令和5年度　中国地域オープンデータ利活用ラウンドテーブル「データ戦略セミナー」

令和5年度　中国地域オープンデータ利活用ラウンドテーブル「データ戦略セミナー」

[音楽] ではデータが社会や組織を変えると題し まして独立行政法人情報処理推進機構平本 デジタル基盤センター長にご講演いただき ます平本デジタル基盤センター長よろしく お願いいたしますはいえただいまご紹介に 預かりました平本でございますそれでは ですねえまオープンデータに限らずですね 今データが非常に注目されてるわけですよ ねそのまあらゆるところで皆さん生活の中 でデータ使ってますしあとは最近AIって いうことでAIを使うためには必ずデータ あの学習データも必要になりますしその後 それにAIで判断してもらうためのデータ も必要になってくるとそういうことでです ねあのデータが非常に着目されております のでそこら辺の動きをですねえ説明させて いただければと思いますそしたらスライド の方あお願いしますえっとそしたらですね あの今ご紹介いただきましたけどデジタル 庁ま平人かかっておりましてえまえ今 IPAと言われてる情報処理推進機構で えっとまIPAってご存知ない人も いらっしゃるかと思うんですけれども我々 あの情報処理技術者試験やってることで 結構有名なわけですけれどもあのそういう 人材育成とかですねあともう1つ有名なの がセキュリティですよねセキュリティ教材 を出したりいろんなチェックをするえ講座 をやったりとかですねそういうことをやっ てるんですけれどもま不省がですねまあの 政策を作ってえ戦略とか作ってるわけです けれどもIPAは同流とか知識経験の蓄積 ということでですねま実務部隊としての 政府機関として独立行政法人として我々え 頑張ってるところでしてえそれでですねま 今我々がやってんのが右側にあります けれどもあのま社会のアーキテクチャー 整備ということでアーキテクチャー センターとあとデジタル基盤の整備という ことでここを私が担当してるんですけれど もまデジタルトランスフォーメーション 地方自治体とかですねあの企業さんえそこ がどういう風に測ってくのかということで 地域DXラボとかあ推進ラボとかですね そういうものをえ応援したりとかですね あとはえプラットフォーム整備という形で データが交換できたりあとはえそこで発見 できたりとかですね安全にアクセスでき たりするというそういうえ仕組み作りそれ とあとソフトウェアエンジニアリングと われソフトウェア工学の部分も我々担当し ておりましてえあとはですねミト プロジェクトって言って有名なんです けれどもあの天才学生というかですね天才

たちをあの発掘して育成してくという形で まあのコミュニティを作ってですね皆さん に確信的なことをやってもらおうという こういうことをやっていたりあとは先ほど 申し上げましたように情報種類実者試験と 共にあのデジタルスキル標準という形で皆 さん何を勉強したらいいのかとかどういう 風にえステップを踏んでいったらいいの かっていうのがえなかなかこういうえ メジャーがないと分からないというところ ありますのでスキル標準みたいなものを やらせていただいてあとはセキュリティの 推進というのをやらせていただいてると いう形でこういうものをやることによって ま社会全体をですねえ良くしていこうと いうことを考えてるところでござい ます うんそれでえままず最初にですね世界の データ戦略っていうところえ簡単におさい したいと思うんですけれども今これ日本 だけじゃなくてですね世界中がデータ戦略 ってやってますやっぱりAIがこんなえ みんなが使うようになってきているしあと データって皆さんご存知のように世界中で 一瞬のうちに飛び回るわけですよね図面が あってもその瞬間にもアメリカにも遅れる しヨーロッパにも遅れるしもうそういう 意味でデータで非常にグローバルワールド が変わってきてるとそれで世界各国はどう いう風に考えてるかって言うと日本だと なんかデータっていうとコンピューターに なるあるデータをどうしようかとか徴表と いうかExcel表にあるものをどう しようかとかですねそんなイメージがある 人もたくさんいるんですけれどもあの ビジョンとしてはみんなデータの価値って いうのに注目しようということでデータっ て皆さん持ってるわけですよねその行政 機関なんか特になんとかの届け出を受ける とかえあとセンサーから情報を集めて るって形でたくさん情報持ってるんです けど自分の部門で自分の目的にしか使って ないわけですよねそれを他の部門で使えば すごく有意義なわけですよね例えばあの 行政じゃなくて車なんかで言うとタクシー 会社が走行してると路面のデコボコデータ も集めることできますし渋滞情報も集める こともできるし雨の情報も集めることが できるということでいろんな企業がですね 今までのメインの仕事以外でも今持ってる データというのを他に売ったりとかですね さらに他の会社からそういうこういう類似 のデータないかなというので集めてきて 自分のビジネスっていうか自分のデータと 掛け合わせてですねよりリッチなビジネス

