Intelligence)という言葉があちこちで流行言葉(或いはいわゆるバズワード)として使われるようになって数年経過してきました。多くの企業は、大きなビジネスのチャンスとして必ずといってよいほどにこの語をキーワードとして取込み宣伝しています。最近目にした話題として、「AI利用だから客観的な評価にできる」といった文句も使われるようになってきました。「客観的」とはそういうことなのか気になったため、今回はこれを話題にすることにしました。「客観的」という語の意味を確認してみます。「当事者ではなく、第三者の立場から観察し、考えること、またその考え。(デジタル大辞泉:きゃっかん(3))」「主観を離れ、誰もがそうだと納得できるような立場から物事をみるさま。見方ではなく、その外部から何らかの根拠に従い、判断・考えを受入れること」という意味合いを指したモノと筆者には受け取れます。それでは、AI(ここでは、最近良く使われる社会的に広い用語での意味合いでこの語を使います)経由で出された結果は本当に「客観的」と呼べるようなものといえるのでしょうか?AIの語が今のように一般的に使われる以前には、類似の概念を表わすために技術的には「データマイニング」という言葉が使われていました。現在のAIという語は、そのベースとなる技術がデータマイニングの延長として、ベースに使われる技術が大量のデータを元にした領域に移り「ディープラーニング」「機械学習」を使い出して色々な応用分野に広がりが出たところから出ていると、筆者としていうことができます。脳神経の働きを模した領域での応用と、コンピュータ処理能力の増大が下支えをしている背景があります。物事や人の傾向を見る方法としては「スコアリング」という技術の応用が主体になっているといえます。この技術により、結果を確率的に分類・判定・検出し、それを一つの判断材料として利用するということです。このスコアリング技術は、以前は主に金融系会社やクレジットカード会社の信用(与信)判断の方法として使われていました。人間が想像を逞しくして判定していた事柄を機械判定に頼ったということができます。判定する材料数が大変多くなったことも、この手法に頼った要因でもあります。ロボット」を想像する延長で、何らかの人のような対象からの出力(意見?)として利用するという心理が働いているものと想像できます。人のように受け取ることにより「第三者」として扱うという具合です。実際には、計算またはロジックを通じた数値(または重み・スコア付け)の結果を受け取っているに過ぎないということです。これは外部からの見方というよりも、受け取る側の判断ということができるのではないか。極端に言えば、出て来た結果を「客観的な」判断として信じたいという人間側の期待と捉えることができる。筆者の結論とすれば、AI(含「まがい」)を通じて得られた結果は、「第三者的」と呼ぶのは過大評価であり、それは人間にとって、一つの判断材料である。それを利用するには人間の知恵を適用する必要がある。その利用に当っては継続的な見直しを心掛けることが重要だろう、ということになります。無批判に与えられた結果を利用する姿勢は、恐らく人間の自己判断という特性を放棄することになるだろうということです。その意味で、「AIによる客観的な示唆」という謳い文句はオーバートークであると、ここでは結論付けておきます。今日スマホを操作しながら、何とはなしに流れているニュース記事を見て今回のタイトルを思い付きました。そのきっかけは、ある国内の大手新聞社の海外支局員から発せたれたもので、それを日本国内向けに登録されたものです。そこでは、現地周辺の発信情報説明(というより現地で公開された情報をそのまま文面にしたものと察する)でした。ある意味日本の将来に関わる重要な話題です。最近起きた誰でも知っているはずの国際的事件ですが、内容的にセンシティブな話なので、ここでは具体的な内容には、ここでは触れないことにします。筆者が違和感を覚えたのは、他の複数の海外ソースから筆者が得ていた内容と正反対の情報だけであったからでした。海外特派員の記事であっても、代表的な日本の新聞社名で発する記事ならば事件の重大性から、当然内容の正確性をチェックすべきものと筆者には思われます。従って、こういう言わば垂れ流し的な記事を見てしまうと、この新聞社が普段書いている記事は、本当に信頼性があるのだろうかと疑問に思えたということです。目を転じると、こういったことは昨今話題になっている、ビッグデータやAI技術による「データ活用」にも関わる話となります。利用者自身でデータを扱えるツールは様々な機能や表現手段が現れ進展してきているものの、その元になるデータの質や量に関してどれだけの信頼性があるのかを、利用者が把握してデータ利用しているのだろうかという点です。この視点については、俄仕込みの技術(ツール)利用だけでは補えない部分です。