Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
“Performance evaluation of the semi-analytical ocean color model GSM01 in Case 1 and Case 2 waters”

14) K. Yoshimura, N. Zaitsu, Y. Sekimura, B. Matsushita, T. Fukushima and A. Imai: ASLO Aquatic Sciences Meeting, Otsu, Shiga, Japan (2012)

“Parameterization of chlorophyll a-specific absorption coefficient and effects of their variation in a highly eutrophic lake: a case of Lake Kasumigaura, Japan”

15) W. Yang, B. Matsushita, K. Yoshimura and T. Fukushima: ASLO Aquatic Sciences Meeting, Otsu, Shiga, Japan (2012)

“An enhanced quasi-analytical algorithm for retrieving inherent optical properties of turbid inland waters”

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない

（５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

（6）その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1) SCOR-UNESCO: UNESCO Monographs on Oceanographic Methodology 1, Paris, France, 11-18 (1966)

“Determination of photosynthetic pigment in seawater”

2) K. Yoshimura, N. Zaitsu, Y. Sekimura, B. Matsushita, T. Fukushima and A. Imai: Hydrobiologia, 691, 157-169 (2012)

“Parameterization of chlorophyll a-specific absorption coefficients and effects of their variations in a highly eutrophic lake: A case study at Lake Kasumigaura, Japan”

3) H. R. Gordon and M. Wang: Applied Optics, 33, 443–452 (1994)

“Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS: A preliminary algorithm”

4) O'Reilly J E, Maritorena S, Mitchell B G, Siegel D A, Carder K L, Garver S A, Kahru M, McClain C: Ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS, Journal of Geophysical Research 103 (C11): 24937–24953, (1998)

5) Aiken, J, Moore G F, Trees C C, Hooker S B, Clark D K: The SeaWiFS CZCS-type pigment algorithm, In S. B. Hooker & E. R. Firestone (Eds.), NASA technical memorandum 104566, SeaWiFS technical
report Series 29:1–32, (1995)

6) Carder K L, Chen F R, Lee Z P, Hawes S K, Kamykowski D: Semianalytic Moderate-Resolution Imaging Spectrometer algorithms for chlorophyll-a and absorption with bio-optical domains based on nitrate-depletion temperatures, Journal of Geophysical Research 104:5403–5421, (1999)

7) W. J. Moses, A. A. Gitelson, S. Berdnikov, and V. Povazhnyy: "Satellite estimation of chlorophyll-a concentration using the red and NIR bands of MERIS—The Azov sea case study," IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 6, no. 4, pp. 845-849, (2009).

8) P. Ammenberg, P. Flink, T. Lindell, D. Pierson, and N. Strombeck: "Bio-optical modelling combined with remote sensing to assess water quality," Int. J. Remote Sens., vol. 23, no. 8, pp. 1621-1638, (2002).

9) J. T. O. Kirk: Limnol. Oceanogr. 29, 350-356 (1984)

“Dependence of relationship between inherent and apparent optical properties of water on solar altitude”

10) D. G. Bowers, G. E. L. Harker, P. S. D. Smith and P. Tett: Est. Coast. Shelf Sci. 50, 717-726 (2000)

“Optical properties of a region of freshwater influence (The Clyde Sea)”

“Long-term light environment variability in Lake Biwa and Lake Kasumigaura, Japan: Modeling approach. Limnology” (in press)

11) M. M. Terrel, T. Fukushima, B. Matsushita, K. Yoshimura and A. Imai: Limnology
# Development of High-Frequency Monitoring Method for Distributions of Transparency in Waters using Remote Sensing

Principal Investigator: Takehiko Fukushima

Institution:

Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of

Tsukuba

1-1-1 Tennodai, Tsukuba-City, Ibaraki 305-8572, JAPAN

Tel: +81-29-853-4210 / Fax: +81-29-853-4210

E-mail: fukusima@sakura.cc.tsukuba.ac.jp

## [Abstract]

Key Words: Transparency of water, Secchi depth, Satellite images, Phytoplankton, Tripton
The goal of this study is to develop the method for estimating the distributions of transparency in case II waters using satellite images with high temporal resolution. A robust technique should be constructed with as little as possible field observation for the satellite images e.g. MERIS, MODIS whose temporal resolutions are 1 to 3 days.
(I) Two approaches to predict Secchi depth (SD) have been examined successfully using MERIS data; (1) direct SD estimation using the satellite reflectance data through classifying the targeted water bodies into turbid or clear waters and then applying one of the respective estimation models which have been calibrated by the observed data taken in 13 lakes and Tokyo Bay, and (2) in turbid water bodies, firstly estimation of the components (phytoplankton, tripton, and CDOM) and secondly estimation of SD using the concentrations of these components and the statistical model constructed based on the long-term monitoring data. Then, the predicted SD results were validated using the monitoring data obtained in Lakes Kasumigaura and Biwa and the high-frequent horizontal SD distributions in these lakes were estimated and discussed.
(II) Using the SD estimation model based on the three components, the influences of these components on SD were compared and tripton was considered to be the most influential one on SD in Lakes Kasumigaura and Biwa.
(III) The continuous measurement of light attenuation coefficients ( $ K_{d} $ ) has been done for around ten days at the center of Lake Kasumigaura and the measurement system could be applicable to the validation of the SD monitoring using the satellite data.
(IV) The temporal and spatial variations in SIOPs (Specific Inherent Optical Properties) were analyzed in Lake Kasumigaura. SIOPs of phytoplankton changed seasonally; those of tripton varied with particle size; and those of CDOM decreased longitudinally. The SIOPs and the vertical profiles of $ K_{d} $
measured in 13 lakes and Tokyo Bay were summarized as the database. In addition, a new method to estimate the amount of tripton was proposed and successfully applied to Lakes Kasumigaura and Biwa. Finally, the measurement precision was evaluated using the data on SD and Kd in several lakes measured by around 10 peoples and the appropriate monitoring system for light environment in water bodies was discussed.
### A. リモセンによる透明度推定アルゴリズム（本研究の方法）

