データ活⽤の現状と課題
スマートIoT推進フォーラム
テストベッド分科会
データ連携・利活⽤ワークショップ

2022年4⽉26⽇
東京大学大学院情報学環

道方 孝志

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2022/4/27

本⽇の内容
n データ活用に関する現状と課題について

n データ活用方策について

n 研究室の取組の紹介

n データ連携・利活用促進に向けたテストベッド分科会への期待

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データ活⽤に関する現状と課題について

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企業におけるデータ活⽤の導⼊状況（⽇⽶独国際⽐較）「導⼊済み」は少ないが、「わからない」が最も多い
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データの取扱や利活⽤に関して現在⼜は今後想定される課題や障壁（⽇⽶独国際⽐較）

特に課題・障壁はない︖
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データ活⽤が進まない理由は︖
n 個人の印象の範囲を出ないが、デジタル化、ＤＸ推進が話題になる中、具体的な理由があるわけではなく、何をすればよいか、何から始めればよいか、悩まれている企業、自治体等が多いのではないか？

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データ活⽤⽅策について

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データ活⽤がうまく⾏っている例（オンライン広告）
n Cookieや広告ID等の活用により、個人の好みを収集し、もっとも購入につながりそうな広告を提示するフレームワークが構築されている。

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プラットフォーマー（GAFA）の売り上げAmazonについても、本年2⽉に広告収⼊(2021Q4 1.1兆円）について初めて公表。
国内のIT企業も、利益率の⾼い事業は、広告分野になっている
出典：総務省資料

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データ活⽤を進めるための役割分担（出典：デジタル庁ウェブサイト） 11

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データ連携・活⽤を進めるには、どうすればよいか︖
n データ連携・活用には、データに関わるプレイヤーが自らの役割を認識をして、様々なステップを踏んでいく必要
n 一方で、GAFAのような集約型のフレームワークを自ら作り込むのは困難

n 構築が進みつつある、分散・連邦型のデータ連携プラットフォームの活用など、既存のプラットフォームを活用していくことが重要

n 更に、5G時代、Beyond 5Gの時代には、実空間のデータ活用に期待が掛かるが、その利活用は仮想空間に閉じたもの比べて難易度が高く、留意が必要

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SIP分野間データ連携基盤（CADDE（ジャッデ））n 内閣府SIPにおいて、分野間データ連携基盤技術を開発しており、分野を超えてデータの発見と利用ができる仕組みの構築を目指している（出典：https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2022/02/0228.html） 13

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SIP分野間データ連携基盤（CADDE（ジャッデ））アーキテクチャ（出典：https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2022/02/0228.html） 14

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DATA-EXn （一社）データ社会推進協議会（DSA：Data Society Alliance）は、データ連携に係る既存の取り組みが協調した、連邦型の分野を超えたデータ連携を目指すプ
ラットフォーム「DATA-EX」を提供
n 本年4月7日、データ社会推進協議会は、欧州のデータ連携をリードするGaia-X
European Association for Data and Cloud AISBLと、連携協定を締結し、両団体は相互理解に基づき、データ主権と信頼に基づくクラウド技術分野での協力（出典： （⼀社）データ社会推進協議会ウェブサイト）

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欧州データ連携基盤プロジェクト（GAIA-X）
n 欧州では、欧州の価値観や標準に従う、データ流通のインフラやエコシステムの構築を目指して、欧州データ戦略（European Data Strategy）を踏まえ、2019年10月に欧州データ連携基盤プロジェクト（GAIA-X）を開始

n 創立メンバーは、► ドイツ
Beckhoff Automation, BMW, Bosch, DE-CIX, Deutsche Telekom, German Edge Cloud,Deutsche Telekom, PlusServer, SAP and Siements► フランスAmadeus, Atos, Cloud Infrastructure Services Providers in Europe, Docaposte,
Electricite de France, Institut Mines-Telecom EPSCP, Orange, Outscale, OVH, Safran,Scalewayn 欧州外からも２００を超える多くの企業が参加► Cisco, Hewlett Packard, IBM, Intel, Huawei, Fujitsu, Salesforce等（出典： https://www.gaia-x.eu） 16

