White Paper:　成長するインフラ

-1) NIST：Helping organizations to better understand and improve their management of cybersecurity risk，https://www.nist.gov/cyberframework

-2) 経済産業省：サイバー・フィジカル・セキュリティ―対策フレームワーク，2019．

-3) 東京都産業労働局：情報セキュリティに関する各種フレームワークの概要，https://www.cybersecurity.metro.tokyo.lg.jp/security/KnowLedge/435/index.html

-4) Joint Task Force: Security and Privacy Controls for In-formation Systems and Organizations, NIST SP 800-53 Rev.5 , 2020.

-5) Joint Task Force: Control Baselines for Information Sys-tems and Organizations, NIST SP 800-53 Rev.5 , 2020.

-6) 米国国立標準技術研究所情報技術ラボラトリコンピュータセキュリティ部門（独立行政法人情報処理推進機構およびNRIセキュアテクノロジーズ株式会社訳）：連邦政府の情報および情報システムに対する最低限のセキュリティ要求事項，FIPS PUB 200, 2006.

-7) OECD: Privacy, https://www.oecd.org/sti/ieconomy/oecdguidelinesontheprotectionofprivacyandtransborderflowsofpersonaldata.htm

-8) 久野保之：Evaコラム：NIST SP 800-53 Revision. 5, https://www.eva.aviation.jp/evacollumn-nist-sp-800-53-revision-5/

-9) Ron R., Victoria P., Kelly D., Mark R., Gary G.: Protecting Controlled Unclassified Information in Nonfederal Sys-tems and Organizations, NIST SP 800-171 Rev. 2 , 2020.

-10) Manage Engine: NIST SP 800-171とは，https://www.manageengine.jp/solutions/nist_publications/nist_SP800-171/lp/

-11) 国分俊史：エコノミック・ステイトクラフト 経済安全保障の戦い (日本経済新聞出版)

-12) ENISA: Supporting the implementation of Union policy and law regarding cybersecurity., https://www.enisa.europa.eu/topics/cybersecurity-policy/nis-directive-new

-13) intersoft consulting services AG: General Data Protection Regulation (GDPR), https://gdpr-info.eu/

-14) EUR-Lex: Document 52021PC0206 -EN-,

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52021PC0206

-15) 経済産業省：EUのAIに関するフレームワーク，資料5，2021．

-16) 総務省：EUのAI規制法案の概要，参考，2022．

-17) 経済産業省：事務局説明資料，資料3，産業サイバーセキュリティ研究会，2022．

-18) 文化庁：デジタル化・ネットワーク化の進展に対応した柔軟な権利制限規定に関する基本的な考え方，2019．

-19) 個人情報保護委員会：複数人の個人情報を機械学習の学習用データセットとして用いて生成した学習済みパラメータは、個人情報に当たりますか，https://www.ppc.go.jp/all_faq_index/faq1-q1-8/

-20) 平将明：NFTホワイトペーパー(案)，

https://www.taira-m.jp/2022/03/nft.html

-21) 総務省行政評価局：許認可等の統一的把握の結果について，2018．

-22) 産業経済新聞社：イタリア、チャットGPTの使用禁止を解除 運営会社が改善策示す，https://www.sankei.com/article/20230429-6DOCRLTR7NISVIKI635X22X3FU/

-23) 日本経済新聞社：イギリス当局、生成AI利用の留意点公表 法的責任明記，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGR047ND0U3A400C2000000/

-24) 朝日新聞社：バイデン政権、チャットGPTなどAI規制検討「安全の保証を」，https://www.asahi.com/articles/ASR4D440SR4DUHBI00M.html

-25) Bloomberg: ChatGPT開発オープンAIのCEO、日本語サービス拡充検討－首相と面会後に語る，https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2023-04-10/RSVQEPDWLU6801

-26) 日本経済新聞：鳥取県がChatGPT禁止 知事「民主主義の自殺」，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC204F50Q3A420C2000000/

