〈日本知財学会誌〉Vol. 18 No. 3― 2022 : 39 48-

企業におけるデータ活用の課題と，必要となる取り組みについて
佐々木潔（Z ホールディングス株式会社 常務執行役員 グループチーフデータオフィサー（GCDO））
萩原元彦（ヤフー株式会社 CDO 室）
Challenges in Data Utilization at Business Enterprises andInitiatives that Need to be Implemented
Kiyoshi Sasaki

Managing Corporate Officer, GCDO（Group Chief Data Officer）, Z Holdings Corporation

Motohiko Hagiwara

CDO Office, Yahoo Japan Corporation【要旨】 ヤフーの強みは数千万人のユーザーと約 100 もの幅広いサービスであり，そこから生み出されるデータである．しかし，2010 年代前半のヤフーは，全社のデータ総量は多いものの，弱いサービスが持つデータ量は少なく，全社のデータを横断的に利用しようとしても，個別最適やサイロ化がそれを阻み，プライバシーリスクや利益毀損も発生しうる状態であった．本来の強みを活かすべく，ヤフーが持つ多種多様なビッグデータを「マルチビッグデータ」と呼び，組織，技術，プライバシーの観点で改革に取り組むことで，マルチビッグデータを全社で横断利用し，各サービスを改善し伸ばせる状態を目指してきた．本文書では，それらの課題や取り組みを解説することにより，企業全般に通じるデータ活用の要点を示唆するものである．
【キーワード】 データ

AI

体制整備

標準化

【Abstract】 Yahoo Japan Corporation’s strength lies in the tens of millions of users, over 100 diverse services, and thedata generated from them. However, in the early 2010’s, while the company as a whole possessed a large amount of
data, the amount of data held by the weaker services was small. Even if we tried to use the company’s data across theboard, individual optimization and data silos prevented us from doing so. Moreover, there was a potential privacy risk
and damage to earnings. In order to make the best use of our true strengths, we have named the variety of big data
existing in Yahoo Japan, “multi-big data,” and have been working on reforms in terms of organization, technology, andprivacy so that we will be able to use multi-big data across the entire company and improve and expand each service.
By explaining the challenges encountered and initiatives taken, this paper aims to present the implications and essential
points in data utilization that can be applied to business enterprises in general.
【Keywords】 Data

1.

AI

Organizational Improvement

Standardization

どの事例を解説することにより，企業のデータ活用

はじめににおける要点を示唆するものである．
ヤフーは比較的，データをビジネスに用いやすい

本文書では，ヤフー株式会社（以下，ヤフーと記

ウェブ企業であるが，1996 年の創業時から万全の載）がこれまでに行ってきたデータ利活用や，そのデータ利活用ができていたわけではなく，外部環境

過程でぶつかった課題，その課題に対する解決策なの変化や社内ビジネスの需要などに合わせてデータ

ISSN 1349-421X© 2022IPAJ

All rights reserved.

39

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022に向き合う形を変え，少しずつ前進してきた．これ

2.2.

AI の進化は，ウェブ企業だけにとどまらず，他の業種・業態

現在は「第 3 次人工知能ブーム」と言われている．

の企業，及び，企業以外の組織にも参考になるもの

2000 年代に入った頃から AI の研究が活発になり，画と考えている．

2.

データと AI の重要性の高まり

像分類などの AI が得意な分野で人間の精度を上回っているのはもちろんのこと，これまで難しいとされていた，より複雑で汎用的な分野でも大きな成果をあげている．これにはディープラーニングが大きく関

近年，ますますデータと AI の重要性が増しておわっているが，その原料こそがビッグデータである．

り，もはや企業のビジネスにデータを用いることは「第 3 次」の名の通り，人工知能のブームはこれま当たり前になっていると言える．

で2度（1960 年代と 1980 年代）
来て，去っている．ブー

ヤフーにおける事例を説明する前に，本章では世ムが衰退した理由として，学習用データの準備が大界全体で起きている変化の背景について説明する．

変だったことやコンピュータの処理能力が足りていなかったことなどが挙げられるが，インターネット

2.1.