をしたりという形でえデータをえ使い こなすことによって価値を上げてこうって ことをえ目指してるとそれでえ各国のあの 細かい戦略が右側に書いてあるんですけど 大体2020年ぐらいにですねみんな作っ て日本も2020年にあのデータ戦略の第 1次取りまとめをやってるんですけれども そこで原則のポイントって結構みんな同じ なんですけれどもまず安心して安定的に 使えることということで日本もDFFと いうことでトラスト必要ですですっていう 話をしてるんですけれどもあのやっぱり 安定的に使えることが重要なんですよね 例えば皆さんがえっと毎月温度計を見たと してもそれが今月は見れませんと言うと 困っちゃうわけですよねそれとかえ取引 データなんかも今月からは入り入りません よって言われたら皆さん経営判断も困って しまいますのでそういう意味で安定的にえ 手に入ることが重要だとでそのための 仕組みというのは何かというとそのデータ がどこにあるかっていうデータの取引市場 なんかもそうですけれどもデータを交換 するための仕組みとかですねそういうもの を揃えていこうとそれとあと各国言ってる のが人材への投資ということでこれみんな ですねどの戦略も230年がターゲットに なってますで2030年までにこうデータ を揃えるとともに人材を育成しようって いうのが各国の基本戦略になってますだ から2030年までにデータがどんどん出 てくるようになりますのでそうしたら データを使いこなす人が必要になってくる わけですよねそれでどんどんビジネスを 作ってしかもグローバルに繋がっている からグローバルにビジネスを展開すると そのための人材育成っていうの今からやっ とかなければいけないとそれと新たにえ今 まで集められなかったんだけど裏山から なんかデータを集めてこようとかですね いろんなことができるようになりますので データを集めたり設計したりとかいう人を 早い段階から育成しようということでだ からこれえ結構ですね地味な戦略なんです けれども2020年ぐらいから2030年 まで10年かけて人材を揃えてデータを 揃えて環境を整備するという形でえ世界の 競争がもう着々と進んでるっていう形に なってますそれでええ先進各国はこれを もう競争力の厳選だと言っていてですね それともう1つ各国が力を入れる理由と いうのがあってあの道路を作るっていうと 結構お金かかるわけですよねもう1kg 作るのにいくらとか言うんですけどもそれ に対してデータってみんな持ってるわけ

ですよね既にそれと集めるのに新たにセサ を不折したってセサの費用なんか高が知れ てるわけですよねそういう意味で非常に 安いコストの投資でえっと大きな成果が出 るっていうことでみんながデータに投資し てるとそれでプラットフォームとしてま ウェアとかガXと言われてるようなですね え最近話題になっているデータを交換する ような枠組が出てきたりしているとあとは ですね1番下に書いてあるDODが進める デジタルエンジニアリングてこれ分かり にくいと思うんですけれどもdoodって あの国防総省なんですけれどもあの アメリカの国保総省なんかがですねやっ てるのは何かと言とまここら辺だとまさに あの松田さんとかありますけど自動車 なんかであの3次元モデルを作って流体 力学のシミュレーションとかやってますよ ねああいうのと同じようにビルなんかにし ても街にしてもみんなえデジタル シュミュレーションができるんじゃないか とそれでえ業務もモデリングできるし物も モデリングできるし建物とか地形も モデリングできるし空気の流れもま数理 モデルで作れますのでそういうもので あらゆるものをデジタルツインにしようと いうことで普通に今までのなんか数値 データで持ってるものだけじゃなくてです ねそれをまあのまさにメタバースとかいう 話があったりあのゲームのエンジンと一緒 にするとかそういうこともやられてるわけ ですけれどもあの3次元空間ででどんな ことができんのかなっていうことをみんな 考え始めてるのが世界の動きになってます そでこれをですね着々とやってんのがあの ヨーロッパでしてヨーロッパこういう枠組 でやってるんですけれども参考に言うと ですね下の方にま人材をドーンと育てる よって話とその上にeifとlifって 書いてあるんですけれどもこれヨーロッパ のインターオペラビリティフレームワーク とロケーションインターオペラビリティ フレームワークって書いてありますけれど も例えば地理空間データも隣の市町村と データが共通化した方が使いやすいじゃ ないかとかですねあと最近は航空測量とか いろんなデータが入ってくるようになって ますのでそういう地理空間のデータとあと は一般のデータっていうのはeifで交換 するんですけれどもそこでデータを交換 するフレームワークを作りましょうとで 設計図がしっかりしたらそこに後で出てき ますけれどもベースレジストリーと言われ ているま社会の基本データみたいなやつ あのベースレジストリーってま簡単に言う

