ミニ特集

新しい変革の時代における PI

パーソナルデータの分散管理による価値の最大化
Decentralized Management of Personal Data for Value Maximilzation

東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究センター教授

橋田浩一

1986 年より 2001 年まで電子技術総合研究所。その間 1988 年から 1992 年まで（財）新世代コンピュータ技術開発機構に出向、2001 年から 2013 年まで産業技術総合研究所。2013 年から現職。専門は自然言語処理、認知科学、サービス科学など。日本認知科学会会長、言語処理学会会長等を歴任。

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感染症とパーソナルデータ

データの分散管理は民主主義の強化によってそれに対抗するにも有効と考えられる。以下では、パーソナルデー

COVID-19 が人々の間を物理的に分断し、リアルなタの分散管理が大きな価値を生み、事業者の主導によっ場での交流が制限されている。ほぼ不特定多数の他の学て普及する可能性が高いこと、分散管理が民主的なガバ生や教員との交流による学習や発想の機会を提供するとナンスを強化する可能性、分散管理が生む価値と表裏をいう重要な機能が世界中の大学で大きく損なわれているなすリスク、そのリスクを管理するための民主的なガバが、その最大の被害者はまだキャンパスでの出会いに恵ナンス等について述べる。

まれていない新入生である。大学に限らず企業などの組織や学会などのイベントでも同様の問題が生じている。
この問題をオンラインの手段で解決する必要がある

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2集中から分散へが、それにはパーソナルデータの分散管理（パーソナル2018 年 に 施 行 さ れ た EU の 一 般 デ ー タ 保 護 規 則

データを管理運用する権限を本人に集約する、つまり個（GDPR; General Data Protection Regulation）等人に分散すること）が有効だろう。出会いはある種のを契機として、パーソナルデータ（特定の個人に関するマッチングで実現できるはずである。出会いが有意義でさまざまなデータ）の保護と活用に関する制度の整備があるためには、出会う人々が互いのニーズを満たせる等世界中に広がりつつある。それは概ねデータに関する人の条件が必要であり、リアルな場での出会いがその条件権を強化するものであり、これによって、パーソナルデーを満たす可能性が高いのは同じ大学の同じ学科に属する

タの管理は事業者に集約する（各事業者が多くの個人のとか同じ講演会に参加している等の手がかりによる。すデータを集中管理する）これまでの方法から本人に集約ると、さらに詳細な手がかりとなるデータを各個人につする（つまり個人に分散する）方法に移行すると考えらいて予め用意しておいてそれを使って個人同士を自動的れる。にマッチングすれば、リアルな場での出会いよりも価値データの集中管理とは多くのデータ主体（個人や法人）の高い出会いをオンラインで実現できるのではないだろのデータを特定他者が管理することであり、分散管理とうか。精度が高く安全なマッチングを実現するには各個はデータ主体が自らのデータを管理することであるとす

人のパーソナルデータをすべて本人が活用できることがる。本稿では主にパーソナルデータについて論ずるが、望ましい。

その議論の多くは企業等のデータにも妥当する。

一方、COVID-19 はいわゆるショックドクトリン、データの集中管理よりも分散管理の方がさまざまな意

つまり危機対応を理由に（応々にして非民主的な）社会味において望ましい。まず、下記の名寄せと利便性は、改革が強行されるリスクを生んでいるが、パーソナル集中管理（他者による管理）の有無によらず分散管理（本分散方式に移行することによって、人権が強化されるだる場合に成り立つ。

けでなく、データの活用が促進され、データが生み出す

名寄せ：従来の集中管理においては、各個人のデータが価値が大幅に増大し、産業や文化の振興につながるだろ

複数の事業者に断片的に散在していて価値が低い。ま

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人または本人に近しい代理人による管理）がなされていう。

た、複数の集中管理システムの間でパーソナルデータ

ただし、いかに分散管理が普及しても集中管理が不要を名寄せするには、原則として明示的な本人同意が必になるわけではない。分散管理の目的はデータ主体自身要であり、またシステムの間で個人 ID が統合されてのメリットを高めることであり、他の目的にデータを用いなければ名寄せのためのデータ処理に大きなコストいるには他者による集中管理が必要である。たとえば、がかかり間違いも生じやすい。これに対し、各集中管納税者はあまり税金を納めたくないので、課税のエビデ理システムからパーソナルデータ（のコピー）を本人ンスとなるデータは税務当局が集中管理することが望まに提供すれば、それがすなわち本人の手もとでの正確しい。税だけでなく、社会保障や災害対策など全国民にな名寄せであり、これによってデータの価値が高まる。

