分散PDSを活用した教育ビッグデータの蓄積・活用
2022-11-09 橋田 浩一

理化学研究所

革新知能統合研究センター

パーソナルデータ(PD)の分散管理
 データ管理者の間で共通のIDは不要 人権リスクなしにPDを名寄せして価値向上
本人

データ管理者

2

PDの分散管理 → 価値の最大化
PDを本人に集約(名寄せ) ⇒ 利便性
1次利用: 本人に直接関わる利用 名寄せされたPDを本人のためにフル活用
2次利用: 多数の人々のPDの統計分析
 名寄せされたPDを容易に収集・分析
 パーソナルAI (PAI)が同意を支援

他者による集中管理なし ⇒ 安全性
大規模な不正使用等なし

3

PDの分散管理(補足) ある種の公共目的等には集中管理が必須教育(選別など)、課税、防犯、公衆衛生、他

 本人も他者もPDを正しい目的にしか使わない✖ 縁談の釣書の家系図など
データ最小化(data minimization)
技術と制度・文化による制限
パーソナルAI (PAI)

4

PLR (Personal Life Repository)
オントロジーでデータを正規化
 データ連携・サービス連携が容易
 分散管理(end2endの暗号化)
 数十億の利用者に安定したサービスを安価に提供

アプリ
PLR

アプリ
PLR
2回/秒ちょっとのダウンロード+アップロード(Googleドライブ) 18万回/日のデータ取得
 人間同士のやり取りのほとんど(業務システムやSNS)が可能

アプリ
PLR

アプリ
PLR

アプリ
PLR

PLRクラウド(オンラインストレージの集合)

PLR
アプリ
PLR
アプリ

5

Personary(PLR標準アプリ)

検索 Android、iOS、デスクトップ
Flutter/Dart データ作成・活用
生活録や問診友達/グループ カスタマイズオントロジー
スタイルシート
他システムとの連携

6

チャネル
 PLR利用者(個人や事業者)の間で共有されるデータのまとまりの単位 各利用者は自分がアクセスできるチャネルが他のどのチャネルと利用者に開示されているかがわかる
生徒A(aの所有者)

aが保護者にも開示されていることがわかる

教員保護者生徒B(bの所有者)開示

チャネルa
タイムラインチャネルb7

チャネル設定
 チャネルの型の定義

 オントロジーとスタイルシート
 チャネル設定の埋め込み

 埼玉の県立高校の生徒が埼玉県教育局を友達登録
すると自分の「埼玉県eポートフォリオ」チャネ
ルが自動生成されて埼玉県教育局に開示される「埼玉県eポートフォリオ」チャネル設定
生徒
埼玉県教育局「埼玉県eポートフォリオ」チャネル

8

チャネルのカスタマイズ
スタイルシートによってグラフや表を作成

オントロジーでデー
タ形式を定義するとUIが自動生成される

9

設定ファイル(オントロジー)

10分散eポートフォリオ

 埼玉県教育局が2020年度から実運用

生徒がPersonaryで入力した課外活動のデータを教員が調査書や推薦状の作成に活用
最悪のUX: データ活用が本人に見えない

 調査書(内申書)
 推薦状

生徒

PLR

教員
PLR

校務支援システム「埼玉県eポートフォリオ」チャネル

11

グラフによる意味の表現
KJ法A型図式

概念地図(Concept Map)

関係を明示しないので意味を明確に表示できない関係をテキスト入力するので作成が面倒

12グラフ文書 リンクのラベルが規格化されているので作成も読解も楽

実験: 置き換え可能?

テキスト文書を代替可能

 セマンティックエディ
タ(Personaryの機能)
で作成・編集・共有

13

同期的共同作業の効率(Zhang, 2020)
 2人組9グループ+タスク9種

 各グループの各セッションで2人が対面で会話しながら各々のPCで共有テキスト文書または共有グラフ文書を編集
 9種のタスクの各々について、1グループがテキスト文書、別の1グループがグラフ文書を作成
平均
1に正規化

1.4

p=0.0040 p=0.0244 p=0.0276 p=0.3644

1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

論点数

推論の⾧さ

展開度

テキスト

グラフ収束度14非同期的共同作業の効率(Zhang, 2020)
 実験参加者10人+タスク10種

 各タスクにつきテキスト文書とグラフ文書を1つずつ作成
 各文書はまず1人の参加者が半ば作成した後にもう1人の参加者が完成させる
 文書を共有する以外のコミュニケーションなし
1.8

平均
1に
正規化

p=0.0001

p=0.0844

p=0.0001

p=0.0004

p=0.0011

論点数

推論の⾧さ

展開度

収束度

連結度

1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

テキスト

グラフ

15

パーソナルAI (PAI)