$$ T r=m\times R_{r s}(B_{9})+n $$

## 全領域での適合度

### A-2. 衛星画像反射率→各成分情報→透明度

## 透明度分布(霞ヶ浦)

### C. 透明度を悪化させている要因→透明度を回復するための対策

## Chl-a 推定モデル (二波長指標):

### D.水中光環境評価方法の精度比較

透明度（白色板、白/黒色版、Kd）の精度（霞ヶ浦湖心（St. 10）における検討結果）

## 透明度経時変化(琵琶湖)

### B. 消散係数 経日変化(霞ヶ浦)

連続観測による、消散係数の経時・経日変化が観測

## トリプトン測定方法(トリプトンとメタノール不溶画分)
平 成 2 8 年 度

予算案・機構定員について

平成27年12月

特定個人情報保護委員會

(平成28年1月1日より個人情報保護委員会へ改組)
## 目次

予算案について 1
機構定員について 2
平成28年1月から、マイナンバー（個人番号）の利用が開始されることから、マイナンバーの保護に必要な監視監督等の業務を本格的に実施しつつ、サイバーセキュリティの強化に必要な施策を実施。

また、改正個人情報保護法を踏まえた施策も実施。

1. 予算額

総額：約14億円（前年度 約8.6億円）

### 2. 重点施策

（1）マイナンバー保護のための監視・監督

【約2．6億円（前年度 約0．6億円）】

監視・監督システムの運用、監視・監督業務に係る立入検査の実施等

（２）特定個人情報保護評価※の推進

【約０．３億円（前年度　約０．５億円）】

特定個人情報保護評価書システム（ホームページで評価書の受付・閲覧ができるシステム）の運用

※ マイナンバーを利用する行政機関等が、総合的なリスク対策を自ら評価し公表する制度

## （3） 広報・国際協力

【約 0．8 億円（前年度 約 0．9 億円）】

国民向け広報・リーフレットの作成、地方公共団体及び中小企業向け説明会の開催、海外の個人情報保護機関との連携・協力等のための国際会議出席等

（４）個人情報保護の推進

【約０．１億円（新規）】

改正個人情報保護法に対応した施策の実施

（５）委員会運営に必要な事務費、委員及び職員の人件費等【約１０．１億円（前年度 約６．６億円）】
## 3 ．平成28年度予算案額総括表

(单位：百万円)

27年度予算額	28年度予算案額	比較增減額
個人情報保護委員會合計	865	1,404	539
1 マイナンバー保護のための監視・監督	64	264	200
2 特定個人情報保護評価の推進	50	34	▲16
3 広報・国際協力	93	80	▲13
4 個人情報保護の推進	-	13	13
5 委員会運営に必要な事務費、人件費等	658	1,013	355

注1）四捨五入の関係で計数は必ずしも一致しない。

## I I 機構定員について

マイナンバーや個人情報の保護への対応に係る体制の整備のため、参事官1、企画官2を含む26名の増員

平成27年度末

平成28年度末

52名 $ \Rightarrow $ 78名
公正取引委员会

競争政策研究センター

## 報告書

# データと競争政策に関する検討会

平成29年6月6日
# データと競争政策に関する検討会

委員名簿

[五十音順，敬称略，役職は平成29年5月26日現在]

石井 夏生利 筑波大学図書館情報メディア系准教授

宇都宮 秀樹 森・濱田松本法律事務所 弁護士

川演 昇 京都大学大学院法学研究科教授

座長　後藤　晃　東京大学名誉教授

鮫島 正洋 内田・鮫島法律事務所 弁護士

土佐 和生 甲南大学法科大学院教授

中林 純 近畿大学経済学部准教授

(競争政策研究センター主任研究官)

西岡 靖之 法政大学デザイン工学部教授

松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科特任准教授

森 亮二 英知法律事務所 弁護士

和久井 理子 大阪市立大学大学院法学研究科特任教授（競争政策研究センター主任研究官）

(オブザーバー)

內閣官房 情報通信技術（ＩＴ）総合戦略室

内閣府 知的財産戦略推進事務局

個人情報保護委員會事務局

総務省

经济產業省

(事務局)

公正取引委員會事務総局（経済取引局経済調査室）
## 目次

第1章 検討の背景
第2章 データを巡る環境変化，利活用の現状
1 伝統的なデータの収集・利活用形態
2 データの基本的な特徴
3 近年の環境変化
4 パーソナル・データのインターネット上のサービスへの利用
5 機器等のデータの利活用（産業データ）
6 小括
第3章 競争政策上又は独占禁止法上の検討に当たっての基本的な考え方
1 検討の視点
2 データの集積・利活用が競争に及ぼす影響についての基本的な評価
3 関連市場についての考え方
(1) 市場画定に係る基本的な考え方
(2) データの収集，利活用に関連する取引に係る市場画定についての考え方
4 競争減殺効果の分析方法
第4章 データの収集，利活用に関する行為
1 データの収集に関する行為
(1) 単独の事業者による収集
(2) 複数の事業者による共同収集
2 収集されたデータへのアクセスに関する行為
(1) 単独の事業者によるアクセス拒絶
(2) 共同行為によるアクセス拒絶等
(3) データへのアクセスに関連するその他の不当な行為
第5章 企業結合審査におけるデータに関連する考慮事項等
1 企業結合によるデータの集積等の動向
2 企業結合における事前届出基準
結語