過不足なく提供すべきサービスにも集中管理が必要であ

その際にパーソナルデータへの他者のアクセスは増えり、これらのサービスの基盤が日本の場合にはマイナンないので、集中管理システム間での名寄せの場合に必バーであり、マイナンバーカードは各国民がそれらを含要となるような本人同意は不要である。

む行政サービスに電子的にアクセスする手段である。ま利便性：これまではパーソナルデータを他者が管理してた、企業が顧客や社員のパーソナルデータを管理する必いたので、データを使うには本人の同意に加えて管理要は 10 年後にはほとんどなくなるかも知れないが、顧者の同意も必要であり、両方の同意を得るのは非常に客や社員の連絡先や契約書は集中管理せざるを得ない。

難しかった。しかし、パーソナルデータを本人が管理いずれにせよ、今後５～ 10 年でパーソナルデータのしていれば、本人の意思だけでデータが活用できる。

分散管理が普及する可能性が高い。それはおそらく、個また後述のように、活用に際してデータを他者に開示人が自らの権利を守るために自分のデータを管理しようする必要がなく安全なことも多い。とするからと言うよりもむしろ、経済的利益のために企次の安全性と本人利用は、パーソナルデータの管理者業が分散管理を促進するからだろう。後述のようにパーが本人だけである（集中管理がなく分散管理のみがなさソナルデータの分散管理が集中管理よりも大きな価値をれている）場合に成り立つ。

生むが、これは、分散管理の方が個人の行動（特に購買安全性：たとえば、集中管理されている数千万人分の行動など）により直接的に介入できるからである。

データが詐取されたというような事件は枚挙に暇がないが、１千万人分のデータの詐取にかかるコストは１千万円未満だろう。これに対し、分散管理されてい3

分散 PDSる１人分のデータを詐取するには１万円以上かかるとパーソナルデータをデータ主体本人が管理運用するた考えられる。つまり、集中管理をやめて分散管理に移1）めの技術的な仕組みを PDS（Personal Data Store）

行すれば安全性が桁違いに高まる。また、集中管理をと言う。著者は分散型の（つまり本人以外にデータの拡大するとデータ漏洩等のリスクも増大するが、分散管理者がいない）PDS の一種である PLR（Personal管理の導入によってリスクを抑制しながらデータの活2）3）4）を開発している。PLR は図１
Life Repository）

用を拡大することができる。のように個人アプリや事業者アプリに組み込んで使うソ

本人利用：私的な秘密や黒歴史を含む機微なパーソナル

フトウェアライブラリである。

データは、事業者に開示されることが少なく、従来は各 利 用 者 の PLR が PLR ク ラ ウ ド と デ ー タ を 同 期

あまり活用されなかった。しかし、パーソナルデータすることにより、利用者同士がデータを共有できる。

を他者が管理せず本人が管理すれば、機微なデータもPLR クラウドは Google ドライブや OneDrive などの本人の手もとで活用できる。

クラウドストレージの集合だが、PLR はデータを暗号したがって、パーソナルデータの管理が集中方式から化してからクラウドにアップロードし、クラウドからダYEAR BOOK 2O2O

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ウンロードした後に復号するので、クラウド事業者には１次利用（サービス）：本人へのサービスの価値を高める。

データの中味がわからない。また、クラウド事業者と契たとえば、医療機関が患者の病歴や服薬のデータを約してクラウドを利用するのは PLR や関連アプリの開参照することによって安全で効果的な治療を施す、保発・提供者ではなくそれらの利用者なので、この仕組み

険会社が被保険者の運転のデータから事故のリスクをは利用者が何億人いてもアプリの保守コストだけで安定見積もって保険料を調整することにより安全運転を促稼働する。

す、採寸データを仕立屋に開示して服や靴をテーラーメードしてもらうなどが考えられる。
２次利用（統計分析）：多数の人々のデータを統計分析して一般的な知識を獲得する。多数の患者の診療記録や日常生活行動のデータを収集・分析して生活習慣病や感染症に罹患するリスクを予測するモデルを作る、多くの生徒の教育や生活行動のデータから効果的な教育法を解明する、多くのドライバーの運転と事故のデータから運転の仕方と事故のリスクとの関係を明らかにする、などがその例である。
また、パーソナルデータは活用するだけでなく売買することによって価値 / 収益を生むこともある。これらの

