社会情報学

第３巻３号

2015

2014年総会シンポジウム「ビッグデータの可能性と課題
─監視・シミュレーション・プライバシー」・論文
ビッグデータと監視社会
Big Data and Surveillance Society
キーワード：
ビッグデータ，監視社会，プライバシー，人工知能，位置情報，遺伝情報
keyword：
Big Data, surveillance society, privacy, artificial intelligence, location information, genetic information

神戸大学大学院人間発達環境学研究科

田 畑 暁 生Kobe University, School of Human Development and Environment

要

Akeo TABATA

約

ビッグデータは情報社会における最新の流行語の一つとなり，日経や野村総研などが盛んに使ってそのビジネスを盛り立てているが，他方，ビッグデータ利用がもたらすプライバシー侵害問題についても，
日立とJR東日本の事例のように注目を集めることがある。本論文では第１節でビッグデータの中身を再検討し，第２節でビッグデータによるプライバシー侵害問題の特徴を述べ，第３節では，いわゆる「監視社会」が，ビッグデータと人工知能技術の結びつきによって，人間の判断が機械に肩代わりされるよ
うな社会へと向かっていく可能性および危険性を論ずる。
Abstract“Big Data” has become a “buzz-word” in information society, In Japan, this movement is driven
by the NIKKEI and Nomura Research Institute. On the other hand, privacy problems are often
discussed over Big Data, as of JR-East and Hitachi collaboration. This article reviews the meaning
and content of Big Data in chapter 1, looks into privacy problem around Big Data in chapter
2, and thinks about surveillance society with Big Data in chapter 3. Surveillance society is now
changing by “Big Data” and artificial intelligence (AI) technology.

127

ビッグデータと監視社会

はじめに

田畑暁生

多くに野村総研が関わっている（２）。

ビッグデータというバズワード

しかしビッグデータの定義は確立していない。

情報社会はそれ自体に関する流行語を次々と生大量のデータであることは必要条件であるだろう。そうした言葉の中には，定着が，量的に明確な線引きはない。ダベンポート＆して日常語の仲間入りをしたものもあれば，ほど

キムは「並みはずれて大量なデータ，または，構なく消えてしまうものもある。そして，「ビッグ造化されていないデータを意味する」とし，例とデータ」も，情報社会に関する最新の流行語，あして電子メール，
フェイスブック，
ヒトゲノムデー

るいは「バズワード」の一つといえるだろう。

タ，無線センサなどを例に挙げ（ダベンポート＆「ビッグデータ」という言葉が記事で使われた

キム，2014:p.17），野村総研系の書物では「高頻度を主要４紙の新聞記事データベースで検索し精細，
高頻度で生成され，多様性に富む（非構造的）てみた結果が表－１である。2010年に始まり急データ」とし，また，
Volume（量），Velocity（速度），

速に伸びているのだが，特に日本経済新聞（およVariety（多様性）という３つのV（さらにはそこびその関連紙）での使用が突出していて，本紙のにVeracity（真実性）を加えた４つ，
Value（価値）みに限っても，朝毎読３社の合計記事数を上回っを加えた５つのV）で始まる性質を特徴とするとている。今年に入ってからの『日経ビッグデータ』

している。金融機関や流通企業が従来から扱っての創刊からも分かるように，日経自体が「ビッグいるデータも，量としては相当大きなものであり，データ」を煽る役割を主体的に行っている。

それと区別するため，「高頻度の更新」や「多様性」

み出してきた（１）が言われる，ということもあるだろう（日立ホームページ内「ビッグデータへの道」第１回「ビッ

表－１ 「ビッグデータ」を含む記事数

日経系

うち日
朝日
経本紙

毎日

読売

1
60
376
929

0
11
108
348

0
1
9
72

0
0
2
57

0
1
5
73

2014
555
（上半期）

213

63

54

41

2010
2011
2012
2013

グデータとは」）。
平成26年度版『情報通信白書』では，
ビッグデー
タの活用によって約60兆円の売上増があったとするのも，ビッグデータの定義があいまいなために，思い切り広く解釈して，ブームをあおったのだと思われる。個人情報保護法の改定も「ビッグデータ」を企業が（当事者の同意がなくても）利
用したいという思惑に由来する部分が大きい。

