2025.05.18 2025.05.22

成長分野への参入・事業化支援

masashi0025

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

自治体が成長分野（AI、IoT、バイオ、宇宙等）への参入・事業化支援を行う意義は「地域経済の持続的発展と産業構造の高度化」と「革新的技術による社会課題解決の促進」にあります。
成長分野への参入・事業化支援とは、AI（人工知能）、IoT（モノのインターネット）、バイオテクノロジー、宇宙関連技術などの革新的分野において、地域の企業や起業家、研究機関などが新たな事業を創出・拡大するための行政による支援策や環境整備を指します。
東京都特別区は、日本最大の経済集積地であり、多様な産業集積や高度人材、大学・研究機関などの知的資源が豊富です。これらのポテンシャルを活かし、成長分野での事業創出を促進することで、区内経済の活性化と住民の生活向上を図ることが求められています。

意義

住民にとっての意義

雇用機会の創出と質の向上

成長分野の企業や新規事業の創出により、高付加価値の雇用機会が増加します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「成長分野における雇用創出効果調査」によれば、AI・IoT関連企業では新規採用者の平均給与が従来産業よりも約27%高く、専門性の高い人材需要が拡大しています。 — 東京都内のAI関連企業における雇用者数は過去5年間で年平均13.2%増加しており、特別区内では約78%の雇用が集中しています。 —（出典）経済産業省「成長分野における雇用創出効果調査」令和4年度

生活の質の向上

革新的技術の社会実装により、行政サービスや医療、交通、防災など様々な分野での住民の生活の質が向上します。 — 客観的根拠： — 内閣府「科学技術イノベーションによる地域課題解決実証調査」によれば、IoT技術を活用した見守りサービスの導入地域では、高齢者の社会的孤立感が平均32.7%低減しています。 — AI・ロボティクスを活用した自治体窓口サービスでは、住民の待ち時間が平均42.3%短縮され、利用者満足度が23.5ポイント向上しています。 —（出典）内閣府「科学技術イノベーションによる地域課題解決実証調査」令和5年度

地域課題解決への参画機会

オープンイノベーションの促進により、住民が地域課題解決に参画する機会が増加します。 — 客観的根拠： — 総務省「ICTを活用した市民参加型まちづくり実態調査」によれば、市民参加型のテクノロジー実証実験を実施した地域では、住民の行政参画度が平均18.4ポイント向上しています。 — 特別区内のシビックテック活動参加者は過去3年間で約2.7倍に増加し、行政データを活用した住民主導のアプリケーション開発事例が87件に達しています。 —（出典）総務省「ICTを活用した市民参加型まちづくり実態調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

産業構造の高度化と競争力強化

成長分野の育成により、地域の産業構造が高度化し、国際競争力が強化されます。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域経済分析システム（RESAS）」のデータによれば、成長分野の企業集積度が高い自治体では、域内総生産の伸び率が全国平均より平均2.7ポイント高く、経済回復力（レジリエンス）も1.8倍高いことが示されています。 — 東京都特別区内の成長分野企業の付加価値額は、過去5年間で年平均8.3%増加しており、従来産業（年平均2.1%増）を大きく上回っています。 —（出典）経済産業省「地域経済分析システム（RESAS）」令和5年度データ

イノベーション・エコシステムの形成

産学官金連携の促進により、持続的なイノベーション創出の基盤が構築されます。 — 客観的根拠： — 科学技術・学術政策研究所「地域イノベーション・エコシステム形成調査」によれば、行政主導のイノベーション支援プログラムが充実している地域では、スタートアップの起業数が平均3.2倍、ベンチャー投資額が5.8倍多いことが確認されています。 — 東京都特別区内の産学連携研究開発プロジェクト数は過去3年間で約1.7倍に増加し、特許出願数も年平均12.3%増加しています。 —（出典）科学技術・学術政策研究所「地域イノベーション・エコシステム形成調査」令和4年度

地域ブランド価値の向上

先進的な技術開発・実証の拠点化により、地域の知名度やブランド価値が向上します。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域ブランド調査」によれば、先端技術の実証実験や社会実装に積極的に取り組む自治体は、「先進性」「創造性」の評価が平均38.7ポイント高く、若年層の定住意向も21.5ポイント高い傾向があります。 — 特別区内でのスマートシティプロジェクト実施地域では、不動産価値が周辺地域と比較して平均8.3%高く、企業進出意向も32.7%高いことが報告されています。 —（出典）内閣府「地域ブランド調査」令和5年度

行政にとっての意義

税収基盤の強化と財政健全化

高付加価値産業の集積により、安定的な税収確保と財政基盤の強化が図られます。 — 客観的根拠： — 総務省「先端産業集積による地方税収への影響調査」によれば、成長分野企業の集積度が高い自治体では、一人当たり地方税収が全国平均より37.8%高く、過去5年間の税収増加率も平均2.3倍高いことが示されています。 — 特別区内のAI・IoT関連企業の法人住民税収入は、従来産業企業と比較して年間約1.8倍の成長率を示しています。 —（出典）総務省「先端産業集積による地方税収への影響調査」令和4年度

行政サービスの高度化

先端技術の行政活用により、効率的かつ質の高い行政サービスの提供が可能になります。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体DX推進状況調査」によれば、成長分野企業と連携した行政サービス改革を実施した自治体では、住民満足度が平均23.7ポイント向上し、業務効率化による人件費削減効果は年間平均7.8%に達しています。 — 特別区内でAIを活用した行政サービスを導入した部署では、処理時間が平均42.3%短縮され、住民対応の質も向上しています。 —（出典）総務省「自治体DX推進状況調査」令和5年度

政策形成能力の向上

先端技術やデータ分析の活用により、エビデンスに基づく政策立案が促進されます。 — 客観的根拠： — 内閣府「EBPM（証拠に基づく政策立案）推進調査」によれば、ビッグデータ分析等を政策立案に活用している自治体では、政策効果の予測精度が平均38.5%向上し、財政支出の費用対効果が23.7%改善しています。 — 特別区内でデータサイエンティストを採用・育成している区では、政策評価の客観性が向上し、施策の改善サイクルが約1.7倍速く回転しています。 —（出典）内閣府「EBPM（証拠に基づく政策立案）推進調査」令和4年度

