2021 年度成果報告書

戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）第２期／ビッグデータ・ＡＩを活用したサイバー空間基盤技術／分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査

2021 年 12 月

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構

委託先：PwC コンサルティング合同会社

1

目次
目次
1.研究開発の成果と達成状況
1.1 要約（１）和文要約（２）英文要約
1.2 本文
1.2.1. 本調査の概要
1.2.1.1. 本調査の背景/目的
1.2.1.2. 本調査におけるアプローチ
1.2.2. 調査結果サマリ
1.2.2.1. 調査方法
1.2.2.2. 調査観点
1.2.2.2.1 技術要素調査(一次調査)
1.2.2.2.2 事業形態調査(一次調査)
1.2.2.3. グローバルベンチマーク調査の全体像1.2.2.4. グローバルベンチマーク調査 (事前調査)
1.2.2.5. グローバルベンチマーク調査の全体像 (一次調査)
1.2.2.6. 一次調査対象の 51 団体の分類結果
1.2.2.7. グローバルベンチマーク調査の全体像 (深掘調査)
1.2.2.8. 深掘調査結果を踏まえた概念アーキテクチャ分類
1.2.3. 国際動向を踏まえた国内データ連携基盤の立ち位置
1.2.3.1. CADDE（仮称）の機能要素
1.2.3.2. 日本にとって参考となりうる事例の調査
1.2.3.3. 競合となりうる団体の検討
1.2.3.4. 深掘調査対象との連携課題
1.2.4. 本調査の総括・まとめ
別紙(別紙 1) 事前調査結果のロングリスト(別紙 2) 一次調査対象の 51 団体調査結果(別紙 3) 一次調査対象の 51 団体分類結果(別紙 4) CADDE（仮称）の国際比較結果(別紙 5) 各団体調査結果詳細
参考文献

2
3
3
3
5
7
7
7
9
11
11
12
12
18
21
21
22
28
30
36
37
37
40
44
45
47
49
49
52
56
58
63
113

2

1.研究開発の成果と達成状況
1.1 要約（１）和文要約
総合科学技術・イノベーション会議の SIP 第 2 期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」における「分野間データ連携基盤技術」では、分野を越えたデータ基盤連携の実現(DATA-EX) を掲げ、日本が海外各国の急速な整備対応に遅れをとることなく連携し、国際競争力を維持した安定かつ信頼性のある持続的な運営を目標としている。
上記目標の実現に向けて、海外データ連携基盤の取組について、事前調査、一次調査、深掘調
査の 3 段階の調査を実施した。
● 事前調査では、PwC がリストアップした海外データ連携基盤 120 団体に GAFAM やデータ連携基盤関連の各領域リーディングカンパニーを加えた、計 174 団体の簡易調査を実施した。
● 一次調査では、事前調査対象であった 174 団体の内、Data を提供する Provider を中心に
計 51 団体を一次調査対象として選定 し、アーキテクチャ (集中型、分散連邦型、ビジネスモ
デル(収益性)、政府の関与度、コア技術(認証・認可、ID など)の観点で、デスクトップ調査を実施した。
● 深掘調査では、一次調査の対象であった 51 団体の内、① メタデータ基盤、② GAFAM、③
インド/中国の観点で、計 10 団体を深掘対象として選定し、組織目的、技術要素、コンプライ
アンス、事業形態・政府関与度、連携条件の観点で、エキスパートインタビュー含め深掘調査を実施した。
上記 3 段階の調査の結果として、CADDE（仮称）の国際比較、日本にとっての参考事例、競合
可能性とその要素、日本との連携課題の 4 つを整理した。
● CADDE（仮称）の国際比較○ 海外団体が既にデータ取込～管理までの一連の機能をサービス提供できている一方で、CADDE（仮称）は既存のデータ連携基盤同士を連携する思想であり、現状ユー
ザ側で機能実装することを要求している。既に機能実装も完了している Data
Catalog や Privacy 関連の機能については海外団体と同水準と見受けられる。
● 日本にとっての参考事例○ プラットフォーム利用者拡大の為、データストレージとサードパーティサービスの導入を参考事例として調査した。
● 競合可能性○ GAIA-X/IDSA/HL7 FHIR は、グローバル範囲でサービス提供しており他団体との連携意思が強いため、優先的に協調していくべき対象といえる。
Google/Amazon/Microsoft は、CADDE（仮称）との重複部分が多く連携意思が薄い
ため、競合対象として注視していくべき対象といえる。ただし、技術的には、活用の可能性が存在するとみられる。
● 日本との連携課題
3

○ 制度面では、主に他団体より CADDE（仮称）のデータ提供者やデータ自体への追加審査が必要な課題があると分かった。技術面では、主にデータ・メタデータ基準や連携コネクタ整備が必要な課題があるとわかった。

4

（２）英文要約
As a background to this theme, Ver 1.0 of ”CADDE（tentative name）” was released in2020. CADDE（tentative name） is part of the “Technology for cross-sectional data
federation” among the “Big-Data and AI-Enabled Cyberspace Technologies”, which isone of the themes listed in the second term of Cross-ministerial Strategic Innovation
Promotion Program (SIP), which is part of the in the Council for Science, Technology
and Innovation.
From now on , while Ver 3.0 of CADDE（tentative name） is planned to be released in
2022, cross-sectional data federation is planned (DATA-EX), so as to achieve data
federation which keeps up with the rapid development of foreign data federation
services, and realize stable, trustworthy and sustainable operation, while maintaining
international competitivenessIn this project, to realize the above objectives, we conducted research on foreign data
federation services in the following three steps; preliminary research, primary research,and deep-dive of each services.
● The preliminary research○ we conducted a quick research on 174 organizations, which consists of 120
foreign data federation services (listed by PwC), along with leading
companies of data federation related fields (GAFAM etc.)● In the primary research, among the 174 organizations, 51 organizations, whichmainly consists of Data Providers, were selected. We conducted desktop research,
mainly based on the following viewpoints; architecture (centralized/ decentralized),business model, government involvement, core technology (certification/
identification, ID etc.).
● In the deep-dive, among the 51 organizations, 10 organizations were selected,
based on the following three criteria; A) “Meta” data federation service, B) GAFAM
services, C) India or China. We conducted a deeper research, including expert
interviews, based on the following viewpoints; organizational objectives, technicalcomponents, compliance, business form/ governmental involvement, requirements
for cooperation.
As a result of research, we summarized the following four points; international
comparison of CADDE（tentative name）, potential competitors and its elements,
challenges in cooperation with Japan, and case studies.
● International comparison of CADDE (tentative name)○ While foreign organizations already started providing services from data
ingestion ~ management, CADDE（tentative name） currently requires thefunctionalities to be implemented by each participant, because thearchitecture based on the connecting existent data providers. Data Catalog
and Privacy-related functionalities, which have been implemented, seem tohave features equivalent to foreign services.
● Reference cases for Japan○ In order to expand platform users, we conducted research on data storage
and the third party service introductions.
● Competitiveness○ GAIA-X/IDSA/HL7 FHIR are considered as potential partners, as they
provide services globally, and have strong intent on collaboration with5

external organizations. Google/Amazon/Microsoft are considered as potential
competitors to monitor, as they have multiple functional overlaps withCADDE（tentative name）, with low interest in collaboration. Still, in termsof technology, there seems to be a margin for cooperation.
● Issues of cooperation with Japan○ From institutional aspects, challenges mainly lie in CADDE（tentativename）’s additional examination on data providers/ data itself, rather thanchallenges in other organizations. From technical aspects, challenges lie
mainly in preparing standards on data / metadata, federation connectors.

6

1.2 本文
1.2.1. 本調査の概要
総合科学技術・イノベーション会議の SIP 第 2 期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」における「分野間データ連携基盤技術」に係る調査を実施。国内で分野を越えたデータ基盤
連携(DATA-EX) の実現に向け、海外のデータ連携基盤を調査した。調査は事前調査、一次調査、深掘調査の 3 段階実施し、海外団体との比較や連携可能性などを整理した。
1.2.1.1. 本調査の背景/目的
本調査は、総合科学技術・イノベーション会議における戦略的イノベーション創造プログラム (SIP)の第 2 期で選定された、12 課題中の「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」に関する研究開発テーマ「分野間データ連携基盤技術」に係る調査という位置づけとなる。

(図 1.) SIP 第 2 期における本テーマの位置づけ

7

本調査の目的12は、現時点での海外の分野間データ連携基盤動向を踏まえつつ、今後の海外との分野間データ連携を国内で実現するための方向性や進め方を取りまとめることである。

(図 2.) 本調査の背景・目的

1 NEDO「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術／分

野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査」 (2021 年) (https://www.nedo.go.jp/content/100931755.pdf)
2 内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）概要」 (2021 年)(https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/sipgaiyou.pdf)

8

1.2.1.2. 本調査におけるアプローチ
本テーマにて実現したい 7 つの目標をうけて、本調査における実施事項を整理した。

(図 3.) 本テーマにおける目標と本調査における実施事項

PwC における調査アプローチは次の通りである。
①174 の候補団体に対して一次調査/深堀調査による詳細把握②PwC グローバル知見を活用した海外成功事例調査③国際動向を踏まえた CADDE（仮称）の立ち位置の分析(図 4.) PwC における調査アプローチ

9参考として、調査タスクの各ステップにおけるタスクの詳細や、必要インプット情報、成果物/アウトプットを紹介する。
(表 1.) 各ステップの詳細 (ステップ 1)
タスク

タスク詳細

必要インプット情報

成果物/アウトプット

分野間データ連携 海外主要団体リストをベースに● PwC 保有のデータ連携に関わ 一次調査対象団体の海外主要団体リス Web・文献等のオープン情報も必 る海外主要団体リスト
トの精査
要に応じて追加しつつ、一次調査 ● Web・文献等の公開情報の対象となる団体を選定精査したリストをもと ● 一次調査対象団体における、組 ● PwC 保有のデータ連携に関わ 一次調査結果：各団体の組織としに主要団体につい織としての目的、主な実施者、
る海外主要団体リストての目的、主な実施者、取扱対象て一次調査
取扱対象データ開示ドキュメン ● Web・文献等の公開情報
データ開示ドキュメント、活動内
ト、活動内容、他機関との連携 ● PwC の海外におけるデータ関 容、他機関との連携状況等
状況等を調査連のアドバイザリー実績● 一次調査結果として取りまとめ ● 一次調査対象団体
主要団体の所属す ● 一次調査対象となった団体の所 ● PwC 保有のデータ連携に関わ 一次調査結果：団体が所属している国・地域、文化や属している国・地域において、る海外主要団体リスト
る国・地域における特筆すべき文
法制度、背景等の特筆すべき文化や法制度等の ● Web・文献等の公開情報化や法制度等の背景
特記事項整理背景があれば調査● 一次調査対象団体● 一次調査結果として取りまとめ(表 2.) 各ステップの詳細 (ステップ 2)
タスク