西内（2013）は，流行になった「ビッグデー

しかし定義があいまいとはいっても，日経や野タ狂想曲」を批判し，ビッグデータよりもサンプ

村総研が盛んにあおっていることからわかるよう

リング調査の方がコストが安く，また，データをに，その使われる文脈がビジネス中心であるとは解析する目標として，利益につながる「因果関係言えると思う。
もちろん公共的な目的も存在する。

の道筋」の解明を挙げている。しかし翌年には西一例が災害対策で，NHKが主導した「震災ビッ内自身が，『日経ビッグデータ』の広告に大きく

グデータプロジェクト」は，POSデータ，交通

登場しているのである。

データ，SNSでの書き込みなどを利用して震災後

野村総合研究所も，ビッグデータで金脈を掘の人やモノの動きを鮮明に描き出した（阿部ほか，

り当てようとしている企業と言ってよいだろう。

2014）。しかし，公共目的とは言っても，医療に2011年に「ビッグデータ活用のロードマップ」

せよ災害対策にせよ，効率や効用などのビジネスを発表，日本で出版されたビッグデータ関連本のの言葉で論じられ，たとえば「ビッグブラザー」

128社会情報学

第３巻３号

2015

という言葉が持っているような，権力関係についまた，４のスマホ等のアプリについて，どのようての文脈は通常，消去されている。

なソフトをどんな風に利用したかも，その人となりを示すであろう。英単語アプリを使っている人

１には，英会話の広告は有効かもしれない。ゲーム

ビッグデータの中身で課金されている人は「情弱」かもしれない。いビッグデータの中身はどのようなものだろう

わゆる名簿屋がもっとも欲しがるのも，騙されやか。典型的な例をいくつが挙げると「１．位置情

すい人をあつめた「情弱」情報なのである。

報」，「２．SNS（ソーシャルメディア）などで発５の医療情報はもともと，「機微情報」に属す信される情報」，「３．検索情報」，「４．アプリ利る場合が多く，公共的性格が強い。政府は，医療用情報」，「５．医療情報・遺伝子情報」といった費の抑制を目的に77億件以上のレセプトの「ビッものが想定されている。言及は多くないが，「６．

グデータ」から，「レセプト・特定検診情報デー

監視カメラの映像」も，大量の構造化されていな

タベース白書（仮称）」を毎年編集・公表するこい映像情報という点でビッグデータの性質にあてとを検討している（読売新聞2014年8月25日付

はまっているだろう

。

け記事）
。

（３）

特に１の位置情報は，まさにビッグデータの代

人間の形質や行動の多くは，幸か不幸か，遺伝表格といえるだろう。ヒトが動いた軌跡を，モバ子によって直接規定されているわけではないが，イル機器などが継時的に発信する。

性別や，血液型，ある一部の病気（たとえばハン

ヒトの「位置」に関する情報は従来，「本籍」「住チントン舞踏病，テイ・ザックス病）などは，遺所」といったもので，「本籍」は戸籍簿のありか

伝子によって強く規定される。さらに当人のみなを示すバーチャルなインデックスに過ぎず，住民らず，血縁者についてもその近しい度合いに応じ表における住所も，基本的にはそのヒトの寝所なて，病気のなりやすさなどの情報を与える。