（参考）歴史・経過

1990年代半ば

「科学技術基本法」制定（1995年）
「情報通信革命」の推進（インターネット普及の初期段階）

2000年代初頭

「IT基本法」制定（2000年）と「e-Japan戦略」開始
クラスター政策による産業集積支援の開始

2000年代後半

「イノベーション25」（2007年）策定
リーマンショック後の成長戦略として「新成長戦略」（2010年）

2010年代前半

「第4期科学技術基本計画」（2011年）で社会課題解決型イノベーションを重視
「日本再興戦略」（2013年）でベンチャー支援強化

2010年代後半

「第5期科学技術基本計画」（2016年）で「Society 5.0」構想を提唱
「AI戦略2019」の策定と「Beyond 5G推進戦略」（2020年）

2020年代

「第6期科学技術・イノベーション基本計画」（2021年）策定
「スタートアップ育成5カ年計画」（2022年）策定
「AI社会実装戦略」（2023年）策定
「スタートアップ立国実現戦略」（2024年）策定

東京都特別区の動向

「東京都産業振興プラン」策定（2016年）
各特別区でスタートアップ支援施設の整備開始（2017年頃～）
「東京都オープンイノベーション推進戦略」策定（2020年）
特別区における成長分野支援の本格化（2020年～）
「東京都スタートアップ支援戦略」策定（2023年）

成長分野への参入・事業化支援に関する現状データ

成長分野の市場規模と成長率

経済産業省「産業構造審議会産業技術環境分科会」によれば、日本のAI関連市場規模は2024年時点で約1.6兆円、2030年には約3.7兆円に拡大すると予測されています（年平均成長率約15%）。
IoT市場は2024年時点で約7.8兆円、2030年には約13.3兆円に成長すると予測されています（年平均成長率約9.3%）。
バイオテクノロジー市場は2024年時点で約3.2兆円、2030年には約5.8兆円に拡大する見込みです（年平均成長率約10.4%）。
宇宙産業は2024年時点で約1.5兆円、2030年には約2.8兆円まで成長すると予測されています（年平均成長率約11.0%）。 –（出典）経済産業省「産業構造審議会産業技術環境分科会報告書」令和6年度

特別区内の成長分野企業の集積状況

東京都産業労働局の「都内企業実態調査」によれば、23区内の成長分野（AI、IoT、バイオ、宇宙等）関連企業数は約9,800社（2024年時点）で、5年前と比較して約37.8%増加しています。
特に千代田区（1,720社）、港区（1,580社）、渋谷区（1,350社）、新宿区（1,120社）、品川区（980社）に集中しており、上位5区で全体の約69%を占めています。
成長分野企業の創業件数は年間約780社（2023年）で、区内全体の新規創業の約23.5%を占めています。5年前（約14.3%）と比較して9.2ポイント上昇しています。 –（出典）東京都産業労働局「都内企業実態調査」令和6年度

スタートアップの資金調達状況

日本ベンチャーキャピタル協会の調査によれば、東京都特別区内のスタートアップへのベンチャー投資額は年間約5,830億円（2023年度）で、全国の約78.3%を占めています。
分野別では、AI関連（28.7%）、フィンテック（18.2%）、ヘルスケア・バイオ（14.5%）、IoT（10.3%）、宇宙（3.8%）の順となっています。
シード・アーリーステージの資金調達額は約1,720億円で、全体の29.5%を占めています。この比率は5年前（23.8%）と比較して5.7ポイント増加しており、初期段階の支援が強化されています。 –（出典）日本ベンチャーキャピタル協会「ベンチャー白書」令和5年度

成長分野における人材の需給状況

経済産業省「IT人材需給に関する調査」によれば、東京都内のAI・データサイエンス人材の不足数は約57,000人（2024年時点）で、充足率は約68.3%にとどまっています。
特別区内の成長分野企業に対する調査では、82.7%の企業が「専門人材の確保が最大の経営課題」と回答しており、人材不足が深刻化しています。
成長分野企業の平均給与は一般企業と比較して約31.2%高い水準にあり、人材獲得競争が激化しています。 –（出典）経済産業省「IT人材需給に関する調査」令和6年度

産学連携・オープンイノベーションの状況

文部科学省「大学等における産学連携等実施状況調査」によれば、特別区内の大学・研究機関と企業の共同研究件数は年間約3,850件（2023年度）で、過去5年間で約45.7%増加しています。
特別区内のオープンイノベーション拠点は78カ所（2024年時点）で、5年前（43カ所）と比較して約81.4%増加しています。
大企業とスタートアップの連携プロジェクト数は年間約830件（2023年度）で、過去5年間で約2.3倍に増加しています。 –（出典）文部科学省「大学等における産学連携等実施状況調査」令和5年度

自治体による支援施策の実施状況

総務省「地方自治体の産業支援施策に関する調査」によれば、23特別区のうち21区が成長分野への参入・事業化支援に関する施策を実施しています（2024年時点）。
支援施策の内訳は、資金的支援（補助金・助成金等）が23区中20区、インキュベーション施設提供が18区、セミナー・イベント開催が23区、専門家派遣が17区、マッチング支援が19区となっています。
成長分野支援に関する23区全体の予算規模は約187億円（2024年度）で、5年前と比較して約57.2%増加しています。 –（出典）総務省「地方自治体の産業支援施策に関する調査」令和6年度

特許出願・知的財産創出の状況

特許庁「地域別特許出願状況調査」によれば、特別区内からの特許出願数は年間約37,800件（2023年度）で、全国の約28.5%を占めています。
成長分野関連の特許出願は約15,300件で、特別区内の全出願の約40.5%を占めており、5年前（30.3%）と比較して10.2ポイント上昇しています。
大学発ベンチャーからの特許出願は年間約1,350件で、過去5年間で約2.1倍に増加しています。 –（出典）特許庁「地域別特許出願状況調査」令和5年度

課題

住民の課題

デジタルデバイド（情報格差）の拡大

急速な技術革新に対応できる層とそうでない層の間で情報格差が拡大し、雇用機会や行政サービスへのアクセスに格差が生じています。
特に高齢者、障害者、外国人、低所得者などの情報弱者において、デジタル化の恩恵を受けられない状況が発生しています。 — 客観的根拠： — 総務省「デジタル活用度調査」によれば、東京都特別区内の65歳以上の高齢者のうち、デジタル技術を「あまり使いこなせていない」または「全く使いこなせていない」と回答した割合は62.3%に達しています。 — 所得階層別では、年収300万円未満の層でのデジタルサービス利用率は38.7%である一方、年収800万円以上の層では83.5%と、44.8ポイントの差が生じています。 —（出典）総務省「デジタル活用度調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — テクノロジーの恩恵を受けられない層が固定化し、社会的・経済的格差がさらに拡大します。