-1) 国土交通省：2040、道路の景色が変わる～人々の幸せにつながる道路～，2020．

-2) 国土交通省：国土交通白書，2022．

-3) 土木学会：Beyond コロナの日本創生と土木のビッグピクチャー～人々の well-being と持続可能な社会に向けて～，2022．

-4) 建設コンサルタンツ協会：建設コンサルタント白書，2022．

-5) 根本祐二：インフラ老朽化対策と更新投資ファイナンスに関する考察，フィナンシャル・レビュー，No.147，pp.87--109，2022．

-6) 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・ 官民データ活用推進戦略会議：官民ITS構想・ロードマップ2020， 2020．

-7) NEXCO 東日本：自動運転社会の実現を加速させる次世代高速道路の目指す姿（構想），2021．

-8) 佐藤啓輔，小池淳司：SCGE モデルを活用した道路整備のストック効果最大化検討，土木学会論文集 D3（土木計画学），Vol.76，No.2，pp.114–127，2020．

-9) 小池淳司，高村望，山崎雅人，織田澤利守：応用一般均衡モデルを利用した貨物輸送の時間短縮価値の推計，土木学会論文集 D3（土木計画学）， Vol.76，No.5，pp.I 507–I 514，2021．

-10) 国土交通省：インフラ分野の DX アクションプラン，2022．

-11) 経済産業省：DX レポート 2，2020．

-12) 総務省：情報通信白書，2022．

-13) KDDI：Beyond 5G/6G ホワイトペーパー，2021．

-14) NEC：社会インフラを通じて、すべての人が豊かさを享受できる社会の実現を目指す NEC の取り組みについて，https://jpn.nec.com/techrep/journal/g21/n01/210102.html

-15) 情報通信研究機構：Beyond 5G/6G white paper，2022．

-16) 木村駿：建設 DX，日経 BP，2020．

-17) 日本建設業連合会：建設 DX 事例集，2022．

-18) 三菱総合研究所：フロネシス 20 号新インフラ論： 「インターストラクチャー」がスマートな未来を創る，ダイヤモンド社，2019．

-19) NTT：IOWN 構想とは？その社会的背景と目的，https://www.rd.ntt/iown/0001.html

-20) 塚本昌彦：ウェアラブルの最新事情と行動変容，日本健康教育学会誌，Vol.30，No.1，pp.79–85，2022．

-21) World economic forum: Data-driven economies: Foundations for our common future, 2021.

-22) デジタル庁：デジタル社会の実現に向けた重点計画，https://www.digital.go.jp/policies/priority-policy-program/

-23) 内閣官房：デジタル田園都市国家構想総合戦略，2022．

-24) デジタル庁：包括的データ戦略，2021．

-25) 総務省：デジタル田園都市国家インフラ整備計画，2022．

-26) 日本経済団体連合会：Society 5.0 を実現するデータ活用推進戦略，2017．

-27) 経済産業省：データ利活用のポイント集，2020．

-28) 内閣府：科学技術・イノベーション基本計画，2021．

-29) 総務省：地方公共団体におけるデータ利活用ガイドブックVer. 2.0，2019．

-30) 国土交通省：令和３年度全国道路・街路交通情勢調査の実施について，2021．

-31) 国土交通省：地域課題解決のための人流データ利活用の手引きVer1.0，2022．

-32) 小山誠稀，矢吹信喜，福田知弘：橋梁とセンサの連携データモデルに基づくデータベースの構築と検証，土木学会論文集 F3（土木情報学），Vol.77，No.2，pp.I 97–I 113，2021．

-33) 経済産業省：「DX 推進指標」とそのガイダンス，2019．

-34) 国土交通省：i-Construction，https://www.mlit.go.jp/tec/i-construction/index.html

-35) 日本建設業連合会：お手軽便利な ICT ツール集，https://www.nikkenren.com/kenchiku/saving/tools/search.html

-36) 国土交通省：データ交換を目的としたパラメトリックモデルの考え方（素案），2021．

-37) 浜本研一：自動化による建設施工の革新とその展望-大規模システムの制御系設計論の構築を目指して，計測と制御，Vol.60，No.7，pp.504–508，2021．