り家産の置き場所であろうが，実質的に人がそこに住んでいるとは限らない

遺伝子解析サービスは，米国では「２３アンド。

ミー」社が中心であり（ライバルであったデコー（４）

表から見える自動車のナンバープレートなど

ド・ジェノミクス社やナビジェネティクス社は，も，その所有者の居住地域を示している。住所を2012年にそれぞれ買収され，個人向けのゲノム

知られたくないと，世田谷区の住民が，世田谷ナ

解析サービスを停止した），日本でも各種の医薬ンバーの品川ナンバーからの自立に反対する，と系の会社で始まったが，2014年にはヤフーやＤいう事例も発生している。

ｅＮＡといったＩＴ系企業が参入し，話題を呼ん

２のソーシャルメディアをビッグデータとしてだ。

利用する方法については，鳥海（2014）が，①「ソーシャルメディア理解としての利用」，②「社会を２

映すセンサーとしての利用」，③「データベース

ビッグデータとプライバシーとしての利用」の３点に分けて整理している（５）。

プライバシーに特に敏感な人々は，ビッグデー

東日本大震災の災害対策としての利用は②にあた

タの利活用に素早く反応する。その代表的な事

る。

例が，JR東日本と日立が組んだ，乗降客データ

３の「検索情報」，すなわち，グーグルなどのの分析・販売にまつわるものであろう。2013年，

検索エンジンにどんな単語を入れて検索したか

JR東日本がSuicaから得られた情報を，日立が解も，その人の欲望のありかをよく示すであろうし，

析して「駅利用情報分析リポート」として提供し129ビッグデータと監視社会

田畑暁生

ようとのサービスが厳しい批判を受け，対応とした人が67.3%，「条件つきで許容できる」としたて設置された堀部政男氏らをメンバーとする有識人が28.3%で，合わせて95%を超える（どんな場者会議（2013年９月から12月，2014年２月に中合でも許容できないとした人は4.6%）。また，「防間とりまとめを発表）で，データの社外への提供

災計画策定・避難場所設置・防犯」のためであれ

は，個人識別性がなく，たとえ個人情報保護法等

ば，「許容できる」が58.3%，「条件付きで許容でに違反していなくても，一層慎重に扱う必要があきる」とした人が35.5%で，これも合わせると９るとされ，JR東日本は，データの提供を見合わ

割を超える。それに対して，「広告・マーケティ

せることとなった。

ングやサービス向上」という理由の場合，「許容

JR東と日立の側では，匿名化したデータの分できる」は9.1%にとどまり，「条件付きで許容で析・販売は個人情報保護法の観点から問題がない

きる」の46.1%と合わせて，やっと過半数といっと考えたのだが，個人情報保護法の解釈にも曖昧た割合である。緊急事態であれば許容するデータなところがあり，匿名化したとしても個人識別さ利用であっても，広告などのための利用は，多くれる（非特定識別情報）のなら、個人情報に入るの人が好ましくないと考えている。

（容易に結合して個人を特定可能）との解釈も十心理学には有名な「ジョハリの窓」（ジョセフ・

分成り立つ。個人を特定できるのが「特定情報」，

ルフトとハリー・インガムが考案）というモデル

特定はできないが，ある一人の情報であると識別がある。自分も他人も知っている自己を「開放の可能なものが「識別情報」とされるのだが，ま窓」，自分は知っているが他人は知らない自己をた，特定は多くの場合個人名をキーとするであろ「秘密の窓」と呼ぶ。プライバシー情報として意うが，個人名で一人に絞られるかどうかは，その識されるのは，多くはこの「秘密の窓」に入る事名前が多い名前かどうかにも依存する。ありふれ柄だろう。しかしそれ以外にも，自分は気付いてた苗字とありふれた名前では，同じ名の人が１万いないが，他人には知られている自己として「盲人を超える場合さえあり，逆に珍しい苗字の場合

点の窓」，そして自分も他人も知らない自己としには名前だけで一人に絞られることがある。住基て「未知の窓」という４つの部分を４象限に置い

番号（や，旅券番号や免許証番号）は個人を特定ている。特にビッグデータには，意識しない自分

するが，数字だけで特定されたというのは，人間の行動やゲノムといった「未知の窓」「盲点の窓」の感覚では納得できないところもあるだろう。

に属するような情報も，多く含まれているのだ。

「k-匿名性」「l-多様性」「t-近接性」といった，

そうした分野の情報が「利活用」されることは，匿名化したデータからの個人特定を不可逆にする

反対の声を上げる人は多くはないにしても，自分技術がさまざまに開発されてはいる。しかし，他さえ意識しないようなデータが含まれるビッグのデータと結合することで，個人特定にいたる可

データの利活用には，多くの人が本能的（？）に，能性は，ゼロにはならないだろう。AOLやネッ「気持ち悪さ」を感じているのかもしれない。

トフリックスが公開した，匿名化した検索データ

プライバシー侵害への懸念を，社会全体の問題

からも，個人の特定がなされてしまったのであるに敷衍すれば，いわゆる「監視社会」化の問題と（ショーンベルガー＝クキエ，2013:231-233）。

つながる。

総 務 省「 位 置 情 報 プ ラ イ バ シ ー レ ポ ー ト 」（2014）によると，「災害（緊急）被災地域の被３

害状況把握・救援活動・避難・帰宅支援」のため

監視社会の変質「監視社会」もまた，情報社会のバズワードのであれば，位置情報の利用を「許容できる」とし

130

社会情報学

第３巻３号

2015

一つかもしれない。ビッグブラザー（オーウェル

ルが，「ベイジアン・ネットワーク」に代表されが小説「1984年」で描いた独裁者），パノプティ

る統計・確率的な考え方を人工知能研究に持ち込

コン（ベンサム，フーコー）といった概念とともみ，そうした考えに影響を受けた科学者・エンジに，監視カメラ台数の増加，ICカードの普及，企ニアたちが例えばグーグルのようなIT企業に入社