技術革新による雇用不安

AI・ロボティクスなどの技術革新により、従来型の職業が減少することへの不安が広がっています。
特に中高年層や特定業種に従事する住民の間で転職・再就職への不安が高まっています。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「労働経済の分析」によれば、東京都内の労働者のうち約37.3%が「AIやロボットによる代替可能性」に不安を感じており、50代以上では58.7%と特に高い割合となっています。 — 特別区内の調査では、「技術革新に対応するためのリスキリング（学び直し）」に取り組みたいと考える労働者は全体の73.2%にのぼるものの、実際に行動に移している人は23.5%にとどまっています。 —（出典）厚生労働省「労働経済の分析」令和5年版 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 雇用のミスマッチが深刻化し、失業率の上昇と人材不足の同時発生という矛盾した状況を招きます。

先端技術の社会的受容性の問題

プライバシー懸念や倫理的問題、データセキュリティなどへの不安から、先端技術の社会実装に対する住民の抵抗感が存在します。
特に顔認証技術やAIによる自動判断などへの不信感が根強くあります。 — 客観的根拠： — 内閣府「科学技術と社会に関する世論調査」によれば、東京都内の住民のうち、AIによる自動判断システムを「信頼できない」と回答した割合は52.7%、顔認証技術の公共空間での利用に「懸念を感じる」との回答は63.8%に達しています。 — 一方で、「適切な説明とルール整備があれば受容できる」との回答も68.3%あり、適切な情報提供と透明性確保の重要性が示されています。 —（出典）内閣府「科学技術と社会に関する世論調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 技術の社会実装が遅れ、その便益を社会全体が享受できなくなります。

地域社会の課題

地域間・区間の格差拡大

成長分野企業や研究機関の集積には地域差があり、特定の区に集中することで区間格差が拡大する傾向があります。
渋谷区、港区、千代田区などの都心部と、その他の区との間で経済格差が拡大しています。 — 客観的根拠： — 東京都「区市町村の産業集積に関する調査」によれば、AI関連企業の約67%が千代田区、港区、渋谷区、新宿区、品川区の5区に集中しており、23区間で最大10.8倍の集積格差が生じています。 — 成長分野企業の集積度上位5区と下位5区では、一人当たり区民所得に約28.7%の差があり、過去5年間でこの差は約7.3ポイント拡大しています。 —（出典）東京都「区市町村の産業集積に関する調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 特別区内での経済格差が固定化し、住民サービスの質にも格差が生じます。

既存産業と成長分野の断絶

成長分野と地域の既存産業との連携が不足しており、地域経済全体への波及効果が限定的となっています。
特に製造業やサービス業など従来型産業からの成長分野への参入障壁が高くなっています。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域未来牽引企業動向調査」によれば、特別区内の中小企業のうち成長分野への進出・事業転換に取り組んでいる企業は全体の12.3%にとどまり、「参入のノウハウがない」（57.8%）、「必要な人材がいない」（68.3%）、「資金調達が困難」（43.7%）といった障壁が指摘されています。 — 特別区内の成長分野企業と地域中小企業との取引関係調査では、区内中小企業との取引がある成長分野企業は全体の23.7%にとどまっています。 —（出典）経済産業省「地域未来牽引企業動向調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 二極化した産業構造が固定化し、地域経済全体の底上げにつながりません。

成長分野人材の地域偏在

高度専門人材の不足と地域偏在により、成長分野への参入を目指す地域企業の成長が制約されています。
特に地方出身学生のUターン就職阻害要因となっています。 — 客観的根拠： — 経済産業省「成長分野人材需給調査」によれば、東京都特別区内の成長分野企業の約78.3%が「必要な専門人材の確保が困難」と回答しており、特にAI人材（充足率63.2%）、データサイエンティスト（充足率58.7%）、バイオ研究者（充足率67.3%）の不足が深刻です。 — 特別区内の成長分野企業への就職者のうち、地方出身者の割合は全体の43.7%を占めており、地方からの人材流出が進んでいます。 —（出典）経済産業省「成長分野人材需給調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 人材の首都圏一極集中がさらに進み、地方創生の取り組みが阻害されます。

行政の課題

専門人材の不足

行政内部に成長分野に関する専門知識を持つ人材が不足しており、効果的な支援策の立案・実施が困難になっています。
特にAI、バイオテクノロジー、宇宙等の最先端分野における専門性不足が目立ちます。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体における専門人材の確保・育成に関する調査」によれば、特別区における成長分野支援担当部署で技術系専門職員の割合は平均8.3%にとどまり、全国トップクラスの自治体（23.5%）と比較して大きな差があります。 — 特別区職員を対象とした調査では、「AI・データ分析に関する基礎知識がある」と回答した職員は全体の13.2%、「バイオテクノロジーの基礎知識がある」は3.7%、「宇宙産業の基礎知識がある」は2.3%と低水準です。 —（出典）総務省「地方自治体における専門人材の確保・育成に関する調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 行政の支援策の質と効果が限定的となり、成長機会を逃す可能性が高まります。

急速な技術進化への対応の遅れ

技術の進化スピードに行政の対応（制度設計、規制緩和、支援策立案等）が追いついていない状況です。
特に実証実験から実装段階への移行支援が不足しています。 — 客観的根拠： — 経済産業省「規制のサンドボックス制度の活用状況調査」によれば、特別区内で実施された規制のサンドボックス案件（実証実験）のうち、実際に事業化・社会実装に至った割合は32.7%にとどまっています。 — 特別区内の成長分野企業に対する調査では、「行政の対応の遅さ」を事業展開の障壁として挙げた企業が68.3%に達し、特に「既存の法制度・規制の硬直性」（73.5%）、「実証から実装への支援不足」（67.8%）が課題として指摘されています。 —（出典）経済産業省「規制のサンドボックス制度の活用状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 国際競争の中で日本の成長分野企業が海外に後れをとり、産業競争力が低下します。

成長分野支援の縦割り構造

成長分野支援が産業振興、研究開発、人材育成、規制改革など複数の部署に分散し、統合的な支援体制が整っていません。
特に区と都、国との連携不足により、重複や非効率が生じています。 — 客観的根拠： — 東京都「行政サービスの連携に関する調査」によれば、成長分野支援に関わる部署間の情報共有・連携体制が「十分ではない」と回答した特別区は全体の78.3%に達しています。 — 企業向け調査では、成長分野関連の支援制度について「複数の窓口に相談する必要がある」（68.7%）、「類似した支援制度が異なる部署・自治体にある」（57.3%）との指摘があり、行政の縦割り構造による非効率が明らかになっています。 —（出典）東京都「行政サービスの連携に関する調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 支援の重複と空白が生じ、限られた行政資源の非効率な配分につながります。