-38) 全邦釘：土木工学分野における人工知能技術活用のために解決すべき課題と進めるべき研究開発， AI・データサイエンス論文集，Vol.1，No.J1，pp.9–15，2020．

-39) 総務省：デジタルツインの現状に関する 調査研究の請負 成果報告書，2021．

-40) 小原好一：情報化技術の発展とともに夢を持てる建設業界を目指して，建設機械施工，Vol.71，No.11，pp.39–43，2019．

-1) 国土交通省：令和4年版国土交通白書2022～気候変動とわたしたちの暮らし～，国土交通省HP，https://www.mlit.go.jp/statistics/file000004.html

-2) デジタル庁：デジタル社会の実現に向けた重点計画，デジタル庁HP，https://www.digital.go.jp/policies/priority-policy-program/

-3) 国土交通省：ヒトを支援するAIターミナル，国土交通省HP，https://www.mlit.go.jp/kowan/kowan_00001.html

-4) 総務省：スマートなインフラ維持管理に向けたＩＣＴ基盤の確立 基本計画書，2023．

-5) 農林水産省：農業DXをめぐる現状と課題，2021．

-6) 内閣官房：デジタル田園都市国家構想基本方針 令和4年6月7日閣議決定，2022．

-7) デジタル庁：デジタル原則を踏まえた規則の横断的な見直しについて，2022．

-8) 土木学会技術推進機構：SIPインフラ連携委員会報告 インフラ維持管理へのＡI技術適用のための調査研究報告書，2019．

-9) 一般社団法人建設コンサルタンツ協会：令和4年度建設コンサルタント白書，2022．

-10) 片柳貴文，藤原鉄朗，遠藤 和志，高石 光博，九鬼 和広，竹内 恭一：国土交通データプラットフォームの整備に向けて，こうえいフォーラム第29号，2021．

-11) パシフィックコンサルタンツ株式会社：スマートフォンアプリを用いた道路管理の効率化，パシフィックコンサルタンツHP，https://www.pacific.co.jp/service/209.html

-12) 株式会社長大：ワイヤー移動式汎用橋梁点検ロボット「ARANEUS」による目視点検システム，長大HP，https://www.chodai.co.jp/products/case/012478.html

-13) 株式会社ドーコン：音声認識を用いた橋梁点検支援システム，ドーコンHP，https://www.docon.jp/tec-topics/t0007

-14) 株式会社ニュージェック道路グループ：走行型計測（MIMM）による道路トンネル健全性評価技術，ニュージェックHP，https://www.newjec.co.jp/assets/pdf/mimm.pdf

-15) 株式会社建設技術研究所：レーダー打音検査装置の社会実装，建設技術研究所HP，https://www.ctie.co.jp/tech/tech876.html

-16) 大日本コンサルタント株式会社：防災・減災DX －先進的道路都市整備計画支援サービス－，大日本コンサルタントHP，https://www.ne-con.co.jp/field/technologydevelopment/disaster-prevention-dx/

-17) 株式会社 安藤・間：AIを活用した構造設計支援システムの開発～誰もが熟練者と同等の構造計算が可能な環境を構築～，安藤・間 HP，

https://www.ad-hzm.co.jp/info/2022/20220307.php

-18) 36Kr Japan：中国初、AIによる建築施工図が審査合格 「TransBIM」利用で完成まで最短3日，36 Kr Japan HP，https://36kr.jp/197444/

-19) 株式会社建設技術研究所：AI 技術を用いた河川管理高度化技術の開発に取り組んでいます。，建設技術研究所HP，https://www.ctie.co.jp/news/tech/2020/20201204_65.html

-20) 株式会社NTTPCコミュニケーションズ，河川監視による防災分野での実証実験結果について～クラウドを活用したAI画像解析による水位計測や数理工学技術を活用した水位予測の有効性を検証～，NTTPCコミュニケーションズHP，

https://www.nttpc.co.jp/press/2022/02/202202241500.html

-21) 深見和彦，今村仁紀，奥野義博，山根総一郎，渡辺直樹，瀬戸口忠臣，山口以昌，園田克樹，古本直行：人工知能技術を活用した洪水予測手法の開発，土木研究所共同研究報告書，2009．