データ品質に関しては、筆者が常々話題にしている「データマネジメント」領域では、当然この「データ品質」に関して当然ながら優先度の高い検討対称領域の一つとして取り扱っています。Management」が説明されています。そこでの定義を筆者なりに要約すると、データ品質管理とは「データ消費者のニーズに合致させ、利用状況に合うようになることを確かにするために、データへの品質管理技術を適用して、必要なアクティビティを計画し、実装し、統制を行うこと」です。どちらかといえば、データのソース源の信頼性というよりは、データそのものの利用者への安定的で安全性をもった利用環境・質を提供するという要素が強いです。そこで説明される、データ品質に関する判断要素(ディメンション)として、次の8項目が取上げられています。それらは、1.正確性(Accuracy)、2.完全性(Completeness)、3.一貫性(Consistency)、4.統合性(Integrity)、5.合理性(Reasonability)、6.適時性(Timeliness)、7.単一性(Uniqueness/Deduplication)、8.有効性(Validity)、です。ここでは一つ一つの内容説明には触れません。興味を持った方は、是非DMBOK2(日本語版あり)を直接参照下さい。これらの要素を高度に実現・維持するための技術・環境として他の知識領域(例:メタデータ管理、データガバナンス他)が位置付けられるということになります。これらの関係を鳥瞰的に捉えるための視覚的材料として、筆者の作成した「データマネジメント歩き方MAP」を利用できるというのが筆者の立場です。企業における「安心・安全なデータ」「信頼性のおけるデータ」活用のために、このツールを利用して頂きたいというのが、筆者の思いです。(備考)この「データマネジメント歩き方MAP」については、コラムの前にある「游悠レポートサイト」ボタンをクリックして、参照利用下さい(このMAPは、適宜更新しているため、最新版はそのレポートページで参照)。データ活用を目指す企業人のためのお役立ち情報紹介(その2)6月10日に定例のJEMUGデータマネジメント勉強会を開催しました。3名の発表者により、話題としては次の3項目でした。「(1)データモデリング・モダナイゼーション」、「(2)データ分析者の立場から見た、必要とされるメタデータとは?」、そして筆者からの「データマネジメント歩き方MAPとデータモデリング探訪」です。最後の話題は、筆者がこの蘭で紹介しているDM歩き方MAP(Ver.1.3)を紹介しながら、データモデルとデータモデラー、データアーキテクト、データスチュワードのそれぞれの位置付けや役割について説明したものでした。今回説明をしながら、筆者としても「データモデリング」について改めて見直すことがありました。それは、データモデリングの必要性というのは、単に技術者同士(例えば、設計者と開発者)のための道具ではないのだという点です。ITに関わる人達を想定した、世間一般ではこの部分が十分に理解されていない、或いは誤解を生じていると感じた点です。いは「おたく論議」のような範囲に見えてしまう誤解という意味です。データモデリングの技法については幾つかの種類が存在しますが、それを一段高い上からの視点で「データモデリング」として捉えることが必要です。データマネジメントという観点です。すると技術論議を越えて、企業におけるデータの価値と、それを有効で意味のある企業資産とするための活動が必要であることが分ります(それを俯瞰したものが、筆者の話題にしているDM歩き方MAPということになるのですが)。企業のデータ資産には、どのようなものが、どこにあって、誰が責任を持っていて、どのように扱われていて、安心して使えるようにするためにどのような対策をとっている(とるべきなのか)といったようなことが、企業内の関係者にとって共通の話題として認識できるような内容を持つものだということです。その中で中核的な位置付けの一つとして、データモデリングという技法と、データモデルという成果物が取上げられ、議論されるようになるべきだということです。その重要点をスポンサーであるマネジメントが理解できなければならないという考え方です。この点において、日本の経営層には未熟さが目立つ場面が少なくないと筆者は感じます。実は経営者層に限らず、その価値を本来訴えるべき技術者側にもこういった認識が広まっておらず、それが冒頭に掲げた狭隘な見方として議論が止まる所以であるといえるでしょう。これらの全体的な結果として、中長期的に見て「相当に高い金額の支出を繰返している」というのが、多くの企業のIT投資の実態ではないかと筆者は考えます。この投資を中長期的なものとして可能な限り抑えるために、昨今の技術やツールを活用することができます。