ビッグデータ本格活用へ

企画に当たって

理念が先行するビッグデータの活用

　ビッグデータという言葉が、マスコミで頻繁に登場するようになり、その重要性がかなり認識されるようになってきた。そこには大きく分けて3つの理由が考えられよう。

　第1の理由は、コンピュータの能力が高まったことにより、大量のデータを短時間で処理することが可能になったことだ。第2の理由は、IoT（モノのインターネット）に代表されるように、今までに得られなかった種類のデータを大量に獲得し、それを伝達する技術革新が起きている点だ。まだ本格的に実用化していないため、実感がわきにくい点があるが、これからはビッグデータを容易に獲得できるようになり、今までとは異なる時代がやってくる。そして、第3の理由は、データ解析技術やAI（人工知能）の発達によって、大量のデータを分析する意義が大きく高まっていることだ。特に機械学習の進展は、大量のデータがAIの学習にとって重要な要素であることを、われわれに強く認識させることになった。

　その一方で、ビッグデータという言葉だけがやや独り歩きしている面がある。例えば、とにかく大量のデータを集めさえすれば、あとはAIが適切に分析して、何か適切な「解答」を導出してくれるかのような議論も散見される。

　しかし、AIの基本が統計処理である以上、何のために、どんなデータを大量に集め分析するのかが明確でなければ、どれだけビッグなデータを集めても、意味のある結果は得られない。したがって、ビッグデータを何のためにどう使うのかを、もっと議論し検討する必要がある。

　そして、その検討を行うためには、実際にどのような技術革新が起き、何がどこまでできるようになったのかを把握しておくことも求められよう。また、制度や法律面がどこまでその技術を適切に生かす形で整備されているのか、あるいは整備していくべきかについても、整理しておく必要がある。しかし、残念ながらビッグデータについては、理念が先行している面が強く、そのような詳細な具体論が十分には議論されていないのが現状だ。そこで本号では、このギャップを埋めるべく、内外の専門家からビッグデータに関するさまざまな側面について語っていただいた。

データ取得の手段が多様に

　そもそもまず、IoTなどの技術革新によって、だれがどのようなデータを得ることができるのだろうか。ビッグデータの取得というと、グーグルやアマゾン等のいわゆる世界的なプラットフォーム企業によるデータ取得が注目される。しかし、芝浦工業大学の中村潤教授は、IoTモジュールによって、プラットフォーム企業に依存することなくデータを集約できる可能性を指摘している。また、IoTモジュールといえども、そこに搭載されているアナログの技術を、日本は重要視すべきだと警告している。

　もっとも、活用できるデータは、自分が直接獲得した情報だけとは限らない。エブリセンスジャパン株式会社の眞野浩代表取締役最高技術責任者は、集められたデータを取引することの重要性を指摘している。眞野氏は個別企業がビッグデータを集めるのはなかなか困難であるとして、市場でデータが取引される状況を想定する。ただし、データの適切な取引を実現させるためには、プライバシーやノウハウなどをどう保護するかなど、制度整備が必要な分野であることを指摘している。

データをどう活用するか

　そして、集めてきたデータをどう分析するのかも、大きな課題だ。西安交通リバプール大学のトリスタン・チョン・ビッグデータ分析研究所副所長は、経営問題のように、多様な側面があり単純なデータ分析がなかなか難しい課題について、トポロジーを用いた新しい分析手法（注）の可能性を紹介している。

　楽天株式会社執行役員・CDOの北川拓也氏は、ビッグデータが具体的にどのような形で活用できるかを論じるとともに、本格的に活用できるようになった時代には、経営にどんな影響が出るかも検討している。北川氏は、ビッグデータの価値の最大化が経営を左右することになり、データドリブン指向の経営がますます進むと予測している。

新時代に合わせた規制や制度の整備

　このようなビッグデータを巡る議論は、他国ではどのように行われているのだろうか。マックス・プランク・イノベーション・競争研究所所長のディートマー・ハーホフ教授は、ドイツの状況を概観している。ハーホフ教授によれば、ドイツはビッグデータの活用において後れをとっており、特に中小企業はビッグデータ活用が十分にできていないという。そして、新しい時代に合わせて、規制や制度を整備していく必要があるとされている。

識者に問う

ビッグデータで何ができるのか。利活用の促進のために、何が必要か。

　スマートフォンを始めとするスマートデバイスが普及し、私たちは膨大な数のアプリやサービスを自在に利用できるようになった。これらが相互に連携すれば、多様なIoTサービスを作り出せるだろう。例えば高齢者向けの買い物サービスを考えてみる。カメラ付きロボットをショッピングセンターに配置し、利用者がテレビを使ってそのロボットを制御できれば、家に居ながら、自由度と臨場感の高い買い物の体験ができる。

　こうしたサービスを実現するには、デバイス同士がつながり、データがクラウド上に集約される必要がある。そのソリューションが、IoTモジュールとサービスプラットフォームの組み合わせだ。この買い物サービスでは、IoTモジュールにWi-Fiの送受信機とHDMI端子、音声認識、動画変換機能などを搭載し、これが、テレビやカメラ、ロボットといった各種の機器をつなぐ役割を果たす。同時に、これらの機器から送られたデータがクラウド上で集約され、さまざまなアプリを組み合わせて必要なサービスを提供する。利用者は、ロボットから自宅のテレビに届けられる映像を見ながら、コントローラや音声でウインドウショッピングなどのサービスを享受できるようになる。