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2022/4/27

欧州データ連携基盤プロジェクト（GAIA-X）のアーキテクチャ
n アーキテクチャの原則► オープン性、透明性（Openness and Transparency)► 相互運用性（Interoperability)► 集合システム（Federated System)► 認証と信頼性（Authenticity and Trust)（出典： https://www.gaia-x.eu） 17

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研究室の取組の紹介（東京⼤学越塚研究室）

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三井不動産東⼤ラボ

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スマートシティWG

n 「経年優化」する都市の実現に向けたデジタル技術、サービスの社会実装に向け、都市OSのプロトタイプを用いた社会実験を東京日本橋で実施。

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三井不動産東⼤ラボ（動画）20

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スマートメーターデータを⽤いた不在配送解決（JDSC+横須賀市+佐川急便+GDBL、等）
n 背景と課題► 宅配における再配送は全小口配送の20%► そのコストは全国で数千億円にのぼる。
► スマートメーターの導入が進み、2020年に東京電力管内、2024年に全国で導入が完了予定

n 解決策► スマートメーターから取得されるデータを用いて、各家庭の将来の在不在を人工知能技術（機械学習）で予測し不在先を回避► 配送成功率は98%、不在配送は88%減少、総移動距離は6%減少（シミュレーション結果）► 本システムにより、在宅先を回るルートだけを「配達者」に提示することで「不在」は特定されず、よりプライバシーが守られる[1] Shimpei Ohsugi, et. Al., “Traveling Salesman Problem on Smart Meter Infrastructure' has been accepted for publication”, in Proc. IEEE ISC2 2021
[2] Shimpei Ohsugi, Kenji Tanaka and Noboru Koshizuka: “Privacy enhancement for delivery route optimization through occupancy prediction”, in Proc. 2019 8th International
Conference on Software and Computer Applications (ICSCA 2019), Feb., 2019.
[3] Shimpei Ohsugi, Noboru Koshizuka: “Delivery Route Optimization through Occupancy Prediction from Electricity Usage”, IEEE COMPSAC 2018, Tokyo, 2018.
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機械学習を⽤いたフレールの⾃動検知（三重県東員町+中部電⼒+JDSC 、等）
n 介護予防におけるフレイルの重要性► 介護給付額の拡大、独居高齢者拡大の中で、要介護前に至る過程（筋力・活動低下等）である「フレイル」 をいかに早期特定し、介護予防の手を打つかが課題► 現状の特定方法は対面式・能動的な検診に依存しているため、自治体活動からの「漏れ」が問題化。「住んでいるだけで受動的にフレイル判定ができる」技術が必要

n 電力データとAIを用いたフレイル検知の実現可能性► センサを用いた“フレイル判定”が研究開発・実証が活発化► スマートメータから取得可能な電力データ等とAIを組み合わせることで、フレイル判定の実現可能性が高い► 実証できた場合、世界的に先駆的かつ地域課題の有効な手法

n 東京大学・三重県の連携下での実現► 実施主体：東京大学・JDSC社・ネコリコ 社► フィールド：三重県東員町

Kim Kijun, et. Al. :"Machine Learning Model for
Frailty Detectxion using Electric Power
Consumption Data from Smart Meter," 2021 IEEE
8th International Conference on Data Science andAdvanced Analytics (DSAA), 2021

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電⼒スマートメーターの活⽤の背景
n 電力スマートメーターについては、30分毎の電力使用量を計測し、遠隔で取得できることから、全国設置が進んでおり、2020年３月現在、6,105万台が設置済み
n 電力スマートメーターの情報活用については、電気の供給業務に係る目的外の使用や提供については、従来、禁止されていたが、今月（2022年４月）施行される
改正電気事業法により、他の用途への利用が可能となった(出典：経済産業省ウェブサイト）

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データ連携・利活⽤促進に向けたテス
トベッド分科会への期待

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データ連携・利活⽤促進に向けたテストベッド分科会への期待
n ＤＣＣＳの利用者像を明確化することが重要ではないか。
n データ提供者、データ利用者、非観測者など、異なるステークホルダーに参画いただくような仕組みが必要ではないか。
n DATA-EX等、整備が進みつつある既存のプラットフォームとの連携を進めるべきではないか。
n データの活用は、利用者が集まりデータを持ち寄ることによって、相乗効果が生まれ、一層その価値が高まることから、具体的に使ってもらえるような仕組みが必要ではないか。

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