業および国家による活発なデータ収集と利用，さして，例えば機械翻訳においても，それまでの論らにはカメラ付きケータイの普及や一般人による理とは違い，ネット上から大量のデータを収集す

活発なSNSへの映像投稿などについて，「監視社ることで，ありそうな言葉の組み合わせを探すと会化」として懸念が表明されてきた。ビッグデー

いう方法で，次第に精度を上げていった（小林，

タの利活用の増大はまさに，量としての「監視の2013:75-77）。

拡大」といえるだろう。

『日経コンピュータ』誌2014年10月２日号，特では，監視社会に質的な変容をもたらすものだ

集「ビッグデータは人工知能に任せた」では，人ろうか？

間は不要になるわけではないとし，人間の役割とビッグデータが監視社会に質的な変容をもたらして「適切な手法の選択」「適用領域の発見」「機

すとすれば，それはデータの監視や解釈が，ます械による仮説の検証」「データの収集」の４点をます人間の手を離れて機械で完結したものになっ挙げているが，このいずれも，人間が特に機械にていく，ということだろう。例えば監視カメラの対して優位性を持つ領域ではないだろう。

台数はますます増えているが，それを「監視する」

経済学者タイラー・コーエンの『大逆転』で人間の数は足りない。人間の頭数が足りていると

は「すでに科学分野によっては，人間の頭脳ではしても，その仕事をさせるには，費用が発生する。

対処できないくらい，理論や仮説が複雑化してい人件費を減らして効率を上げるとの動きはますまる可能性がある」（p.254）。
「コンピュータは次す加速するであろうから，上手な「ゲーミフィケー

第に，実質的な研究活動で中心的位置を占めるよを行えば，ひょっとすると失業者なうになり，研究計画の設計でも主たる役割を担う

どの有効活用につながるのかもしれないが，そのようになる」（p.261）。「（フェイスブック，グー

場合でも失業問題の解決にはならない。

グル，アマゾンといった）ウェブ関連企業は，理

ション」

（６）

ビッグデータの監視者や解釈者が人間から機械論にはあまり関心を示さず，オンラインコミュニへと大幅に肩代わりされ，人間がそれにためらわ

ケーションを通じて得られたデータを統計学的ずに依存するようになったとき，人間がそのままに分析する。こうして生まれた「ビッグデータ」

では理解できないデータの「意味」は，ブラックは，次のビジネス革命の担い手と期待されている」

ボックス化した「御託宣」として受け取られるお（p.264）と指摘する。

それがある。おうむ返しを基本とする対話型「精日立のエンジニアによる矢野（2014）には，

神分析プログラム」を作ったワイゼンバウムが，「ビッグデータで儲けるための３原則」が出てく

それにはまり込む人が多いのに驚いて研究を辞る。「第１の原則

めたという有名なエピソード（ワイゼンバウム，

ム）を明確にする」「第２の原則 関係するデータ

1976=1979）を思い起こさせる。

を広く収集する」「第３の原則 仮説に頼らず，コ向上すべき業績（アウトカ小林（2013）が指摘するように，一時は研究ンピュータに業績向上策をデータから逆推定させが停滞する冬の時期があった人工知能（ＡＩ）研る」。矢野の挙げている事例は以下のようなものだ。

究に春をもたらしたのはビッグデータと言える。

ある店舗の売り上げを向上させるために，二人

1980年代末，UCLAの科学者ジュディア・パー

の専門家と，日立の人工知能ソフトウェア（略称131

ビッグデータと監視社会

田畑暁生

「Ｈ」
）とを競わせた。専門家はさまざまなヒアリ

ろうか。

ングやデータから，店内広告の設置や棚配置の改
善などを行った。「Ｈ」は，大量のデータを6000

おわりに個の業績要因に分解して，純粋にデータとの相関

ビッグデータを超えて関係だけから，店内のある特定の場所（高感度ス

田畑（2003a）で指摘した，「監視の主体は誰か」

ポット）に従業員が立っていることで，購買金額「誰が解釈するのか」「監視の分散をどう評価するが上がる（10秒長く立っていると，客単価が145のか」といった論点の重要性は，ビッグデータと円上がる）ことを発見した。そして，実際に店員いう言葉がまき散らされようが，基本的には変化がそこに立つ時間を増やすことで，売上げが上をしないだろう。