　IoTモジュールは、どのメーカーの機器にも装着可能であるため、特定の機器の仕様に固定化される恐れがない。あらゆる機器からグーグルやマイクロソフトのプラットフォームにも依存することなくデータを集約することができ、それを分析することで、クラウドを通じて関連性の高いサービスを一体的に提供することが可能となる。すべてがつながるIoTソリューションを実現するには、ソフトウエアは重要だが、IoTモジュールに搭載されるアナログの技術を日本は手放さないことだ。さらに、先の話をすれば、今後は動画・音声の変換・認識処理の重要度が高まっていくのは間違いないが、人が見たり触ったり感じたりする情報はすべてアナログであり、アナログデータとサービスプラットフォームをつなぐ技術は必ず必要になる。日本はアナログの電気設計技術を生かしたIoT時代のデバイスで強みを発揮できる、そう私は考えている。

識者に問う

ビッグデータで何ができるのか。利活用の促進のために、何が必要か。

　企業におけるビッグデータの活用が唱えられるようになって久しいが、個別企業が自らビッグデータを収集するのは困難だ。この課題を解決するカギが「市場」である。

　データ取引市場は、データ提供者、データ利用者と、両者の仲介を行うデータ取引市場運営事業者で構成される。当社は、このデータ取引市場運営事業者である。

　データ提供者は、自身の事業、あるいは他の事業者から特定のデータを収集・整理し、そのデータを必要とする企業や研究機関などに提供する。情報をどこまで開示するかはデータ提供者が自由に設定でき、データの交換価格はデータ提供者とデータを受け取る利用者との間で決定される。データ利用者が自分の欲しいデータの種類をリクエストすると、当社が条件に合ったデータの提供者を探して自動的にマッチングを行う。当社は民間の事業者だが、自らはデータの売買や保持を行わず、価格決定権も持たない。マッチングにより仲介を行うサービスは、中立性・公平性、および取引の透明性の担保が極めて重要である。

　データの提供者は、ノウハウが市場を通じて流出するのではないかと不安を覚えるかもしれない。例えば、農家であれば水やりのタイミングや栽培方法のようなノウハウを公開したくはないだろう。だがデータ取引市場で扱うのはあくまでも「データ」だ。気温なら気温だけというようにプリミティブなデータだけを流通できる。

　もちろん、市場は完璧ではない。プライバシー保護の観点から運営事業者は個々のデータを調査しないため、低品質のデータが売られたり、望ましくない事業者がデータを収集してしまうことはありえる。だが、当社のサービスではすべての取引がトラッキングされており、データはデータ提供者とデータ利用者相互の承認によって初めて配信される。指示すればデータの開示や、データの送信・受信ともに即座にストップ可能だ。

　2017年11月に立ち上がった「一般社団法人データ流通推進協議会」は、データを安全に取引するためのデータ取引市場運営事業者の認定基準を制定し公表した。データ取引市場運営事業者の信頼性は、こうした仕組みによって守ることができるだろう。

識者に問う

ビッグデータで何ができるのか。利活用の促進のために、何が必要か。

　急速な成長をもたらすインターネット経済を活用して、個別の産業で存在感を示す国がアジア地域で増えている。IoT時代のビッグデータ技術の発展が、近年、著しい変化をもたらした。例えば中国では、あらゆるデジタルメディアや販売チャンネルで、消費者とのタッチポイント（接点）が、断片的だが急速に拡大している。企業が対峙（たいじ）する課題はほとんど共有されていない状況だが、ソーシャルメディアやEコマース、クラウドコンピューティング、モバイルコンピューティングの統合によって、ビッグデータ技術が企業の収益に与える効果について全く新しい洞察を与えるようになっている。そのため、データ分析は政府と民間組織を1つにまとめる新たなアプローチであり、新しいビジネスチャンスになりうる、との認識が広がりつつある。

　しかしながら、経営学のデータ分析にどのような手法が可能であり最適であるか、現在の段階では明確になっていないので、それを解明し、比較考量する必要がある。経営学の分野で優れた分析手法を発見するには、理論の発展が必要であり、それがビッグデータを分析する際の手引きとなる。膨大なデータ処理は難しい。ノイズを含んでいたり、高次元、不完全なデータ構造であれば、さらに困難となる。そのため、計算幾何学や位相幾何学など新たな要素を、データ分析の「伝統的な」手法に取り入れ、複雑なデータ構造を可視化させることが必要だ。