データの増加の普及などの理由により学習に使用できるデータはインターネットの世界ではデータの取得や蓄積が飛躍的に増加しているため，今回のブームは終わら容易である．ユーザーが Web ページを見ればアクないのではないかという見方もある．ちなみに，並セスログが残り，クリック・購買などユーザーの行列処理技術や GPU（Graphics Processing Unit）の利

動ごとにログが蓄積される．ログインが必要なサー用により，処理能力の方も大きく向上している．

ビスであれば，氏名や住所などある程度の個人情報が登録される．要するに，インターネットが発展す
ると，それに伴いデータも増加することになる．ヤ
フーが誕生した 1996 年のインターネット普及率1
は 3.3%．ここから 2000 年には 37.1%，2010 年には78.2% まで増え，2019 年には 89.8% まできている．
また，2000 年代後半からのスマートフォンの普及により，それまで時間的・空間的に限定されていた PC 中心のインターネットへのアクセスが，いつ

第1次
人工知能
ブーム
1960 年代

第2次
人工知能
ブーム
1970 年代

推論探索の時代

1980 年代

第3次
人工知能
ブーム
1990 年代

2000 年代

知識の時代

2010 年代

機械学習の時代・人工知能という言葉の誕生

・エキスパートシステム

・データの急増（ビッグデータ）

・推論／探索で問題を解く

・産業への活用が進む

・データ処理能力の向上

・第 5 世代コンピュータ

・ディープラーニングの誕生

・自然言語処理・研究開発の加速でもどこからでも可能になり，ユーザーとの接点に

AI は実用レベルに十分進化した．企業が提供す大きな変化が起きた．そして，2010 年代に入るとるサービスに AI を実装することで，サービスはど

家電やビル管理システムなど，様々な「もの」がイ

んどん便利になり，その便利を享受しようとユー

ンターネットに繫がるようになった．スマートス

ザーが増え，さらに多くのデータが生み出される．

ピーカーやスマートウォッチ，各種センサーなどのそして，そのデータを用いて AI はさらに賢くなっ

IoT 機器の増加だけでなく，QR 決済などリアルとていく．このサイクルは無限のループである．

ネットの融合が進むことにより，さらにユーザーとの接点が増加している．
このように，過去 20 年ほどの間に，インターネッ

より良いサービス

データ量

（AI）

トの発展やスマートフォンの普及，IoT によるデバ
イス増加，リアルとネットの融合など，多くの劇的な変化が起こった．そして，それに合わせて生み出されるデータも非連続的に激増したと言える．

40

ユーザー数

企業におけるデータ活用の課題と，必要となる取り組みについて3.

ヤフーが直面したデータ利用の壁が発生している企業は多いのではないだろうか．
3.1.

コールドスタート問題

ヤフーはインターネット黎明期の 1996 年に創業

自社サービスへ新規のユーザーを誘導するためにされた．初期はごくシンプルなポータルサイトでは，他のサービスやメディア面にリンクを貼ってもあったが，インターネットの発達やデータ量の激増，らい，そこからユーザーを送ることが一般的である．

PC からスマートフォンへのデバイスシフトなど，

これはヤフーでも同様に行われるものだが，他社と世界的な潮流に合わせて事業やユーザー体験を変化の違いは数千万人のユーザーが集まるメディア面をさせてきた．そして，常に便利なサービスを提供す持っていることであり，その送客能力は非常に大きることでユーザー数を増やし，企業としての売上をい．太い源流から幾筋もの細い水流が出る様を模し作っている．例えば，ユーザーの興味関心に合ったて「シャワー効果」と呼び，各サービスの担当はヤフーニュースを掲載すれば，ユーザーの数や滞在時間がのメディア面の良い誘導枠をこぞって求めていた．