図１ PLR によるデータ共有
PLR はアプリに組み込むライブラリであり、これが PLR クラウドとデータを同期することにより利用者間でデータが共有される。PLR クラウドのデータは暗合化されておりクラウド運営事業者には内容がわからない。この仕組みは利用者が何億人でもアプリの保守コストだけで安定稼働する。

関係を図２に示す。パーセンテージは各場面でデータが生み出す価値の対 GDP 比である。これらはきわめて乱暴に推測したかなり不正確な値だが、値の間の大小関係は下記で正しいと考えられる。

一般に PDS は本人がパーソナルデータを管理することにより前節の名寄せと利便性をもたらすが、さらに安全性と本人利用をも担保できるのは PLR のような分散PDS だけである。また、大量のデータを頻繁に共有するには PLR クラウドのような共有ストレージが必要である。つまり、PLR 型の分散 PDS のみが、名寄せから本人利用までをすべてサポートしデータ共有の自由度が高い。

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パーソナルデータの価値

パーソナルデータの活用は下記のようないくつかの場合に分類できる。
０次利用（マッチング）：パーソナルデータ（が表わす本人のニーズ）に適合する個人向けサービス（商品をPLR に付属するパーソナル AI エージェント（PAIA）含む。以下同様）を選定する。たとえば、個人の身体が PLR に保管されたパーソナルデータとサービスとをの採寸データや色の好み等のデータを用いて本人に合マッチングすることによって個人に適合するサービスをう服や靴を選んだり、旅行の予定や食べ物の好みに関選定するが、その詳細は後述する。

するデータと旅先のレストラン等とをマッチングしたりすることが考えられる。

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図２ パーソナルデータの価値（対 GDP%）PLR に保管されたパーソナルデータとサービスとのマッチング（０次利用）に基づいてサービスの購買を仲介する事業の潜
在市場規模は GDP の 10 ～ 20% であり、明らかにこれがパーソナルデータが生み出す最大の価値である。パーソナルデータの１次利用が保険や医療などの各分野で生み出す価値は GDPの２% 未満と考えられる。２次利用の価値は当然ながら１次利用の価値より小さく、データ売買の価値はさらに小さい。

個人向けサービスは家計消費（これだけが GDP に含まれる）だけでなく業務の場での個人消費（個人が勤務タが生む価値はその半分より小さいだろう。の無償 C2C サービスを含むので、全体としての価値はパーソナルデータの２次利用全体の価値は１次利用全GDP を越える。そのうちデータの１次利用が生み出す体の価値（前述のように GDP の 10~20% と思われ価値は GDP の 10 ～ 20% 程度と思われる。しかし、る）よりはるかに小さいはずだが、個人がパーソナルデーサービスは多くの分野に分かれており、市場規模の大きタを２次利用のため分析者に販売する事業の市場規模はい保険や医療の分野でもデータが生む価値はそれぞれさらに小さく、GDP の１% に満たないだろう。いわゆ

GDP の２% 未満だろう。たとえば、健康度等に応じてる（狭義の）情報銀行はこの販売を仲介する事業であり、保険料を還付する保険商品の国内市場規模は８兆円ほどその市場規模は GDP の 0.2% 未満と考えられる。ちだが、これが保険分野でパーソナルデータが生み出す価なみに、分散管理の下では、個人が持つデータと分析者値の主な部分と考えると、保険業全体でパーソナルデーのニーズとのマッチングも図２のように PAIA が担当すタが生む価値は GDP の２% より少なそうである。また、ることになるだろう。