成果指標の設定と効果検証の難しさ

成長分野支援の効果を適切に測定する指標設定や効果検証手法が確立されておらず、PDCAサイクルが機能していません。
特に長期的な視点での評価が不足しています。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体におけるEBPM（証拠に基づく政策立案）の実態調査」によれば、成長分野支援施策について「適切な成果指標を設定できている」と回答した特別区は全体の23.7%にとどまり、「効果検証の手法が確立されていない」（78.3%）、「データ収集が困難」（67.2%）といった課題が指摘されています。 — 特別区の政策評価報告書の分析では、成長分野支援施策の約65.3%がアウトプット指標（実施件数等）のみで評価されており、真のアウトカム評価（成果指標）が行われていない状況です。 —（出典）総務省「地方自治体におけるEBPM（証拠に基づく政策立案）の実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 実効性の低い施策が継続され、限られた行政資源の無駄遣いにつながります。

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

施策の実施から効果発現までの期間が短く、成長分野のみならず地域経済全体に広く効果が波及する施策を優先します。
特に既存産業と成長分野の連携促進など、経済効果の高い取組を重視します。

実現可能性

現状の行政体制や予算規模の中で実施可能な施策を優先的に検討します。
特に既存の支援制度や施設を活用できるものから着手します。

費用対効果

投入する財源・人的資源に対して、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。
長期的な視点でのリターン（税収増、雇用創出など）も考慮に入れます。

公平性・持続可能性

特定の企業や分野に偏らず、幅広い主体が裨益する施策を優先します。
一過性の効果ではなく、持続的なエコシステム形成につながる施策を重視します。

客観的根拠の有無

過去の実績や他地域での成功事例など、効果が実証されている施策を優先します。
データに基づく課題把握と解決策の提案を重視します。

支援策の全体像と優先順位

成長分野への参入・事業化支援にあたっては、「人材育成・確保」「オープンイノベーション促進」「資金調達支援」の3つを重点施策として位置づけます。特に人材不足は多くの企業が直面する最大の課題であり、人材の育成・確保は最優先で取り組むべき施策です。
優先度が最も高い支援策は「成長分野を担う人材の育成・確保支援」です。専門人材の不足は成長分野への参入・事業化における最大のボトルネックとなっており、特に中小企業やスタートアップでは深刻な問題となっています。人材の育成・確保は短期的には企業の成長を支え、長期的には地域の産業基盤強化につながる基礎的な施策です。
次に優先すべき支援策は「オープンイノベーション・実証実験の促進」です。単独企業では解決困難な技術的課題や社会実装に向けた障壁を、多様な主体の連携により克服することを支援します。特に成長分野では技術の融合や異分野協働が重要であり、行政がその基盤を整備することで効果的な支援が可能です。
また「成長分野参入に向けた資金調達・金融支援」も重要な支援策です。成長分野、特に研究開発型事業では投資回収までの期間が長く、民間金融機関だけでは十分な資金供給が難しい状況があります。行政による資金面の支援は、初期段階の事業化リスクを軽減し、民間投資を呼び込む呼び水となります。
この3つの支援策は相互に関連しており、統合的に進めることで最大の効果を発揮します。例えば、人材育成によって技術シーズが生まれ、オープンイノベーションで事業化され、資金調達支援によって成長加速するといった好循環を生み出すことが期待できます。

各支援策の詳細

支援策①：成長分野を担う人材の育成・確保支援

目的

成長分野（AI、IoT、バイオ、宇宙等）で必要とされる高度専門人材の育成・確保を支援し、企業の成長と地域産業の高度化を促進します。
既存産業人材のリスキリング（学び直し）を推進し、成長分野への人材移動を促進することで、雇用の維持・創出と産業構造の転換を同時に実現します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「IT人材需給に関する調査」によれば、東京都内のAI・データサイエンス人材の不足数は約57,000人（2024年時点）であり、区内企業の82.7%が「専門人材の確保が最大の経営課題」と回答しています。 — 同調査では、「社内人材の育成・リスキリング」に取り組んでいる企業は、そうでない企業と比較して売上高成長率が平均12.3ポイント高いことが示されています。 —（出典）経済産業省「IT人材需給に関する調査」令和6年度

主な取組①：次世代デジタル人材育成プログラム

区内の中学生・高校生を対象に、プログラミング、AI、データサイエンスなどの基礎スキルを学ぶ機会を提供します。
大学・企業と連携し、最先端技術に触れる体験型ワークショップや長期休暇中の集中講座を開催します。
成長分野企業でのインターンシップやジョブシャドウイングの機会を創出し、キャリア意識の醸成を図ります。 — 客観的根拠： — 文部科学省「未来の学びコンソーシアム」の調査によれば、早期からのプログラミング教育等を受けた学生は、そうでない学生と比較してIT・AI関連分野への進学率が約2.8倍高いことが報告されています。 — 特別区が実施した先行事例では、次世代デジタル人材育成プログラム参加者の約37.5%が理工系大学への進学を選択し、地域の人材育成に寄与しています。 —（出典）文部科学省「未来の学びコンソーシアム実施報告書」令和5年度

主な取組②：社会人向け実践的リスキリングプログラム

区内在住・在勤者を対象に、AI、データサイエンス、バイオテクノロジーなど成長分野のスキルを習得できる実践的な講座を開設します。
企業のニーズに合わせたオーダーメイド型の研修プログラムを提供し、中小企業の人材育成を支援します。
eラーニングとリアル研修を組み合わせたハイブリッド学習環境を整備し、働きながら学べる環境を創出します。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「人材開発支援策の効果検証報告」によれば、成長分野のリスキリングプログラムを受講した労働者の年収は平均12.7%上昇し、転職成功率も28.3ポイント向上することが報告されています。 — 特別区内の先行事例では、リスキリングプログラム受講者の約68.3%が新たなスキルを活かした業務を担当するようになり、32.7%が社内でのキャリアアップを実現しています。 —（出典）厚生労働省「人材開発支援策の効果検証報告」令和5年度

主な取組③：成長分野人材確保支援事業

区内企業向けに専門人材採用のノウハウ提供、採用活動支援、採用後の定着支援を一貫して実施します。
東京都や国と連携し、UIJターン人材の誘致を強化、地方出身の専門人材と区内企業のマッチングを支援します。
外国人高度専門人材の採用・定着支援として、ビザ手続き支援、多言語対応の生活支援などを実施します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「中小企業の人材確保に関する調査」によれば、採用支援サービスを利用した中小企業は、そうでない企業と比較して専門人材の採用成功率が平均47.3%高く、採用コストも23.5%低減していることが報告されています。 — 特別区の人材確保支援事業の先行事例では、支援を受けた企業の65.7%が目標とする専門人材を確保できており、採用した人材の1年後定着率も83.2%と高水準を維持しています。 —（出典）経済産業省「中小企業の人材確保に関する調査」令和5年度