-22) JFEエンジニアリング株式会社：河川水位予測情報 配信サービス，JFEエンジニアリングHP，https://winmuse.jp/rivers/

-23) 加田匠：機械学習による河川画像の土地分類手法の技術開発，みずほリサーチ＆テクノロジーズ コンサルティングレポート Vol.2，2022．

-24) 小野田崇：電力中央研究所によける主なAI研究の取組み，人工知能29巻5号，2014

-25) EY新日本有限責任監査法人：EYとFractaが日本初のAIを活用した下水道管路劣化予測手法を構築，EY Japan HP，https://www.ey.com/ja_jp/news/2022/07/ey-japan-news-release-2022-07-11

-26) 富士通株式会社：シマフクロウの音声認識プロジェクト，富士通HP，

https://www.fujitsu.com/jp/about/environment/activities/owl/

-27) 杉山博一，増田湖一：AI によるシールドトンネル施工管理の合理化 －計画支援 AI と操作支援 AI の開発－，清水建設研究報告第98号，2022．

-28) 清水建設株式会社：「シミズ・シールドAI」によるシールド機自動運転に着手～AIを活用したシールド施工合理化システムを現場実装～，清水建設HP, https://www.shimz.co.jp/company/about/news-release/2021/2021052.html

-29) 地盤ネットホールディングス株式会社：人工知能(AI)を活用した戸建住宅向け地盤解析を開始～業界初の人工知能による地盤解析実用化へ～，2017．

-30) 合同会社 コンデナスト・ジャパン：米国でパイプラインが操業停止に追い込まれた事件は、ランサムウェア攻撃の脅威を世に知らしめた，コンデナスト・ジャパンHP，https://wired.jp/2021/05/10/colonial-pipeline-ransomware-attack/

-31) 株式会社Spectee：静岡災害デマ、画像生成AIの急速な進化がもたらす新しい時代，Spectee HP，https://spectee.co.jp/report/202209_shizuoka_typhoon15_fake/

-32) 株式会社熊本日日新聞社：「ライオン逃げた」熊本地震のデマ 熊本市動植物園あの時 国内初の猛獣県外避難、余震に脅えた動物たち，熊本日日新聞HP，

https://kumanichi.com/articles/604283

-33) Emma S., Ananya G. and Andrew M.: Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP, In the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2019．

-34) Roy S., Jesse D., Noah A. and Oren E.: Green AI, Com-puters and Society (cs.CY); Computation and Language (cs.CL); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Methodology (stat.ME), 2019．

-35) 日本電信電話株式会社：IOWN，日本電信電話HP，https://www.rd.ntt/iown/

-36) 国土交通省：全国道路施設点検データベースの現状と今後，第7回道路技術懇談会資料，2023．

-37) 国土交通省 水管理・国土保全局 河川環境課：堤防等河川管理施設及び河道の点検・評価要領 参考資料，2019．

-1) 総務省：令和4年版情報通信白書，2023．

-2) テレビ朝日：衝撃の事実。ドラえもん第１話は６パターン存在した！50周年を記念し、単行本「0巻」が発売，https://post.tv-asahi.co.jp/post-104731/

-3) 栗原聡，中島篤，国松敦：いかにして『ぱいどん』は生まれたのか？，人工知能学会学会誌，35巻3号，pp410-417，2020．

-4) バンダイ：『ドラえもん・ザ・ロボット』2004年3月下旬発売，2004．

-5) tasko：四次元ポケットPROJECT，

https://tasko.jp/works/%E5%9B%9B%E6%AC%A1%E5%85%83%E3%83%9D%E3%82%B1%E3%83%83%E3%83%88project/

-6) NVIDIA：NVIDIAの歴史，https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/corporate-timeline/

-7) NTT docomo：ムーバ，http://history-s.nttdocomo.co.jp/list_mova.html

-8) HONDA：自動運転レベル3で培った技術がもたらす安全運転支援，https://www.honda.co.jp/stories/049/

-9) 国土交通省：Plateau，https://www.mlit.go.jp/plateau/

-10) デジタル庁：デジタル田園都市国家構想，https://www.digital.go.jp/policies/digital_garden_city_nation/

-11) 内閣府：Society5.0とは，https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/

-12) United States government：Connected Government Act，2018.