タスク詳細

必要インプット情報

成果物/アウトプット

一次調査結果から 一次調査対象団体について、デ ⚫
深掘すべき団体を ータ連携に関する具体的な取組
選定
内容、取扱データ種類、データ連携分野での影響力の大きさ、関連政策の重要性等から深掘団体を総合的に判断一次調査結果選定した団体あるい 深掘対象団体に対して PwC AI ⚫
は関連有識者への Lab アカデミア有識者や Global
ヒアリング調査
ネットワーク等のコネクションを活 ⚫
用し、一次調査にて整理した内容を詳細化するための有識者ヒアリ⚫
ングを実施

データ連携における有識者 有識者ヒアリング結果知見
PwC 保有の Global エキス
パートコンタクトリスト
深掘調査対象団体

当該団体とデータ連携するための条
件等の整理

有識者ヒアリング結果を踏まえ、 ⚫
深掘調査した団体やヒアリングから得られたその他団体含めデータ連携を実現するための方式、シス
テムや法的制約等の条件を整理

分野間データ連携 PwC のナレッジを活用して海外に関わる海外の成 での分野間データ連携に関わる
功事例（ユースケー プロジェクト事例や成功事例、ユス事例）調査ースケース事例を調査

深掘調査対象団体

有識者ヒアリング結果

深掘調査結果：有識者ヒアリング
結果をベースにデータ連携に関わる詳細取組内容、データ連携実現のための方式、システムや法的制約等の条件● PwC 保有のナレッジ(プロジェクト、成功実績等)● 深掘調査対象団体

深掘調査結果：海外でのプロジェ
クト事例、成功事例、ユースケー
ス事例

10

(表 3.) 各ステップの詳細 (ステップ 3)
タスク

タスク詳細

必要インプット情報

海外データ基盤 51 データ関連団体（51 団体）を、サ 一次調査結果
団体の特徴整理ービスモデル、アーキテクチャ、連
携対象・データ種別、使用しているテクノロジーの分類軸に沿って分類
国際動向を踏まえた国内データ連携
基盤の立ち位置を分析

成果物/アウトプット
海外データ基盤 51 団体の分類
結果

CADDE（仮称）の国際比較：中 ●央が仕様や機能を提供する・しないの観点で CADDE（仮称）と他団体を比較することで、CADDE（仮称）が現在開発中の機能状況を把握

深掘調査結果CADDE（仮称）と深掘調査団体の機能比較

日本にとっての参考事例：深掘調●
査団体の取組から CADDE（仮称）の参考となりそうな事例を紹介

深掘調査対象団体

日本にとっての参考事例 分析結果

競合可能性とその要素：サービス●
提供内容や提供地域、連携意思から深掘調査団体の CADDE（仮称）との競合可能性を分析

深掘調査対象団体

深掘調査団体の競合可能性 分
析結果

日本との連携課題：CADDE（仮●称）が深掘調査団体と連携する際の課題を制度面と技術面から分析

深掘調査対象団体

日本との連携課題 分析結果

1.2.2. 調査結果サマリ
事前調査、一次調査、深掘調査の 3 段階の調査では調査団体を 174 団体→51 団体→10 団体と絞り込んでいった。アーキテクチャや機能要素、政府の関与度、ビジネスモデルを各団体に対し公開
情報を基に調査した。そのうえで、深堀調査団体に対しては有識者へのインタビュー等を通じて詳細情報を確認し、CADDE(仮称)が国際競争力を持った基盤となるために参考となる示唆を抽出した。
また、51 団体についてはアーキテクチャや採用技術等から任意の分類ができるように整理した。
1.2.2.1. 調査方法
デスクトップ調査とエキスパートインタビューを通じて、調査対象となる活動団体の設立目的などに対して調査を実施した。

11

(図 5.) 本調査における調査方法
1.2.2.2. 調査観点
一次調査では技術要素と、事業形態の 2 つの観点より調査を実施した。
1.2.2.2.1 技術要素調査(一次調査)
技術要素においては、データ連携基盤に必要な機能要素をベースに、本テーマを担当するサブプロ
グラムディレクター（PD）である東京大学の越塚教授等との打合せを踏まえ、データ連携基盤の技術要素を精査した。
● 機能要素においては、調査対象となる各団体に対して、データ収集⇒データ蓄積・加工⇒データ活用・サービス提供⇒データ管理の一連の流れに必要な機能要素を洗い出し、各調査対象の対応状況を整理した。

(図 6.) 本調査における対象となる機能要素

12

● 上記機能要素を調査する観点としては、下記 3 つの観点に沿って調査を実施した。

(図 7.) 機能要素における調査観点
なお、データ連携基盤においては、基盤そのもの以外にも、統制や運営・業務観点も考慮する必要があるが、本調査では、機能面にフォーカスしている。

(図 8.) データ基盤におけるレイヤと本調査における対象範囲

13

本調査では、Data Ingestion/ Data Processing/ Data Storage/ Data Analytics/ Data
Exchange & Marketplace/ Data Catalog/ Privacy and Information Security の 7 機能要素ごとに、対象となるデータ連携基盤の技術要素を定義した。

(図 9.) データ連携基盤の技術要素

14図 9.の技術要素の前提となる、各機能要素の定義は以下の通り。
(表 4.) データ基盤の機能ごとの機能要素と定義
#

機能要素

1

Data
Ingestion

機能名

定義・概要

データ連携方法 データソースとの連携方法、特に連携の際に使用するコネクタ (API) やプロトコルな(コネクタ/プロトコル含 どをさす。文書データや IoT データ等、取得するデータにより異なる想定。自動取得
む)が不要な場合は手動での取得なども対象

取り込み時
データ取込時に実施する、ファイル名やスキーマ(csv ファイルなど)等のエラーチェッ
エラーチェック ク

2

Data
Processing

データ
キャッシュ

一時的に分析に使用する等のデータがアップロードされる場合の処理 (格納先や保存期間、削除方法など)

データ統合

多様なデータソースから、一元的にデータベースに格納するための統合処理

データ標準化

データの標準化や構造化など、データを連携基盤に格納するための変換(規定のスキーマに合わせてデータ変換、文字コード変換、データ数に合わせてデータ内 0 埋
め、日付フォーマット統一など)

名寄せ処理

同一の名称等、同一とみられるデータを同一 ID と紐づけする処理をさす。
運用の一環として、自動化や、ルール変更に対応していることが望ましい

仮名化・匿名化 必要に応じた仮名化・匿名加工化などの個人情報の加工

3

Data
Storage

データ
パイプライン

データ加工プロセスや、(分析データマート等への)データ出力等、他の機能との連携を行う際の実現方法、特に、連携の際に使用するコネクタ (API) やプロトコルなど

データ保管

文書やメディア情報などを構成するビット・バイト情報を保存する機能

バックアップ

蓄積期間を超えるデータの保管方針やデータベースのバックアップ方針の定義

データ蓄積期間 データベース上にデータを保持する期間の定義
4

Data
Analytics

アーカイブ

蓄積期間を超えるデータの保管方針やデータベースのアーカイブ方針の定義

データ分析

分析基盤上で分析を実施する場合の分析環境など(機能学習など)

データ可視化(BI など)5

分析基盤上で BI によるデータの可視化を実施する場合のツールや保存期間・対象
データソースなど

Data
データ提供
データを外部に提供する際の提供方法や、提供する際のフォーマット、実現するため
Exchange / (API・フォーマット管 のコネクタ、通信プロトコルなど
理等)
Data
Marketplace
請求管理
データ活用の目的でデータを抽出するユーザに対して、自動的に請求先・請求額を(マネタイズを行う場 管理する機能
合)

契約支援

契約する為のコミュニケーション機能、契約内容を管理する機能

15

(表 5.) データ基盤の機能ごとの機能要素と定義 (続き)
#

機能要素

6

Data
Catalog

機能名

定義・概要

データカタログ データに関する情報の定義 (論理的/物理的なテーブル構成、データソース、定義、(論理系/物理系) 算出方法等)※ メタデータ管理も本項目に含まれる想定
ID 管理

データセットの ID 管理

語彙管理

特に各業界に固有の語彙の管理方法(データカタログのルール定義)

データカタログ検 特定の条件に基づいたデータの検索を行う機能
索
レイティング
7 Privacy andInformation
Security

データごとのレイティングを行う機能

トラスト

データの存在証明 (原本性保証含む) や、タイムスタンプ付与により、データの信頼
性を担保

品質管理

定期的なデータの重複性チェックや、エラーチェックを通した、データ品質の担保を行う機能(過去データにも適用されるルール変更があった場合に、そのルールが正しく反映されているかのチェック等)(メンテナンス)

アカウント/権限 業務役割に応じたアカウント/権限の管理、ユーザ認証方法など
管理
データ権限管理 データごとにアクセス可能な権限の設定 (競合である等の理由でデータへのアクセスを制限する場合など)
ログ管理

ユーザへのデータ提供記録を含む、ログの保管対象・管理方法など

認証・認可

特定業界のデータを取り扱う際に認証・認可が必要な場合等に考慮が必要

システム監視ジョブやインスタンス等の死活監視およびパフォーマンス監視および可視化

コスト管理

データ連携基盤クラウドを利用する場合の運用コストの管理および可視化

なお、実際はこれらの内容に加え、一般的なシステム同様、ジョブ管理 (各データを効率よく、かつ確実に連携するための管理) の検討も必要となることに留意が必要である。

16

図 7 の調査観点にある、①団体の提供する商品の種別(ソフトウェア/SaaS/Data)、②団体のアーキテクチャ (集中型、分散型)、③データの来歴基盤などのコア技術を踏まえ、一次調査を実施した。
加えて、データ連携基盤同士を連携するメタ基盤において、利用されている認証技術要素・方法を調査した。

(図 10.) メタ基盤における認証技術の考え方

なお上記②については、データ連携基盤におけるアーキテクチャとして、分散型（非連携）、分散連
邦型、集中型データ連携基盤の 3 種を定義し、この 3 種類による分類を実施した3。

(図 11.) データ連携基盤におけるアーキテクチャの分類

3DATA-EX「データ基盤システム DATA-EX と海外の取組」 (2021 年)(https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/dgov/data_strategy_tf/dai6/siryou4.pdf)

17

1.2.2.2.2 事業形態調査(一次調査)
事業形態の調査は、ビジネスモデル、政府の関与度合いの 2 つの観点から実施した。
● ビジネスモデル: 該当団体のデータ連携基盤の構築目的の調査
例：データ販売 /公的支援/産業界支援/他のビジネスとの垂直統合など● 政府の関与度合い: 該当データ連携基盤にとって政府の役割などの調査
ビジネスモデルの対応事例として、データ取引市場、PDS&情報銀行、データ担保融資、データ証
券化、データ信託の 5 つを想定した。特に、調査着手時点で情報の少なかったデータ担保融資とデータ証券化について追加調査を実施した。
(表 6.) データ基盤のビジネスモデル
ビジネス
モデル

説明

データ
データ保有者と当該データの活用を希望する者を仲介し、取引市場 売買等による取引を可能とするプラットフォーム

主なプレイヤー

調査優先度

Snowflake,
Dawex

低(既に多く対応されていて、または日本国内での検討が多い)