伸び，メディアとしての価値が上がる．そして，広一方，このシャワー効果の力は絶大だが，リンク

告枠から多くの収益を得ることもできる．また，ユーで誘導する前時代的な Web 1.0 のアプローチでしかザーの興味関心に合った商品を掲載すれば，ユー

なく，ユーザーは興味のないリンクを結局クリック

ザーのクリック率が上がり，多くの商品が売れて収しないため，誘導効率の点でも UX の面でも，よい益が得られる．これらを可能にするのは，ユーザー

ものではない．そのため，ビッグデータを利用しての興味関心やニーズに対する深い理解であり，その効率よくサービスを改善し成長させる方法が求めら元となるのはデータである．

れたが，ユーザー数が少ないサービスや新規サービ

ヤフーでは，2005 年にデータ利活用の基盤としてデータウェアハウス（DWH）を導入したのが，スを成長させる場合，大きな問題が存在した．いわ
ゆる「コールドスタート問題」である．

最初の全社規模の活動である．その後も，ビジネス

コールドスタート問題について一例を挙げる．

の可視化・分析や BI（ビジネスインテリジェンス）

ショッピングサイトでは，能動的にユーザーが自分の用途でデータ利活用が行われていたが，サービスのほしい商品を探す機能に加え，ユーザーが興味あ

開発やサービス改善に本格的にデータサイエンスをりそうな商品を自動的にレコメンド（推薦）するこ

用いたのは，2010 年代初頭の広告サービスが最初とによって，ユーザーが探す手間を減らし，ユーザーとなる．当時も現在も，広告サービスはヤフーの収と商品の出会いを作る場合がある．これは，ユーザー益を支える屋台骨であり，ユーザーの興味関心に合が過去に閲覧した商品や購入した商品の履歴を分析

わせて掲出する広告の精度が 1% 上がるだけで，年し，それと類似の商品をレコメンドすることが一般間の収益が億単位で変わってくる．当然，広告の精的だが，サイトを初めて訪問したユーザーや，訪問度向上を目指すわけだが，当時行っていた手法では頻度の低いユーザーの場合，過去に閲覧・購入した

頭打ちになっていたため，新しい試みとして機械学

商品のデータが乏しいため，精度の高いレコメンド

習などのデータサイエンスが行えそうなメンバーをを行うことができないという問題がある．

全社から集めて部門を組成し，取り組むこととなっ解決策としては，個々の商品ではなく商品のカテた．数年間の試行錯誤を経て，結果，広告サービス

ゴリにマージして分析することでデータ不足を補っは大きく成長することができた．

たり，ユーザー個別ではなくユーザー全体の集団と広告サービスの成功を受けて，その他のサービス

しての興味関心を用いたりすることが考えられるでもデータや AI を用いた開発・改善に取り組んだが，これらの方法では個々のユーザーにマッチしたが，やがて新たな壁にぶつかることになる．

精度の高いレコメンドを行うことは難しい．

以下では，この過程で直面した問題について具体

2010 年代前半のヤフーにおいては，ユーザー数

的に説明する．程度の差はあれども，よく似た状況が少なく，そこから得られるデータも少ないサービ
41

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

スはいくつもあり，その状況でビッグデータを用いながらデータのマッピングを行う必要が出てくる．

てレコメンドを改善しようとしてもコールドスター

これはフォーマットがバラバラという仮の例だが，ト問題が発生してしまう．ウェブ検索やニュース，

近い状況はヤフーでも発生していた．

オークションなど，全社として豊富なビッグデータ

上記以外にも，サービスごとや担当者ごとにデーを保有している状況を横目に見て，自サービス以外

タの置き場所（自社サーバー，外部クラウドなど）のデータも使って精度を上げられないかという欲求の選定を行うことでデータの横断的な結合が難しくは当然のように高まっていた．

なる例や，あるサービスのデータを別のサービスが利用している状況で，提供元サービスがデータの仕

3.2.