がった（専門家による助言は，ほとんど成果を上すでに述べたように，ビッグデータという言葉げなかった）。ここから矢野は，「人による仮説検ばかりに目を奪われると，「ビッグブラザー」的

証型分析はビッグデータに通用しない」とし，「仮な権力から目がそらされる危険がある。たとえば説に頼らず，コンピュータに業績向上策をデータ

政治家や高級官僚，警察・検察官僚のような強大から逆推定させる」ことを提案しているのである。

な権力者に関しては，汚職などの抑止のために，

また，前述したゲノム情報は単体では，基本的24時間のライフログを記録し，一定の時間後にに変化しないものであるし，ビッグデータとい公開するというのは技術的には可能だが，そうしえるかどうか微妙であるが，ゲノム情報と，そた話にはなかなかならない。それどころか，いつの人がどんな食事をし，どの程度運動しているまでも秘密を延長できるような，政府に甘い「秘かといった位置情報や行動情報，さらにtwitterや

密保護法」が，批判を受けながらも可決成立してFacebookなどでの書き込み情報を組み合わせれしまう。

ば，その人が特定の病気をいつ発症するか，かな

政府や大企業が，高度な情報技術や機械的知能りの程度で予測できるのかもしれない。それを分を使って一方的に人々を監視するとしたら，どれ析し，余命の推計を高い確率で予測できたり，医ほど利便性を増してくれるとしても，あやうい社

薬や医療保険の販売などにつなげられるのかもし会であろう。判断のブラックボックス化がいやおれない。

うなしに進む中で，その判断メカニズムの在り方

それどころか、さほど正確な予測などできなくのみならず，ビッグブラザーやビッグシスターにても，血液型性格診断やら六占星術が世にはびこ

ついての情報こそ，万人に対して開かれてあるべる（こうした事実は，いかに普通の人々が思考をきなのではないか（もっとも，政治のトップが自節約して生きているのか，もしくは，思考のコス

前の判断能力を持たず，官僚等の実質的言いなり

トがいかに高いかを示しているように思われる）という可能性もあるが）。監視社会化が必然であように，人間をいくつかのパターンに分けて単純るにしても，誰が誰を，どの程度監視するのかは化するような，変な予言が独り歩きする危険があ

多様であり得る。民衆が国家に対する監視を強化

る。田畑（2003b）でも論じたが，遺伝子それ自する社会を，監視社会と呼ぶこともできるのだ。

体にも，文化的な物神性がまとわりついているの

われわれは，「より望ましい監視社会」を目指さである。こうした動きをとどめることは難しいでなくてはならないだろう。

あろうが，ビッグデータによる予測が行われる基本的な統計学の手法（たとえば重回帰分析）くらいは，万人が理解している必要があるのではなか132

社会情報学

第３巻３号

2015

注

性や興味関心，交友関係などの情報があふ（１） ニューメディア，マルチメディア，インターネッ

れており，Suicaなどの電子マネーの利用

ト，ソーシャルメディア，ウェブ２．０，クラウド，

履歴からは個人の行動パターンや購買行動

ユビキタスなど，枚挙にいとまない。こうの情報が収集される。そういった情報を企した言葉は，消えていったものもあれば，業が市場の細分化のために利用することの定着したものある。

効果は必ずしも自明ではなく，消費者余剰（２） 鈴木（2011），城田（2012），安岡編（2012），の改善のためにどのような利用が許され

野村総合研究所（2012），小林（2014）など，るべきか個別具体的な議論が必要である」

いずれも，著者や編者は野村総研の社員な（p.96）。

のである。

（６） ゲーミフィケーションとは，ゲーム化する（３） 監視カメラ映像がビッグデータとして意識ことで，人間を一定の行動へと楽しんで向されることが多くないのはおそらく，事前

かわせることを指す，近年注目されているに個体識別されていない（顔認証や各種「生技術である。ゲーミフィケーションを使っ体認証」で識別可能），権利関係が（特に）て，スピード違反を大幅に減らした成功例