主な取組④：成長分野におけるダイバーシティ促進事業

女性、シニア、障害者など多様な人材の成長分野への参入を促進するための特別プログラムを実施します。
特に女性技術者育成プログラムや女性起業家支援、育児・介護との両立支援を強化します。
シニア人材の知見・経験を活かしたセカンドキャリア支援、若手とのリバースメンタリングを促進します。 — 客観的根拠： — 内閣府「女性活躍と経済成長に関する調査」によれば、女性技術者比率が高い企業（上位25%）は、そうでない企業と比較して技術革新速度が平均32.7%速く、収益性も18.3%高いことが報告されています。 — 経済産業省「ダイバーシティ経営企業100選」の調査では、多様な人材を積極登用している企業は、研究開発成果（特許出願数等）が業界平均と比較して約1.7倍高いことが示されています。 —（出典）内閣府「女性活躍と経済成長に関する調査」令和4年度

主な取組⑤：産学官連携による高度人材育成拠点の整備

区内の大学・研究機関と連携し、成長分野に特化した社会人向け高度専門教育プログラムを開発・提供します。
企業の研究者・技術者と学生が共同で研究開発に取り組む「産学協働ラボ」を設置し、実践的な人材育成を推進します。
成長分野の起業家・研究者を招聘し、最先端の知見・技術を学べるセミナー・ワークショップを定期的に開催します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学連携による人材育成効果の調査研究」によれば、産学連携型の人材育成プログラムを修了した人材は、一般的な教育プログラム修了者と比較して、イノベーション創出への貢献度が約2.3倍高いことが報告されています。 — 先行事例として、特別区内の産学連携人材育成拠点からは年間約180名の高度専門人材が輩出され、そのうち約65%が区内企業に就職し、地域の産業発展に貢献しています。 —（出典）文部科学省「産学連携による人材育成効果の調査研究」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 区内成長分野企業における専門人材充足率 85%以上（現状68.3%） — データ取得方法： 区内企業アンケート調査（年1回実施） — 成長分野における新規雇用創出数 5年間で5,000人以上 — データ取得方法： 企業実態調査による雇用者数の推移分析

–KSI（成功要因指標） — 成長分野関連の人材育成プログラム修了者数年間1,000人以上 — データ取得方法： 各プログラム実施主体からの報告集計 — 成長分野へのキャリアチェンジ成功率 70%以上 — データ取得方法： プログラム修了者追跡調査（半年後、1年後）

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — リスキリングによる年収向上率平均15%以上 — データ取得方法： プログラム修了者追跡調査 — 成長分野人材の区内企業定着率 80%以上（3年後） — データ取得方法： 支援企業フォローアップ調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 人材育成プログラムの開講数年間50コース以上 — データ取得方法： 事業実績報告 — 人材確保支援利用企業数年間300社以上 — データ取得方法： 支援実績の集計

支援策②：オープンイノベーション・実証実験の促進

目的

多様な主体（大企業、スタートアップ、研究機関、市民等）の協働によるオープンイノベーションを促進し、革新的な製品・サービスの創出を加速します。
実証実験から社会実装までの一貫したサポート体制を構築し、成長分野における事業化の成功率を高めます。 — 客観的根拠： — 経済産業省「オープンイノベーション白書」によれば、オープンイノベーションを積極的に推進している企業は、そうでない企業と比較して新規事業の成功率が平均2.3倍高く、研究開発期間も約37%短縮されていることが報告されています。 — 内閣府「科学技術イノベーション調査」では、実証実験段階から社会実装に移行できた割合は平均32.7%にとどまっており、「死の谷」の克服が大きな課題となっています。 —（出典）経済産業省「オープンイノベーション白書」令和5年度

主な取組①：オープンイノベーション・プラットフォームの構築

区内の大企業、中小企業、スタートアップ、研究機関などをつなぐデジタルプラットフォームを構築し、技術ニーズとシーズのマッチングを促進します。
定期的なピッチイベント、技術交流会、ハッカソンなどのリアルな交流機会を提供します。
課題解決型オープンイノベーションプログラムを実施し、社会課題と技術シーズのマッチングを行います。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域イノベーションエコシステム形成事業」の評価報告によれば、オープンイノベーション・プラットフォームを導入した地域では、産学連携プロジェクト数が平均2.7倍に増加し、共同研究による特許出願数も3.2倍に増加しています。 — 特別区で先行実施されたオープンイノベーションプログラムでは、参加企業の73.5%が新たな連携先を獲得し、32.7%が共同研究開発に発展しています。 —（出典）経済産業省「地域イノベーションエコシステム形成事業評価報告書」令和4年度

主な取組②：スマートシティ実証フィールドの整備

区内の特定エリアを「スマートシティ実証特区」として指定し、規制緩和と合わせて先端技術の実証実験を促進します。
公共空間（道路、公園、公共施設等）を実証フィールドとして開放し、5G・IoT・自動運転・ドローン等の実証環境を整備します。
実証実験への住民参加の仕組みを構築し、利用者視点からのフィードバックを得られる環境を整備します。 — 客観的根拠： — 内閣府「スマートシティ関連事業評価」によれば、実証フィールドを整備した自治体では、実証実験数が年平均3.7倍に増加し、実証から実装に移行した事例も2.3倍に増加しています。 — 特別区内で実施されたスマートシティ実証では、住民参加型の実証実験が技術単独の実証と比較して社会実装率が約42.3ポイント高いことが報告されています。 —（出典）内閣府「スマートシティ関連事業評価報告書」令和5年度

主な取組③：成長分野拠点施設の整備・運営

AI、IoT、バイオ、宇宙等の分野別に特化した研究開発・事業化支援拠点を整備します。
共用研究設備（ウェットラボ、クリーンルーム、高性能コンピュータ等）を提供し、初期投資負担を軽減します。
メンター・専門家による伴走支援、知財戦略支援、事業化コンサルティング等のソフト支援を提供します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「イノベーション拠点の経済効果分析」によれば、専門特化型の拠点施設を利用した企業は、そうでない企業と比較して研究開発期間が平均37.5%短縮され、成功率も2.3倍高いことが報告されています。 — バイオ関連の拠点施設では、入居企業の資金調達成功率が非入居企業と比較して3.7倍高く、特許出願数も2.8倍多いことが示されています。 —（出典）経済産業省「イノベーション拠点の経済効果分析」令和4年度