PDS &● PDS（Personal Data Store）は、他者保有データの集約 Datos,
情報銀行 を含め、個人が自らの意思で自らのデータを蓄積・管理す Facebook
るための仕組み● 情報銀行（情報利用信用銀行）とは、個人とのデータ活用に関する契約等に基づき、PDS 等のシステムを活用してデータを第三者に提供する事業
データ
データの所有権を抵当に入れて、銀行やほかの金融機関か 中国中関村デー 高
担保融資 ら融資を取得
タアセットイニシ (データ提供者自社で所有権をアチブプラットフ 持つデータを対象として対応する為、データの活用にあたりリス
ォーム
データ
証券化

● データを資産として適正評価
デロイト● データを証券化商品として、特別目的事業体を通じて投資
家へ売却

データ
信託

● データの所有権を外部企業に委託することで、キャッシュと 現状特になし
交換● データのマネタイゼーションは外部企業による推進クが低い、かつ海外事例が多い)

低(法規整備が十分でなく現状の進出企業も少ない)18

ビジネスモデルについて補足する。データ取引市場のビジネスモデルでは、データの提供者/利用者に加え、取引市場の所有者や、サードパーティーのサービスプロバイダがプレイヤーとして存在し、
下図のような関係となる4。

(図 12.) データ取引市場のビジネスモデル

データ取引市場の調査においては、バリュープロポジション (Value proposition)、付加価値(Value added)、アーキテクチャ (Architecture)、ビジネスモデル (Business Model) の 4 つの観点を盛り込んで調査した。

(図 13.) データ取引市場において考慮すべき観点

4Markus Spiekermann「Data Marketplaces: Trends and Monetisation of Data Goods」 (2019 年)(https://www.intereconomics.eu/contents/year/2019/number/4/article/data-marketplaces-trends-andmonetisation-of-data-goods.html)

19

追加調査したデータ証券化とは、知的財産権を証券商品として資金調達を行う比較的新しいビジネスモデルである。知的財産権の証券化が 1997 年に米国で初めて行われた事例が確認されている。

(図 14.) 知的財産権の証券化プロセス5

データ担保融資 & データ証券化のビジネスモデルの事例として、中国において、中小企業の融資問題を解決する為に、中国中関村データアセットイニシアチブプラットフォームがデータアセットの価値評価モデルを 2016 年に公開した。本モデルを活用して、貴州東方世紀（中小企業）は貴陽銀行からの融資を取得している。

(図 15.) データ担保融資&データ証券化の概念図

5流通流動化検討委員会「資金調達手法～証券化を中心に」 (2007 年)(https://system.jpaa.or.jp/patents_files_old/200704/jpaapatent200704_083-089.pdf)

20

1.2.2.3. グローバルベンチマーク調査の全体像
グローバルベンチマーク調査は事前調査、一次調査、深掘調査の 3 ステップで実施した。

(図 16.) グローバルベンチマーク調査の全体像1.2.2.4. グローバルベンチマーク調査 (事前調査)
事前調査の対象となる活動団体の分類方法を説明する。
①データ管理・連携基盤の構成要素に基づき団体をリストアップ②リストアップした団体について、Data Exchange＆Marketplace、Data Catalog の機能を中心に調査。

(図 17.) 活動団体分類の考え方6

各団体におけるデータ連携基盤に関わる情報は、リスト化して整理した。詳細は、別紙 1 を参照されたい。
6 NEDO「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」(2021 年) (https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100158.html)

21

(図 18.) 事前調査における各団体の整理方法

なお、事前にリスト作成した 120 団体に加えて、GAFAM 等の必須の調査団体と、本調査に関わる
各種政府公開資料に掲載されている団体、データ連携基盤のコア機能として指定した Data
Exchange & Marketplace, Data Catalog 以外の領域におけるリード団体などの合計 54 団体を加えた計 174 団体を調査候補の対象に追加している。

(図 19.) 調査対象団体の整理

1.2.2.5. グローバルベンチマーク調査の全体像 (一次調査)
前節まで整理していたロングリストを基に、Data をサービスとして提供する Data Provider に該当する団体を中心に一次調査団体を選定した。

22

(図 20.) 一次調査の選定ロジック

上記ロジックに基づき、一次団体の対象として 51 団体（追加調査の FHIR 含む）を選定し、デスクトップベースの調査を実施した。

(図 21.) 一次調査対象団体

技術面での調査結果を述べる。海外データ連携基盤団体の 7 割以上の企業が、7 つの主要技術
すべてに対応している。一方、Data Processing、Data Storage、Data Analytics については対応がまばらな状態である。

23

(図 22.) 海外データ連携基盤の機能要素ごとの対応状況

詳細な機能要素でみると、全体で 30 機能が存在する中で、21 個の機能が多くの団体で網羅されており、9 個については対応がまばらな状況である。

(図 23.) 海外データ連携基盤の詳細な機能要素ごとの対応状況

24

調査観点ごとの調査結果を述べる。調査観点 1 (団体分類) については、Data Provider となる団
体は、Data 以外にも関連の Service または Software も追加で提供するものが多くみられる。特に民間団体においては、すべての団体がこのパターンに該当した。
(表 7.) 一次調査の対象団体の分類結果
団体分類

公共団体

民間団体

Data
Data
Providers Providers
のみ

6 団体

該当なし

Data
Providers
以外の
機能も提供

11 団体

(Service/
Software も提供)標準策定団体

データ共有の為のプラットフォームで、データ連携関連の機能を用いて、データ提供者から収集されたローデータをそのままデータ利用者に提供するケースが多い

33 団体

公共団体にも一部分析・データ表現サービス ●を提供する団体が存在するが、分析ツールは民間より初歩的な技術を使う傾向(簡単な集計 ●または可視化のみを対応)

該当なし

Google, Amazon, Facebook などを含
み、民間団体は全て本枠に該当
データ連携基盤関連のサービス(データ
マネジメント)から、データ連携基盤を活用してデータの価値を引き出す為の分
析サービスなどを合わせて提供

1 団体

調査観点 2 (アーキテクチャ) については、分散連邦型と集中型が主流であった。また、あらゆるケースに対応する為に、分散連邦型と集中型の混合形態で構築するケースが多く存在した。

(図 24.) 一次調査の対象団体のアーキテクチャによる分類結果

25

調査観点 3 (コア技術) については、来歴基盤・データ認証・ユーザ認証の 3 つの観点から整理した。
● 来歴基盤○ データ来歴は基本的に登録必須となっている一方で、データ加工来歴はデータのク
エリ履歴、更新タイムスタンプ情報のみの管理が主流となっていた● データ認証○ データ ID やデータ提供者の認証は各団体独自での管理、ID 認証はアカウントまたは API による認証、契約データ形式は CSV 等データファイル、API 両方に対応しているパターンが多く見られた● ユーザ認証○ 利用者認証はアカウント管理の団体が主流であった一方、DID 等の先端技術は、一部の団体での検討にとどまるなど少数であった(図 25.) コア技術の整理結果

事業形態の調査結果を述べる。ビジネスモデルについては、民間団体はデータ収益化、またはデータの資産化を実現する為に、多くがデータ取引市場に該当した。
PDS & 情報銀行に該当する団体も一部存在したが、更なる収益化に向けては、前述のとおり、これらに加えてデータ担保融資、データ証券化、データ信託といった 3 つのビジネス形態も存在している。

26

(図 26.) ビジネスモデルの整理結果

27

政府関与度については、公開情報からは関与が確認できなかった民間団体、官民連合型で政府から資金を受け取っている団体、公共団体が主体で開発している団体、といった 3 つのパターンが存在している。

(図 27.) 政府関与度の整理結果
個別の一次調査結果については、別紙 2 を参照されたい。

1.2.2.6. 一次調査対象の 51 団体の分類結果
一次調査の対象となった 51 団体について、似たような団体を類型化し比較・参照しやすくするために分類を行った。
サービスのモデル、アーキテクチャ、連携対象・データ種別、使っているテクノロジーの 4 種類の分類軸に沿って分類した。それぞれ軸ごとに任意の分類が可能であるが、本節では認証・認可、公共団体の語彙標準への準拠状況および民間団体のサービスモデルによる分類結果を説明する。(詳細な結果は別紙 3 を参照)

(図 28.) データ関連団体分類の考え方
28

なお、4-2. 認証・認可については、Isolated, Centralized, Federated, Decentralized の 4 つのレベルに分類可能7である。なお SSO や AD は Centralized、一般的な OAuth 等の認証はFederated、となる。

(図 29.) 認証・認可の分類の考え方

図 28 で整理した観点に基づき、公共団体の語彙標準への準拠の傾向を加味し、分類を実施した。民間団体については、標準への準拠が見られないため、各団体の方針に応じた分類を実施し
た。
公共団体

民間団体

(半官・半民の団体を含む)

17 団体

34 団体

(Data.gov, data.gov.uk., EU Data Portal, GAIA-X, IDSA,
Dataportal.asia, data.gov.sg, Luxembourgish data
platform, NDAP, ODX, HDX, FHIR, India Stack, FaST,Blue Button, CNGBdb, Shanghai Data Exchange Corp.)(Microsoft (Azure Open Datasets, AIDC Data Cloud,Azure Open Data), SAP SE, IBM Corporation,
Data.world, AWS (AWS Data Exchange), Alibaba, Google(GCP, Google Dataset Search), Snowflake, Dawex, data
intelligence hub, Salesforce, Adobe, Data Republic,
Databroker DAO, Streamr, Acxiom, Precisely, owner IQ,
Harbr, Openprise Data Marketplace, Crux Informatics,
Narrative.io, digi.me w/ Australia Gov., Facebook,
DATOS, Esri, Caruso, Here, Wejo, Otonomo, Quandl)

語彙標準への準拠状況による分類を実施し、SIP/ CADDE（仮称）として従うべき方向性があるかを調査

語彙標準への準拠が見られないため、団体意図による分類を実施

上記の通り、語彙標準への準拠状況を見ると、公共団体の対象 17 団体のうち、複数セクター対応の団体は、既存の標準に基づいて語彙を定義する場合が多いことが確認された。

7 ミュンヘン連邦軍大学 サイバー防御研究機関 (CODE)「IMC: A Classification of Identity Management

Approaches」 (2020 年) (https://detips2020.github.io/PreProceedings/DETIPS2020-paper-01.pdf) をもとに
PwC が作図29

(図 30.) 公共団体の分類結果

また 34 団体が対象となった民間団体においては、基本的にはデータの囲い込みや自社他サービスへの誘導を意図した団体が多いことが分かる。特定セクター向けの団体では、この傾向がより顕著になる。

(図 31.) 民間団体の分類結果

1.2.2.7. グローバルベンチマーク調査の全体像 (深掘調査)
深掘調査団体の選定の考え方を最初に述べる。① データ基盤を連携している団体 (「メタ基盤」に該当するか)、② GAFAM のように自社でプラットフォームを持っている団体、③ インド/中国の団体8という 3 つの観点から整理を行った。

8 SIP の研究実施者は欧米の調査は行っていたが、インド/中国の調査は不十分であった。

30

(図 32.) 深掘対象団体の整理の考え方

上記①～③の観点に基づき、GAIA-X, IDSA, Data.gov, Data.world, Google, Microsoft,
Amazon, India Stack, Shanghai Data Exchange, さらに追加調査として FHIR の合計 10 団体
を深掘対象とした。
有識者へのインタビューや追加のデスクトップ調査を実施した。

