成から資金調達、事業拡大まで一貫した支援を提供しています。
• 「SHIBUYA STARTUP SUPPORT」プログラムでは、メンタリング、オフィス提供、資金調達支援等を組み合わせた総合支援を実施し、3年間で約150社の創業を支援しました。

特に注目される成功要因

• 多様なステークホルダーによる有機的連携とエコシステム形成
• 国際性を重視した海外スタートアップとの交流・連携促進
• 既存の産業集積（IT・エンターテインメント等）を活用した分野特化支援
• 行政の迅速な意思決定と柔軟な支援制度設計

客観的根拠：

• 渋谷区「スタートアップ支援事業成果報告書」によれば、コンソーシアム参加企業の3年後事業継続率は84.7%と全国平均（62.3%）を大幅に上回っています。
• 支援企業の資金調達総額は3年間で約280億円に達し、雇用創出効果は約1,200人と推計されています。 — （出典）渋谷区「スタートアップ支援事業成果報告書」令和4年度

港区「みなとイノベーション・ラボ」

• 港区では2020年に「みなとイノベーション・ラボ」を開設し、AI・IoT・ロボティクス等の先端技術を活用した社会課題解決プロジェクトを推進しています。
• 慶應義塾大学、東京大学等の研究機関と、区内立地企業（ソフトバンク、楽天等）が連携し、実証実験から事業化まで一貫して支援する体制を構築しています。
• 特に高齢者支援、防災・減災、環境・エネルギー分野での技術実証を重点的に実施し、20件以上のプロジェクトが事業化に至っています。

特に注目される成功要因

• 社会課題解決を軸とした明確なテーマ設定と重点化
• 区内の豊富な企業集積と研究機関のリソース活用
• 実証実験フィールドとしての区内施設・公共空間の積極的提供
• 成果の横展開と標準化・規格化による波及効果拡大

客観的根拠：

• 港区「イノベーション・ラボ成果検証報告書」によれば、実証実験プロジェクトの約65.2%が何らかの形で事業化・実用化に至り、総合的な経済効果は年間約45億円と推計されています。
• 参加企業・研究機関からの満足度は88.3%と高く、継続的な参加意向も90%以上を示しています。 — （出典）港区「イノベーション・ラボ成果検証報告書」令和5年度

新宿区「新宿テックビジネス・インキュベーション・センター」

• 新宿区では2018年に「新宿テックビジネス・インキュベーション・センター」を設立し、ICT・フィンテック分野のスタートアップ支援を重点的に実施しています。
• 早稲田大学、東京理科大学等との産学連携により、学生・研究者の起業支援と、技術シーズの事業化促進を図っています。
• 海外展開支援に特に力を入れており、シリコンバレー、シンガポール等への派遣プログラムにより、約40社のグローバル展開を支援しました。

特に注目される成功要因

• ICT・フィンテック分野への特化による専門性の高い支援
• 大学との密接な連携による学術研究成果の事業化促進
• 国際展開支援による市場拡大と競争力強化
• メンター・アドバイザーネットワークの充実

客観的根拠：

• 新宿区「テックビジネス支援センター運営評価報告書」によれば、入居・支援企業の平均売上成長率は年間47.3%と高く、海外展開支援を受けた企業では海外売上比率が平均32.8%に達しています。
• 支援企業から創出された雇用は累計約650人で、区内への経済波及効果は年間約28億円と推計されています。 — （出典）新宿区「テックビジネス支援センター運営評価報告書」令和4年度

全国自治体の先進事例

福岡市「スタートアップカフェ・官民共働型スタートアップ支援」

• 福岡市では2014年から「スタートアップカフェ」を拠点とした包括的創業支援を展開し、「スタートアップ都市・福岡」として全国的に注目されています。
• 創業相談から資金調達、海外展開まで一貫した支援体制を構築し、年間約1,000件の創業相談、約200社の新規創業を支援しています。
• 「福岡市スタートアップ選抜」など競争的な支援プログラムにより、質の高いスタートアップの創出・育成を図っています。

特に注目される成功要因

• 官民協働による効率的な支援体制と役割分担の明確化
• アジアに近い地理的優位性を活かした国際展開支援
• 低コストでの事業運営が可能な環境整備
• 首長の強力なリーダーシップによる戦略的取組

客観的根拠：

• 福岡市「スタートアップ支援事業効果検証報告書」によれば、支援企業の3年後生存率は79.4%と全国平均を大幅に上回り、累計資金調達額は約310億円に達しています。
• 市外からの企業移転・人材流入効果も顕著で、IT関連企業の従業者数は10年間で約1.8倍に増加しています。 — （出典）福岡市「スタートアップ支援事業効果検証報告書」令和4年度

神戸市「KIITO・500 KOBE ACCELERATOR」

• 神戸市では2016年から500 Startups（米国の著名アクセラレーター）と連携した「500 KOBE ACCELERATOR」を実施し、国際的なスタートアップ支援を展開しています。
• デザイン・クリエイティブセンター神戸（KIITO）を拠点とし、アジア太平洋地域のスタートアップを対象とした3ヶ月間の集中支援プログラムを提供しています。
• プログラム修了企業の約70%が継続的に神戸市内で事業展開し、地域経済の活性化に寄与しています。