※ 本報告書は，公正取引委員会競争政策研究センター内に設置された「データと競争政策に関する検討会」における6回に及ぶ議論をまとめたものであり，公正取引委員会における今後の政策立案及び法執行の参考とされることを目的としている。

検討の過程では，有識者や関係事業者からの意見も受けつつ，事務局である公正取引委員会事務総局の意見をも参考としているが，本報告書は飽くまで本検討会の見解を示すものである。したがって，公正取引委員会の正式な見解を示すものではない。
## 第1章 検討の背景

〇 近年，Ⅰ○T¹の普及や人工知能（AⅠ）²関連技術の高度化を背景として，「ビッグデータ」³の解析で得られる知見が，既存の業界の垣根を越えた新たな革新を生むことが期待されている。これらは産業の生産性を向上させ，我が国が直面する社会的諸課題を解決する「第4次産業革命」⁴ともいわれる。そこでは，均質的なモノを大量生産するという伝統的なビジネスモデルを脱して，それぞれの顧客に最適化されたサービスが生み出されようとしている。その一環として，製造業がモノを売ること自体を目的とするのではなく，モノやその稼働状況に関するデータ※を投入財として利用し，ソリューションなどのサービス分野に進出する事例も見られる。

※ 本報告書では、「データ」とは、客観的な事実を数値や文字、図形、画像、音声などで表したものとする。データは通常、機械的な処理が可能であると考えられる。

このようにデータの重要性が高まり，データを事業活動に生かしていくことが重要となる中で，データの利活用を促すために必要な競争政策上の課題について検討を行うことが必要となっている $ ^{5} $ 。すなわち，新規参入者やベンチャー企業を含め，業種，規模を問わない様々な事業者が，競争的な環境の下で，多様なデータを収集し，集積・
解析することを通じて，新たなイノベーションが生まれる可能性が高まる。価値のあるデータが第三者から不当に収集されたり，又はデータが不当に囲い込まれたりすることによって，競争が妨げられるような事態を避けなければならない。

このような観点に立って，本報告書は，データの特性を踏まえ，データに関連する市場（データを利用した商品・役務〔以下，単に「商品」という。〕の市場，データの取引市場，あるいは関連技術の市場）における競争を促進する観点から，現時点でのデータを巡る経済実態，技術の動向及び競争政策や独占禁止法に関する公正取引委員会の従来の運用を踏まえ，特に，インターネットやＩｏＴ等によって収集されるパーソナル・データや産業データの事業活動への投入財としての利活用に焦点を当てて，今後の独占禁止法の適用の在り方や競争政策上の論点を整理することを試みるものである。

※ これらのほか，データに関連する競争政策上の課題としては，例えば，入札データを用いて入札談合の疑いがある入札をスクリーニングしたり（例えば，公正取引委員会競争政策研究センター「独占禁止法違反行為の端緒探知ツールとしてのスクリーニング手法に関する研究」[平成28年6月24日]における取組み），企業のコンプライアンス状況の把握に用いたりするといった多様なものが存在する。

## 第2章 データを巡る環境変化，利活用の現状

## 1 伝統的なデータの収集・利活用形態

○ 従来，顧客名簿，顧客の苦情・相談，ノウハウ，治験データなど様々なデータ（事業活動への投入財として使用されるデータ。以下同じ。）が事業活動に活用されてきた。例えば，実験数値が紙に記録されるといった方法でデータにされた（「データ化」された）個別の情報が，そのままの形で利用されることは少なく，むしろ，多くの場合は，それらを人間による何らかの着想に基づいて整理・加工・集積し新たな知
識としたものが，様々な新商品の開発，既存の生産方法，販売方法，マーケティングの効率化等に役立てられてきた。このようなことから，データの集積・利活用は，人間による試行錯誤の連続であり，不確実性に彩られたものともいえるものであった。

※ 一部の知識は, 創作性等の要件を満たす場合には, 知的財産として, 特許権等の権利が設定され, 権利者以外の第三者による利用が制限される場合がある。

## 2 データの基本的な特徴

○ データは，近年の環境変化（後記3）を経た場合を含め，事業者内部のノウハウに関するデータのように営業秘密として秘匿され，同様のデータを他の経路では入手困難な場合も存在するものの，一般的には，同一又は同様のデータを同一の経路から入手できたり，あるいは，入手できる別の経路が存在したりすることが多い。

また，先行者があるデータを取得したとしても，その複製は技術的に容易であり，当該データを保有し，利用できる者が先行者一者に限定されるとは限らない $ ^{※1} $ 。これは，データについては，物とは異なり，排他的な占有は観念できず，かつ，特許権や著作権によって保護される一部の場合を除いて，排他的に利用できるわけではないためである $ ^{※2} $ ， $ ^{※3} $ 。

換言すれば，特定の者があるデータを保有していたとしても，ノウハウが化体したデータなど事業者内部で秘密にされているものを除けば，他の者が同一の又は同様のデータを同一の又は別の経路から入手したり，又は，当該特定の者から複製したりするといった方法で，別途，保有し，利用することは容易であることが多い。例えば，ある事業者がある商品について潜在的な顧客となり得る者の情報を収集し，リスト化しているとしても，他の事業者が，同様の情報を別途収集することは妨げられない。
排除することが困難であるとの指摘があった。また，このような事情が，保有者によるデータの開示の抑制要因になっているとの指摘があった。

○ 一方，データは，異なる種類のデータを組み合わせて利用することにより，更に新たな知識を生み出したり，その用途が拡大したりする場合がある※1。また，同種のデータの集積についても，一定種類のデータが一定量確保されてはじめて有意味な知識を得ることが可能となる場合がある※2。ただし，大量のデータが既に得られている状況においては，それ以上のデータを追加的に得た場合の効果は遅減する場合もある。