(図 33.) 深掘団体の調査方法

31

各団体の調査結果について、以下に要約する。各団体の詳細な調査結果については別紙を参照
されたい。なお深堀対象 10 団体のうち、Data.gov と Data.world は示唆を得られる内容が無かったため、要約はなく調査結果の別紙のみで取りまとめを行っている。
● GAIA-X
EU や世界各国の事業者、政府、および研究機関と連携して、安全かつデータ主権を担保可能なデータスペース・インフラの構築を目標とした団体である。

(図 34.) GAIA-X の概要● IDSAIDS プロジェクトで開発したデータ主権を担保するデータ連携の取組 (RAM、スタンダード)の管理、運営、プロモーションを行う団体である。

(図 35.) IDSA の概要

32

● Google Cloud Platform
GCP クラウドサービスを通じて、ビルド済みのデータソリューションやデータセットをユーザに提供(Marketplace でデータを検索；BigQuery でデータを抽出・利用など）している。

(図 36.) Google Cloud Platform の概要● AWS Data Exchange
クラウドプロダクトの共有プラットフォームである AWS Marketplace に追加する形でデータセット提供用のプラットフォーム AWS Data Exchange を公開している。

(図 37.) AWS Data Exchange の概要

33

● Microsoft Research Open Data
Microsoft のオープンデータ共有環境構築の推進する為の一環として、科学研究に必要なデータを無料提供しつつ、オープンデータの共有に必要な利用規約を策定する為の模索をしている。

(図 38.) Microsoft Research Open Data の概要● India Stack
国内の DX 化を目指しており、政府主導でレイヤという機能単位でデータ連携基盤を構築
し、DX を推進している。

(図 39.) India Stack の概要

34

● 上海データエクスチェンジ
上海データエクスチェンジは中国国内だけではなく、グローバルとのデータ取引の実現を目指しており、ローデータから加工したデータを利用者へ提供している。

(図 40.) 上海データエクスチェンジの概要● FHIR
HL7 が公開している最新の医療データ交換のための標準規格であり、医療プロセス全般で使用される一連の機能が実装されたプラットフォームを提供している。

(図 41.) FHIR の概要

35

1.2.2.8. 深掘調査結果を踏まえた概念アーキテクチャ分類
データ連携の代表的な取組の種類として、GAIA-X に代表される連邦型、GAFAM に代表される
中央集権型が見受けられた。連邦型では、既存のデータ基盤同士をつなげて幅広くデータ連携基
盤を繋げていく。一方、中央集権型ではデータを集約して、自社のサービスの活用促進を目指していると想定される。

(図 42.) 代表的な取組の概念図

なお、India Stack については、アーキテクチャ構造としては各サービスレイヤの中央集権型をとる。しかし、レイヤとして定義される個別機能は各データ提供者や関連省庁により個別に基準が定義されているなど自律しており、中央集権と連邦のハイブリットとなる。

(図 43.) India Stack の概念図

36

1.2.3. 国際動向を踏まえた国内データ連携基盤の立ち位置
これまでの調査結果をもとに、海外団体と CADDE（仮称）の要素技術を比較した。国際競争力を持ちつつ海外団体との連携を実現するために、海外団体の参考事例や競合可能性、連携に向けて解決すべき課題・法規制を整理した。

1.2.3.1. CADDE（仮称）の機能要素
海外団体との対応状況比較を述べる。ただし、海外の諸団体は分野ごとのデータ連携基盤を意識せずに構築された一方で、CADDE（仮称）は既存の分野内データ連携基盤を連携する為に立ち上げたデータ連携基盤であるといった設立背景の違いがある。そのため、CADDE（仮称）は既存インフラである分野ごとの団体と共存しながら連携を進めていかなければならないことに留意が必要である。

(図 44.) 各国におけるデータ連携基盤の設立背景

機能比較の観点として、・プラットフォームが機能提供するのか・利用者が機能を用意する必要があるのかという観点で CADDE（仮称）と他団体を比較することで、CADDE（仮称）が現在開発中の機能状
況を把握することが可能となる。

37

(図 45.) 機能比較の分類基準

分類結果を述べる。現時点での CADDE（仮称）は、主に Data Storage と Data Analytics 関連の機能には利用者側が対応している。

(図 46.) 機能比較の分類結果

その他の団体側で機能実装している箇所を詳細に比較した結果、CADDE（仮称）で対応済の重要機能はグローバルの取組と比較して大きく劣後していない。また、メタデータ管理に AI を活用する等、先進的な取組も開発中である。

38

(図 47.) 詳細機能の比較結果
機能比較の詳細については、別紙 4 を参照されたい。
また、参考として、データ連携における代表的な技術構成要素を整理している。

(図 48.) データ連携における代表的な技術構成要素

これまで整理した機能要素に基づき、CADDE（仮称）のデータ連携基盤が対応する技術的観点を
図 32 のようにマッピングした。なお Data Storage, Data Analytics については団体として実装を行っていない（利用者側で実装している）ことを示している。

39

(図 49.) CADDE（仮称）の機能要素ごとの対応状況

1.2.3.2. 日本にとって参考となりうる事例の調査
これまでの調査結果に基づき、CADDE（仮称）の普及を加速する方針を提案する。なお、検討にあたり、CADDE（仮称）が実装していない Data Analytics と Data Storage 機能に注目し、海外団体の取組を分析した。

(図 50.) 参考事例の考え方(1) データストレージ機能の提供
CADDE（仮称）においてデータストレージ機能は現時点では未実装である。しかし、データ連携基盤が保有するデータストレージ機能を、未だデータ連携のインフラが整備されていない分野へ提供することが参入障壁を下げ、結果として分野間連携の早期拡大につながることが期待される。

40

(図 51.) データストレージの提供事例

41

特に GAIA-X によるデータストレージ機能提供事例として、データストレージが整備されていない団体（機能を保持していない、セキュリティ要件を満たさない等）へ、データストレージ機能を提供する
ことにより、分散型のデータ連携を拡大した事例を紹介する。
① Data Interoperability and Data Sovereignty for Food Production9（食品加工分野）
食品の原材料から標準化された製品へ加工し、品質管理するためには大量のデータの収集・活用が必要である。しかし、場所やメーカーを跨いだデータ活用は一部に留まっており、継続的なデータ
収集と分析は行えていない状況であった。
そこで GAIA-X は、現場が保持していない安全なストレージと様々なソースのデータと連携機能を提供する。そのうえで、コンピューティングパワーを提供することで食品業界のデータエコシステムを実現し、分野外と連携するためルールと基準を設定した。

(図 52.) 食品分野におけるデータストレージ提供のイメージ

9GAIA-X「Data Interoperability and Data Sovereignty for Food Production」 (2021 年)(https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Artikel/Digital-World/GAIA-X-Use-Cases/fast.html)

42

② AIQNET – Medical Data Ecosystem10（医療分野）背景として、医療製品の性能・安全性データの継続的なデータ収集と共有は、ヘルスケア分野の病院、産業、患者、研究機関など様々なステークホルダーへ利益をもたらす。しかし、機微情報となる医療分野のデータは、商用クラウドへのデータ提供に抵抗があり連携が進んでいない状況となっていた。
そこで GAIA-X は、国際的な法規制、サイバーセキュリティなどの要件を備えた安全なストレージとコンピューティング機能を提供した。これにより、機密性の高い分野で活動する病院や企業がデー
タ連携・活用する恩恵を得られるようにした。

(図 53.) 医療分野におけるデータストレージ提供のイメージ

10GAIA-X「AIQNET – Medical Data Ecosystem (previously KIKS)」 (2021 年)(https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Artikel/Digital-World/GAIA-X-Use-Cases/aiqnet.html)

43

(2) サードパーティサービス提供機能
CADDE（仮称）においてデータアナリティクス領域は現時点では未実装である。サードパーティサービスを導入することにより、未対応機能の補完によるエコシステム構築と、機能利用を契機とした利用者・連携分野増加が期待される。

(図 54.) サードパーティサービスの提供事例

1.2.3.3. 競合となりうる団体の検討
CADDE（仮称）の普及にあたり競合となりうる団体の検討結果を報告する。提供データの分野ならびにデータの収集・提供地域、連携意思から、深掘団体と CADDE（仮称）の競合可能性を分類し、協調/独立共存/競合の 3 段階で整理を行った。GAIA-X/IDSA/HL7 FHIR は、グローバル範囲でサービス提供しており他団体との連携意思が強いため、優先的に協調していくべき対象といえる。
Google/Amazon/Microsoft/Data.world は、CADDE（仮称）との重複部分が多く連携意思が薄いため、競合対象として注視していくべき対象といえる。ただし、技術的には、活用の可能性が存在するとみられる。

1) 立ち上げ期の為、中国国内のデータを中心に提供
2) 競合団体の中でも、data.world Community と Microsoft Azure Open Datasets は、主にオープンデータのみ収集・提供するため競合の程度はGoogle、Amazon よりも低い(図 55.) 競合になりうる団体の分類結果

441.2.3.4. 深掘調査対象との連携課題
深掘調査対象と連携する際の課題・懸念事項を報告する。
● 制度面での連携課題○ 他団体より CADDE（仮称）のデータ提供者・一つ一つのデータへの追加審査が必要となる。
● 技術面での連携課題○ 主にデータ・メタデータ基準の標準規格への変換対応（深掘団体は CADDE（仮称）と異なる基準を準拠している）、または連携コネクタの整備が必要となる。

(図 56.) 深掘調査対象と連携する際の課題・懸念事項

45

参考として、団体ごとに制度面・技術面での連携要件を整理すると、下図のとおりであった。

(図 57.) 深掘対象の各団体の連携要件

46また、参考として、データ連携にあたり対応が懸念される法規則を整理した。

(図 58.) データ連携にあたり対応が懸念される法規則の一覧

1.2.4. 本調査の総括・まとめ「分野間データ連携基盤技術」領域において、日本が海外各国の急速な整備対応に遅れをとることなく連携し、国際競争力を維持した安定かつ信頼性のある持続的な運営を目標とし、本国際動向調査を実施した。
＜CADDE（仮称）との国際比較＞
CADDE（仮称）は既存の分野内データ連携基盤を連携することを目的としている。そのため、海外団体が既にデータ取込～管理までの一連の機能をサービス提供しているが、CADDE（仮称）は現
時点ではユーザ側で機能実装することを要求している。既に CADDE（仮称）で機能実装も完了している Data Catalog や Privacy 関連の機能については海外団体と同水準の機能を提供している。
＜日本にとっての参考事例＞
CADDE（仮称）が実装していない Data Storage/Data Analytics 機能について、他海外団体
は実装しており、団体の参入障壁を下げ、サービス利用を契機としたプラットフォーム利用者拡大に繋げている。
＜競合可能性＞
GAIA-X/IDSA/HL7 FHIR は、グローバル範囲でサービス提供しており他団体との連携意思が強いため、優先的に協調していくべき対象といえる。
Google/Amazon/Microsoft/Data.world は、CADDE（仮称）との重複部分が多く連携意思が薄いため、競合対象として注視していくべき対象といえる。ただし技術的には、活用の可能性が存在するとみられる。
47

＜日本との連携課題＞
海外団体との連携において、制度面では主に他団体より CADDE（仮称）のデータ提供者やデー
タ自体への追加審査、技術面では主にデータ・メタデータ基準や連携コネクタ整備に課題感が存在
する。

48

別紙
(別紙 1) 事前調査結果のロングリスト

49

50

51

(別紙 2) 一次調査対象の 51 団体調査結果
深堀調査
会社・組織名対象#

サービス・事業名SoftwareProvider

調査観点1

調査観点2

Service
Provider

DataProvid アーキテク
ビジネスモデル
er
チャー
集中型と分
✓
散連邦型の
Free
混合形態

1

HDX

-

2

digi.mew/Australia Gov

-

✓

3

FaST

FaST
Platform✓

4

Blue Button

Blue Button
Platform

5

CNGBdb-Data.gov-

7

data.gov.uk.