　この数十年、研究者たちは、大規模なデータセットの位相特徴を解析する有効な計算手法として、パーシステント・ホモロジー（PH）に着目してきた。従来の手法と違い、位相空間や空間分解能としてデータを把握することで、その特徴が計算可能となる。幾何学を使ってデータを分析して、その位相的な特徴を検知することで、その基礎にある空間の真の特徴を見つけ出せる。偏ったサンプルや恣意的に選ばれたパラメータによらずに、ノイズを伴うことなく、真の特徴や構造を把握できるので、さまざまなビジネス課題で実験や研究も容易だ。企業行動の識別や解析、分類において、PHは素晴らしい結果をもたらすことができる。膨大で複雑なデータの位相解析にPHは優れたツールで、現実的な手段でもある。同時に、革新的な理論の発展に役立つだろう。
（寄稿）

＊原文は英語版に掲載

識者に問う

ビッグデータで何ができるのか。利活用の促進のために、何が必要か。

　ビッグデータ活用」とは具体的に何を指すのだろうか。私は「隠れた価値を見いだすこと」だと考えている。1つの例は企業価値の推定だ。投資家たちは四半期決算を待たず、迅速に情報を得たいと考えるようになっている。ある米国の企業は、衛星写真を元に企業の生産や集客状況を分析するサービスを提供、2018年にテスラのEV生産状況を明らかにして大きな話題を呼んだ。他の有望な例としては、与信の査定が挙げられる。友人を信用するか否かをその人の所持金額で決める人はいまい。時間通りに来るか、お金やモノを貸したらちゃんと返すかなど、約束事を守ることが信用になる。つまり、返済履歴などのデータを分析すればより正確な与信の査定を行えるわけだ。まだあまり注目されていないが、ユーザーの関心がどこに向いているのかの分析も今後大きな価値を生むことになるだろう。ウェブビジネスではユーザーの行動から関心の向きを分析してサイト最適化を行っているが、今後さらに広がりを見せると考えられる。

　こうしたビッグデータの価値の最大化が経営の将来を左右するようになり、企業においてはデータドリブン指向の経営がますます進む。企業トップの役割とは四半期ごとの決算を出すことではもはやない。3年後の未来がどうなるかを見通し、どうデータを活用、保護するか意志決定することがトップの役割だ。だが、複数サービスやグループ企業からデータを集約するのは簡単なことではない。楽天グループも70以上のサービスを提供しており、楽天ユーザー会員数は1億以上に上る。そこで楽天では2017年からCDO（Chief Data Officer）に関して、ハブ＆スポークモデルにトライしている。楽天全体のCDO（現在は私）がグループ企業各社のCDOと協業するというモデルであり、施策にはデータ収集やデータガバナンスなども含まれる。さらに四半期ごとに、すべてのグループ企業のCEOや役員を集め、丸1日かけてデータ戦略を議論する会議を開催している。データ活用はすべて顧客に価値をもたらすものでなければならない。トップが率先して顧客中心の企業文化を作ることが、これからのビジネスにとって不可欠である。

識者に問う

ビッグデータで何ができるのか。利活用の促進のために、何が必要か。

　デジタルの変化は、極めて速いプロセスで進歩する。人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングによる破壊的なビジネスモデルは、これまでドイツが重点的に育成してきた産業の優位性を脅かしている。この先、数年で、多く国はこの急激な変化に対応して、新たに技術的、経済的な競争力を強化しなくてはならないが、ドイツは殊更、重要である。そのため、一貫した、かつ迅速な政策の実施が欠かせない。

　ビッグデータから生まれるサービスは、既存の技術や製品・サービスを一掃するイノベーションである。全く新しい市場が出現する。しかし、ドイツはビッグデータの活用で、米国に水をあけられている。また、ビッグデータへの取り組みで大企業と中小企業ではかなりの差があり、「デジタルデバイド」のリスクも見逃せない。多くの中小企業は、差し迫った変化の重要性を十分に認識していないか、資金不足で対応がうまくできていない。デジタル化が進中、中小企業には特別な支援が必要となるだろう。

　ドイツにとって、もう1つの重要な政策分野に、高性能かつ移行性を備え、将来にわたって使えるデジタルインフラの整備がある。また、すべての年代を対象としたデジタル教育の強化も必要だ。とりわけ小中学校が重要だ。コンピューターサイエンスを新しい重要分野だと認識し、さまざまな教育課程のカリキュラムに取り入れていくべきだ。

　一方、行政も「オープンガバメント」で行政データを提供することで、ビッグデータの活用を促進することができる。ドイツでは、しっかりとした行政データへのアクセスのシステムがなく、自動的に入手できるようになっていない。デジタル政府・行政という点で、ドイツが追いつくためにすべきことは多いが、最近、効率的な行政データとEガバメントのポータルを設立し運営する法的枠組みは、確立されることになった。

　デジタル経済に向けて、未来志向の法的枠組みを作ること―例えば著作権やデータ保護、消費者保護など―もまた同様に必要である。既存のビジネスモデルへの既得権や特権を優先させることになれば、デジタル時代における国の競争力を脅かすことになるだろう。法律は既存の分野を守るフェンスを作ることに照準を合わせてはならない。むしろ、デジタル経済モデルを迅速に導入できるような枠組みにするべきだ。
（寄稿）

＊原文は英語版に掲載

引用を行う際には、以下を参考に出典の明記をお願いいたします。
（出典）NIRA総合研究開発機構（2018）「ビッグデータ本格活用へ」わたしの構想No.39