※1 一般的に, 異なる種類のデータを組み合わせることによって, データの真実性の向上といった様々な相乗効果が認められる場合がある（例: 個人の趣味嗜好に関する情報に加えて, 位置情報が付加されることによって, 消費者の場所に応じた実店舗の広告が可能となる）。

※2 同種のデータであっても，他のデータから推測したものなのか否か，あるいは，最新のものか否かといった違いがあり，それが，データの利用目的の関係で利用価値の差をもたらす場合がある（例えば，広告ターゲティング目的のための個人の趣味嗜好に関する情報）。

〇その他，データに関して留意すべき特徴として以下を挙げることができる。

同様のデータであっても，例えば，個人の趣味嗜好に関するデータを広告に用いる場合のように，当該データの真実性の程度や取得時期からの経過によって，その用途への利用価値は大きく異なる場合がある。

また，機械の稼働状況に関するリアルタイムデータなど，当該機器の所有者など一部の限られた者にしか利用価値がないという意味で状況依存性が高いことがある。一方で，そのようなデータを大量に集積し，解析することで，他社にも利用価値が生じることがある。

・一方で，一定の集積，加工を経たデータはもちろんのこと，リアルタイムデータであっても，製品の製造方法（一例として，工程ごとの加熱時間・温度等）などの事業者のノウハウを体現する場合が存在する。

○ 更に，データは，形状など物理的制約が小さいこともあり，その用途が特定のものに限定されず，多様であることが多い。例えば，人間の生体に関する脈拍，運動量等のデータを計測可能なリストバンド等により収集することを通じて健康支援サ
一ビスを提供する例があるが，このようなデータは生命保険，医療診断等にも用いられる可能性がある。

○ なお，データは，集積・解析によって，はじめて，その利用価値が生じることが通常であるが，集積・解析に当たっては，一定の要素技術やハードウェアの利用等が前提となることが多い。

※ 集積・解析に当たっては, 後記4のとおり, 複数の端末を保有する個人の紐付けなど, 特定の観点からデータを整理するIDを利用できることが重要となることがある。

## 3 近年の環境変化

近年，低廉なセンサーの開発や通信技術の向上，クラウド・サービスの普及などを背景として，機器，家電，工場等がインターネット等により接続されるようになりつつある。この結果，従来は利用されなかったり，又は，そもそも収集されていなかったものを含め，人間や機器の位置，活動状況など多様な，そして，大量のデータがリアルタイムに収集され，集積されるとともに，それを利用されたりするようになっている。

このようなデータは，人間の手による集積・解析を経ずに，生データとして，機械的に処理されて，遠隔操作による場合を含め，当該機器の保全に使用されたり（例えば，エンジンの不具合の早期発見），更に他のサービスに活用されたりするなど（例えば，上記のとおり，健康支援のために収集された人間の脈拍等のデータが生命保険等に使用される），他の商品への投入財として※，製造業等における「原材料」と同様の位置付けを持つようになっている事例もみられる。

なお，このようなデータは，投入財として機能し，その用途が一種類の商品のみに利用されることもあれば，様々な商品（主として，サービス）に利用される場合もある。また，当該データがサービスの提供等に直接利用される場合もあれば，A
Ⅰ技術の開発など研究開発活動に利用される場合もある。

※ 例えば, アプリケーションへの投入財として, API (Application Programming Interface) $ ^{9} $ を介して他の事業者が収集したデータに接続する場合 (顧客の家計簿ソフトへの投入財として, 当該顧客が保有する各金融機関上の口座の資金情報が用いられることがある。)

また，データの解析についても，ＣＰＵ¹⁰やメモリなどコンピュータ・リソースの性能向上，インターネットの発達等によって，人間が一定の観点を定義すれば，プログラムの作成等を行わずとも，データから事象間の相関関係等を自動的に識別する解析技術である機械学習¹¹をはじめとする人工知能関連技術※1が急速に発達している※2。例えば，人間には扱いきれない程の大量のテキストデータを対象とした機械学習（別紙１）によって，情報の整理・分類や相関関係の識別を機械的に行い，それをアルゴリズムで規定される当該商品の性能に機械的に反映させることによって，人力の限定的な介在の下で，従来以上に高精度なマッチングを達成できるようになりつつある。検索エンジンや電子商取引におけるリコメンド機能など，既に実用化され，顧客に役立っている商品も多く見られる※3。

中でも，デジタル・プラットフォーム $ ^{12} $ など，ネットワーク効果 $ ^{13} $ が発生する商品の使用から得られるデータについては，当該商品の性能向上によって，更に多くの顧
客が当該商品を使用するようになる結果，「データの集積 → 商品の機能向上 → 更なるデータの集積 → 更なる機能の向上」，というメカニズムが働く可能性がある。同時に，このプロセスを通じて市場における寡占化が進行する可能性もＯＥＣＤ等において指摘されている。

※1 データによる解析結果を踏まえ，人間の手を経ずに，機械的に改変できる性能は，アルゴリズム，あるいはそれを機械的に処理するためのソフトウェアで規定される性能であって，ハードウェアの性能は通常含まれない。

※2 機械学習の効果として，例えば，深層学習（ディープ・ラーニング） $ ^{14} $ を使用することによって，クレジットカードの不正利用の疑いがあると判定した取引のうち，本当に不正な取引だった比率を従来の5%程度から90%程度へと大幅に引き上げることに成功したとの事例がある。あるいは，SNS $ ^{15} $ への不適切な投稿（誹誇中傷など）を自動的に振り分ける機能の追加により人の目で実際にチェックする件数を機械学習を利用することによって従来の1％以下に減少させることができたといった事例もある。

※3 他方で，利潤を最大化するよう価格を決定する人工知能を複数の事業者間で共有することなどにより事業者の価格が同一に収敛される，いわゆる「デジタル・カルテル」の懸念についての指摘もある。
【参考】「OECD競爭委員會（平成28年10月）事務局提出資料」