国民医療費は 45 兆円程度だが、そのうちデータが生む価値はやはり 10 兆円未満だろう。

ミニ特集 新しい変革の時代におけるＰＩ先の負担でサービスを購入すること）と家事や育児など以上を要するに、パーソナルデータを用いる事業のうちで０次利用（マッチング）に基づくサービス仲介業が一方、さまざまなサービス（前述のように商品を含む）圧倒的に大規模であり、その手数料収入の合計は国家予とマッチングして購入を仲介する事業は、サービス全体算に匹敵する GDP の 10 ～ 20% と推定される。サーの価値の 10% 超、つまり全体としておそらく GDP のビス仲介業は、このように潜在的な市場規模が大きいだ10 ～ 20% の手数料収入を得ると考えられる。マッチけでなく、後述のように特にマッチングにおいてパーソングのアルゴリズムやマッチングに用いるサービスの電ナルデータを他者に開示する必要がないのでデータの活子カタログの作り方があらゆるサービスの分野にわたっ用が容易であるため実現性も高いという点で、パーソナて共通だとすれば、これが最強のデータビジネスでありルデータのきわめて重要なユースケースと考えられる。

AI の最も重要な応用と言えよう。
パーソナルデータの２次利用が生み出す価値が大きいのは保険や製薬の分野と考えられるが、いずれにおいて5

サービス仲介もその価値は GDP の１% より小さいだろう。たとえこのサービス仲介業を営む新種の流通事業者を「メば製薬業の国内市場規模は 10 兆円程度だが、そのうちディエータ」と呼ぶ。図３に示すように、メディエータ

パーソナルデータに由来する価値は半分に満たないと考は、生産者（商品の生産者とサービスの提供者）からサーえられる。また、広告業の市場規模は国内では GDP のビス（商品を含む）の情報を収集することにより、サー1.2% 程度（世界全体では 0.7% 程度）だが、やはりデービスの電子カタログを作成する。個人に属する PAIA は、

図３ 分散マッチングと収益分配
メディエータが生産者からサービスの情報を収集してカタログを作り、生産者から本人に提供され PLR に保管されたパーソナルデータをパーソナル AI エージェント（PAIA）がカタログの中のサービスとマッチングする。マッチングしたサービスが購入されると、メディエータはその代金から手数科を差し引いた金額をサービスの生産者に送金し、マッチングに使われたパーソナルデータを本人に提供した生産者に対してそのデータのマッチングへの貢献度に応じて手数料を分配する。生産者はパーソナルデータを本人に提供することで収益が得られるので、パーソナルデータの本人への集約による活用が拡大する。

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生産者から本人に提供され PLR に保管されたパーソナ

パーソナルデータを永続的に管理する必要がないので、ルデータ（購買データや医療データなど）を、このカタ必要経費は現在の電子商取引事業者の場合より小さい。

ログの中のサービスとマッチングし、マッチングした（さ生産者と分析者においても大量のパーソナルデータの永らに本人が気に入った）サービスの購入を代行する。

続的管理は不要である。

メディエータは、従来の流通事業者と同じく、世の一方、メディエータも生産者も、多数の個人から本人中に多数存在することになるだろう。たとえば医療など同意や法律に基づいてデータを収集し分析することがでの分野に特化したメディエータや地域限定のメディエーきる（つまり分析者にもなれる）。その分析結果を、メタも考えられる。また、PAIA にも複数の種類があるとディエータはカタログの改良に、生産者はサービスの想定される。各個人は各時点においてそのうちの１種の開発や改良に使うと考えられる。同じデータを何度も分PAIA を用いて同時に複数のメディエータを利用すると析する場合に通信コストを抑制するためデータをしばら考えられる。各 PLR 利用者は PAIA を通じて随時あらく保管することはあり得るが、それを越えて永続的にゆるメディエータとつながってカタログを利用すること保管する必要はない。それを含むデータ最小化（dataができる。つまり、あらゆる PLR 利用者がいつでもす

minimization; 所定の目的を越えたデータの保管や利用ぐに任意のメディエータの顧客になり得る。

をしないこと）を DRM や秘密計算によって技術的に強メディエータはサービスの代金から手数科を差し引い制すれば、事業者（メディエータ、生産者、分析者）にた金額をサービスの生産者に送金し、さらに、マッチンとっても個人にとっても安心・安全が確実に担保される。