不明確，各種カメラの所有者がまちまち，

が，野村総合研究所（2012）に掲載されてなどのためであろう。現在でも，事件後にいる。ストックホルムで行われた「Speed

監視カメラによる映像は捜査機関によってCamera Lottery」では，監視カメラの前で，分析され，犯人検挙に役立てられてはいる

スピード違反したドライバーの罰金を，法が，監視カメラの精度がさらに上がり，顔

定速度を守ったドライバーに抽選で分配す認証技術がさらに発展を遂げれば，監視カる，というもので，３日間の実証実験中，メラの映像だけから「それが誰か」を機械

速度は平均して22％低下した（pp.062-063）。

自体が特定する可能性は，それが社会的に文献容認されるかどうかは別として，大いに高安部博史＋ＮＨＫスペシャル（2014）「震災ビッ

まるだろう。

グデータ」制作班編『震災ビッグデータ』ＮＨ（４） 住民票の住所を変えずに実質的な転居を行

Ｋ出版．

う人はいる。例えばDVで家族から逃げたいという人にとっては，追われる危険から

Tyler Cowen（2013）“Average is Over”Dutton

実態に合わせた住所変更ができず，「無戸

Adult.=タイラー・コーエン，池村千秋訳（2014）

籍児」の問題を生んだりした。尼崎連続殺『大格差』NTT出版．

人事件の犯人グループが，逃げた「家族」

Craig,T and M.E.Ludoloff（2011）“Privacy and
Big Data” ,O’Reilly.

の動向を住民票で常にチェックしていたことは，戦慄を与えた。亡くなった高齢者のDavenport,T.J. & K. Jinho（2013）“Keeping

年金を家族が詐取するために，死亡届を出

Up with the Quants” Harvard Business Re-

さないでいる事件も，各地で発生した。

view Press.=トーマス・ダベンポート，キム・ジノ，古川奈々子訳（2014）『真実を見抜く分（５） 田村（2014）は，SNSなどの情報を企業

析力』日経BP．

が利用することは，消費者にとって利益になるとは限らないことを指摘する。
「フェHalavais,A（2009）“Search Engine Society”

イスブックに代表されるSNSでは個人の属

Polity=アレクサンダー・ハラヴェ，田畑暁生訳

133

ビッグデータと監視社会

田畑暁生（2009）『ネット検索革命』青土社，

翔泳社．

小林慎太郎（2014）『パーソナルデータの教科書』

田畑暁生（2003a）「監視社会論の射程」『人間科

日経BP．

学研究』第10巻第１号．

小林雅一（2013）『クラウドからＡＩへ』朝日新書．

田畑暁生（2003b）「社会情報としての遺伝子」『社

西内啓（2013）『統計学が最強の学問である』ダ

会情報学研究』第７号.

イヤモンド社．

田村彌（2014）「最適シグナル」坂井豊貴編［2014］

野村総合研究所（2012）『ビッグデータ革命』ア所収，p.96

スキー・メディアワークス．

鳥海不二夫（2014）「ソーシャルメディアにおけ坂井豊貴（2014）『メカニズムデザインと意思決るビッグデータ処理」嶋田ほか（2014）所収．

定のフロンティア』慶応義塾大学出版会．

Weizenbaum,J.,”Computer（1976）Power and嶋田茂ほか（2014）『ビッグデータ・マネジメン

Human Reason”W.H.Freeman Company=

ト』エヌティーエス．

ジョセフ・ワイゼンバウム,秋葉忠利訳（1979）

城田真琴（2012）『ビッグデータの衝撃』東洋経『コンピュータ・パワー』サイマル出版会，済新報社．

矢野和男（2014）『データの見えざる手』草思社．

Schonberger,V.M. &K,Cukier（2013） “BIG

安岡寛道編（2012）『ビッグデータ時代のライフ

DATA”Houghton Mifflin Harcourt.=ショーン

ログ』東洋経済新報社．

ベルガー他，
斎藤栄一郎訳（2013）『ビッグデー『 日 経 コ ン ピ ュ ー タ 』2014年10月2日 号， 特 集

タの正体』講談社．

「ビッグデータは人工知能に任せた！」日経BP

鈴木良介（2011）『ビッグデータビジネスの時代』

134

社．