これらの技術やツールを提供するベンダー企業側にも、その提供しているものの価値や位置付けをハッキリと認識している人が多くは無い点に注意しておきたいものです。これをキチンとリードして行く知恵こそが、利用者企業に求められることです。その全体像をしっかりと把握するために、DM歩き方MAP活用の場面があります。データモデリング、データモデルもこの役割を果たすための道具となり得るという点を、今回は強調しておきます。DM歩き方MAPの英語版も今回作成しました。興味ある方は、「お問い合せ」コーナーから連絡下さい。データ活用を目指す企業人のためのお役立ち情報紹介(その1)前回の記事で「DMBOK2に見るデータマネジメント歩き方MAP」の紹介をしました。今回を含め数回は、それを作成しながら気付いたことを元にして文章にしたいと考えています。データ活用を目指すために必要とされる人材の代表となる役割を幾つか紹介するところから始めます。日本の企業者には、この「役割」を認識することに消極的な方々もあると考えるからです。ジェネラリスト的に様々な仕事をこなすことが期待される傾向のある企業にとっては特に大切な点と考えます。データ活用主義を目指す先進的な一部の組織においては必ずしもそれが当て嵌まる訳ではないことは言うまでもありません(為念)。データ活用を目指すための役割の代表格は、「データアーキテクト」、「データモデラー」、「データエンジニア」そして「データスチュワード」の4つです。これらには幾つかの修飾語を付加して呼び、役割が数段細分化される傾向も海外では見ることができます。基本的な考え方としては、この4区分から始めると分りやすいと筆者は捉えています。ビジネスをコンセプトレベルで考える企業人にとっては、アイデアそのものがビジネスだと強調する方もありますが、そのコンセプトを実行に移すために、特に様々なデータを利用したコンセプト実現のためには、それを技術的環境に移行して実行する役割を持つ人的資源が必要となります。このためのビジネスと技術の仲立ちの役割として「人的素材像」を紹介するのが今回の記事の目的です。初めに紹介するのが「データモデラー」です。これは名前から想像される通り、企業の持つデータの種別やデータの構造的な位置付けを視覚的に捉えることを可能にするための活動を主体にします。ここでのポイントは「視覚的に」ということと、「意味の正確さ」ということになるでしょう。このデータモデラーは、論理的(ビジネス寄り)と物理的(IT技術寄り)の立場に、実際は分類されることになります。論理的な場面では、ビジネスの企画者や現場に関わる人達と連携をする重要な役割です。物理的な場面では、ITアプリケーションの開発者と密接な関わりを持つでしょう。次に紹介したいのが、「データアーキテクト」です。データモデラーとも関わりを持ちますが、データアーキテクトの視点はもう少し幅が広く、一段高い視点での活動が要求されるというのがポイントでしょう。必要とされるデータを、どういう(複数の)経路で入手し、その整合性を高めるのにどうすれば良いかを考えます。それを実現可能にするためにIT技術者の力を借りることになります。データの利用者の使いやすい環境の設計にも関わることになります。三番目が「データエンジニア」です。これはデータサーエンスやデータマイニングの言葉が広がってくると共に表現されるようになってきた、比較的新しい役割です。データが入手できて、それをビジネス上の目標・成果達成のために利用するには、活用のためのデータ形式や業務プロセスの連携が取れるようにする必要があります。このためにデータを加工したり、品質の高い形に整理し眺めることができるようにする必要性があります。このために、データの取扱いや技術的な課題への対応力をもったエンジニアが求められるということです。最後に紹介するのが「データスチュワード」です。データマネジメントの考え方が認知されると共に、この役割を指す言葉が知られるようになってきました。実際にはこの一語だけでこの役割を表わしきることはできす、最近はさらに「ビジネス」、「コーディネート」、「エグゼクティブ」、「チーフ」などの様々な修飾語を付加して呼び表わし、その役割の多様性が出てくるようになりました。実質的な役割としては、企業におけるデータの実質的な品質の維持管理を可能にするための活動に携わる人々ということになるでしょう。場合によって「データの門番」ということができます。その活動の円滑さ維持のために、企業内の様々な人達とのコミニュケーションを大切にする必要があります。これらの役割が必要となる場面理解のために、先に公開した「データマネジメント歩き方マップ」を利用することができます。それは、人的資源確保、データマネジメントの活動予算化を目的に経営陣からの理解を得るという意味で、重要なことです。