グに使われたパーソナルデータを本人に提供した生産者に対し、そのデータのマッチングへの貢献度に応じて手数料を分配する。分配の原資は前節で述べたように全体

直接的データによる分散マッチングとして GDP の 10 ～ 20%（狭義の情報銀行の手数料

上記のマッチングは、パーソナルデータが他者に開収入の 50 ～ 100 倍）だから、これは生産者にとって示されないという意味において分散的である。この分大きな収益になるだろう。さらにメディエータは、パー散マッチングは、機微情報を含む名寄せされた価値のソナルデータの１次利用に対しても生産者から手数料高いデータを（他者に開示せず安全に）活用するので、（既述のようにその総額も GDP の 10 ～ 20% 程度とAmazon 等の流通事業者による従来のリコメンデー思われる）を徴収し、このデータを本人に提供した生産ション等よりも精度が高い。PAIA は、カタログを個人者にサービスの質向上への貢献度に応じてその手数料を端末にダウンロードしてパーソナルデータを外部に出さ分配することもできるだろう。こうして、生産者はよりず端末の中でマッチングすることもできるし、必要な良質のパーソナルデータをより多く本人に提供することパーソナルデータをメディエータのサーバに送ってサーでより大きな収益が得られるので、パーソナルデータがバ内でマッチングすることも考えられるが、後者の場合さらに本人に集約されてますます盛んに活用され、ゆえも、メディエータを含む他者がパーソナルデータを閲覧に以上のようなサービス仲介事業が持続的に発展するとしたりマッチング以外の目的に使ったりすることを技術考えられる。

的に防止できる。

GDPR 等の制度により事業者がパーソナルデータを分散マッチングの精度が高いのは、より直接的なデー本人に電子的に提供すること（データポータビリティ権タを用いるからである。ここで直接的であるとは、サーの保証）が義務付けられても、それによる事業者のメリッビスに対する本人のニーズ（サービスの本人への適合性）トがなければ、データが活用しやすい仕方で本人に集約を直接的に表現するということである。たとえば身体のされず、あまり価値を生まない。データポータビリティ

採寸データは購買履歴等よりも衣服の適合性に関する直が有効に機能して社会的価値が高まるには、上述のよう接的なデータである可能性が高い。買い物に出かける前にデータポータビリティが事業者の利益をもたらすことにメモする買い物予定リストも購買履歴より直接的と考が必須である。

えられる。既存のデータを組み合わせることによって直メディエータは大きな手数料収入を得るが、大量の286接性が高まることも多いと考えられる。これまでは、コ人が自分のデータを総合的に管理していれば、そのデーてきたが、それらは間接的なデータであり、ターゲティタを本人の意思によって政府だけでなく大学や研究機関ングやリコメンデーションに用いた場合の精度が低い。

や企業や NPO に開示できるから、それらの機関が多数購買履歴に基づく書籍等のリコメンデーションの精度がの個人からデータを収集し分析することにより、客観的例外的に高いのは、書籍等の商品の場合には購買データ根拠に基づいた自由で質の高い言論が可能になる。こうが商品の評価（直接的データ）の良い近似になっているして、政府を含むさまざまな機関や個人が互いを監視しからである。

つつ連携するという民主的なガバナンスが成立する。

集中管理よりも分散管理の方が直接的データに適して一方で、インターネット等のテクノロジーは、アラブいる。つまり、データは直接的であるほど機微性が高いの春に見られるように民主的な連帯を強化した面もあるので他者による集中管理に適していない。しかも直接的ものの、逆にフィルターバブルやヘイトスピーチを助長であれば有用なので活用したいから分散管理が必要であして世界を分断し、また全体主義的な管理も強化しつつる。

ある。その状況の概略を図４に示す。著者を含む多くの直接的データを積極的に生成してデータ主体本人の人々はこの図の上に近い社会を望むだろう。ここでは詳PLR に蓄積し活用するようなサービスを実現すること細に立ち入らないが、それは民主的で自由な社会の方がにより、分散マッチングの精度を高めることが望ましい。

経済的にも精神的にも豊かだとの信念に基づくと考えら直接的データによる分散マッチングのアルゴリズムは協れる。しかし近年は、上の方でも２つの赤丸の間の分断調フィルタリングのような統計的な手法よりも単純な条が深まりつつあり、この分断を止揚できなければ全体主件判断に近いものになると考えられるので、分散マッチ義に陥るリスクがあることは歴史の教訓である。左上のングの精度向上にはリッチな直接的データを活用する方