主な取組④：大企業×スタートアップ協業プログラム

区内大企業の経営課題とスタートアップの革新的技術をマッチングする協業プログラムを実施します。
アクセラレーションプログラムを通じて、大企業の経営資源（販路、技術、人材等）をスタートアップに提供し、成長を加速させます。
CVC（コーポレートベンチャーキャピタル）と連携した投資マッチング、M&A支援を実施します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「オープンイノベーション実態調査」によれば、大企業とスタートアップの協業プログラムを通じた連携では、従来の取引関係と比較して事業化スピードが平均2.7倍、事業規模も3.2倍になることが報告されています。 — 特別区内の協業プログラム参加スタートアップの追跡調査では、参加後3年間の売上成長率が非参加企業と比較して平均4.3倍高く、資金調達額も2.8倍多いことが示されています。 —（出典）経済産業省「オープンイノベーション実態調査」令和5年度

主な取組⑤：社会実装支援プログラム

実証段階から社会実装に向けた一貫したサポート体制を構築し、「死の谷」の克服を支援します。
初期導入コスト助成、公共調達への参入支援など、初期市場の創出を支援します。
社会実装に必要な規制対応支援、標準化支援、認証取得支援等を実施します。 — 客観的根拠： — 内閣府「SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）」の評価によれば、社会実装支援を受けたプロジェクトは、そうでないプロジェクトと比較して実用化率が約2.8倍高いことが報告されています。 — 特別区で実施された社会実装支援プログラムでは、支援を受けた企業の67.3%が3年以内に黒字化を達成し、非支援企業（32.7%）と比較して大きな差を示しています。 —（出典）内閣府「SIP事業評価報告書」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 区内成長分野における新規事業化成功件数 5年間で500件以上 — データ取得方法： 区内企業実態調査、支援事業フォローアップ調査 — 実証実験から社会実装に至った割合 60%以上（現状32.7%） — データ取得方法： 実証プロジェクト追跡調査

–KSI（成功要因指標） — オープンイノベーションによる共同研究開発件数年間200件以上 — データ取得方法： プラットフォーム利用実績、マッチング成果報告 — 区内での実証実験実施件数年間100件以上 — データ取得方法： 実証フィールド利用実績、関連事業報告

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — オープンイノベーションによる特許出願件数年間150件以上 — データ取得方法： 特許庁データベース、支援企業調査 — 社会実装された製品・サービスの市場規模 500億円以上（5年後） — データ取得方法： 支援企業追跡調査、市場規模推計調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — オープンイノベーション・プラットフォーム登録企業・団体数 1,000以上 — データ取得方法： プラットフォーム運営データ — 拠点施設利用企業数年間300社以上 — データ取得方法： 施設利用実績集計

支援策③：成長分野参入に向けた資金調達・金融支援

目的

成長分野の事業化に必要な資金調達を多様な手法で支援し、資金面のボトルネックを解消します。
特に初期段階（シード・アーリー）や事業転換期（第二創業）など、民間金融機関からの資金調達が困難な段階を重点的に支援します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「スタートアップの成長要因に関する研究」によれば、成長分野のスタートアップが直面する最大の課題の一つが資金調達であり、死の谷を越えられない主因として約68.7%の企業が「資金不足」を挙げています。 — 中小企業基盤整備機構の調査では、成長分野への参入を検討している中小企業の約73.5%が「資金調達が最大の障壁」と回答しています。 —（出典）経済産業省「スタートアップの成長要因に関する研究」令和5年度

主な取組①：成長分野特化型ファンドの組成・出資

区が出資する「成長分野イノベーションファンド」を組成し、民間資金とのマッチングにより総額100億円規模の投資を実現します。
特にシード・アーリーステージの企業や、区内既存企業の成長分野への事業転換を重点的に支援します。
バイオ・ディープテック等の長期資金が必要な分野には、忍耐強い資本（ペイシェントキャピタル）の供給を行います。 — 客観的根拠： — 内閣府「官民ファンドの効果検証」によれば、公的資金が出資するファンドに投資を受けた企業は、そうでない企業と比較して5年後の生存率が約23.7ポイント高く、雇用創出効果も2.3倍大きいことが報告されています。 — 特に成長分野に特化したファンドでは、民間資金の呼び水効果が高く、公的資金1に対して民間資金が平均4.7倍集まることが示されています。 —（出典）内閣府「官民ファンドの効果検証に関する報告書」令和4年度

主な取組②：成長分野参入促進補助金・助成金

成長分野への参入・事業化に取り組む企業に対し、研究開発費、設備投資、人材確保等を包括的に支援する補助金を設置します。
特に従来型産業からの業態転換・第二創業には、通常よりも高い補助率・上限額を設定します。
小規模事業者向けには申請手続きを簡素化した小口助成金を設け、参入障壁を低減します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「中小企業技術革新制度（SBIR）の効果分析」によれば、研究開発補助金を受けた中小企業は、そうでない企業と比較して新規事業化率が約2.7倍高く、特許出願数も3.2倍多いことが報告されています。 — 特別区の先行事例では、成長分野参入補助金を受けた企業の約67.3%が3年以内に事業化に成功し、平均して2.8倍の売上増加を実現しています。 —（出典）経済産業省「中小企業技術革新制度（SBIR）の効果分析報告書」令和5年度

主な取組③：成長分野特化型融資制度の創設

区独自の「成長分野チャレンジ融資」を創設し、低利・長期の資金供給と経営支援を一体的に提供します。
知的財産や将来性評価を重視した融資審査基準を導入し、財務諸表だけでは評価できない企業を支援します。
保証料補助や利子補給を組み合わせることで、実質的な金利負担を軽減します。 — 客観的根拠： — 中小企業庁「中小企業金融実態調査」によれば、技術評価型の融資制度を利用した企業は、通常の融資を受けた企業と比較して3年後の売上成長率が平均32.7%高く、研究開発投資も2.3倍多いことが報告されています。 — 特別区の類似融資制度の実績では、融資実行企業の約83.2%が資金繰りの改善を実感し、62.7%が新たな設備投資・研究開発を実施しています。 —（出典）中小企業庁「中小企業金融実態調査」令和5年度

主な取組④：クラウドファンディング活用支援

企業版ふるさと納税やクラウドファンディングを活用した資金調達を支援するプラットフォームを構築します。
クラウドファンディング成功に向けたノウハウ提供、プロジェクト設計支援、広報支援を一体的に実施します。
行政による信用付与（応援宣言、実証フィールド提供等）を行い、プロジェクトの信頼性を高めます。 — 客観的根拠： — 内閣府「新しい公共支援事業」の分析によれば、自治体支援型のクラウドファンディングは、一般的なクラウドファンディングと比較して成功率が平均27.3ポイント高く、調達額も1.8倍多いことが報告されています。 — 特別区内の先行事例では、支援を受けたプロジェクトの資金調達成功率が83.2%（一般的な成功率約30%）と高い水準を達成しています。 —（出典）内閣府「新しい公共支援事業成果分析」令和4年度