データを利用した近年のビジネスモデルは，「データ駆動型ネットワーク効果」により特徴付けられるとし，また，「データ駆動型ネットワーク効果」は以下の二つのフィードバックループからなるとしている。

① ユーザーフィードバックループ

ユーザーからデータの収集 → サービスの質を向上（アルゴリズムの改善等）→ 新たなユーザーを獲得

② 収益化フィードバックループ

ユーザーからデータの収集 → ターゲティング広告の精度を向上（サービスの収益化）⇒ サービス向上のための投資 → 新たなユーザーを獲得

○ 更に，機械学習に関連して，深層学習の発達も注目される。大量の良質な学習用データを準備し，それを深層学習技術を利用して学習させることによって，事象に関する画像や音声データを，物，音として，機械的に高精度で識別・解析し，そのような識別を必要とする商品の性能向上等に利用することが可能となりつつある。これまでの機械学習と異なり，分類・整理等の観点・特徴（特徴量）を人間が定義する必要がないという点で特徴的である。

換言すれば，機械学習によって性能向上等を実現できる商品の範囲は，従来は，物の識別などを前提としない，インターネット上で提供される商品※1に限定されていたが，今後は，物や音の識別を前提とする実世界の商品，例えば，農業（収穫等），医療（「診断」），コールセンターなどの画像処理，言語認識を要する業務，特に，高い識別精度が要求される業務等に拡大する可能性があると指摘されている※2。

この場合，現在の技術を前提とすれば，大量のデータを利用した深層学習によって
て得られる学習済みモデル $ ^{16} $ が商品の「視覚」「聴覚」等に関する性能，例えば，疾病の識別の精度を規定することとなる。また，当該性能は，より大量の，かつ正確なタグ付けがされた「良質」なデータを学習することで向上するのであり，深層学習，機械学習の技術そのものによって左右される程度は小さいとの指摘がある。

なお，この学習済みモデルは，高性能な収穫，診断等を実現する主要な要素であり，生産設備としての側面がある。また，学習済みモデルの内容はブラックボックスとなっており，現時点では第三者が模倣することは困難である。

※1 インターネット上で提供される商品の品質については，当該商品を提供するためのアルゴリズムに依存する部分が大きいため，データの解析による性能向上を実現することが，ハードウェアに関する性能向上と比べて，相対的に容易であると考えられる。

※2 例えば，中古車ディーラーが，機械学習ライブラリに，これまでオークション取引に出品された大量の画像データを学習させ，車の写真を部位別に自動分類するシステムを開発し，車種や年式等のオークションサイトへの中古車登録業務を効率化させている事例もある。

このような一連の環境変化を俯瞰すれば，ＩｏＴ等によって，データの大量生成・収集・集積が技術的，経済的に容易になったこと，また，その後，人工知能関連技術の著しい発達によって，データを事業に活用できる確実性が向上し，その範囲も拡大したことという二つの大きな技術的変化が生じている。そして，様々な産業において，例えば，「製造業のサービス化」といったビジネスモデルの大きな転換が起こりつつあると考えられる。このような状況の下，データの獲得競争ともいい得る状況が生まれている場合もあるとの指摘もある。

その一方で、データを巡る基本的な特徴は不変であると考えられる。

〇 データのうちでも、パーソナル・データのインターネット上のサービスへの利用については既に収集及び利活用が大規模に進んでおり、また、産業データについて今後、収集・利活用が進むことが予想される。後記4では、これらのデータについて、検討会において事業者から示されたプレゼンテーション及び事務局において行
ったヒアリング等を踏まえて，収集・利活用の現状を記載する。併せて，これらのデータを巡ってみられる競争上の懸念について記載する。

4 パーソナル・データのインターネット上のサービスへの利用

○ インターネット上で収集可能なデータ，例えば，検索履歴，ウェブサイト閲覧履歴といった個人に関連するパーソナル・データは，多数のインターネット広告事業者※1によって，顧客ごとにその時点での趣味，関心に連動した行動ターゲティング広告 $ ^{17} $ を効果的に行うため大規模に収集されるとともに※2，※3，※4，ネット閲覧履歴といったデータ※5など，個人の識別が困難な形に加工された上で，取引されているものもある※6～※8。

※1 インターネット広告事業者には, メディアを保有し, かつ, DMP $ ^{18} $ 事業及びDSP $ ^{19} $ 事業 (データ収集及びターゲティング) を行う事業者と後者のみを行う事業者など多様な事業者 $ ^{20} $ が存在する。

※2 各種ウェブページ (各種ポータルサイト, プログ, 新聞社など閲覧者が多いページ) の管理者と契約したDSPがタグ $ ^{21} $ を有償で設置することによって, 当該ウェブページを閲覧した閲覧者は, その後, どのようなウェブページを閲覧したかを当該DSPが把握することが可能となる。なお, 大手DSPの中には, PC, タブレット, スマートフォンなどの端末 (厳密にはブラウザーソフト) ベースで数億台にサードパーティ・クッキー $ ^{22} $ を設置している事例がある。また, それぞれの端末を消費者ごとに「紐付け」する技術も発達している。
※3 近年，インターネット外の購買履歴などさらに収集対象のデータ範囲が拡大する事例が見られる（一例として，電子マネー汎済サービス）。

※4 関連して，無料メールサービスを提供する海外事業者の中には，当該メールの内容を解析し，インターネット広告事業のターゲティングに使用する場合があるが，このような行為は，我が国の電気通信事業法上，「通信の秘密」の観点から許容されない行為であり，結果として，事業者にとっては規制水準に関する「内外逆差別」が生じており競争環境としても好ましくないのではないかとの指摘があった。