-

✓

✓

8

EU Data Portal

-

✓

✓

✓

✓

6

✓

9

✓

GAIA-X

-

10

✓

IDSA

-

11

✓

India Stack

Cashless/Pa
perless
Layer

Luxembourgish
data platform

-

12

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

調査観点3 ※事業別に対応が異なる場合があります。

政府関与状 データ来 データ加工履 data ID指定 データ提供者
メタデータの形 契約データ形
DIDなど技術の対ID認証基盤
利用者ID
況
歴
歴
指定方法
式
式
方法
応
メタ
ユーザアカ
データファ ユーザアカウ
API key/Auth
政府主導 データ
ウント/IPア
CKAN
イル/APIな ント/IPアドレ
認証あり
で管理
ドレス
ど
ス
ユーザごと ユーザデバ
Australia政個人データにアに連携する イスごとのデータ連携先府主導のPDS (分散連 クセスする企業
データと、 鍵認証、非(Facebook,
プロジェ
邦型)
からアクセス
第3者への 対称暗号
Fitbitなど) のクト参画
フィーを徴収提供可否を 化・対称暗
ID
あり
設定
号化など
PostgreS
PostgreSQL PostgreSQL
PostgreSQL 12
国ごとに指定QL 12のユーザアカ API key/Auth
分散連邦型
Free
EU主導
12の機能に 12の機能に
の機能に準
API
されているIdP
不明
機能に
ウント
認証あり
準拠
準拠
拠
で認証を取得準拠
API提供のみ FHIRに準拠
各種データ提でID付与は した健康
FHIR準拠健
分散連邦型
Free
政府主導
供者のもとで各種サービ データ提供
康データ
付与
スに一任
者
メタ
FTPで接続ユーザアカ
データファ ユーザアカウ
集中型Free
政府主導 データ
の為、関連
ウント
イル
ント
で管理
の認証あり
メタ
Metadata
データファ
集中型/分散API key/AuthFree
政府主導 データ
Catalog ID付
DCAT
イル/APIな
2FA活用
連邦型
認証あり
で管理
与
ど
User
メタ
ISO
データファ
集中型/分散API key/Auth
Identification
Free
政府主導 データ
19139/GEMIN イル/APIな
連邦型
認証あり
Documents
で管理
I 2.3
ど
database
データ
Licensing
API key/Auth
Blockchain活用
分散連邦型
Free
政府主導 品質報
CKAN
APIなど
Assistantで
認証あり
の検討あり
告あり
ユーザ管理
ISO/IEC2476
メタ
IdP登録/ 0-1/ SSI利用
分散ID管理や分
データファ IdP登録/ユー
分散連邦型
Free
政府主導 データ
ユーザアカ (DID, Open散公開鍵インフイル
ザアカウントで管理
ウント
ID Coonect
ラ (DPKI) 検討など)
W3C Semantic
Dynamic
Web技術標
分散連邦型
Free
X.509
Attribute
準と標準モ
Token (DAT) デリング語
彙を活用
Aadhaar番
OTP認証ま号 (マイナ
分散連邦型
Free
政府主導
たは生体認
API
ンバーに相
証
当)
API Key 活用
集中型と分
メタ
X-API-KEYは
データファ
ユーザアカ
ユーザアカウ
散連邦型のFree
政府主導 データ
HTTPヘッ
イル/APIな
ウント
ント
混合形態
で管理
ダーから呼
ど
び出す

52

調査観点1#

深堀調査
会社・組織名候補

サービス・事業名SoftwareProviderService
Provider

調査観点2
DataProvid アーキテクer
チャー

ビジネスモデル

調査観点3 ※事業別に対応が異なる場合があります。
政府関与状 データ来 データ加工履 data ID指定 データ提供者
メタデータの形 契約データ形
DIDなど技術の対ID認証基盤
利用者ID
況
歴
歴
指定方法
式
式
方法
応
「ビジネス
公開データのユーザ」とDCAT Ver2の csv/pdf/xlsx/
メタ
為、登録なしして登録 ユーザ登録 利用が推奨 xls/Json/XML
データ
でデータ利用し、ユーザ
API認証(またCKANも /HTML/ZIP/SH
で管理可能 API認証
アカウント利用可能) P7z/png/etc.
あり
で管理

13

Dataportal.asia

-

✓

✓

集中型と分
散連邦型の
混合形態

Free

14

NDAP

-

✓

✓

集中型

Free

-

15

data.gov.sg

-

✓

集中型

Free

政府主導

16

ODX

-

✓

✓

集中型

Free

政府主導

メタ
データ
で管理

17

Facebook

-

✓

✓

集中型

-

-

-

✓

✓

Service fee (おそ
らく)

なし

✓

✓

分散連邦
型？
集中型と分
散連邦型の
混合形態

Servoce/Storage
fee

-

メタ
データ
で管理

-

✓

✓

集中型

Transaction
fee/commission

-

メタ
データ
で管理

-

✓

✓

集中型

Transaction
fee/commission

-

✓

✓

分散連邦型

Service/Transactio
n fee/commission

-

18

DATOS

-

19

Esri

ArcGIS Open
Data

20

CarusoCarusodataplace

21

Here

HERE Data
Hub

22

Wejo

Marketplace

Otonomo

OtonomoAutomotive
Data
Services
Platform

23

24

25

26

✓

✓

✓

✓

✓

✓

集中型

Transaction
fee/commission

メタ
データ
で管理
メタ
データ
で管理
各OEM
で管理

データファ
ユーザアカウイル/APIな
ント
ど
シンガポー Public API
データファ オープンデー
メタデータ
ル政府およ gatewayを GovTech定義 イル/APIな タのため認証
で管理
び法定機関
使用
ど
不要
公開データの為、登録なしデータファ
ユーザアカ API key/Auth
でデータ利用イル/APIな
ウント
認証あり
可能 API認証
どあり API認証
あり
Facebook指 ユーザアカ API key/Auth
データファ
Facebook指定
ユーザ
定
ウント
認証あり
イル
-

✓

集中型

AWS

AWS Data
Exchange

✓

✓

集中型

Service/Storage
Fee/Commission-

Microsoft

Research
Open Data

✓

✓

分散連邦型

Service Fee

-

メタ
データ
で管理
サイト
上で管
理

ObjectIDは
ユーザアカ API key/Auth
設定可能
ウント
認証あり
X、Y 座標値
VehicleIdentificatio API key/Authn Number
認証あり
(VIN)

-

-

-

-

-

-

データファ Open dataの
イル/APIな 為、ユーザア
ど
カウント不要-データファ
ユーザアカウ ブロックチェン
イル/APIな
ント
技術対応あり
ど

-

-

データファ
ブロックチェー
ユーザアカウイル/APIなンベースの許諾
ント
ど
管理機能

-

-

OEM関連情API key/Auth
報 自動車関
認証あり
連情報

-

データファ
ユーザアカウイル/APIな
ント
ど--

OEM関連情API key/Auth
報 自動車関認証あり
連情報-Client ID, Client
データファ
Secret andイル/APIな
Service IDにて
ど
管理

-

-

-

ユーザアカ
ウント

ユーザ登録
FTP対応あり API認証(無料のAPIキー)-

tables andtime-series ユーザアカウ
CSV, XML and
ント
JSON

-

AmazonQLDB-

ユーザアカ API key/Auth
ウント
認証あり

-

データファ ユーザアカウ
イルント

Blockchain関連
技術活用

サイト上で
管理

-

Microsoft社
内

-

データファ
イル

-

✓

API認証

ユーザアカ API key/Auth
ウント
認証あり

メタ
データ
で管理

-

ユーザアカ
ウント

-

-

Quandl--

とくに記載なし データメタは自社で処
データ 理する為、で管理 加工プロセ
スは自社で把握

Service/Storage
Fee/Commission

✓

メタ
データ
で管理
メタ
データ
で管理

-

-

-

53

調査観点1
サービス・事業名SoftwareProviderService
ProviderMicrosoft

Azure Open
Datasets

✓

✓

✓

28

Microsoft

AIDC Data
Cloud

✓

✓

✓

29

AlibabaMarketplace

✓

✓

✓

GoogleDatasetsearch31

GoogleGCP

32

SAP SESAP Data
Warehouse
Cloud

33

Snowflake

34

Dawex

#
27

30

深堀調査
会社・組織名
候補

調査観点2

✓

✓

DataProvid アーキテク
er
チャー

✓

調査観点3 ※事業別に対応が異なる場合があります。

政府関与状 データ来 データ加工履 data ID指定 データ提供者
メタデータの形 契約データ形
DIDなど技術の対ID認証基盤
利用者ID
況
歴
歴
指定方法
式
式
方法
応
メタ
対応あり/
ユーザアカウ
分散型 IDソ
Service/Storage
Microsoft指 ユーザアカ Directory連
データファ
分散連邦型
データ 仕組みは不ント/Directory リューション活
Fee/Commission
定あり
ウント
携関連
イル
で管理
明
連携関連
用
メタ
分散型 IDソ
メタデータ
ユーザアカ アカウント
データファ ユーザアカウ
分散連邦型 Commission Fee
データ
リューション活
で管理
ウント
認証
イル
ント
で管理
用
データ
ユーザアカ
ユーザアカウ
分散連邦型
Alibaba指定
APIなど
説明
ウント
ント
メタ
データファ
メタデータ
メタデータ
分散型
データ
Google指定
イル/APIな
で管理
提供
で管理
ど
メタ
データファ
Service/Storage
Cloud Data
ユーザアカ API key/Auth Schema.org/W
ユーザアカウ Blockchain関連
分散連邦型
データ
Google指定
イル/APIな
Fee/Commission
Fusion
ウント
認証あり
3C
ント
技術活用
で管理
ど
メタ
データファ
集中型/分散変更履歴な
ユーザアカ API key/Auth
ユーザアカウ Blockchain活用
Service/Storage Fee
データ
イル/APIな
連邦型
ど対応
ウント
認証あり
ント
の検討あり
で管理
ど
ビジネスモデル

