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データ市場：データ・AI・シミュレータ・人の連結場
大澤幸生＊

Market of Data: Connection of Data, AI, Simulators, and Humans
Yukio Ohsawa＊
Key words:	Market of Data, Communication, Innovation

データ市場とは，データの利活用により生み出され数となるはずである．目的 P はデータを直接的に扱る，あるいは期待される価値を取引する市場である．

う分析者や収集者の目的に限らず，データを用いて生

例えば，国内における過去の気象変化のデータは，ビーみ出される製品やサービスの顧客の要求に由来するこルの総消費量の気象への依存を考える上で重要な意義ともある．さらに，状況 S は多様である．例えば Dを持つから，日本でビールを販売する業者やビアガーが食品店における POS データであり目的 P が商品のデンの経営者にとって大きな価値を持つ．一方，同じ売れ行き予測であるならば，状況 S は天候や市場のデータはパンの消費量に対してさほどの影響をもたらセンチメントなどの要素を含むことになる．もし SNSさないから，パンの販売者にとってはさほどの価値をの内容からセンチメントを捉え消費者の欲する飲食品持たない．この場合，このデータをビール業者は高いが推定できるならば需要予測者にとって相対的に POS金を支払ってでも得ようとするから，データそのものデータの価値は下がる．逆に，SNS の書き込みに特に価値があるように見える．しかし，パン業者はこの筆すべき変化もなく気温の上下動も緩やかなら市場変データに高い金を出さないのであるから，データその化を予測 / 説明する上で頼りは POS データとなる．

ものに固定の価値があると考えてデータの定価での取いずれの場合も，POS データの価値が状況 S と目的 P引を考えるのは難しい．むしろ，この気象データを用によって変わってしまうため安定した価格づけが困難

いて得られるビール売り上げの予測情報のほうにビーであるが，データによってもたらされる間接的な価値ル業者にとっての価値がある（パン売り上げの予測情に注目するとこの問題は起きない．すなわち，データ報もパン業者にとって価値があるが気象データとは関D に対する value（D, P, S, H）ではなく D から派生的に係が薄い）のであり，データそのものの価値は金銭を得られる商品やサービス E の価値を value（E, P, S, H）尺度として定めることができないと考える方がデータとすると，E は fruit（D1, D2, ... De, A）となる．ここでにまつわる価値の説明は容易であり，市場に参加してfruit は e 個のデータセット D1, D2, ... De を組み合わせ金を実際に支払う人々にとっても納得できる説明となて構成した製品やサービスなどの成果体であり，A はる．このため，データ市場という概念を，データ自体その構成のために D1, D2, ... De を利用するための分析を金銭化する意味でのデータ取引市場とは区別してや予測などの行為をさす．

データ市場を設計・構成することは，データの価値をすなわち，データ利用者 H によっても，H が用い評価してデータ取引を成立させるうえでも必須となる分析等の行為やそこで用いられる技術によっても，る．

組み合わせるデータセット D2, ... De によってもデータ

データ D の価値が仮に定義できるとすると，それD1 の発揮する価値すなわち式（1）の値が変わる．1,2）なは使用する目的 P や状況 S，利用者 H などに応じてどにもあるようにデータの二次利用による価値創出の定まるため value（D, P, S, H）など多様な引数をもつ函期待は世界的な共通意識であり，既存の材の組み合わ*東京大学
The University of Tokyo

令和元年 6 月

せから新たな価値を創出するというシュンペーターの新結合理論3） とあわせて考えればこの式（1）は特に議― 43 ―

114論の余地はないと考えられる．ただし式（1）は，どのし，市場は空洞化してゆくのであるから，データ取引項の引数からも P, S, H を省略した略記であり，De+1市場の安定運営は容易ではない．図 1 は，異業種のデーの価値評価はこれらの変数を含む様々な要素に左右さタ取引を司る事業者の開業件数が近年，大幅な増加とれる．単独のデータがそれ自体の価値を定めることは下降を繰り返しており，安定性に欠けるデータ市場発前提から外れる市場，それがデータ市場である．デー展の様子を示している．このような不安定さを受け入タそのものは，定価のつけられない商材になる．

れながら，データ市場の参加者は式（1）の略記においvalue（De+1）＝value（fruit（∪i=1, e+1 Di, A））−value（fruit（∪i=1, e Di, A））て省略した人 H としての役割を果たし，value（De+1）の（1）

定価の付かないこのデータという商材を取引する限評価において取り入れる必要が状況 S や目的 P を表出化するコミュニケーションを行うことが求められるのである．

り，その市場の信頼性は参加者のコミュニケーション

さらに，式（1）を注意深く見てみよう．左辺の valueに委ねられざるを得ない．このコミュニケーションは（D1）から value（De）（De+1）を，他のデータセット value