※5 DSP事業者 $ ^{23} $ は，前述のサードパーティ・クッキーによって，匿名化された個人のウェブ閲覧履歴を大規模に収集しているが，あくまで，閲覧履歴等に基づいて性別，年齢，趣味等を推測しているに過ぎないという側面がある（一部大手DSP事業者でも性別の一致率は9割，年齢層は8～9割程度）との指摘がある。

※6 個人に関するデータ，例えば，実店舗における購入履歴，住所・氏名，クレジットカードの申込み情報等は，インターネット外でも，ポイントカード等を利用して，活発に収集され，事業者間でも取引されていると指摘される。これらのデータは，主としてマーケティングに用いられ，特定の商品の性能それ自体の向上に利用されることは，インターネット上で収集されるデータと比較して少ないといった相違も存在する。

一方で，これらのデータは，顧客ごとにインターネット上で収集されたパーソナル・データと「紐付け」され，インターネット上の特定の商品の広告を閲覧した顧客が実店舗において当該商品を購入したか否かを追跡し広告効果を正確に測定したり，あるいは，実店舗における購買履歴を根拠とするインターネット広告 $ ^{24} $ を行うといった多様な目的に利用されつつある。

※7 我が国のデータ取引市場は, 米国に比べ未発達であり, その背景にある我が国と米国との主な違いとして, 以下のような点が考えられるとされる。

オフライン市場（インターネット上の取引，すなわち，オンライン上の取引ではない，実店舗における取引等）に関するデータ取引が，インターネット上の取引と比べると相対的に，未発達であること。

・顧客ごとにオンラインーオフラインの「紐付け」がされていないこと。

個人情報の利活用に不安感を有する者が多いと考えられること（例えば，2013年の鉄道ＩＣカードの利用情報の取扱いを巡る事案。）。特に，金融関係の情報について，「炎上リスク」を恐れて事業者が利用を自粛する傾向が指摘される。

なお，米国ではDSP事業者によっては，金融機関，クレジットカード発行会社，スーパーマーケット等と幅広く連携することにより，世界規模で，年収，家族構成，自家用車の種類，視聴したテレビ番組，利用航空会社，興味のある旅行先，関心があるスポーツ・美容・ファッションのブランド等の数百以上のカテゴリーで消費者の嗜好を解析しているとされる。

※8 消費者が複数の端末（PC，スマホ等）を持っている場合に，(会員番号，アカウント情報などの確実な手段ではなく）「紐付け」を推測によって行うという意味でも弱点があるとの指摘もある。
○ 中でも，SNSや検索エンジンなどの「無料」サービスを消費者に提供しつつ，別途，広告主から受注したインターネット広告の配信も当該消費者に行う事業者※1は，当該「無料」サービスやネットワーク効果を誘因として，大量の，かつ，「良質」※2なパーソナル・データを収集し，当該データの機械学習を通じて，個別消費者の興味関心に応じたターゲティング機能，リコメンド機能の改善に用いるとともに，「無料」サービスの機能向上に利用する場合もある。インターネット広告市場は，我が国においても寡占化が進行しているとの指摘があるが，こういったパーソナル・データの収集・利用能力の高さもこの背景にあるものと考えられる※3。

なお，この「無料」サービスについては，利用の対価を要しないこともあり，価格競争ではなく，品質のみによる競争が行われている。

※1 顧客の識別，紐付けは，PCであればPCのIPアドレス等により，また，スマートフォンの場合は，当該スマートフォンごとにOSメーカーから付与される広告ID $ ^{25} $ を使用するものとされる。

※2 ターゲティング広告を行うというデータの使用目的と照らして好適な性質を有すること。例えば，インターネット広告事業者（DMP）のターゲティングに関する能力は，主として，対象者の属性（位置，性別，年収，家族構成等。範囲が広いほど能力が向上。），趣味嗜好・活動状況に関する情報の即時的な正確性（事実か推測か。推測の程度），複数の端末間の同定能力等によって左右される。この点，「無料」サービス及びネットワーク効果によって顧客を誘引するデジタル・プラットフォームが圧倒的に「広く」「深い」データ収集能力を保有し，当該データの機械学習を通じて，ターゲティング能力の向上に結びつけることができているとの指摘がある。

※3 「無料」サービスを通じたデータの収集は, 対消費者取引だけでなく, 対事業者取引においても行われている。
【参考：インターネット広告事業の概略】

※ 1 脚注19参照，※ 2 脚注18参照，※ 3 脚注20参照

【出所：一般社団法人 日本インタラクティブ広告協会「インターネット広告の基本実務（インターネット広告基礎用語集）2016年度版」を基に事務局が作成】

○ 検討会における議論や事務局が行ったヒアリング等では, このようなパーソナル・データの収集, 利用に関連する競争上の懸念として次の指摘があった。

現状では，デジタル・プラットフォーム事業者が「無料」サービスやネットワーク効果の結果として，大量のパーソナル・データを収集・集積しているが，新規参入者が同様のデータを収集することは，技術的に不可能ではないにせよ，経済的には，現実的ではない。

・ デジタル・プラットフォーム事業者のサービスが，有償であれ，無償であれ，市場支配力を有し，他の類似サービスへの切替えが困難となっている（ロックイン $ ^{26} $ されている）状況においては，仮に，当該サービスに関する取引条件ないし利
用条件が利用者にとって不利益に変更されたとしても，当該利用者は，当該サービスの利用を停止することが困難であり，当該不利益を甘受せざるを得ない可能性がある。

• SNSなどロックイン効果が発生するサービスについては，パーソナル・データのポータビリティ $ ^{27} $ が確保されないと，当該サービス市場に関する市場支配力が維持されやすくなる。