✓

✓

✓

✓

Data
Marketplace✓✓

集中型/分散連邦型

Service/Storage
Fee/

-

Data
Marketplace✓✓

集中型/分散連邦型

Service/Storage
Fee/

-

35

data intelligence
Marketplace
hub

✓

✓

集中型と分
散連邦型の
混合形態

Service/Storage
Fee/Commission-

36

IBM Corporation

Data AsseteXchange

✓

✓

集中型と分
散連邦型の
混合形態

Free

-

37

Salesforce

Audience
studio✓✓

集中型

Service/Storage Fee

-

38

Adobe

Audience
Marketplace

✓

✓

分散連邦型

Service fee-

Servoce/Storage
fee

スタート
アップ企
業の為、
政府から
の資金援
助あり

✓

✓

メタ
データ
で管理
メタ
データ
で管理
メタ
データ
で管理
メタ
データ
で管理
※デー
タソー
ス信頼
性保証
あり
メタ
データ
で管理
メタ
データ
で管理

対応あり

-

-

-

ユーザアカ ユーザ登録
ウント
API認証

-

-

-

Githubより共有の為、 API key/Auth
IBM側認証 認証あり
不要-

データファ Openの為、認
イル
証不要

-

データ項目
変更履歴/
ログ

-

Partner IDに API key/Auth
より認証
認証あり

-

Salesforce
データファ
ユーザアカウ
イル
ントID

-

記載なし

ユーザアカ アカウント
ウント
認証

Adobe定義

メタ
データ
で管理

データ追跡
機能対応

-

メタ
データ
で管理

-

39

Data Republic

Data market

✓

✓

40

Databroker DAO

Data
Marketplace

✓

✓

分散連邦型

Transaction
fee/commission

-

メタ
データ
で管理

-

メタ
データ
で管理

41

StreamrMarketplace

✓

✓

分散連邦型

42

AcxiomACXIOM
DATA

✓

✓

集中型と分
散連邦型の
混合形態

Service/Storage
Fee/Commission

データファ フェデレー
イル/APIな ション認証を
ど
活用
データファ
ユーザアカウイル/APIな
ント/2FA活用
ど
CSV, geoJSON,
ユーザアカウ
JSON, XML,ント
zip, pdf, etc

-

集中型と分
散連邦型の
混合形態

Transaction
fee/commission

フェデレー
API key/Auth
ション認証
認証あり
を活用
ユーザアカ
API key/Auth
ウント/2FA
認証あり
活用

クエリ監視
機能

-

-

データ
フィード

Adobe ID

Blockchain活用の検討あり
Blockchain関連
技術活用
-

不明
PrivacyPreserving
Matching活用
Blockchain関連
技術検討あり

-

ユーザアカ
ウント

ユーザ登録
/SSO対応API認証--

ユーザアカ API key/Auth
ウント
認証あり

-

-

-

Ethereum
Ethereum key
addressを元を利用しに認証て、API認StreamID活証
用-Ethereum
データファ
addressを元に ブロックチェン
イル/APIな
認証 StreamID 技術対応あり
ど
活用

-

-

ユーザアカ ユーザ登録
ウント
API認証

-

TAR,CSV,TIFF

csv/tsv PDFs
ユーザアカウ/ Coding
ント
scripts

APIなど

ユーザアカウ ブロックチェン
ント
対応あり

ユーザアカウント-

54

調査観点1#

深堀調査
会社・組織名候補

サービス・事
業名Precisely
Data
Experience

SoftwareProviderService
Provider✓

調査観点2
DataProvid アーキテク
ビジネスモデル
er
チャー
集中型と分
Service/Storage✓
散連邦型のFee/Commission
混合形態
集中型と分
Service/Storage✓
散連邦型のFee/Commission
混合形態

調査観点3 ※事業別に対応が異なる場合があります。
政府関与状 データ来 データ加工履 data ID指定 データ提供者
メタデータの形 契約データ形
DIDなど技術の対ID認証基盤
利用者ID
況
歴
歴
指定方法
式
式
方法
応
メタ
CSV, tab,
ユーザアカ ユーザ登録
ユーザアカウ
データ
shapefile,vect
ウント
API認証
ント
で管理
orfileメタ
ユーザアカ ユーザ登録
データファ ユーザアカウ
データ
ウント
API認証
イル
ント
で管理

43

Precisely

44

owner IQ

-

✓

Harbr

Exchange
Platform✓✓

分散連邦型?

data.world

Community

✓

✓

分散連邦型

Setvice feeなし

47Openprise Data
Marketplace

-

✓

✓

分散連邦型

Service/Storage
Fee/Commission-

48

Crux Informatics

Crux
Platform

✓

✓

分散連邦型

Service Feeなし

Narrative.io

Narrative
Data Stream

集中型

Service/Storage
Fee/Commission

-

-

官民結合

45

46

✓

49

50

✓

Shanghai Data
Exchange Corp.

-

51

✓

FHIR

-

✓

✓

✓

データ
データアッ
加工監
プロード時
視機能
明記
あり
メタ
データ
で管理

アカウント
認証,API Data.world定 データファ ユーザアカウ
key/Auth認
義
イル
ント
証あり

-

ユーザアカ
ウント

-

ユーザアカ ユーザ登録
ウント
API認証

メタ
ユーザアカ ユーザ登録
データ
ウント
API認証
で管理
データ
xIDLabelを 元IDを暗号
ログ記録な
ソース
用いて個人 化したexID
ど対応あり
説明
情報削除
を利用
メタ
Open ID
データ
Connect+OA
で管理
uth2.0不明-

データファ ユーザアカウ
イル
ント

-

-

csv/text/json ユーザアカウ
and etc.
ント-

元IDを暗号化
したexIDを利
用

-

-

-

自社定義

電子文書
RESTなど55

(別紙 3) 一次調査対象の 51 団体分類結果

56

57

(別紙 4) CADDE（仮称）の国際比較結果※ 各種公開情報より PwC にて整理、以下同じ

58

59

60

61

62

(別紙 5) 各団体調査結果詳細※ 各種公開情報やヒアリングを通じ、PwC にて整理、以下同じ

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

94

95

96

97

98

99

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

参考文献
1. NEDO「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術／分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査」(2021 年) (https://www.nedo.go.jp/content/100931755.pdf )2. 内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）概要」 (2021 年)(https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/sipgaiyou.pdf )3. DATA-EX「データ基盤システム DATA-EX と海外の取組」 (2021 年)(https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/dgov/data_strategy_tf/dai6/siryou4.pdf )4. 流通流動化検討委員会「資金調達手法～証券化を中心に」 (2007 年)(https://system.jpaa.or.jp/patents_files_old/200704/jpaapatent200704_083089.pdf )5. NEDO「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」 (2021 年)(https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100158.html )6. ミュンヘン連邦軍大学 サイバー防御研究機関 (CODE)「IMC: A Classification of
Identity Management Approaches」 (2020 年)(https://detips2020.github.io/PreProceedings/DETIPS2020-paper-01.pdf )7. NEDO「分野間データ連携基盤技術：採択テーマおよび委託先一覧」 (2021 年)(https://www.nedo.go.jp/content/100899989.pdf )8. GAIA-X「Data Interoperability and Data Sovereignty for Food Production」(2021 年) (https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Artikel/Digital-World/GAIA-XUse-Cases/fast.html )9. GAIA-X「AIQNET – Medical Data Ecosystem (previously KIKS)」 (2021 年)(https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Artikel/Digital-World/GAIA-X-UseCases/aiqnet.html)
10. GAIA-X「GAIA-X: The European project kicks off the next phase」 (2021 年)(https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Publikationen/gaia-x-the-europeanproject-kicks-of-the-next-phase.pdf?__blob=publicationFile&v=13)
11. Microsoft「The Future Of WindowsDirectory Services in Windows Server"Longhorn"」 (2016 年) (https://docs.microsoft.com/en-us/previousversions/technet-magazine/cc160894(v=msdn.10)?redirectedfrom=MSDN)
12. InfoWorld「Gaia-X: Will the European data cloud fail?」 (2021 年)(https://www.infoworld.com/article/3623298/gaia-x-will-the-european-datacloud-fail.html)
13. International Data Spaces Assosciation「Catena-X With GAIA-X: Will Data
Space Be the Word of 2021?」 (2021 年)

113

(https://internationaldataspaces.org/catena-x-with-gaia-x-will-data-space-bethe-word-of-2021/)
14. Ricardo N et al.「An Interledger Blockchain Platform for Cross-Border
Management of Cybersecurity Information」 (2020 年)(https://www.researchgate.net/publication/342255539_An_Interledger_Blockc
hain_Platform_for_CrossBorder_Management_of_Cybersecurity_Information/fulltext/5eeac2dc458515
814a674d2e/An-Interledger-Blockchain-Platform-for-Cross-BorderManagement-of-Cybersecurity-Information.pdf)
15. European Commission「The EU Cybersecurity Act」 (2021 年) (https://digitalstrategy.ec.europa.eu/en/policies/cybersecurity-act)
16. International Data Spaces Assosciation「More Funding for Data Spaces
Promised」 (2021 年) (https://internationaldataspaces.org/more-funding-fordata-spaces-promised/)
17. PRESSEBOX「IDSA Accelerates Gaia-X with the Data Spaces Concept」 (2020年) (https://www.pressebox.com/pressrelease/industrial-data-space-e-v/IDSAAccelerates-Gaia-X-with-the-Data-Spaces-Concept/boxid/1032715)
18. International Data Spaces Assosciation「IDSA Position Paper GAIA-X andIDS Version 1.0」 (2021 年) (https://internationaldataspaces.org/wpcontent/uploads/dlm_uploads/IDSA-Position-Paper-GAIA-X-and-IDS.pdf)
19. tributech「HOW GAIA-X, IDSA AND CATENA-X ARE CONNECTED AND
COLLABORATE TO DEVELOP ONE DATA ECOSYSTEM STANDARD」(2021 年) (https://tributech.io/blog/gaia-x-idsa-catena-x)
20. International Data Spaces Assosciation「IDSA brochure International Data
Spaces Enabling Data Economy」 (2021 年)(https://internationaldataspaces.org/wp-content/uploads/dlm_uploads/IDSAbrochure-International-Data-Spaces-Enabling-Data-Economy.pdf)
21. International Data Spaces Assosciation「IDS Reference Architecture Model3.0」 (2021 年) (https://internationaldataspaces.org/wp-content/uploads/IDSRAM-3.0-2019.pdf)
22. GitHub「International-Data-Spaces-Association/IDS-G」 (2021 年)(https://github.com/International-Data-Spaces-Association/IDS-G )23. Fraunhofer「Identity management with low organizational effort」 (2021 年)(https://www.dataspaces.fraunhofer.de/en/software/identity_provider.html)
24. International Data Spaces Assosciation「Membership Fee Regulations」 (2021年) (https://internationaldataspaces.org/wp-content/uploads/IDSAMembershipFeeRegulations-2021-01-01-EN.pdf)