筆者は次回以降、今回の議論を広める考え方を紹介したいと考えています。データマネジメント歩き方MAP(V1.2)公開データマネジメントに関する知識体系としてDMBOK2が出版され、日本Dama支部日本語翻訳版もアマゾン等で手にいれることができます。これは所謂知識体系(データマネジメント(DM)領域への入門+)といったものですが、この本を手に入れて読んでみただけでは、特に初読者には何のことか直ぐには頭に入ってくるという訳には行きません。ここで書かれていることを実践しようとするには、書かれている諸領域に関する内容を更に深掘り作業する必要があり、中々門の奥に入ることが簡単ではないというのが、専門家を除く正直な感想なのではないでしょうか。いった読者も想定して、今回DMBOK2の主知識領域として紹介されている11領域の入力および出力情報に目を向けて、全体観としての「DMBOK2データマネジメント世界の歩き方MAP」を作成しました。DMとして期待されている全体像を把握する一つの議論資料として役立てて頂けると、筆者としても有り難い限りです。興味のある方は、このコラムの前にある「游悠レポートサイト」ボタンをクリックして、是非ダウンロードして下さい(今回は文字が小さいですがA4版を提供)。(追記:更に「データサイエンス」知識領域を加え、図式配置を見直して、V1.2として改訂しました)この歩き方MAPの一つの利用方法としては、知識領域における入力と出力情報の関係を全体的なDM視点で追い掛けることができるということです。二つ目には、各知識領域の関係性を知ることができるということです。DMBOK2では、データガバナンス領域を中心に置いて、それを囲む項目として、知識領域群を配置しています。それらの知識領域は必ずしも同列の項目として理解すれば良いという訳ではなく、いわば配置の順列や関係性といった重みを考慮した方が分りやすいという内容です。この目的のために、DM歩き方MAPが大変参考にできるだろうということです。ここでは、二次元的な情報の関連図(グラフ図)として表現したものを公開しましたが、この元となる図版は、実はもっと立体的な構造として、筆者は表現管理しています。各知識エリア項目などに関する関連情報を関連付けて、比較的簡単にDM知識リポジトリとして管理利用している訳です。これは「データに関するデータ」つまり「メタデータ」的な発想を取入れて管理利用しているということです。これに関する詳細はここでは触れませんが、この考え方に興味のある方は筆者宛問い合せ下さい。Japanの開催する分科会で筆者と顔を合わせることができますので、そちらで話題とすることもできます。筆者は主に、第9分科会(DMBOK2勉強会)、第11分科会(CMMMI/DMM研究会)に出没しています。JapanのWebページで紹介されていますので確認下さい(こちら)。今回の図表現のような形式を利用することで、文字だけからでは良く見えなかった「情報の関係性」を目に見えることができるようにできますし、また共通の議論を深める材料とすることもできます。これらは情報の「ビジュアライゼーション」とい領域に属する話題でもあります。筆者としては、これからも色々な視点でのデータ管理関連情報発信を目指します。過去にも記述したデータモデリングの価値は、そういった面での効果を期待できる領域ということができます。今回は、この辺りで切り上げることにします。(先頭に戻る)【4月19日追記】「データサイエンス」知識領域を加え、V1.1として改訂しました。【4月21日追記】更に、図式の配置見直しを行い、V1.2として改訂しました。何度かデータマネジメントの成熟度評価の話題に触れてきました。今回は、CMMIにより提供されている成熟度評価の構成の概要について紹介します。「ケイパビリティの成熟度5段階評価」のデータマネジメント領域に関するモデルです。CMMIのケイパビリティ成熟度モデルに関する説明は、次のようなWebサイトで紹介されているので興味のある方は参照下さい(こちら)。CMMI/DMMモデルは、5つのデータマネジメントに関する主要領域と1つの共通サポート領域、合計6領域で構成しています。その5つの領域とは、(1)データマネジメント方略、(2)データガバナンス、(3)データ品質、(4)プラットフォームとアーキテクチャ、(5)データオペレーションの5つでデータを利用するための戦略から基盤の運用といった部分までを一通りアセスメントの対象にするものです。これらが効果的に運営されるための基本的なアクティビティの考え方として、(6)サポートプロセスの中で5つのサブプロセスを取上げています。先の5領域(カテゴリ)の中に、1段階具体化したものとして20のプロセスエリアが配分されています。