データのサイロ化

先程の例のように，企業内で複数サービスを運営している場合，一つのサービスのデータだけでなく様を変えたために，提供先サービスが停止する例など，個別最適やサイロ化が生じさせる悪い状況は数多く挙げられる．

他のサービスのデータも合わせて利用することで，データの総量を増やすことができる．これが「データの横断利用」である．特に，ユーザー数が少ない
サービスや新規サービスでは，データの横断利用の3.3.

ガバナンスの不備

データガバナンスの観点でも，企業内でデータを横断利用する難しさがあった．

必要性はより大きいものとなる．しかし，企業が持前述したように，ビジネスを伸ばすために自サー

つ重要なアセットを横断的に利用するという「ごくビスに個別最適した判断を行うことは多い．例えば，当たり前のこと」
を実践するのは難しい場合が多い．

個人の経済状況というのは非常にセンシティブであこの難しさを生み出す要因は，ビジネス的な成果をり，プライバシー性の高いデータだが，サービスの短期で求めることによる個別最適やデータのサイロ

性質上，それを推定し得るデータに触る機会の多い化である．

コマース系サービスでは，他のデータと区別なくサービスを新規に立ち上げる場合，まず基本的な扱ってしまう傾向があった．サービス担当者は，法機能を開発し，世の中にリリースする必要がある．

的要件やプライバシー影響を専門的に扱う役割やス

その際にもっとも早いのは，隣のサービスや隣の部

キルを持っていないため，自サービスの常識で個別署を気にすることなく，自分たちの作りやすいよう最適を行うと，ユーザー保護というサービス運営のに作り，置きやすい場所にデータを置くことである．

大前提を揺るがす状態が発生する可能性がある．こ将来を見据えることが大事である点は理解しつつれは企業にとって大きなリスクである．

も，決まった期日までにリリースする，リリース後

また，企業内の各サービスが個別最適で動いた結○ヶ月後に○円売り上げる，などの目標が連続する

果，企業全体としての利益を毀損するケースもある．

ことで，近視眼的になってしまうのは世の常であり，

ここでも実例を元にした仮の例を挙げる．

ある程度避けられないことだと考えている．
これによって発生する状態を説明するため，仮の例を一つ記載する．

企業内で複数サービス（ここでは A と B という2 つの事業とする）を運営する場合，それらのサービス間で競合関係は通常発生しない．しかし，サーユーザーによる「クリック数」というのはウェブ

ビス A が取引している外部企業とサービス B が競企業では当然利用されるデータであるが，企業内の合である場合は存在する．企業内でデータ横断利用あるサービスにおいては「click」というキーでログができる状況では，サービス A がサービス B のデーを蓄積する一方，別のサービスでは「clk」，また別

タを利用でき，サービス B のデータを元にした提のサービスでは「c」というキーで蓄積している．

案は，サービス A の取引企業（サービス B の競合）

この場合，一人のユーザーが複数のサービスを利用にとって魅力的な場合が多い．

していても，サービスを跨いでクリック数を自動的

さらにイメージを付けるため，サービス A は広に合算することはできず，各サービス担当者に聞き告サービス，サービス B はコマースサービスとする．

42

企業におけるデータ活用の課題と，必要となる取り組みについてサービス A がサービス B の持つ「もう少しで買っ

しかし，この大目標を実現するための道のりは簡てくれそうなユーザー」というデータを用いたター

単ではない．ヤフーでは，組織，技術，プライバシー

ゲティング広告を社外に販売した場合，コマース系の観点でこの課題に取り組み，強みであるマルチ企業はこの広告を用いて潜在顧客よりも顕在顧客に

ビッグデータを全社で横断利用できる状況を作って近いユーザー層にアプローチでき，非常に有益であきた．

る．サービス A の利益も上がる．一方，サービス

以下ではそれらの取り組みの概要を説明する．こB としては，自サービスで買ってくれそうだった

れらはヤフーにおける取り組みであるが，体制整備

ユーザーを競合に奪われる状態になり，たまったもや標準化など，企業全般に応用可能なものもあるとのではない．これでは，データの横断利用に協力す

考える．

る気が失われる．また，一般的にサービス A が広告を売って得られる利益は，サービス B が商品を売って得られる利益より小さいので，企業の全体最適としては利益を毀損している．

4.1.

