教授)ビッグデータ本格活用へデジタル革命の核心となるビッグデータ。その利活用はまだ発展途上だ。この新しい競争力のパラダイムに、各国がしのぎを削る。日本は十分な備えができているのか。NIRAとドイツ日本研究所の共催で開催された「ビッグデータ」ワークショップ(カリフォルニア大学サンディエゴ校&マックス・プランク・イノベーション・競争研究所協賛)から、ビッグデータ利活用の現状をお届けする。識者に問う「ビッグデータ本格活用へ」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。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三つの理由が考えられよう。第一の理由は、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。第二の理由は、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。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。第三の理由は、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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。ドイツに比べて、日本はビッグデータ活用が進んでいるのか、遅れているのかについては、詳細な実態分析を待たなければ、明確なことは言えない。日本も、ビッグデータ活用において、規制や制度を整備していく必要があることはいうまでもないだろう。プライバシーや個人情報保護とのバランスを適切に取っていき、線引きが曖昧な、いわゆるグレーゾーンを減らしていくような取り組みが今後一層必要になるだろう。それを考えるためにも、実態として、どのようなビッグデータがどのように使われる可能性があるのかについて、正確に把握することが今後一層重要になるだろう。データ分析に幾何学を取り入れ、データセットの幾何構造や位相空間的な特徴から解析する手法。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。「IoT時代にあってもアナログ技術を手放すな」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。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。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。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。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。Ltd.の取締役副社長を兼務。共同で、IoT分野のビッグデータを利活用するサービスプラットフォームの創出にも取り組んでいる。)で最優秀成績賞(首席)。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。