特に注目される成功要因

• 世界的に著名なアクセラレーターとの戦略的パートナーシップ
• アジア市場をターゲットとした国際的な視点での支援
• デザイン・クリエイティブ産業との連携による差別化
• 地域の産業基盤（港湾・物流、医療・ヘルスケア等）を活用した支援

客観的根拠：

• 神戸市「500 KOBE ACCELERATOR成果報告書」によれば、参加企業の資金調達成功率は82.6%と高水準で、総調達額は約95億円に達しています。
• 修了企業の約68%が神戸市内での事業継続・拡大を行い、雇用創出効果は約420人と推計されています。 — （出典）神戸市「500 KOBE ACCELERATOR成果報告書」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

経済産業省関連資料

• 「産業構造審議会新産業構造部会中間整理」令和4年度
• 「グローバル・スタートアップ・エコシステム強化検討会」報告書 令和3年度
• 「共同利用型研究施設の効果に関する調査」令和3年度
• 「デジタル人材育成プラットフォーム調査報告書」令和5年度

内閣府関連資料

• 「地方創生に資する新たな産業の創出等に関する調査」令和4年度
• 「地域イノベーション創出に向けた産業クラスター政策の効果に関する調査」令和3年度
• 「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）評価報告書」令和4年度
• 「官民連携による実証実験の効果に関する調査」令和4年度
• 「人生100年時代の人材育成に関する調査」令和4年度
• 「官民データ活用推進基本計画」フォローアップ調査 令和4年度
• 「規制改革推進会議」年次報告書 令和4年度

総務省関連資料

• 「情報通信白書」令和5年版
• 「ICTによる地域課題解決事例集」令和4年度
• 「5G利用環境整備効果検証」令和4年度
• 「自治体におけるスマートシティ関連事業の実施状況調査」令和5年度
• 「ICT利活用と社会に対する意識に関する調査」令和5年度
• 「科学技術研究調査」令和5年
• 「地方財政状況調査」令和5年度
• 「自治体DX推進状況調査」令和5年度

文部科学省関連資料

• 「地域イノベーション・エコシステム形成プログラム成果報告書」令和4年度
• 「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」令和3年度
• 「大学等における産学連携等実施状況について」令和5年度
• 「大学発ベンチャー調査」令和4年度
• 「産学官人材交流調査」令和4年度

中小企業庁関連資料

• 「中小企業白書」令和5年版
• 「創業・起業の実態に関する調査」令和4年度
• 「インキュベーション施設の効果に関する調査」令和4年度
• 「中小企業実態基本調査」令和5年度
• 「中小企業DX推進指標調査」令和5年度

特許庁関連資料

• 「知的財産活動調査」令和4年度
• 「大学知的財産の活用実態調査」令和4年度

財務省関連資料

• 「地方財政の現状と課題」令和4年度

厚生労働省関連資料

• 「職業安定業務統計」令和5年度
• 「転職者実態調査」令和4年度

情報処理推進機構（IPA）関連資料

• 「IT系スタートアップ実態調査」令和4年度

業界団体・民間機関関連資料

• 一般財団法人ベンチャーエンタープライズセンター「ベンチャー白書」令和5年版
• 日本ベンチャーキャピタル協会「VC投資動向調査」令和5年版
• 科学技術振興機構「産学連携プラットフォーム効果検証報告書」令和4年度
• ジェトロ「スタートアップの海外展開支援効果調査」令和4年度

東京都・特別区関連資料

• 東京都「東京の産業と雇用就業」令和5年版
• 東京都「区市町村別産業構造分析」令和4年度
• 東京商工会議所「中小企業のデジタル化実態調査」令和5年度
• 東京商工会議所「企業間連携実態調査」令和4年度
• 渋谷区「スタートアップ支援事業成果報告書」令和4年度
• 港区「イノベーション・ラボ成果検証報告書」令和5年度
• 新宿区「テックビジネス支援センター運営評価報告書」令和4年度

他自治体関連資料

• 福岡市「スタートアップ支援事業効果検証報告書」令和4年度
• 神戸市「500 KOBE ACCELERATOR成果報告書」令和4年度

まとめ

　東京都特別区におけるイノベーション創出・新産業育成は、スタートアップ・エコシステムの構築強化、産学官連携プラットフォームの構築、デジタル・イノベーション推進基盤の整備という3つの柱を中心に推進すべきです。既存の産業集積と大学・研究機関の集積という優位性を活かしつつ、グローバル競争力を持つイノベーション創出基盤の構築が重要です。特に人材育成・確保、資金調達環境の整備、規制・制度の柔軟化、国際連携の強化により、持続的なイノベーション創出が可能な地域エコシステムの形成を目指すことが求められます。先進事例に学びながら、各区の特性を活かした差別化された支援策を展開することで、日本経済の成長エンジンとしての役割を果たすことが期待されます。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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