114

25. Fraunhofer「Sovereign and secure data exchange」 (2021 年)(https://www.dataspaces.fraunhofer.de/en/software.html)
26. Fraunhofer「General questions about the International Data Spaces」 (2021年) (https://www.dataspaces.fraunhofer.de/en/faq.html)
27. International Data Spaces Assosciation「General Data Privacy Policy」 (2021年) (https://internationaldataspaces.org/privacypolicy/)
28. resources.data.gov「DCAT-US Schema v1.1 (Project Open Data Metadata
Schema)」 (2021 年) (https://resources.data.gov/resources/dcat-us/)29. data.world「Adding files to a dataset」 (2021 年)(https://docs.data.world/en/64499-64813-0--Adding-files-to-a-dataset.html)
30. data.world「Verify your data」 (2021 年) (https://docs.data.world/en/6449964520-3--Verify-your-data.html)
31. data.world「WHAT IS CATALOGED」 (2021 年)(https://docs.data.world/en/59261-61213-0--What-is-cataloged.html)
32. data.world「Governance and auditability」 (2021 年)(https://docs.data.world/en/64499-64528-11--Governance-andauditability.html)
33. data.world「How our data connections interact with your data」 (2021 年)(https://docs.data.world/en/64499-64965-1--How-our-data-connectionsinteract-with-your-data.html)
34. D.Brickley et al.「Google Dataset Search: Building a search engine fordatasets in an open Web ecosystem」 (2019 年)(https://www.semanticscholar.org/paper/Google-Dataset-Search%3ABuilding-a-search-engine-for-BrickleyBurgess/bcbf86a3653270d5fe826ea9c5266e9c3a01613d)
35. Schema.org「Dataset - Schema.org Type」 (2021 年)(https://schema.org/Dataset)
36. FourWeekMBA「The Power of Google Business Model in a Nutshell」 (2021 年)(https://fourweekmba.com/google-business-model/ )37. Google Cloud「データセットとビルド済みソリューション」 (2021 年)(https://cloud.google.com/solutions/datasets)
38. Google Cloud「About COVID-19 Public Datasets」 (2021 年)(https://console.cloud.google.com/marketplace/product/bigquery-publicdatasets/covid19-public-data-program)
39. Google Cloud「Cloud Translation API」 (2021 年)(https://console.cloud.google.com/marketplace/product/google/translate.google
apis.com)115

40. Google Cloud「Ubuntu 20.03 LTS(Focal)」 (2021 年)(https://console.cloud.google.com/marketplace/product/ubuntu-oscloud/ubuntu-focal)
41. Google Cloud「Broad References」 (2021 年)(https://console.cloud.google.com/marketplace/product/broadinstitute/references)
42. Google Cloud「gcp-public-data–broad-references」 (2021 年)(https://console.cloud.google.com/storage/browser/gcp-public-data--broadreferences;tab=objects?prefix=&forceOnObjectsSortingFiltering=false)
43. Google Cloud「パートナーになる | Google Cloud」 (2021 年)(https://cloud.google.com/partners/become-a-partner?hl=ja)
44. CNBC「Google is slashing the amount it keeps from sales on its cloudmarketplace as pressure mounts on app stores」 (2021 年)(https://www.cnbc.com/2021/09/26/google-lowers-its-cloud-marketplacerevenue-share-to-3percent-from-20percent.html)
45. KEN PAXTON ATTORNEY GENERAL of TEXAS「AG Pax-ton Leads
Mul-ti-state Coali-tion in Law-suit Against Google for Anti-com-pet-i-tive
Prac-tices and Decep-tive Misrepresentations」 (2020 年)(https://www.texasattorneygeneral.gov/news/releases/ag-paxton-leadsmultistate-coalition-lawsuit-against-google-anticompetitive-practices-anddeceptive)
46. 日本経済新聞「日米貿易交渉どうみるか(下)デジタル協定、他交渉を先導」 (2019 年)(https://www.nikkei.com/article/DGKKZO51346880U9A021C1KE8000/)
47. RIETI「日米貿易交渉 どうみるか デジタル協定、他交渉を先導」 (2019 年)(https://www.rieti.go.jp/jp/papers/contribution/ishikawa/08.html)
48. AWS「AWS Data Exchange – データ製品の検索、登録、および使用について」(2019 年) (https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-data-exchange-findsubscribe-to-and-use-data-products/)
49. AWS「Paging Researchers, Analysts, and Developers」 (2008 年)(https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/paging-researchers-analysts-anddevelopers/)
50. AWS「AWS Data Exchange ユーザーガイド」 (2021 年)(https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/data-exchange/latest/userguide/dataexchange-ug.pdf)
51. AWS「AWS Data Exchange を使用してデータ製品を動的に公開し、更新する」(2019 年) (https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/publish-and-update-dataproducts-dynamically-with-aws-data-exchange/)11652. AWS「AWS アカウント ID」 (2021 年)(https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/general/latest/gr/acct-identifiers.html)
53. AWS「AWS 認証情報の理解と取得」 (2021 年)(https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html)
54. AWS「Amazon リソースネーム (ARN)」 (2021 年)(https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/general/latest/gr/aws-arns-andnamespaces.html)
55. AWS「Data in AWS Data Exchange」 (2021 年)(https://docs.aws.amazon.com/data-exchange/latest/userguide/data-sets.html)
56. AWS「AWS Data Exchange の料金」 (2021 年)(https://aws.amazon.com/jp/data-exchange/pricing/)
57. AWS「海外のデータの合法的使用を明確化する (CLOUD) 法律」 (2021 年)(https://aws.amazon.com/jp/compliance/cloud-act/)
58. ZDNet Japan「データの流通体制をクラウド化、「AIDC Data Cloud」発表」 (2021年) (https://japan.zdnet.com/article/35166363/)
59. GitHub「microsoft/opendatacloud」 (2020 年)(https://github.com/microsoft/opendatacloud/blob/master/docs/importdataset.md)
60. Microsoft Azure「Azure Open Datasets の価格」 (2021 年)(https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/open-datasets/#faq)
61. InfoWorld「Gaia-X: Will the European data cloud fail?」 (2021 年)(https://www.infoworld.com/article/3623298/gaia-x-will-the-european-datacloud-fail.html)
62. Microsoft「Closing the data divide: the need for open data」 (2020 年)(https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2020/04/21/open-data-campaigndivide/)63. GeekWire「Microsoft launches Open Data Campaign to narrow ‘data divide’
as information is consolidated」 (2020 年)(https://www.geekwire.com/2020/microsoft-seeks-narrow-data-divideinformation-consolidated-among-companies-countries/)
64. Support Centre for Data Sharing「Open Data Campaign – closing the data
divide」 (2021 年) (https://eudatasharing.eu/data-sharing-practiceexamples/open-data-campaign-closing-data-divide)
65. Microsoft「REMOVING BARRIERS TO DATA INNOVATION」 (2021 年)(https://news.microsoft.com/wpcontent/uploads/prod/sites/560/2021/03/Backgrounder-FAQSheet_FINAL.pdf)

117

66. Microsoft「Closing the Data Divide: The Need for Open Data」 (2021 年)(https://news.microsoft.com/opendata/#tools-and-capabilities)
67. CCA「eSign API Specifications」 (2020 年)(https://cca.gov.in/sites/files/pdf/esign/eSign-APIv3.3.pdf)
68. DigiLocker「Issuer API Specification Version 1.11」 (2021 年)(https://img1.digitallocker.gov.in/assets/img/issuer_api/Digital%20Locker%20
Issuer%20API%20Specification%20v1.12.pdf)
69. DigiLocker「Authorized Partner API Specification Version 1.11」 (2021 年)(https://img1.digitallocker.gov.in/assets/img/Digital%20Locker%20Authorized%20Partner%20API%20Specification%20v1.11.pdf)
70. DigiLocker「Dedicated Repository (Push) API Specification Version 1.7」 (2016年)(https://cdntest.digitallocker.gov.in/assets/img/digital_locker_dedicated_repos
itory_(push)_API_specification_v1_7_2.pdf)
71. NPCI「IndiaStack–Can it drives Indian Fintech Ecosystem」 (2021 年)(https://www.npci.org.in/newsletter/innovation-newsletter/topic-of-themonth.html)
72. Global Times「Shanghai Data Exchange kicks off trading, with 100 traders
making deals」 (2021 年)(https://www.globaltimes.cn/page/202111/1239899.shtml)
73. HL7 International「About HL7」 (2021 年)(https://www.hl7.org/about/index.cfm?ref=nav)
74. TechTarget Japan「医療分野におけるメッセージ交換の標準化規格「HL7」」 (2012年) (https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1201/20/news05.html)
75. National Resource Centre for EHR Standards「HL7 Fast Healthcare
Interoperability Resources Specification (FHIR)」 (2021 年)(https://www.nrces.in/standards/hl7-international/hl7-fhir)
76. HDX「公式ホームページ」 (2021 年) (https://data.humdata.org/faq)
77. HDX「Humanitarian Data Exchange Quality Assurance Framework」 (2021年) (https://centre.humdata.org/wpcontent/uploads/HDX_Quality_Assurance_Framework_Draft.pdf)
78. Australia Government「Australia’s National Digital Health Strategy:
Framework For Action」 (2018 年)(https://apo.org.au/sites/default/files/resource-files/2018-07/aponid182341.pdf)
79. Blue Button「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.va.gov/bluebutton/)
80. data.gov「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.data.gov/about)118