組織体制のアプローチ

一般的に組織には機能別組織，事業部制組織，マトリクス組織の 3 つの編成方法がある．各組織につこのように，
ガバナンスが不十分な状態では，デーいて詳しくは記載しないが，それぞれにメリット・

タ横断利用のメリットよりもデメリットが大きくな

デメリットがあり，絶対的な正解はない．単体事業

り，結局進まないという事態に陥る．

の成長速度や事業に対する当事者意識を優先する場

4.

壁を乗り越える取り組み

合は事業部制組織を，全社最適や横連携，中期的な専門性向上を優先する場合は機能別組織を選ぶ場合が多い．中間のマトリクス組織は機能別組織と事業前章で記載したように，2010 年代前半のヤフー
は，全社にあるデータの総量は多いものの，ユーザー

部制組織のいいとこ取りとなるような組織ではあるが，上司が 2 人いるなどの弊害もある．

数が少ないサービスや新規サービスは改善に資する

ヤフーでは，サービスごとに日本の No. 1 になる

十分なデータを持っておらず，また，全社のデータ

べく事業部制組織の形をとっていたが，そのためを横断的に利用しようとしても，ビジネスを優先す

データのサイロ化が起き，全社でのデータの横断的ることによる個別最適やデータのサイロ化がそれをな利用はなかなか進まない状況だった．そこで，難しくしており，個別最適の結果としてプライバ

2015 年に全社に分散していたデータや AI の関連部

シーリスクや利益毀損も発生しうる状態であった．

門を集め，数百人規模の全社横断の機能別組織を発ヤフーの強みは数千万人のユーザーと約 100 もの

足させた．これにより，全社最適となるデータ環境

幅広いサービスであり，そこから生み出されるデーやガバナンス体制を整えるとともに，データや AI

タである．この強みを活かすべく，ヤフーの様々なを専門的に扱うメンバーが学び合って専門性を高めサービスが生む多種多様なビッグデータを「マルチられる環境を作った．

ビッグデータ」と呼び，サービスの枠を越えて全社的に利活用することで，各サービスを改善し伸ばす
サービス

サービス

データ部門

サービス

サービス

データ部門

FY2015

サービス

サービス

データ部門

ビッグデータ

サービス

データ

データ部門

マルチビッグデータ
マルチビックデータサービス

ことを目指した．

データ統括部門43

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

この変更は，これまで自分の事業のためだけに専

データに関する意思決定の体制任していたデータエンジニアやサイエンティストがCDO

中央に召し上げられることになるため，事業側とのハレーションが当然予想されたが，大きく 2 つの対策を行うことで乗り越えていった．経営陣から継続
的なメッセージと，事業部との協力体制の構築である．
前者については，マルチビッグデータを全社で横断利用できる状況を作るという大目標に加え，中央

DD

DD

DD

DD

事業部

事業部

事業部

事業部

の横断組織に入るメンバーに対しては，技術のための技術，AI のための AI ではなく，データとサイエンスを徹底的に活用してソリューションを提供し，本稿執筆時点でも，データや AI を扱う全社横断

その結果としてユーザーや会社の利益に貢献するこの機能別組織，及び，CDO-DD 体制は改善を加えとが組織の役割であると，経営層から繰り返し伝えながら継続している．

られた．
これは，
中央メンバーの意識の醸成に役立ったと考える．

4.2.