どのような内容になるだろうか．例えば，天候のデーまでの全てに書き換え式（1）に書き下して左右の辺をタについてはそれぞれ合計して比較すると，引数としては行動 A「過去 50 年間の天候データをいくらで買いますか？」だけが右辺に余ることになる．すなわち，実際には「そうだな，私はパン屋だが天候データが何の役に立value（De+1）は変数 P, S, H を考える以前にデータユー
ザの行動 A を含む value（De+1, A, P, S, H）と記されるべ

つかな？」「パンの売り上げ予測にはあまり役に立ちませんね．

きものであるが，A は市場参加者，特に fruit の利用でも，小麦と酵母の状態は夏が良いようです．もっ者から理解困難なデータ利活用に用いる AI などの技とも，食べる側は蒸し暑い夏日にパンは敬遠する術を用いる行為であるため value の評価は通常困難とかも知れませんが」

なる．ひとつの考え方は，式（1）の右辺の各項で「では，夏に作られたパンを涼しくなる日の前に大量value の前に maxA を挿入することであるが，A を枚挙することはやはり困難である．に仕入れて翌日売ろうか」「しかし，それは需要がそれほど多くないのに大量に以上のようなことを視野に入れて，既に存在するデータ取引市場の運営事業者は，データ市場への参入供給する無意味な戦略では？」
この例でも見られるように，データに関する会話は者にとっても窓口として機能するため，後述の様に検データそのものの話題に閉じずにデータを使った製品討手法も導入しつつある．運営事業者の業態は，㈱日やその販売の価値評価に向かって進んでゆく．天候

本データ取引所のようにデータ取引市場の運用に専念

データとパンの売り上げの関係を学習させることはあする企業のほか，エブリセンス㈱，オムロン㈱のようりえるが，そのような手元にあるデータから得た目星にデータ取引以外の事業を行う企業がデータ取引市場だけで進めたデータ分析の結果は実行性も市場性も乏を運営するなど様々である．しかし，一般の企業買収しい「無意味な戦略」になってしまう．よってデータについて買収側が被買収側の所有したデータを目当ての価値は，必ず value（fruit）を含めて検討しなけれとしたというような解釈は適切ではない，実際の買収ばならない．このように，消費者の目に吹きさらされ者はデータのみならず，そのデータを用いた被買収者た製品・サービス市場がデータの価値を決める手順でのサービスそのものも活かすからである．データだけデータの価格を設定しなければデータ取引は不適正化を切り離してビジネスを解釈する考え方は，データ市場のダイナミクスを見誤る要因となる．データ市場でのコミュニケーションには多様なステークホルダーが参加し，データの有意義な組み合わせを実現するために上流からも下流からも多様なデータを受け入れてデータ利活用目的（P）と組み合わせ案を検討する必要がある．この意味で，データ市場はデータの取引に意識を置きすぎず，情報の粘着性5） を抑制しつつイノベーションを興すコミュニケーションの場として構成

図1

データ市場運営事業者の開業件数の変遷（ の調査から．
ただしこの図では累積ではなく各年の開業件数を示した）
4）してゆくべきである（図 2）．データ市場は古くからある概念であり6）国際競争が進んでいるだけに，この― 44 ―シミュレーション

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意識改革は急務である．の結合と利活用の方法を考えて商談を行うことが可能

多様な組織や個人を巻き込むデータ市場を運営するとなる．すなわち，式（1）におけるデータセット D1,上での障壁としては，データの価値評価の不安定さのD2, ..., De に つ い て， デ ー タ ジ ャ ケ ッ ト DJ（D, ...,
11）

②データ利活（D1）, DJ（D, ..., DJn2（D2）, DJ（D, ..., DJne（De） を
DJn1
12）
1e）

③②で発案した利活用を実記してゆく．先に述べたようにデータ市場はコミュニ④③におけるデータ分析の結果ケーションの場であるから，各 Di に対して多様な視見出したビジネスシナリオを実施する難しさ等があ点から説明するデータジャケットが複数（ni）個書かる．①には，個人情報保護法や欧州における GDPRれてもよいことを積極的に説明する必要がある．さら等のようにデータ所有者のおかれた社会的あるいは制に，データを利活用するための技術も明示的にデータ度的な制約と，他社へのデータ供出による機会損失に市場におけるコミュニケーションの俎上に加えるた対する警戒という最低二つの理由があるが，実は共にめ， 様 々 な 技 術 T1, T2, …, Tf についてツールジャケッ

ほかにも，①データを供出する難しさ
用方法を検討する難しさ施することの難しさ②に関係している．なぜなら，個人情報の取り扱いに, .., TJn1
（T1）
, TJ（T, ..., TJn2
（T2）
, TJ（T, .., TJnf
トTJ（T11）12）
1f）