各プロセスエリアごとにアセスメントのための評価項目を設定し、最大合計25のプロセスエリア評価を通じて、「段階1~5」の最終レベル評価を行うといった具合です。これらの25プロセスエリアを全て必ずアセスメントしなければならないということではなく、評価を行いたいと考えている組織のニーズに合わせて、評価者が事前に幾つか選択してからアセスメントを実施するという方法も考えることができます。着目している特定の1プロセスエリアだけを評価することを考えることも可能です。筆者の考えとしては、(6)サポートプロセス評価は一緒に実施すると考えた方が良いのではないかと思います。基本的な組織的運営管理の考え方を含んでいるということからです。アセスメントを実施した場合の結果は、基本的に自組織における現状把握という位置付けになりますが、成熟度の考え方を利用して目標としたい段階を設定して、その項目(プロセスエリア)での目標と現状の差として捉え、次なる目標への段階的な改善・向上を組織的に考えて行くことになります。CMMI/DMMの中ではこの差を埋めるための具体的な手段が提供されている訳ではありません。アセスメントの判断項目として状態が記述されているので、その状態へ辿り着くために具体的にどのような方法やツールを活用するかを各企業ごとに考え実行するということです。このための検討材料として、例えば以前紹介したことのある知識体系書(DMBOK(第2版))等を参考にすることができます。このCMMI/DMMは、有償でCMMIのWebサイトから入手することができます(英文)。筆者の参加しているDAMA日本支部の中の第11分科会では、ほぼ月1回の割で勉強会を継続しているので、興味が沸いた方は、参加を検討下さい(DAMA日本支部サイト)。この20+5のプロセスエリアは、アセスメント実施に当っては独立した要素として考える前提です。実際にはプロセスエリア同士にある程度の関係性があることも事実でしょう。この関係するプロセスエリアについてはCMMI/DMMの中にも触れられています。このプロセスエリア間の関係性に関して、游悠レポートとして紹介したいと考えています。上記のプロセスエリア群の関連性について整理した概要版を、「游悠レポートサイト」に登録しました。参照下さい(コラム先頭の上にある「游悠レポートサイト」ボタンから辿れます)。18日)の話題紹介このページでしばしば紹介していますが、2月18日にJEMUG(日本エンタープライズデータモデルユーザ会)定例勉強会が開かれ、筆者も参加したためその時の話題について簡単に紹介します。一つ目はデータモデリングコンテスト2018へ応募された参加モデルに関する評価審査を兼ねたディスカッション。Swamp(データ沼池)」に関するものでした。コンテストの題目はビットコイン(BTC)の基本環境に関する話題でした。ビットコインにおけるトランザクション(取引)とその基盤の一つとして話題とされるブロックチェーンの概念を論理モデルで記述するというのが課題。この内容については詳述しませんが、モデルについて興味のある方は、游悠レポートサイトに筆者の作成したモデルを掲載しますので参照下さい(実際の応募モデルを、勉強会の議論を参考に改訂したものとします)。二つ目の話題として議論された「データ沼池」というのは、最近良く耳にする機会が増えた「データレイク(データ湖)」を元にした概念として取上げられるものです。データレイクは、様々なデータソースをデータ入力とする考え方ですが、以前に使われていたデータウェアハウスよりも更に様々なデータ構造が入力として対象として広がっているという点で拡大された概念です。ここでは、例えばIoTと連携して使われるセンサーデータやソーシャルデータ(テキストデータ)などが含まれます。データ沼池というのは、データレイクに対するデータマネジメントを適切に行わないと、データレイク利用者の中には取扱い状況が生まれ得るという考えからきています。澄んだ湖が、濁りを含んだ沼池になってしまうという連想からきた言葉であるということができます。データ利用者にとってのデータ品質やメタデータ管理の話題とも係わる問題ともいえます。過度のガバナンスルールを適用しても利用者にとって窮屈な状況が生まれるという議論が含まれます。これらの問題は、データ活用環境を構築した上での次の段階として改めて認識された課題として捉えることができるでしょう。残念ながら、日本の多くの利用者にとっては、この議論に辿り着く前の一週遅れの段階にまだ止まっているというのが、現在の筆者の認識です。このデータ沼池の状態を上手く澄んだ湖の状態としするためには、これまで何度か触れてきた「データマネジメント」に関する地道な努力の継続重要性を持っているといえます。このために有用なツール活用も効果的です。誤解をしてはいけないのは、ツール導入が目的になっているのではなく、確かな方針とプロセスの下にツール利用があるという点であることを忘れてはならないということです。