技術的なアプローチ

また後者については，中央の横断組織にいるデー

全社的なデータの横断利用を可能にするために，

タエンジニアやサイエンティストの担当事業を決め真っ先に思いつく技術的な対応は「標準化」である．

て事業部側に兼務を行うとともに，彼らの目標の中

しかし，これは私の持論であるが，人間はどんなにに担当事業部が追うビジネス目標を含めた．これは，強いられたとしても，やりたくないことはやらず，

中央メンバーの事業への貢献意識を高め，事業部側

一時的にはやったとしても継続せず止めてしまう．

と一体となってサービス開発に取り組むことを意図

これは，標準化でも同様であり，その先にその人にしている．もちろん，中央としてのミッションも同とっての良い世界が待っていないと，いくら全社最時に持ち，全社横断的な活動や専門性向上なども並適と謳っても進まない．なので，各人がやりたくな行して行っていた．

るところはどこかを考え，横断利用を可能にする状

また，事業部のスピードを低下させないための手当も行った．事業部がデータや AI に関連する事況を作っていった．この活動には終わりがなく，現在でも継続しているものである．

項をいちいち中央に相談するのでは意思決定が遅くなるため，事業部ごとにデータの責任者として

1） データが集まる「引力」の形成

DD（データディレクター）という役職を置き，そ2010 年代前半，ヤフーが持つデータは劇的に増れを中 央で統括する全社のデータ責任者である

加し，各サービスにおけるデータ管理が難しくなっ

CDO（チーフデータオフィサー）を設置した．こていた．サービスの開発・改善に集中するためにも，の CDO と DD が連携する体制により，全社レベル

各サービスは可能なら誰かにデータ管理を任せたい

で必要な判断と事業部レベルで行える判断を切りという思いがあった．それに対応すべく全社として分け，全体最適と個別最適のバランスを取ること

各サービスが利用できる共通のデータ基盤を準備しを目指した．

てはいたが，なかなか安定しなかったため，技術者を多く抱える大きなサービスは自前でデータ基盤を運営することとなり，結局分散した状態が継続していた．
仮にデータが中央の一箇所に集まれば，中央組織の技術者がデータに触りやすくなり，データの整備

44

企業におけるデータ活用の課題と，必要となる取り組みについてもしやすくなる．
そうなれば，各サービスが他のサーそこから得られるデータも少なかったため，ビッグ

ビスのデータと結合してデータを利用しやすくな

データの力でレコメンドを改善しようとしてもコーる．そうなると，自前でデータを管理していたサー

ルドスタート問題が発生してしまうことは前述の通ビスも中央のデータ基盤にデータを入れてメリットりである．一方，ウェブ検索やニュースなどはすでを享受したくなり，よりデータが中央に集まってくに数千万人のユーザーが頻度高く利用しており，初る．このサイクルを引力に例え，「データグラビティ」

めて Yahoo! ショッピングに訪れたユーザーについと呼んだ．この引力を発生させる最初の一歩が，各ても，過去のウェブ検索などの分析から興味関心をサービスのニーズを満たす強力なデータ基盤である推定することが可能な状態であった．

と考え，その強化に注力していった．担当部門の努

そのコンセプトを元に開発を行い，Yahoo! ショッ

力によって，現在ではヤフーのデータ基盤は非常にピングの利用回数が少ないユーザーがサイトに訪れ強く安定したものになり，全社のほとんどのデータた際に，ウェブ検索のデータで推定した興味関心をはその上で運用管理されている．

元にレコメンドを行った結果，4.5 倍の CTR を記録

2） 標準化やエコシステムの整備した．これはデータの横断利用によりユーザーの強力なデータ基盤の上に全社のデータが集まる状態ができれば，横断利用への道のりは大きく前進したと言える．
各サービスのデータ取得時にフォーマットを揃えニーズにマッチした改善ができたことを証明している．
ヤフーではこれ以外にも数多くのデータの横断利用を行い，総じて大きな成果を上げている．

るための共通ロギングシステム，各サービスが取得したデータを横断利用しやすい形に整備したデータ

4.3.