81. U.S. Government「PROJECT OPEN DATA」 (2021 年) (https://project-opendata.cio.gov/)
82. UK Government「公式ホームページ」 (2021 年) (https://data.gov.uk/about)
83. UK Government「National Data Strategy」 (2019 年)(https://www.gov.uk/guidance/national-data-strategy)
84. UK Government「Technical documentation」 (2021 年)(https://guidance.data.gov.uk/publish_and_manage_data/harvest_or_add_dat
a/add_data/#add-an-organogram-to-a-dataset)
85. European Commission「Open data portals」 (2021 年) (https://digitalstrategy.ec.europa.eu/en/policies/open-data-portals)
86. EU Data Portal「公式ホームページ」 (2021 年)(https://data.europa.eu/en/about/about-dataeuropaeu)
87. EU Data Portal「Understanding the European Data Portal」 (2021 年)(https://data.europa.eu/sites/default/files/edp_factsheet_portal_architecture_online.pdf)
88. Luxembourgish data platform「API Document」 (2021 年)(https://data.public.lu/en/docapi/)
89. Dataportal.Asia「公式ホームページ」 (2021 年)(https://dataportal.asia/about/dpa)
90. Daniel Cunningham「Asia Launches First Official Open Data Portal at Open
Data Day 2021」 (2021 年)(https://www.businesswire.com/news/home/20210310006082/en/AsiaLaunches-First-Official-Open-Data-Portal-at-Open-Data-Day-2021)
91. Dataportal.Asia「Specifications」 (2021 年)(https://dataportal.asia/base/lib/Specifications.pdf)
92. Dataportal.Asia「公式ホームページ Membership FAQs」 (2021 年)(https://dataportal.asia/about/faq)
93. NDAP「What Is India’s National Data and Analytics Platform (NDAP)?」(2020 年) (https://analyticsindiamag.com/what-is-indias-national-data-andanalytics-platform-ndap/)
94. NITI Aayog「NITI Aayog Releases Its Vision for the National Data andAnalytics Platform」 (2020 年)(https://pib.gov.in/PressReleaseIframePage.aspx?PRID=1600370)
95. CHRONICLE「National Data And Analytics Platform」 (2020 年)(https://www.chronicleindia.in/current-affairs/352-national-data-andanalytics-platform)
96. data.gov.sg「公式ホームページ」 (2021 年) (https://data.gov.sg/about)11997. Wendell Santos「How Singapore Will Run the Country Using APIs」 (2018 年)(https://www.programmableweb.com/news/how-singapore-will-run-countryusing-apis/else-where-web-case-study/2018/06/24)
98. Ross Thompson「Growing by Shrinking - Consolidating Data on the Open
Government Portal」 (2021 年) (https://open.canada.ca/en/blog/growingshrinking-consolidating-data-open-government-portal)
99. CKAN「CKAN for Government」 (2021 年) (https://ckan.org/government)
100.
CKAN「CKAN for Government」 (2021 年)(https://ckan.org/government)
101.
Government of Canada「Open Standards and Open Source Software in
the Government of Canada」 (2018 年)(https://events19.linuxfoundation.org/wp-content/uploads/2017/11/OpenStandards-and-Open-Source-Software-in-the-Government-of-CanadaS%C3%A9bastien-Lemay-Treasury-Board-of-Canada-Secretariat.pdf)
102.
Facebook「公式ホームページ」 (2021 年) (https://jajp.facebook.com/business/help/1910428752389787?id=2042840805783715)
103.
Facebook「Facebook for developers」 (2021 年)(https://developers.facebook.com/docs/graph-api/#---api)
104.
goodjobsfirst「Tracking Subsidies,Promoting Accountability in
Economic Development」 (2021 年)(https://subsidytracker.goodjobsfirst.org/parent/facebook)105.
workplace for Facebook「技術リソース:シングルサインオン(SSO)」 (2021 年)(https://www.workplace.com/resources/tech/authentication/sso)
106.
Datos「公式ホームページ」 (2021 年) (https://datos-health.com/about-us/)
107.
GrowJo「Datos Health Competitors, Revenue, Alternatives andPricing」 (2021 年) (https://growjo.com/company/Datos_Health)108.
esri「ObjectID フィールドの基礎」 (2021 年)(https://desktop.arcgis.com/ja/arcmap/10.3/manage-data/tables/fundamentalsof-objectid-fields.html)
109.
All Things D「Nokia Maps a Course for Its Location Business, Unveils“Here” Cloud Service」 (2012 年) (https://allthingsd.com/20121113/nokia-mapsa-course-for-its-location-business-unveils-here-cloud-service)
110.
HERE「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.here.com/jp/platform)
111.
Egil Juliussen「Monetizing Connected Car Data」 (2021 年)(https://www.eetasia.com/monetizing-connected-car-data/)
112.
Quandl「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.quandl.com/about)

120

113.
GrowJo「Quandl Competitors, Revenue, Alternatives and Pricing」(2021 年) (https://growjo.com/company/Quandl)
114.
Quandl「ログイン説明」 (2021 年) (https://data.nasdaq.com/sign-up)
115.
Nasdaq Data Link API Documentation「FIREWALL ERRORS」 (2021年) (https://docs.data.nasdaq.com/docs)
116.
Microsoft「データ提供者及び利用者が安心して利用できるデータ取引サービ
ス「AIDC Data Cloud」を発表」 (2021 年) (https://news.microsoft.com/jajp/2021/02/10/210210-aidc-data-cloud/)
117.
Microsoft「Facts about Microsoft」 (2021 年)(https://news.microsoft.com/facts-about-microsoft/)
118.
crunchbase「Microsoft introduction」 (2021 年)(https://www.crunchbase.com/organization/microsoft)
119.
Microsoft「About Microsoft」 (2021 年) (https://www.microsoft.com/enus/about)120.
Microsoft「About Microsoft Research Open Data」 (2021 年)(https://msropendata.com/about)
121.
Microsoft「Azure Open Datasets FAQ」 (2021 年)(https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/open-datasets/#faq)
122.
Alibaba「公式ホームページ」 (2021 年)(https://www.alibabagroup.com/cn/about/overview)
123.
Dawex「公式ホームページ」 (2021 年)(https://www.dawex.com/en/news/data-exchange-platform-10-essentials/)124.
RAY SHARMA「Deutsche Telekom Launches Data Intelligence Hub - A
Virtual Marketplace for Trading Data」 (2018 年)(https://www.thefastmode.com/services-and-innovations/13434-deutschetelekom-launches-data-intelligence-hub-a-virtual-marketplace-for-tradingdata)
125.
Data Intelligence Hub「Implementing IDS」 (2021 年)(https://internationaldataspaces.org/implementing-ids/)
126.
Data Intelligence Hub「公式ホームページ」 (2021 年)(https://dih.telekom.net/en/faqs/#qualityensurance)
127.
Data Intelligence Hub「Getting Started Guide」 (2021 年)(https://dih.telekom.net/en/getting-started-guide/)128.
Adobe「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.adobe.com/jp/aboutadobe.html)
129.
britannica「Adobe Inc.」 (2021 年)(https://www.britannica.com/topic/Adobe-Systems-Incorporated)
121

130.
Eleanor Dickinson「IXUP acquires collapsed Data Republic IP for $3M」
(2021 年) (https://www.arnnet.com.au/article/688913/ixup-acquires-collapseddata-republic-ip-3m/)
131.
Data Republic「公式ホームページ」 (2021 年)(https://www.datarepublic.com/about)132.
GrowJo「Data Republic Competitors, Revenue, Alternatives andPricing」 (2021 年) (https://growjo.com/company/Data_Republic)
133.
Data analytics semminar「Beyond the Data Science Bubble」 (2017 年)(https://actuaries.asn.au/Library/Events/DataAnalytics/2017/DataAnalyticsSe
minar2017SteveMillwardPresentation.pdf)
134.
Data Republic「Data Republic and Personally Identifiable Information(PII)」 (2021 年) (https://help.datarepublic.com/en/articles/1454846-datarepublic-and-personally-identifiable-information-pii)
135.
Data Republic「Data Republic Architecture」 (2021 年)(https://help.datarepublic.com/en/articles/2820042-data-republic-architecture)
136.
Data Republic「Data Republic's Legal Framework」 (2021 年)(https://help.datarepublic.com/en/articles/2442106-data-republic-s-legalframework)
137.
McGrathNicol「Administrators’ report to creditors pursuant to section
75-225 of the Insolvency Practice Rules (Corporations) 2016」 (2016 年)(https://www.mcgrathnicol.com/app/uploads/Data-Republic-Administratorsreport-to-creditors.pdf)
138.
Data Republic「Data Sandbox」 (2021 年)(https://www.datarepublic.com/data-sandbox)
139.
Data Republic「Configuring your Contributor Node for Single Sign-On」(2021 年) (https://help.datarepublic.com/en/articles/4995634-configuring-yourcontributor-node-for-single-sign-on)
140.
Data Republic「What is Privacy-Preserving Matching?」 (2021 年)(https://help.datarepublic.com/en/articles/2219705-what-is-privacypreserving-matching)141.
COLIN HARPER「What is Streamr DATAcoin」 (2018 年)(https://coincentral.com/streamr-datacoin-beginners-guide/)142.
fundinguniverse「Acxiom Corporation History」 (2021 年)(http://www.fundinguniverse.com/company-histories/acxiom-corporationhistory/)

122

143.
Acxiom「ACXIOM ANNOUNCES NEW PARTNERSHIP WITH
DEMYST」 (2020 年) (https://www.acxiom.com/news/acxiom-announces-newpartnership-with-demyst/)
144.
Precisely「White Paper」 (2021 年) (https://www.precisely.com/aboutus/syncsort-is-now-part-of-precisely)
145.
Precisely「Connect」 (2021 年)(https://www.precisely.com/product/precisely-connect/connect)146.
Jeremy Cox「The Knowledge Fabric from Pitney Bowes: A Platform for
Customer Context Management」 (2021 年)(https://www.pitneybowes.com/content/dam/pitneybowes/us/en/campaignpages/the-knowledge-fabric-from-pitney-bowes-by-ovum-white-paper-usenglish.pdf)
147.
Precisely「Precisely APIs」 (2021 年)(https://developer.precisely.com/pricing)148.
ownerIQ「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.owneriq.com/aboutus)
149.
ownerIQ「CoEx Data Onboarding Policy」 (2021 年)(https://support.owneriq.com/hc/en-us/articles/360024257571-CoEx-DataOnboarding-Policy)
150.
crunchbase「Harbr introduction」 (2021 年)(https://www.crunchbase.com/organization/harbr)
151.
Ingrid Lunden「Harbr raises $38.5M to help enterprises exchange andshare big data troves securely」 (2020 年)(https://techcrunch.com/2020/11/16/harbr-raises-38-5m-to-help-enterprisesexchange-and-share-big-data-troves-securely/)152.
Harbr「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.harbrdata.com/about/)
153.
crunchbase「Data.world introduction」 (2021 年)(https://www.crunchbase.com/organization/data-world)154.
Ron Miller「Data.world introduces enterprise data collaboration
platform」 (2018 年) (https://techcrunch.com/2018/03/06/data-worldintroduces-enterprise-data-collaboration-platform/)
155.
The Economic Times「OPENPRISE TECHNOLOGIES PRIVATELIMITED」 (2019 年)(https://economictimes.indiatimes.com/company/openprise-technologiesprivate-limited/U72200AP2013PTC090657)
156.
Openprise「公式ホームページ」 (2021 年)(https://www.openprisetech.com/)

123

157.
Openprise「Getting Started Data Sources」 (2021 年)(https://help.openprisetech.com/hc/en-us/articles/360020263094-DataSources-)
158.
Crux Informatics「公式ホームページ」 (2021 年)(https://www.cruxinformatics.com/company)
159.
GrowJo「Crux Informatics introduction」 (2021 年)(https://growjo.com/company/Crux_Informatics#:~:text=Estimated%20Revenu
e%20%26%20Financials,currently%20%247.4M%20per%20year)
160.
Crux Informatics「Crux Informatics Closes $36 Mln Funding Round」(2021 年)(https://growjo.com/company/Crux_Informatics#:~:text=Estimated%20Revenu
e%20%26%20Financials,currently%20%247.4M%20per%20year)
161.
Nick Jordan「In Search of Efficient Data: Narrative’s Origin Story」(2019 年) (https://blog.narrative.io/in-search-of-efficient-data-narrativesorigin-story)
162.
Narrative.io「公式ホームページ」 (2021 年)(https://www.narrative.io/about)163.
owler「Narrative.io introduction」 (2021 年)(https://www.owler.com/company/narrativeio)
164.
Narrative.io「Knowledge Base What is the process for new DistributePartners?」 (2021 年) (https://kb.narrative.io/what-is-the-process-for-newdistribute-partners)
165.
Narrative.io「Pricing plan」 (2021 年) (https://www.narrative.io/pricing)
166.
Narrative.io「API Document」 (2021 年)(https://api.narrative.dev/#endpoint-datasets)
167.
NIEM「公式ホームページ」 (2021 年) (https://www.niem.gov/aboutniem/history)
168.
NIEM「Value of NIEM」 (2021 年) (https://www.niem.gov/aboutniem/value-niem )124

契約管理番号：

21500696-0

125