関する法的制約においては通常，データの利用目的を（Tf）を技術の有識者から供給してもらっている．特に，データ提供者に事前に説明することが義務付けられてデータを単に過去データに基づく機械学習のための分いるが，実際にはデータ利活用方法はデータ提供を受析素材とするだけではなく，データ利活用者の未来のけたのちに見いだされることが多く，完全に事前説明

事業や社会を生み出してゆく構成素材とするためにすることは難しいからである．また，供出したデータは，TJ に記載する技術群の中にデータから得たモデを潜在的競争相手が利用するシナリオが不明のままでルに基づくシミュレーション技術を投入することも必は，機会損失への過剰な警戒が起きビジネスの障害と要となる．現在までに，交通シミュレータ MATES9）なる．そもそも，データの利活用方法ならずとも，新など社会システム構築にかかわる技術が，可変幅深のたな着想は組織内で合意されにくい．ゆえに③④の根深層学習，クラスタエントロピーに基づく変化説明お源は②にある．

よび予兆検出などとともにツールジャケットとして登このようなわけで，②すなわちデータ利活用の目的録されている（https://sites.google.com/site/datajackets/）．

や方法を効率的かつ多視点で表出化する手法，特に異2019 年 2 月 20 日に，データ流通推進協議会（Data

種データの組み合わせを含むプロセスが導入されるよ

Trading Association：DTA）は産業界におけるデータカうになった．例えばデータジャケット（DJ7,8））は，データログの標準仕様のガイドラインを公開した．DTA

タの内容や含まれる変数（属性），利用価値への期待は 2017 年 11 月に産業界が起点となって立ち上がり，感を端的に記載したテキストである．データの内容をデータ取引市場における（したがって正確には上記の供出できない所有者は DJ だけを書いてデータ市場にデータ市場とは異なる）運営者の規則，技術基盤，デー提供する．集まった様々な DJ 間の結合可能性が可視

タ利活用戦略について検討する協議会である．この仕化される（図 3）ので，データ市場参加者らはデータ様においては，DJ の一部を明示的に盛り込んでおり，

図2

令和元年 6 月

データジャケットを用いたデータ市場におけるワークショップの様子（Innovators
Marketplace on Data Jackets7,8））．左はデータ駆動スポーツ支援のためサッカー，テニス，ラグビーのコーチを含めた実施．右はインド・A m i t y大学における実施（IEEE SPIN2017）．

― 45 ―

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図3

IMDJで用いるデータジャケットの集合：それぞれの四角形のカードがデータジャケットで，これらの間の結合可能性が KeyGraphで可視化されている2）

今後においてもコミュニケーションを活性化させる準ing and Supply Management（P/SM）Research, Journal of Pur-備にも配慮している姿勢を察することができる．これchasing and Supply Management, Vol.22, No.4, pp.250–254,

までに産業界からは，DJ をデータ書評のような著作物として扱う発言もあった．この考えが的を得ている

2016.
3）Schumpeter, J.A., Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung,Leipzig, Duncker & Humblot, Berlin（1912）のは，人が新しい DJ を創造し公刊するモチベーショ

4）早矢仕晃，小口 裕，飛沢省二，大澤幸生，日本・米・欧ンを高める行為を通じて，新たなデータを設計してゆ

州・中国のデータ市場ビジネスの動向，信学技報，Vol.118,

く過程も視野に入っていることを示唆しているためである．事実，DJ に基づくデータ市場である Innovators

No.453, pp.1–4, 20195）Hippel, v.E.（1994）. Sticky Information and the Locus of
Problem Solving: Implications for Innovation. Management Sci-Marketplace on DJ（IMDJ）の副産物は，センサー開発や新規データの取得，これらのデータを利活用目的にあわせて分析するアルゴリズムなど様々である．デー
タジャケットを用いたデータ市場の詳細は文献8）に譲

ence, 40（4）, 429–439（PDF）
6）New move into data market, Electronics and Power,Vol.26, No.8,pp.619, 1980.
7）大澤幸生：データジャケット ─創造的コミュニケーションの あ る デ ー タ 市 場 の た め に ─ 人 工 知 能 Vol. 29 No. 6,

る．

pp.622–627（2014 年 11 月）
参考文8）大澤幸生（編著），早矢仕晃章，秋元正博，久代紀之，中村潤，

献

寺本正彦，「データ市場」近代科学社

1）Rabinovich, E., Cheon, S. Expanding Horizons and Deepening

9）Yoshimura, S., Fujii, H., MATES: Multi-Agent based Trafﬁc andUnderstanding via the Use of Secondary Data Sources, Journalof Business Logistics, Vol.32, No.4, pp.303–316, 2011.
2）Ellram, M.L., Tate, L.W. The Use of Secondary Data in Purchas-― 46 ―

Environmental Simulator -Core Technologies and Practical Applications- , 8th Int l Conf. Computational Methods（ICCM 2017）（2017）.

シミュレーション

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