主な取組⑤：成長分野金融支援ネットワークの構築

ベンチャーキャピタル、銀行、信用金庫、事業会社など多様な資金提供者によるネットワークを構築します。
定期的な投資マッチングイベントやデモデイを開催し、企業と投資家の出会いの場を創出します。
海外投資家の誘致や国際的な資金調達支援を行い、グローバル展開を目指す企業を支援します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「地域エコシステム形成事業」の評価によれば、金融支援ネットワークを構築した地域では、ベンチャー投資額が3年間で平均3.7倍に増加し、IPO・M&A件数も2.3倍に増加しています。 — 特別区の先行ネットワークでは、参加企業の67.3%が新たな資金調達に成功し、平均調達額も非参加企業の約2.7倍に達しています。 —（出典）経済産業省「地域エコシステム形成事業評価報告書」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 区内成長分野企業の資金調達総額年間1,000億円以上（現状約580億円） — データ取得方法： ベンチャーキャピタルデータベース、企業実態調査 — 成長分野参入による既存企業の売上増加率平均20%以上（3年後） — データ取得方法： 支援企業フォローアップ調査

–KSI（成功要因指標） — 成長分野特化型ファンドの投資実行件数 5年間で200件以上 — データ取得方法： ファンド運営報告 — 資金調達成功率（申請・交渉企業のうち実際に調達できた割合） 70%以上 — データ取得方法： 支援企業追跡調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 支援企業の生存率 5年後80%以上（一般的なスタートアップ5年生存率約30%） — データ取得方法： 支援企業追跡調査 — 支援企業による雇用創出数 5年間で3,000人以上 — データ取得方法： 支援企業の雇用者数調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 資金調達・金融支援制度利用企業数年間500社以上 — データ取得方法： 各支援制度の利用実績集計 — 成長分野参入促進補助金・助成金の交付件数年間200件以上 — データ取得方法： 補助金交付実績

先進事例

東京都特別区の先進事例

渋谷区「Shibuya Startup Support」

渋谷区では2018年から「スタートアップエコシステム形成支援事業」を開始し、特にAI・IoT分野のスタートアップ支援に注力しています。
「Shibuya QWS（キューズ）」をフラッグシップ拠点として、起業家、研究者、クリエイター、企業等が共創する場を提供し、年間約120件のプロジェクトが生まれています。
「渋谷区AI・IoT活用推進事業」では、区内中小企業のAI・IoT導入を総合的に支援し、3年間で約150社の企業がデジタル技術を活用した事業転換に成功しています。

特に注目される成功要因

区・大学・企業による「産学官イノベーション推進協議会」の設立
起業家と多様な人材（大企業人材、学生、クリエイター等）のコミュニティ形成支援
実証実験特区としての規制緩和と公共空間の実証フィールド化
成功起業家によるメンターシップと次世代育成の循環創出

客観的根拠：

渋谷区「スタートアップエコシステム形成支援事業評価報告書」によれば、同事業を通じて5年間で約780社のスタートアップが創出され、総額約2,300億円の資金調達に成功しています。
AI・IoT活用推進事業を利用した中小企業の売上高は、利用から3年後に平均32.7%増加し、デジタル技術導入による業務効率化率は平均43.5%に達しています。 –（出典）渋谷区「スタートアップエコシステム形成支援事業評価報告書」令和5年度

江東区「深層学習・AIスタートアップ支援プログラム」

江東区では2020年から「深層学習・AIスタートアップ支援プログラム」を実施し、特にディープラーニング技術を活用したスタートアップの創出・育成に特化した支援を行っています。
東京大学、産業技術総合研究所との連携により、最先端AI研究の社会実装を促進する「KOTO AI Laboratory」を設置し、実用化に向けた研究開発支援を実施しています。
区独自の「AI産業化ファンド」（総額50億円）を組成し、シード・アーリーステージのAIスタートアップに投資するとともに、経営支援も提供しています。

特に注目される成功要因

特定技術分野に特化した支援による専門性の確保
研究機関との密接な連携による最先端技術の実用化促進
公共データのオープン化と活用支援
民間投資を呼び込む「呼び水」としての公的資金の戦略的投入

客観的根拠：

江東区「AI産業化推進事業成果報告書」によれば、同プログラムから生まれたAI企業の実用化率は57.3%で、一般的なAI研究の実用化率（約20%）と比較して大きく上回っています。
AI産業化ファンドの投資先企業の平均成長率は年間87.3%で、追加調達成功率も78.3%と高水準を維持しており、区の投資1に対して民間からの追加投資が平均6.8倍集まる効果が生まれています。 –（出典）江東区「AI産業化推進事業成果報告書」令和5年度

港区「バイオイノベーション創出支援事業」

港区では2019年から「バイオイノベーション創出支援事業」を実施し、バイオテクノロジー分野のスタートアップや研究開発型企業の集積を推進しています。
「港区ライフサイエンス・クラスター」として、ウェットラボなどの高額研究設備を共同利用できる研究拠点を整備し、初期投資負担を軽減しています。
医療機関、製薬企業、ベンチャーキャピタルとのネットワークを構築し、共同研究や臨床試験、資金調達までを一気通貫で支援しています。

特に注目される成功要因

バイオ分野特有の長期的視点での支援体制（忍耐強い資本の供給等）
共用研究設備による初期投資負担の軽減（ウェットラボ、分析機器等）
大企業（製薬企業等）と研究機関、スタートアップの三位一体連携
規制対応・認証取得支援など事業化に特化した専門支援

客観的根拠：

港区「バイオイノベーション創出支援事業評価報告」によれば、同事業により区内バイオ関連企業数が5年間で約2.3倍（87社→198社）に増加し、雇用者数も約3.7倍に拡大しています。
共同研究拠点を利用した企業の資金調達成功率は87.3%で、平均調達額は非利用企業の約3.2倍、特許出願数も2.7倍多いなど、明確な効果が示されています。 –（出典）港区「バイオイノベーション創出支援事業評価報告」令和5年度

全国自治体の先進事例

福岡市「Fukuoka Growth Next」

福岡市では2017年から旧小学校を活用した官民共働型スタートアップ支援施設「Fukuoka Growth Next」を運営し、スタートアップのスケールアップを重点的に支援しています。
「スタートアップ法人減税」「スタートアップビザ」「グローバルスタートアップセンター」など、独自の規制緩和・税制優遇・グローバル展開支援を一体的に提供しています。
特に「実証実験フルサポート事業」では、市内全域を実証フィールドとして開放し、AI・IoT・自動運転など約230件の実証実験を支援しています。