赤丸は自立した市民が科学的根拠に基づいて熟議するこがマッチングエンジンの性能向上よりもはるかに有効でとにより社会的決定がなされる世界、右側の赤丸はそれあり、それはテクノロジーではなくビジネスモデルの課と対立する反知性主義やポピュリズムの世界を表わす。

題である。

ここで反知性主義は必ずしも否定すべきものではない。

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ンテンツ閲覧や検索や購買等の履歴が個人適応に使われ「経験と勘」や「直観と想像」は合理主義を補完し、科7

民主主義のバージョンアップ

パーソナルデータの分散管理は、人権を強化するだけでなく、多様なステークホルダの合議による社会的決定という民主的なガバナンスの基盤にもなる。つまり、個学（仮説検証）における仮説構築に不可欠である。つまり、２つの赤丸の一方に偏るのではなく、両者を連携させる必要がある。それによって民主主義はより強固で効率的な態様に進化するのではないだろうか。
２つの赤丸の間の分断を埋めるということは、ファク

図４ テクノロジーと政治思想と関連事項のタグクラウド
上の方（民主主義や人間中心主義）と下の方（全体主義）が対立し、左上の赤丸（自立した市民による科学的根拠に基づく熟議）と右側の赤丸（反知性主義やポピュリズム）の間の分断が広がっている。この分断を埋めることによって民主主義を強化する必要がある。

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図５ グラフ型文書
図式として意味構造を明示することによって、文書の作成と読解が容易になり、質が向上し、また人間の批判的思考力を高めることが知られている。グラフ文書は、簡単な文や句を含むノードとそれらの間の意味的関係を示すリンクからなり、それによって、任意のテキスト文書の内容をすべて明確に表現できる。これにより、ファクトやロジックと直観や想像との連携を強化する効果が大きいだろう。

トやロジックと直観や想像とを密接に連携させるという式の効果が文書の作成や活用にわたるライフサイクル全ことである。それにはいわゆる発想支援のようなものが体に及ぶので、従来の発想支援よりも連携を強化する効有効だろう。発想支援では何らかの図式によって文書の果が大きいだろう。たとえば KJ 法では、図解化によっ内容を表現することが多い。グラフ（ネットワーク）やてグラフのような図式を作り、それに基づく叙述化に木のような図式として文書を表現することにより、文よってテキスト文書を作るが、テキスト文書は図式的な書の作成と読解が容易になり、質の高い文書を作成で構造に乏しいため直観と想像を刺激しにくい。これに対き、また人間の批判的思考力が高まることが、先行研究し、図５のように明示的な構造を持つ完全な文書は、そ等によって知られている。特に文書の作成はファクトやの作成・読解を含むあらゆる場面でファクトやロジックロジックと直観や想像とを連携させる作業であり、図式と直観や想像を同時に支援することができる。

による構造の明示によってこの連携が強化されると考え個人情報や企業秘密を含む非公開文書を作成し限定的られる。また、図式の作成に際しては構造を明示する必に共有して活用するため、グラフ文書も前述の PLR で要があるため熟考が促されるだろう。さらに、多くの管理すべきであることは言うまでもない。また、グラフSNS のような刹那的な反応が抑制され、ヘイトスピー

文書からは詳細な知識を高い精度で抽出することできるチ等が力を失うのではないだろうか。

ので、グラフ文書は PLR に付随するパーソナル AI エー

図５に示すグラフ型文書はそのような図式の一種であジェント（PAIA）の最も重要な学習用データになるとる。このグラフにおいては、各ノードが簡単な文や句で考えられる。PAIA はその知識に基づいてグラフ文書のあり、各リンクは両端のノードの間の意味的な関係を表作成や活用をきめ細かく支援することができるだろう。

わす。このようなグラフ文書の重要な特徴は、通常のテキスト文書で表現される内容をすべてテキスト文書以上に明示的に表現できる点にある。つまり、グラフ文書を308

パーソナル AI エージェント

テキスト文書の代わりに用いることができ、しかもその分散マッチングの対象はサービス（商品を含む）の購表現はテキスト文書以上に明瞭である。他の発想支援の買だけでなく個人のあらゆる行為を含み、PAIA は個人方法はこの要件を満たさない。の生活の総合的な最適化を支援することになる。たとえグラフ文書でテキスト文書を置換することにより、ば PAIA は、生活習慣病や感染症を予防したり仕事や学ファクトやロジックと直観や想像との連携を強化する図業の成績を伸ばしたりするために個人の行動変容を促す