高いシェアを有すると思われるインターネット広告事業者の中には，DMP事業を行い，かつ，メディアを保有するとともに，更に，シェアの高いブラウザーソフトや（スマートフォンの）OSを提供している場合がある。このような事業者は，インターネット広告事業の側面では競争者であるDMP事業者のデータの入手経路（クッキーやスマートフォンの広告IDといったデータの入手に必要な機能を含む。）の相当部分を管理していることとなり，競争の観点から注意を要するのではないか。例えば，DMP事業者が実際にクッキーを利用して顧客のネット閲覧履歴データを収集できるか否かはブラウザーソフトの機能に基づくため，ブラウザーソフトを提供する事業者がクッキーの利用ルールを変更した場合，データを収集することが困難となる場合がある。

実際, DMP事業者の主たるデータ収集手段であるサード・パーティクッキーもウェブサイト運営者によるファースト・パーティクッキー $ ^{28} $ もウェブ閲覧履歴を収集する点で変わらないにもかかわらず, 前者についてのみ「プライバシーの尊重」に藉口した制限の動きがあるとの指摘がある。

・DSP事業者は，自ら保有するデータに基づくターゲティングに基づいて，適
切なメディアを選択して，広告配信を行うビジネスモデルを構築している。一方で，近年，メディアの保有者（当該保有者と契約して広告枠を管理している者を含む。）が，従来は認めていたDSP事業者によるターゲティングを認めず，自らが別途行うターゲティング業務と一括した広告配信しか認めない事例が存在する。更に，メディアについても，以前は，DSP事業者の広告配信にも開放されていた人気サイトが，当該メディア保有者の意向により，DSP事業者は利用できないこととなったものも存在する。

○ なお，E U では，個人データ（我が国の個人情報保護法上の個人情報に相当）に関して，GDPR（一般データ保護規則）第20条「データ・ポータビリティの権利」 $ ^{29} $ によって当該個人データに係る本人が事業者に対して，当該個人データをその指定する他の事業者へ移管することを請求する権利が当該個人データに係る個人に与えられている。一方で，我が国の個人情報保護法上は，そのような権利が認められていないなど，法制上の差異が見られる。

## 5 機器等のデータの利活用（産業データ）

○ 機器，人体，土壌その他現実の「有体物」の状況に関する極めて多様なデータが，各種のセンサーによって，リアルタイム処理（即時にデータを処理すること）又はバッチ処理（データをまとめて処理すること）によって，事業者によって収集されつつある。その解析結果は事業者等にフィードバックされ，省エネや歩留まりの向上など工場や店舗運営の効率化等に用いられる事例が見られるほか，新商品の開発や既存商品の改善に活用する事例も存在する $ ^{※1} $ ， $ ^{※2} $ 。また，当該データを投入財とするサービス（例えば，機器の稼働状況の監視サービス）に利用されることもある $ ^{※3} $ 。

なお，機械学習技術や深層学習技術については，一部の事業者では利用されているが，現時点では，その利活用は普及途上である。

※1 機器の不具合等に関する情報は, 従来収集され, 機能向上に使用されてきたが, リアルタイム性,
規模, 解析能力の向上等によって, 商品の機能向上が実現するスピードが異なるものと考えられる。

※2 主なデータの収集・活用事例（関係府省において紹介されている事例）として別紙2のものがある。

※3 このようなデータの利用によって，物の販売から，物とその後のアフターサービスを一体的に行うという意味での「サービス」の供給にビジネスモデルを転換する事例が見られる。現時点では，機器の販売とアフターサービスが別個独立して行われてきたものについて，機器とアフターサービスを一体的に提供するビジネスモデルが拡大することが予想される。

○ 産業データは，例えば，その発生源たる機器の稼働データにおける稼働日時など当該機器の稼働の前提となるデータがなければ限定された者以外には利用価値が乏しい（状況依存性が高い）ことがある。また，データに金銭的価値を付けることが困難であったり，あるいは，データの保有者自身がデータのコントロールを継続したりしたいといった様々な事情の下，産業データの取引は活発ではない。この結果，当事者の意向に照らして必要以上にデータの「囲い込み」が行われ，データの利活用が進んでいないとの指摘がある。

※ このため，機器の稼働状況に関するデータの利用について誰が権利を有するかといった，いわゆる「データ・オーナーシップ $ ^{30} $ 」を巡る問題については，国内外において議論があり，国内でも関係省庁で検討が進められている。

このように産業データの取引は，必ずしも容易ではないこと等を背景として，複数の事業者（競争関係にある場合もない場合もある）が共同して，各種の地図など各事業者に共通する基盤的な部分について，データを収集し，利用する事例が増加している。

〇 データの集積・利活用に関して，多数の事業者から，クラウド・サービスなど大量のデータを集積する技術，あるいは，機械学習などデータ解析の技術が当該クラウド上で，顧客に対して提供されている。また，一部の事業者は，既に，画像や音声の認識，自然言語処理といった深層学習の機能や当該機能を（PCにおけるOSのように）利用したアプリケーションを一般に（有料又は無料で）提供しており，
顧客がコールセンター業務や医療サービスに活用している事例もみられる。

このような事例は, 顧客にとっては, 自前で人工知能関連技術の開発を行ったり, ハードウェアを用意したりすることなく, 先端的な人工知能関連技術の利用を含め, データの集積・解析を低コストで効率的に実施できるようになるという意味で競争を促進するものであると考えられる。

○ なお, 米国では, 個人向けスマートホーム $ ^{31} $ サービスのように家電の稼働状況など産業データとオンライン・パーソナルデータの双方を利用したサービスも登場するなど, 我が国でもオンライン・パーソナルデータと産業データが紐付けされ, 融合して様々なサービスが生まれていくことが予想される。