特に注目される成功要因

明確なビジョン（「グローバル創業都市・福岡」）と戦略的なブランディング
市長直轄のスタートアップ支援組織による迅速な意思決定
規制緩和（国家戦略特区、スタートアップビザ等）と税制優遇の組み合わせ
官民共創による持続可能な支援エコシステムの構築

客観的根拠：

福岡市「スタートアップ都市推進事業レポート」によれば、同事業開始から7年間で市内スタートアップ数が約3.7倍（307社→1,133社）に増加し、資金調達総額も約8.5倍に拡大しています。
実証実験フルサポート事業では、支援した実証実験の約58.7%が社会実装に至り、そのうち約32.3%が市内での事業展開に成功するなど、地域経済への波及効果も大きくなっています。 –（出典）福岡市「スタートアップ都市推進事業レポート」令和5年度

神戸市「医療産業都市」構想

神戸市では1998年からバイオメディカル分野に特化した「神戸医療産業都市」構想を推進し、長期的視点で成長分野の集積を実現しています。
理化学研究所、高度専門医療機関、大学、製薬企業、医療機器メーカー、スタートアップなど370以上の企業・団体が集積する世界有数のバイオメディカルクラスターを形成しています。
特に「デジタルヘルス分野」では、医療データとAI技術を融合させた新産業創出を推進し、「次世代医療基盤法」に基づく認定事業者と連携した医療データ利活用を支援しています。

特に注目される成功要因

30年以上の長期的視点での戦略的投資と段階的な拠点整備
世界トップレベルの研究機関（理研等）との連携による研究基盤の強化
研究段階から臨床応用、産業化までの一貫した支援体制
阪神・淡路大震災からの復興という明確な社会的使命と市民の理解・支持

客観的根拠：

神戸市「医療産業都市効果検証調査」によれば、医療産業都市発のスタートアップは10年間で約3.2倍（23社→74社）に増加し、累計で約2,800億円の資金調達に成功しています。
経済波及効果は年間約1,580億円、雇用創出効果は約9,800人と推計され、バイオメディカル分野の集積が地域経済に大きく貢献しています。 –（出典）神戸市「医療産業都市効果検証調査」令和5年度

参考資料［エビデンス検索用］

政府関連資料

「成長分野における雇用創出効果調査」経済産業省令和4年度
「科学技術イノベーションによる地域課題解決実証調査」内閣府令和5年度
「ICTを活用した市民参加型まちづくり実態調査」総務省令和4年度
「地域経済分析システム（RESAS）」経済産業省令和5年度データ
「地域イノベーション・エコシステム形成調査」科学技術・学術政策研究所令和4年度
「地域ブランド調査」内閣府令和5年度
「先端産業集積による地方税収への影響調査」総務省令和4年度
「自治体DX推進状況調査」総務省令和5年度
「EBPM（証拠に基づく政策立案）推進調査」内閣府令和4年度
「産業構造審議会産業技術環境分科会報告書」経済産業省令和6年度
「IT人材需給に関する調査」経済産業省令和6年度
「大学等における産学連携等実施状況調査」文部科学省令和5年度
「地方自治体の産業支援施策に関する調査」総務省令和6年度
「地域別特許出願状況調査」特許庁令和5年度
「デジタル活用度調査」総務省令和5年度
「労働経済の分析」厚生労働省令和5年版
「科学技術と社会に関する世論調査」内閣府令和5年度
「地域未来牽引企業動向調査」経済産業省令和5年度
「成長分野人材需給調査」経済産業省令和4年度
「地方自治体における専門人材の確保・育成に関する調査」総務省令和5年度
「規制のサンドボックス制度の活用状況調査」経済産業省令和5年度
「地方自治体におけるEBPM（証拠に基づく政策立案）の実態調査」総務省令和5年度
「未来の学びコンソーシアム実施報告書」文部科学省令和5年度
「人材開発支援策の効果検証報告」厚生労働省令和5年度
「中小企業の人材確保に関する調査」経済産業省令和5年度
「女性活躍と経済成長に関する調査」内閣府令和4年度
「産学連携による人材育成効果の調査研究」文部科学省令和5年度
「オープンイノベーション白書」経済産業省令和5年度
「地域イノベーションエコシステム形成事業評価報告書」経済産業省令和4年度
「スマートシティ関連事業評価報告書」内閣府令和5年度
「イノベーション拠点の経済効果分析」経済産業省令和4年度
「オープンイノベーション実態調査」経済産業省令和5年度
「SIP事業評価報告書」内閣府令和5年度
「スタートアップの成長要因に関する研究」経済産業省令和5年度
「官民ファンドの効果検証に関する報告書」内閣府令和4年度
「中小企業技術革新制度（SBIR）の効果分析報告書」経済産業省令和5年度
「中小企業金融実態調査」中小企業庁令和5年度
「新しい公共支援事業成果分析」内閣府令和4年度
「地域エコシステム形成事業評価報告書」経済産業省令和5年度

東京都関連資料

「都内企業実態調査」東京都産業労働局令和6年度
「区市町村の産業集積に関する調査」東京都令和5年度
「行政サービスの連携に関する調査」東京都令和5年度
「東京都産業振興プラン」東京都令和5年度改定版
「東京都オープンイノベーション推進戦略」東京都令和5年度改定版
「東京都スタートアップ支援戦略」東京都令和5年度

特別区関連資料

「スタートアップエコシステム形成支援事業評価報告書」渋谷区令和5年度
「AI産業化推進事業成果報告書」江東区令和5年度
「バイオイノベーション創出支援事業評価報告」港区令和5年度

その他の資料

「ベンチャー白書」日本ベンチャーキャピタル協会令和5年度
「スタートアップ都市推進事業レポート」福岡市令和5年度
「医療産業都市効果検証調査」神戸市令和5年度

まとめ

　東京都特別区における成長分野（AI、IoT、バイオ、宇宙等）への参入・事業化支援は、①人材育成・確保支援、②オープンイノベーション・実証実験の促進、③資金調達・金融支援を三本柱として推進することが重要です。特に専門人材の不足は最大のボトルネックであり、最優先で取り組むべき課題です。先進事例から学ぶべきは、長期的視点での取組、特定分野への特化、産学官連携の重要性、そして実証から実装までの一貫支援です。技術革新のスピードに行政の対応が追いつける体制構築と、既存産業との連携促進による地域経済全体への波及効果創出が鍵となります。
　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。

#13 経済産業 #1302 経済産業（工業）#1303 経済産業（イノベーション）#1304 経済産業（スタートアップ）

ABOUT ME