サービスは怠惰な人間に適している。そして、われわれ支援することにより、個人の思考に立ち入って本人の思人間が１人残らず怠惰であることは言うまでもない。

想の形成に深く関与することになると考えられる。

ミニ特集 新しい変革の時代におけるＰＩ機能も持つだろう。PAIA はまた、グラフ文書の作成をしたがって、PAIA には高度な中立性と倫理性が要求

パーソナルデータの分散管理によって人権が強化されされ、AI 関連技術の中でとりわけそのガバナンスが国ると述べたが、実情はもっと複雑である。分散管理は本際的にも重要な課題になることは必定である。既述のよ人主導のデータ活用を促進するが、それは人間による自うに PAIA には複数の種類があり得るが、SNS やメー己情報コントロールを必ずしも意味しない。パーソナル

ルアプリと同じく、実際にはほとんどの利用者がごく少データが本人に集約されるとそのデータの使い方に関し数の種類の PAIA のいずれかを使うことになるだろう。て判断する機会が増えるが、あらゆる場面で人間がいちそのように市場を寡占する PAIA に対してはとりわけ厳いち判断するのは煩雑すぎて不可能だから、PAIA に判格な管理が求められる。たとえば、PAIA のソースコー断の多くを委ねるしかなかろう。いわゆるシンギュラリ

ドや学習データは一般公開し、多様なステークホルダがティの到来までに 100 年はかかると著者は考えている精査できるような民主的なガバナンスの下に置くべきでが、そのはるか前の段階で、たとえばある種の医療診断ある。データの管理を分散化してもアプリの機能はあるなどの精度についてはすでに AI が人間を凌駕している。

程度標準化する必要があるが、その機能の設計には民主

したがって、人間が大量の判断を PAIA に委ねた方が全的な分散管理が必須である。

体として本人のメリットが大きいのではないか。現在まだ大きくなくても数年で大きくなるに違いない。

参考文献

いかに本人のメリットが大きくても、選挙で誰に投票

1） Gordon Bell（2001）A Personal Digital Store.

するか、結婚相手に誰を選ぶか、といったことまで AI

Communications of the ACM, 44: 86–91.に決めてもらうのは抵抗があるかも知れない。しかし、

2） Kôiti Hasida（2013）Personal Life Repository:

そうしたことに関する人間の判断がそもそもどの程度自Distributed PDS for Data-Driven Improvement

律的であったかも不明であるから、このような議論の実

of Your Welfare. AAAI Spring Symposium

り多い着地は難しいだろう。ここではむしろ、PAIA の2013 （Data Driven Wellness）, Stanford

判断が別の意味において社会全体に対しきわめて重大なUniversity.

帰結をもたらし得ることに注意しておきたい。
PAIA は、 各 個 人 の 行 動 を 少 な か ら ず 左 右 し て、GDP を上回る価値の交換と国家予算規模の富の分配を

3） 橋田浩一（2015）集めないビッグデータ：情報の分散管理による個人の尊厳と公共の福祉．社会情報学，3（3）, 87-98.

司り、さらにデータの２次利用も促進することにより、

4） Kôiti Hasida（2019）Decentralized Personal

生活や産業や政治や文化にきわめて大きな影響を及ぼ

Data Store （PLR） for Convenient, Cost-す。たとえば、PAIA による分散マッチングが安価なサー

Minimizing, and Secure Utilization of Your

ビスを優先しすぎると市場はデフレに陥り、逆に高価なData. Proceedings of Asia Pacific Society

サービスに偏るとインフレを引き起こす。マッチングがfor Computing and Information Technology

分散的であっても、さまざまなマッチングのアルゴリズ

2019 Annual Meeting（APSCIT 2019 Annual

ムが全体として類似した性質を持てば、それが社会全体Meeting）を変える力は大きい。すでに SNS 等のフェイクニュー
スが世論や選挙の結果を左右しているとも言われているが、フェイクニュース等が人間の判断に影響を与えて間接的に行動を変えさせるのに対し、PAIA による選択の支援は人間の行動を直接変えてしまう。グラフ文書の作成支援は、従来の SNS や発想支援システムよりも直接的かつ詳細に個人の思考内容に介入する。これらの支援

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