プライバシー保護のアプローチ

ウェアハウス（DWH），全社にある大量のデータをプライバシー保護の重要性は年々増してきてい

一覧化し，データの件数やフォーマット，データオー

る．EU においては，非常に厳しいと言われる一般

ナーなどを閲覧・検索できるデータカタログ，デーデ ー タ 保 護 規 則（GDPR） が 2018 年 に 施 行 さ れ，タ基盤に蓄積されたデータを用いた分析やモデリン

日本の個人情報保護法も 3 年ごとという短いサイク

グを簡単に行えるツール群など，必要な機能は無数

ルで見直しがされるようになった．そして，世界でにあり，現在もその開発は続いている．

は 100 億円，1000 億円という単位の罰金が課されここでも重要なのは，例えば，フォーマット標準

たというニュースも枚挙に暇がない．

化のための共通ロギングシステムを各サービスに導この背景として，データが世の中に及ぼす影響が入推進する際に，各サービスの都合（個別最適）と「質」「量」ともに桁違いになったことが一因である

全社の都合（全体最適）をバランスさせることであことは間違いない．データはほぼすべての経済活動

る．各サービス独特の要件をすべて含もうとするとの裏側に存在し，国民がより便利な生活を送るため標準化にならず，標準を広く厳格にし過ぎると各の燃料となる一方，プライバシーの漏洩や差別の助サービスの需要を満たさせず導入が進まない．ここ長などにも繫がる危険な一面を持っている．しかし，までは標準，ここからは個別という線引きをしなが危険だと言ってデータを使わない世界に戻ることは

ら，現実的な計画を行うのがよいと考える．

なく，不可逆である．企業はユーザーからデータを

3） 横断データを用いたデータサイエンス

使わせてもらっていることを強く認識した上で，プ

強力なデータ基盤の上に全社のデータが集まり，横断利用のために必要なエコシステムも整備されたら，成果を出す準備は整ったと言える．

ライバシー保護を大前提として，ビジネスを遂行する必要がある．
ヤフーにおいても，ユーザーの安心安全を最重要Yahoo! ショッピングを例に，データの横断利用と位置づけ，プライバシー保護やセキュリティ向上

で実際に得られた成果を説明する．2010 年代前半に取り組んでいる．ここで大事なのは，バランスとの Yahoo! ショッピングはまだユーザー数が少なく，客観性だと考える．
45

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022

まずバランスとしては，ユーザーの安心安全が第保護に関する活動を行い，社内の事業部門や経営陣

一なことは揺るがないが，プライバシー保護のもととの利害関係がなく，独立した客観的な立場からにデータを一切使わないなどの過度な内部規制を行

データ保護について助言・監視，評価を行うものでうと，ユーザーが享受する便利なサービスを阻害すある．また，さらに客観的に自社の取り組みをチェッる可能性がある．そのため，ビジネスと法律，プラ

クすべく，2019 年から外部有識者で構成された「プイバシーインパクトを担当する各部門が観点を持ち

ライバシーに関するアドバイザリーボード」を設置

寄って議論し，最終的に CDO が総合判断を行うこしている．アドバイザリーボードでは，ヤフーのプとでバランスを取ることを目指している．

ライバシーにかかる施策やプロセスが，ユーザーや次に客観性としては，2020 年からデータ保護責

社会の期待に応えうるか客観的かつ厳格に評価し，任者（DPO）を新たに設置した．DPO はより専門

より良いものにしていくための助言を行っている．

的にプライバシーを始めとしたユーザーの個人情報

社内データ保護責任者（DPO）

プライバシーに関するアドバイザリーボード

案件関係者
ビジネス視点プライバシー
インパクト視点

法律視点

46

社外

案件

企業におけるデータ活用の課題と，必要となる取り組みについて

5.