今回はキーワードの紹介迄ということにします。データサイエンティスト育成などに関する話題ビッグデータやIoTという用語での領域が国内でのビジネス話題として取上げられるようになって10年近く経ちますが、いわゆるバズワード扱いから大分様子が変わってきたように思われます。関連する技術者育成の必要性を感じる中堅企業も増えてきており、そういった点での具体的相談も筆者の周りで聞こえるようになってきました。今回はその周辺で必要とされてきているデータサイエンティスト(DS)、およびデータエンジニア(DE)に必要とされるスキルについて、IPA(情報処理推進機構)やデータサイエンティスト協会の提供しているスキル情報を話題にしながら考えます。データサイエンティスト協会は、2013年に一般社団法人として設立されたベンダーやユーザ企業が会員の団体です(こちら)。ビジネス、データサイエンス、データエンジニアリングをスキル領域の柱としてスキルチェックリスト第2版を2017年版として公開しています。その内容を見るとビジネス領域100項目、DS領域228項目、DE関連領域129項目、合計457項目と多岐に渡った物になっています。それを7段階レベル(実質3段階)のステップとしてスキル育成を考えられるようにした力作となっています。この内容を元に、要約したスキル項目数表を作成しましたので、興味のある方は筆者の「游悠レポートサイト」を参照下さい。(冒頭ボタンをクリック)このスキルチェックリストを見て気が付いた点を幾つか上げてみます。ビジネス力領域に、プロジェクトプロセスと活動マネジメントが含まれている点。これは以前筆者がこの欄で記述しましたが、データサイエンス活動は様々なデータを駆使した「実験や開発(R&D)」であるということです。従ってその活動のプロセス自体をきちんと管理できるようにする必要があるということです。放っておくと際限なしに費用も時間も掛かる領域であるということ。いう意味でこれが一番大切なスキルであるといえます。第2点として、DSやDEの専門的スキルが広い範囲(領域と深さ)に渡るため、当初の目的を定めた上で技術者育成を図る必要があるということです。目的に沿った領域に関係するスキルから段階的にスキル育成を始めること。このチェックリストでの説明にもありますが、全てを一律に修得を目指すのではなく、選択的な考え方が必要ということです。基本になる考え方は浅く広く持っていた方が視野の広がりを支える上で大切なことでしょう。この辺りのバランスが要求されます。第3として、データサイエンティストというのは属人的なものですが、データサイエンス活動はグループ活動であるという点。様々なスキルを備えた人達の能力を集めてビジネス成果に繋げるものだということです。従って、最近はDEスキルを強化した「データエンジニア」という言葉(役割)が出て来ていることに繋がっています。この3つのポイントを押えながら、自分の企業目標にあった技術者およびスキル育成の方向性を探るということが、今後必要とされるのではないでしょうか。前回は(顧客)マスタデータ管理の不十分さから生まれた現実の不具合発生の例について体験談を記述しました。今回は注目されているビットコインという取引状況データとマスタデータの位置付けについて、筆者が現時点理解している内容について少し触れたいと考えます。ビットコインにおけるトランザクションというのは、何らかの価値(数字)の移動表現管理と、ブロックチェーン技術を利用した価値移動の単一性保証を目指したアプリケーション分野であると、筆者は現在理解しています。そこでは「金貨」や「紙幣」のように匿名性の維持を特徴としている。「金貨」や「紙幣」の場合にはその価値管理の中には所有者と紐付く情報は存在せず、現時点で自分がその所有者だと宣言した人物(保有者)がその使用権限があるという形です。ビットコインでは暗号化技術を利用するために、所有者の暗号鍵と関連付けられるという特徴があると見えます。正確にいうと「所有者として宣言した者(公開鍵暗号ペアを取り扱うことができる者)」ということです。「取引所」というのは、その権利の代理者という位置付けです。両者の差異の第2の特徴として、ビットコインではそれまでに経てきた取引の塊をコイン価値そのものとして記載管理するが、「金貨」や「紙幣」はどういう経路で使われてきたかという記憶は関係付けられないという点があります。これは手に保持することができる現物であるという点から来ているといえるでしょう。その現物管理が銀行の口座に蓄えられた数値という形になった時点で先の「金貨」などの特性が失われていることが分かります(逆に特徴が付与されているという表現も可能)。従って現実のモノと結び付けられる「コイン」という概念よりは、「電子的に実現されたバリュー(EV)」という方が実態に近いでしょう。