-13) United States government：Modernizing Government Technology Act, 2017.

-14) United States government：21st Century Integrated Digi-tal Experience Act, 2018.

-15) 国立研究開発法人科学技術振興機構アジア・太平洋総合研究センター：国家イノベーション駆動発展戦略要綱【仮訳・編集】，2016．

-16) 国立研究開発法人科学技術振興機構：中共中央弁公庁・国務院弁公庁『国家情報化発展戦略綱要』，2016．

-17) みずほ総合研究所：中国五カ年計画と長期目標の概要，2020．

-18) European Union：Shaping Europe's digital future，https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/shaping-europes-digital-future_en

-19) European Union：Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030，https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/europes-digital-decade-digital-targets-2030_en

-20) 内閣府：AI戦略，https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html

-21) 三菱総合研究所：未来社会構想2050，2019．

-22) 大成建設：2030年の技術、その先の未来。，https://www.taisei-techsolu.jp/tech_center/topics/2030/

-23) 清水建設：シミズ・ドリーム，https://www.shimz.co.jp/topics/dream/

-24) 大林組：つくるを拓く，https://www.obayashi.co.jp/makebeyond/

-25) トヨタ：TOYOTA WOVEN CITY，https://www.woven-city.global/jpn/

-26) NBBJ，Tencent Shenzhen Headquarters Project (Net City)，https://www.nbbj.com/work/tencent-shenzhen-headquarters-project-net-city

-27) Google：Downtown West Mixed-Use Plan，https://realestate.withgoogle.com/sanjose/

-28) NEOM：THE LINE，https://www.neom.com/ja-jp/regions/theline

-29) NTT：IOWN，https://www.rd.ntt/iown/index.html

-30) Federal Communications Commission：FCC TAKES STEPS TO OPEN SPECTRUM HORIZONS FOR NEW SERVICES AND TECHNOLOGIES， 2019．

-31) NTT Data：ブロックチェーンの仕組み，https://www.nttdata.com/jp/ja/services/blockchain/002/

-32) 世界経済フォーラム第四次産業革命日本センターNote：【開催報告】DAO（分散型自律組織）勉強会，https://note.com/c4irj/n/n1216632fc310

-33) 山本和英：GPT-3から我々は何を学べばいいのか，Japio YEAR BOOK 2020 寄稿集，pp332-335，2020．https://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2020book/20_5_06.pdf

-34) 産総研マガジン：量子コンピューターとは，https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20220518.html

-35) Synced：NeurIPS 2021 Announces Its 6 Outstanding Paper Awards， 2 Datasets and Benchmarks Track Best Paper Awards， and the Test of Time Award，https://syncedreview.com/2021/12/01/deepmind-podracer-tpu-based-rl-frameworks-deliver-exceptional-performance-at-low-cost-156/

-36) TESLA：運転の未来，

https://www.tesla.com/jp/autopilot%20

-37) 国土交通省道路局：橋梁定期点検要領，2019．

-38) 国土交通省道路局：道路トンネル定期点検要領，2019．

-39) 八千代エンジニヤリング：TRAVIC，https://www.yachiyo-eng.co.jp/government/pickup/TRAVIC/

-40) 毎日新聞：，ワンルームの半分以下 東京都心の「極小物件」に若者注目のわけ，https://mainichi.jp/articles/20220725/k00/00m/040/067000c

-41) Ray Kurzweil：The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology， PENGUIN BOOKS， 2006.

-42) デジタルネイチャー研究室：VISION，https://digitalnature.slis.tsukuba.ac.jp/vision/

-43) 安宅 和人：時代局面を考える， https://note.com/api/v2/attachments/download/3df0b96a2162dfde5924d897568fc58d

-44) Mose：Mose System， https://www.mosevenezia.eu/mose/?lang=en