母子保健

学習支援
購買支援

健康管理

業務支援
医療PAI

保険

介護

相続

資産管理

 各個人に専属しパーソナルデータ(PD)の管理を代行
 原則としてPDを他者に開示せず デジタルツインの管理運用

 PDをフル活用して本人に深くキメ細かく介入

 意思決定と行動(変容)を支援
 商品・サービス・職業等の選択、生活習慣の改善、ヘルスリテラシーの向上、PD開示、…

 中央集権AI (CAI)をはるかに上回る付加価値: GDPの25%
 リスクもCAIより大きいので厳格なガバナンスが必要

16付加価値: PAI >> CAI

P1 … Pnの顧客接点
 F1 … Fnを組み込む
 D1 … Dn (P1 … PnがアクセスするPD)を名寄せして活用

個人

 サービス提供者P1…Pnがデジタ
ルな顧客接点としてCAI(F1…Fn)の代わりにPAIを共用
 価値がnに関して非線型に増大 PiはFjとDjにアクセスしない(i≠j)

PAI
組み込み
F1

Fn
…

サービス提供者P1
F1
D1

P1による
サービス

…

Fn
D1+Fnによるサービス…
Dn

Dn+F1によるサービス

他のPD
PAIが名寄せして活用するPD

組み込み

Pnによる
サービス

サービス提供者Pn
PAIの機能他のAI
採寸データを使って健康管理業務のデータを使って健康管理
生活習慣のデータを使って学習指導

PAIによる最大(n+1)2種類のサービス

17

n=2
 買い物や食事や運動などの生活行動を支援cf. Amazonあんしんメール

赤ちゃんにハチミツをあげちゃだめですよカタログ

メディエータ18

事業者がPAIの普及を主導する
 一人勝ちデータの囲い込みによる顧客の囲い込み 協調
データの「共有」による顧客の共有

 企業は可能なら一人勝ちしたいと考えがちだが実際には協調し合うことも多いカルテルやトラスト等の協調は違法
顧客接点としてのPAIの共有は適法

 CAIからPAIへの移行により収益も評判も向上
19

20

教育・学習の場合
 教材・学習法・進路等の推薦
 行動変容の支援
 …

学習者

PLR

カタログ

メディエータ

PAI

学習eポータル塾

学校

デジタル教材21

拡張版: オープン市民科学

民主政治・産業・学術・文化等に共通の基盤
サービス設計・検証者

PDを本人同意だけで容易に収集・分析

3次利用(改善法の改善)

2次利用(サービスの改善)

サービス利用者

PDの生成・本人への集約(名寄せ)サービス提供者

1次利用(サービス)22検証可能属性証明(Verifiable Credential)の運用
VC (パーソナルデータ)
 学修歴、住所、他

VC保有者

VC発行者

検証者の要請が所定の条件を満たせば、要請されたVCを検証者に開示(VP)

PAI

PLR

VC検証者

VC
VC
VC

登録所
発行者の公開鍵やVCのスキーマを管理

登録所
発行者の関与なしにVCを検証

23

行動変容
 本人に行動変容を促す
サービスの利用
 受診など生活習慣の改善
ヘルスリテラシーの向上
PDの開示臓器提供
…

 過剰な誘導のリスクも来週火曜日は定例会がなくなったので健康診断に行きませんか?
でもその日は別の用事が入りそうだから。
じゃあ再来週の水曜日の朝はどうですか。
そうねえ。
この近所だと山本クリニックで受診できますよ。
予約しときました。
あ、ありがとう。

24

メタバース→実世界での行動変容
 PAI: 本人を知り尽くしたパートナー
 本人(のペルソナ)に適応したナッジ
 実世界でもメタバースでも有効 アバター: メタバースでの本人のペルソナ

 ペルソナが含む望ましい行動特性等の発現を促進
 学習が成立すればその結果は実世界でも有効 実世界とメタバースでの体験等に関する機微なPDを他者に開示せずPAIがフル活用 メタバースでの行動変容を実世界に転移 ペルソナを纏うことで改善する能力や行動特性をPAIが強化して実世界で活用 メタバースで積極的に失敗して学習…旅の恥は掻き捨て 複数の場面にわたりPDを名寄せできるは本人だけ 25まとめ PDの分散管理 → 価値の最大化
PDの名寄せと安全で安価なフル活用

 データポータビリティ学習eポータル等とPLRの連携

 グラフ文書知的共同作業の質と批判的思考力の向上

 パーソナルAI
個人と事業者のメリット

 行動変容とメタバース
メタバースの恥はかき捨て26