して電子的に生まれる価値(数値)であるからこそ、ネットワークを通じてすぐに国境を越えた価値の取引をすることがでるという仕組みです。先に記述したように、ビットコインでは現在の所有者(権利者)による暗号鍵を利用した承認手続きが必要であるということから、その暗号鍵の発行管理が必要であるということがいえます。この意味でビットコインを用いた取引には何らかの仕組みによる参加者の管理マスタが必要になるという流れでしょう。このマスタ管理がしっかりと行えるかどうかが、仕組みの信頼性への鍵ともなる訳です。この辺りの仕組みについては、まだ筆者には把握できていないため、今後のデータマネジメント領域に関連した話題として、今後の筆者自身への今年の課題に取上げておくことにしたいと考えています。因みにビットコインの話が、今年のJEMUGのデータモデリングコンテスト課題になっていますので、興味ある方は是非参加検討下さい。マスタデータ管理の不十分さから生まれる課題・・・体験談マスタデータをうまく管理してゆくことの重要性については、この欄でも何度か触れてきましたが、今回は筆者が最近体験した内容を元に例として記述しておきたいと思います。一般に提供されているシステムを利用した上での実体験のため、ここで敢えてサービス名称を伏せることはしません。当該関係企業の業務改善に役立てられることを期待します。交通ICカードの利用は今や当たり前のことになっています。このICカード利用を促す上で様々な顧客サービス機能(アプリケーション)が段階的に開発され、次々と機能を拡大するために新しいアプリが提供されているというのが実際の状況だと考えられます。筆者が問題を感じたのはモバイルSuicaを利用登録しての体験です。このモバイルSuica利用では企業により自動的に付与されたIDというものがあるようです。このIDは何らかのタイミングで電子メールにより利用者に連絡をしたもののようです。不覚にも筆者は、このID通知を認識していないという状況でした。Suicaを利用すると交通の利用履歴情報を参照できるようになるのと同時に、ポイントサービスが提供され、案外便利に利用できます。問題が起きたのは、このポイントサービスが新しい仕組み(システム)を導入するところでした。新サービスへの移行のために、この会社がこれまでに発行してきた何種類(恐らく5~6種類あると思われる)かのシステムへ登録することを要求してきた複数の利用者IDを一つに統合する試みをしたことから生まれた課題のように思われます。筆者もこの新しいサービスへの移行を試みたところ、これまで同社の他サービス群へ利用登録したIDを全て利用者が紐付け作業しないといけない仕組みになっていました。面倒だと感じながらこの操作を実施しようとしたのですが、そこで筆者はモバイルSuicaの利用IDを認識していないことに気付きこれを確認しようとしました。この会社が提供するWebサイトの案内に従い、筆者の利用するメールアドレスや電話番号、Suica番号など必要と記述されている情報を提示しました。ところがサービスセンターから返ってきた回答は、提示された内容だけでは当該IDを確認できないため、更に追加情報を提示して欲しいというもの。そこで更に要求された情報を提示したものの、返ってきたのはやはりIDを見つけられないという回答。一方で移行しようとしている新しいサービスシステムへの利用登録を試みると旧の利用IDを利用廃棄(退会手続き)しないとそれ以上は奨めないという始末。旧システムサービスと新サービス利用の間で、筆者の利用IDがデッドロック(板挟み)状態になり、その先に進めないという話になっている訳です。その解決策として期待した唯一の策である顧客サービスデスクへの問合せが役に立たない。進退窮まるというのはこういう状態を指すのでしょう(笑)。これは所謂顧客マスタ管理に属する問題だと筆者には思える。その解決策をサービス企業側が用意できていないと感じています。ちなみにWebページで解決策を探ろうとしてもありこちのページをグルグルとループしたように繰返し見せられるだけで、全く何の解決策提供になっていません(苦笑)。この事象について現時点解決策を見いだせていませんが、今後解決した際には、再びこの欄でお知らせしたいと考えています。【1月6日補足】3度のメールでの往復を繰り返して、やっとID名回答を確認することができましたが。筆者にとっても、この会社の問い合せ担当者にとっても不満が残る流れとなったように思われます。システムから返答されるエラーの意味が分かりにくい上に、複数のIDの連携処理を利用者に強要するようなオペレーションを平気で行う(筆者にはそう感じられた)会社では、顧客満足という言葉をどう捉えているのか聞いてみたいと正直思いました。この件はこれで終わります。