まとめ

に引き上げられる．
その 2 ─適切な問題設定を行う

何をしたいか何を解決したいかを固めず，データ
ここまで，ヤフーにおけるデータ利活用や，そのや AI の導入が先行するというのは，よくある失敗

過程でぶつかった課題，その課題に対する解決策なパターンである．問題によっては AI ではなく手作どの事例を解説してきた．これらはヤフーの事例で業でやった方がよいものもあり，データや AI でもあるが，企業全般に当てはまるものも多いと考える．

解けない問題は，解けない．まずは問題設定をした

私が日々データを扱う中で強く感じるのは，デー上で，それに適した手法を選び，データを選ぶといタが持つポテンシャルの大きさだ．世界全体でデー

う順番がよい．

タはすでに大きな力を発揮している一方，まだそのその 3 ─リーダーの思いが重要

ポテンシャルは発揮しきっていない．さらに言うと，

データ利活用を成功させるためには，組織再編やデータを用いて成果を出している企業はあるが，絶大きな投資が必要となる場合が多い．しかも，短期対的に成功している企業はなく，まだ優勝は決まっ

的に効果が出ることは稀であり，ある程度必要なもていないと感じる．
日本の企業にもチャンスはある．

のが揃うまで，地道かつ地味な作業が続く．トップ

ヤフーも，まだ理想には程遠い．例えば，2021

マネジメントがデータや AI を正しく理解した上で，年春からヤフーを含む Z ホールディングスグルー

我慢して応援し続けることが，成功の必要条件とな

プに LINE 株式会社が加わり，ヤフー・LINE・Pay-

る．

Pay を中核とした日常生活に欠かせないサービスグ

その 4 ─集約と分散のバランスを取る

ループとなった．本来，ID やデータをシームレス

組織編成や標準化などデータに関する様々な活動に連携することで，ユーザーの生活をもっと豊かにで，個別最適と全体最適の衝突が発生する．最適な楽しくできるはずであるが，2021 年秋の本稿執筆

形は業種・業態・企業規模・成熟度などによって変時点では，まだ十分なシナジーは出せていない．

わるものであり，しかも文脈で変わることもある．

しかし，私は悲観していない．企業を超えたデー

要するに正解はない．高い視点を持ちつつ，利害関タの横断利用は，本稿で説明した社内のサービス横係者の意見を聞き，柔軟にバランスを取ることが重断よりも技術的にもプライバシー的にも難易度が高要である．

いが，本質的には同じことであり，達成できたとき

その 5 ─データはユーザーのためにのインパクトは疑いがないものなので，愚直に邁進するだけである．
まとめに代えて，私の思う「データ五箇条」を記載する．

ヤフーを含め，企業側はユーザーにデータを使わせてもらう立場である．企業は，預かっているデー
タやプライバシーを安心安全にしっかり守り，ユー
ザー側が選択権を持つ状態を大前提とした上で，その 3 以降はここまでに記載した内容と重なるも

データ利活用はユーザーの便利で楽しい生活のためのである．その 1 とその 2 は本稿では触れていないであることを常に忘れず，ビジネスを行う必要があが，そもそもの前提として重要なので，ここで記載

る．

した．
その 1 ─データや AI を正しく理解する

データや AI には魔法的な響きがあるらしい．メ

ヤフーはデータに関するコンサルティングも行っているので，お気軽に相談いただけると幸いです．
（https://ds.yahoo.co.jp）

ディアの取り上げ方のせいなのか，AI を入れるだ
けで何かすごいことが起こると誤解している人は一定数いる．工作機械や一般のソフトウェアと同様，
データや AI は道具でしかないが，うまく使えば非注

1

1996 年はインターネット世帯普及率，2000 年以降はインター
ネット人口普及率

常に強力な道具となり，ビジネスを一段高いレベル
47

〈日本知財学会誌〉 Vol.18 No.3― 2022
参考文献
首 相 官 邸 ベ ン チ マ ー ク 集（2001 年 秋 改 訂 版 ）（https://www.
kantei.go.jp/jp/singi/it2/others/0111benchmark.html, 2021
年 10 月 29 日最終閲覧）

48

総 務 省 情 報 通 信 白 書 令 和 2 年 版（https://www.soumu.go.jp/
johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd252120.html,
2021 年 10 月 29 日最終閲覧）