総務省 — 令和元年版 情報通信白書（ポイント） p.3

キーファクト

• 75%: 60代のメディア別信頼度において、新聞に対する信頼度は約75%である (other)
• 200分: 2015年における60代の1日あたりのテレビ視聴時間は約200分である (other)
• 140分: 2015年における20代の1日あたりのネット利用時間は約140分である (other)
• 55%: 20代のメディア別信頼度において、新聞に対する信頼度は約55%である (other)

このスライドの図表

• [chart] インターネットとマスメディアの関係を示す3つのグラフ（利用時間推移、信頼度、炎上経路）
• [mixed_chart] インターネット利用時間とメディア別信頼度、ネット上の「炎上」の確認経路を示す複合グラフ
• [chart] 米国・中国のデジタル・プラットフォーマーの売上高・営業利益の推移グラフ
• [diagram] デジタル・プラットフォーマー等によるAI開発・利用の基盤ツール提供構造図
• [mixed_chart] 米国・中国のデジタル・プラットフォーマーの売上高と営業利益の推移を示す折れ線グラフと、デジタル・プラットフォーマーによるAI開発・利用の基盤となるツール提供の概念図

抽出テキスト

(3) インターネットとマスメディアの関係 2000年以降、テレビの視聴時間は全体で緩やかに減少。他方、インターネットの利用時間は大幅に増加し、特に20代ではテレビ視聴時間と逆転(①)。 他方、20代も含め、マスメディアへの信頼度はインターネットへの信頼度と比べて相対的に高い状況(②)。 インターネット上での「炎上」の認知経路としてマスメディア経由が多い(③)等、インターネットとマスメディアは相互に作用しながら併存している状況。 インターネットでは、「自分に近い意見に偏って接する(「エコーチェンバー」「フィルターバブル」)ため、世論の二極化が進んでいる」という議論があるが、ネットメディアはむしろ人々を穏健化させるとの研究結果もある。 ①テレビとネットの利用時間の推移(平日一日当たり) (分:一日当たり) 300 60代のテレビ視聴時間 240 180 20代のテレビ視聴時間 テレビ視聴 全世代 ネット利用 全世代 120 20代のネット利用時間 60 60代のネット利用時間 0 2005 2010 2015 (年) (出典) 橋元良明(2016) 「日本人の情報行動2015」他 ②メディア別の信頼度 (%) 100 80 60 40 20 0 全体 20代 60代 テレビ 新聞 インターネット (出典) 総務省(2018) 「平成29年情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書」 ③ネット上での「炎上」の確認経路 (%) 0 20 40 60 テレビのバラエティ番組 テレビのニュース番組 新聞 スポーツ紙 ラジオ 雑誌 ネットニュース 2ちゃんねる 2チャンネルまとめサイト Twitter Facebook ブログ 家族や知人との会話 どこかで聞きした 見たことはない n=1,118 (出典) 吉野ヒロ子(2016) 「国内における「炎上」現象の展開と現状」 (4) ICTの新たな潮流 米国GAFA、中国BATに代表されるデジタル・プラットフォーマーは、個人・企業に時間・場所・規模の制約を超えた活動を可能にしており、グローバルな規模でデジタル経済そのものを機能させる舞台を提供。このことに加え、ネットワーク効果、インターネット上のデータの収集・利用が雪だるま式に作用することにより成長(①)。 人工知能(AI)については、このようなデジタル・プラットフォーマー等が、基盤となる様々なツールをオープンソースやクラウド等により提供しているため、開発・利用が容易になってきていると同時に、これらデジタル・プラットフォーマーに大きく依存するエコシステムを形成しつつある(②)。 デジタル・プラットフォーマーはリアルの世界にも進出しており、今後リアルの世界での動向が重要となる可能性がある。 また、IoTの普及により、サイバーセキュリティの影響がリアルの世界に及ぶことが想定され、この点の対応が重要となる。 ①米国・中国のデジタル・プラットフォーマーの売上高・営業利益の推移 (10億ドル) 売上高の推移 (10億ドル) 営業利益の推移 300.0 Apple 80.0 Apple 250.0 Amazon 70.0 200.0 60.0 50.0 150.0 40.0 Google 100.0 30.0 Google Facebook 50.0 Facebook 20.0 テンセント アリババ テンセント 10.0 Amazon アリババ バイドゥ 0.0 0.0 バイドゥ 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 (出典) 各社決算資料 ②デジタル・プラットフォーマー等によるAI開発・利用の基盤となるツール提供 ユーザー アプリケーションの利用により、自らプログラムの作成を行うことなく、学習済みモデルの利用や学習済みモデル自体の作成が可能 アプリケーション 画像認識、音声認識、機械翻訳、チャットボット等 フレームワークやプラットフォームを利用することで、アプリケーションの開発が可能 クラウドサービス/ API経由で提供 オープンソースで提供 プラットフォーム 計算能力とフレームワーク等をセットで提供 例: Google Cloud ML (Google) Azure Machine Learning (Microsoft) Watson Machine Learning (IBM) Amazon Machine Learning (Amazon) フレームワーク 機械学習のための機能やアルゴリズムを提供 例: TensorFlow (Google)、Caffe (UC Berkeley)、Caffe2 (Facebook) Microsoft Cognitive Toolkit