○ 検討会における議論や事務局が行ったヒアリング等では，このような産業データを巡る競争上の懸念として，次の指摘があった。

産業データは，センサーによって収集することが前提になることが多いため，データを収集する経路が限定され，それが市場支配力の形成につながる場合がある。例えば，産業データを収集するために必要なセンサーは，設置個数が技術的に又は経済的に限定される場合があり得る（例えば，人体の脈拍等を計測するセンサー）。また，鉄道駅の改札通過情報のように，データの取得に必要なセンサーを設置することが誰でもできるわけではなく，何らかの法的地位※が必要となる場合があり得る。

※ 例えば, 鉄道事業, 電力事業, ガス事業のように法定独占 $ ^{32} $ として現在又は過去に参入規制がある場合。

・ 深層学習に必要となる希少性が高いデータをはじめ，価値の高いデータについ
て，第三者による不当な収集が行われる可能性があり，現に行われているとの指摘がある。例えば，大企業が中小企業との業務提携等において，秘密保持契約を締結した上で業務提携等に必要な研究開発を共同で実施し，その後，共同研究開発により得られたデータや技術及び業務提携等を通じて得られるデータや技術の全ての権利を自らに帰属させることを業務提携等の契約を締結する条件とする場合があるとの指摘がある。また，同様に，将来の業務提携の条件として，大企業が中小企業のデータを自らに帰属させることを求め，当該中小企業がそれに応じたにもかかわらず，結局，当該業務提携が実行されない場合がある。

機器の稼働状況のリアルタイムデータをセンサーによって収集し，それを投入財として利用するサービス，例えば，機器の保守サービスや健康管理サービスなどについて，他の事業者が同様のデータを技術的に又は経済的に収集できない可能性がある。この場合，従来，当該他の事業者は，同種の機器の保守サービスを当該機器メーカー等とは別個独立して提供していたとしても，それが困難となる可能性がある。この結果，データを利用した囲い込み，寡占化につながるおそれがあるのではないか。

個別の事業者の工場，コールセンター，医療診断その他における業務に関するデータを長期間，機械学習し，当該業務に最適化された学習済みモデル（以下，『「AⅠ』という。）については，利用前に相当のコストを掛けて，自社のデータを他社（「AⅠ」開発企業）に機械学習させる必要があること，自社の情報システムの改修をも伴うこと，他社による「AⅠ」の模倣は困難であることといった事情があるため，「AⅠ」の利用を開始した後に，他社の「AⅠ」にスイッチすることが困難となる場合がある。

解析技術などの要素技術の保有者がそれを有料又は無料で顧客企業に提供することは，当該顧客企業がデータを低廉に集積・解析できるという意味では，競争促進的な側面がある一方で，当該要素技術保有者が顧客企業のデータを収集可能
となり，当該保有者の技術を更に改善できるという側面もある。また，当該要素技術の提供条件として，他の要素技術保有者との取引を制約するといった競争制限的な条件が付されることが懸念される。

## 6 小括

○ あるデータと同一又は同様のデータを他者も取得することが容易であったり，データの利用のためには一定量以上の収集が前提となったりするといったデータの基本的性格（前記2参照）は，前記3の近年の環境変化を受けている現在でも，基本的には，変わりがないものと考えられる。

☐ しかしながら，前記3に記載した近年の環境変化，前記4，5に記載した現時点でのデータの収集，集積，利活用の実態を踏まえれば，データの活用（収集，集積，利用）に関する競争政策及び独占禁止法上の論点を検討するに当たり，次のような点に留意して，検討を進めていく必要がある。

## <データの収集>

・ リアルタイムデータなど構造化されていない大量のデータを解析することによって，有意義な知識を引き出せることとなる一方で，これらのデータはその入手経路が限定されている場合がある。他方で，自らであれ第三者であれ，大量のデータを収集，利用することによって，商品の機能向上を期待できることを踏まえれば，当該データ保有者以外の者がそのようなデータを保有者から取得しようとする誘因がある。

また，このような状況においては，入手コストを軽減するため，データを事業者が共同で収集し，利用することに一定の合理性があり，競争を促進する側面が大きいと考えられるが，他方で，商品の価格や品質に関する競争を減殺しないよう留意すべき点も限定的には存在する。
## くデータの集積，利活用>

・ リアルタイムデータ等の入手経路は，技術的又は経済的に限定されている場合があるが，そのようなデータを投入したサービスについて，そのデータの保有者が，競争者や機器等の所有者に当該データないしデータの入手経路へのアクセスを認めないことで，競争者へのスイッチング等を防止できてしまう可能性がある。

データの保有者にとっては，データを収集できたとしても，当該データから有意義な知識を引き出し，実際に事業に利用するためには，他の同種又は異なるデータや解析技術，人材，あるいは，インターネット広告配信先となるメディアといったデータの利用手段へのアクセスが確保される必要がある。

## 第3章 競争政策上又は独占禁止法上の検討に当たっての基本的な考え方

## 1 検討の視点

○ 従来，データは，効率化，品質向上，新商品開発等の源泉となってきた。このようなデータは，第2章3の環境変化によって，利活用できるデータの範囲の拡大及び活用可能性の増大が生じており，事業活動にとってのデータの利用価値は一般的に上昇していると考えられる。

○ 一方で，データは収集経路が多数存在することが多いといったデータの基本的特徴は，現時点でも不変であるものの，他方で，前記第2章4，5のようなデータの収集，利活用の現状や競争上の懸念がある。

〇 データの収集，集積や利活用は，事業者間の創意工夫により競争を活発にし，イノベーションを生み出す効果を有するものであることを踏まえれば，データの収集，集積及び利活用の過程における競争をより促すべく，競争上の障壁を取り除くことが望ましいと考えられる。