とデジタル時代の大腸って言われてるん ですよね道路大腸みたいなやつとか建物の 大腸とかですねそういうような基本データ こういうものをきちんと揃えましょうと それをオープンデータでえできるだけ公開 するとかですねまものによっては行政内で ただ使うだけのものもあるかもしれません けれどもまデータをきちんと揃えましょう とでその上の青いところがこれ何かと言う とデータを交換するためのプラットフォー ムっていうやつでしてあの左から2番目に eidとかありますけれどもIDも皆さん パソコン使ってるとなんかこのシステムに はこのIDですIDとパスワードって たくさんありますよねこれよくわかんない わけですよねよくわかんないから同じもの を使って事故になっちゃったりするって いうとよくありますけれどもこれをえっと いろんなところでいろんな企業さんとか いろんな自治体をまたがってもですね1つ のIDでげるようにしたら便利じゃないか ということでeidっていうものの仕組み を作ったりEデリバリーというのはその データを転送する仕組みというのもみんな 各都道付県とかですね市町村で作ってても 無駄がありますのでこんなものを国でま これは欧州連合でですね作るわけです けれどもEデリバリーっていう仕組みを 作ったりあと電子署名の仕組みなんかを 作ったりですねこういうものをやってま プラットフォームのツール群要するに皆 さんもえ倉庫に行ったりした時に倉庫の壁 にあのなんだろう棚に商品が並んでいて そこにえ工具も並んでたらいろんなもの 作れますよねそれと同じようにデータの 世界でもえデータを扱うための工具を並べ ておいてデータをきちんと棚に揃えておけ ばあっという間にビジネスができるとそう いうものを今目指してえこういう風な フレームワークでやってるとあと左上の方 にえ法律ガイドラインと書いてあります けれどもこれデータって使うためには利用 規約があったりあとは転送するためには こういうルールがありますとか教育機関 だけで使えるようにしますとかいろんな ルールがあるわけですよねこれも揃って ないと困あるわけですよね広島県さんとえ 岡山県さんでルールが違うとか言うとえ これどうやってデータを一緒に使ったら いいんだろうとかいう問題にもなりますし そういうことでえルールも統し統一しよう ということをやってこの上にデータ スペースということでえデータを使った 新しい空間えこういうものを作ってこうと してるというのが今世界の動きになって

ます そしてえ国内はそれに対してどうしてる かっていうと2021年2020年にま 取りまとめというのやってるんですけど それを踏まえて2021年にデータ戦略と いう形にしてまフレームワークとか プラットフォーム基本データオープン データの加速という形でですねあのデータ の加速をしてきていてえ2023年にえ デジタル戦略に一体化という形であの中に 含んじゃったんですけどこれどういう理由 かと言うとですねあのやっぱりデータの話 だけやっててもそれとドローンと 組み合わせてやったり あのハードとやっぱり融合してくっていう のが日本の強みにもなりますのでそういう 意味で1つの戦略にしてしまったというの がありますそれであのデータ戦略ってあの もういつも僕言われるんですけど地味な 戦略ですねって言われてですねなかなか目 に見えないところなんですけれどもあの みんなAIとかこういうのの実証実験好き なんですよね実証区間って言って左側に ありますけれどもちょっとだけデータを 揃えてこの上でAI使ってこういう面白い ことやってみましょうよっっていうのある んですけれどもこういうのを毎年毎年実証 実験でやって結局過去過去にも同じような 実証を何度も何度もやっていたりするん ですけれども結局これ持続しなきゃいけ ないんですよねでヨーロッパが目指す方向 っていうのは右側にありますけれども道路 もきちんと中長期に見て整備すると道路と いうかえデータを交換するための パイプラインみたいなものですよねそして ルールもちゃんと作る標準も作るえツール も揃えるとビジョンも明確にするという形 でそこにAIを持ってくるから今 ヨーロッパと日本を比較した時に ヨーロッパの方が圧倒的に早いのは何かと いううとヨーロッパって今ツールもあるし データもあるしあの人材も揃ってるので もうなんかチーム作って新しいビジネス やろうぜって言ってあというにビジネス 立ち上げられちゃうんですよね日本だと なんか実証実験やりましょうって言うと データのクレンジングから始めましょう かって言って形式揃えて誰が持ってんのか なってって半年間分だけデータもらえませ んかねとかそういうことを交渉してですね やっと実証事件ができるって形になってる んですけれどもそこに大きな差が出てきて るっていうのが今の現状ですでえまこう いう風なえ全体で的にですね非常に世界が 変わってきてるという中であのデータに

ついてどういうことを考えなきゃいけない かということでデータについての概要を ちょっと説明させていただきますとまず データ爆発的に増えてます皆さんも毎回 スマートフォン買い換えるために容量が すごく大きくなりましたとか早くなりまし たとか見てると思うんですけれどもあの この10年ぐらいでですねえっとデータの 量って3倍ぐらいになるって言われあ5 年間で3倍になるって言われてるんですよ ねもうものすごい量のデータが増えてると しかもこの中で増えてるデータっていうの はセンサーデータ 皆さんのえ車なんかももう今やセンサーの 塊りですよねいろんなところにセンサーが ついてる画像センサーから何かこれであと は3Dデータがもう圧倒的に増えてきてる とビルにしてもどあの何にしてもですね もうゲームの世界なんか全部3Dになって きてますし今まで手に入らなかったデータ が山のように入ってくるとこれをいかに 処理するかっていうのがま国とか地域の ですね競争力につがってくるとでこうやっ て見てみるとですね社会は目に見えない データで溢れてるとだから地味だと言わ れるんですけれどもこの街を見ててみても 左側を見るとま黄色で書いてあるのが テキストデータというか行政がよく持っ てるデータですよね法人数とか施設名とか え連絡先とかこれに対してえみんなが知ら ないうちに取られてるのが下にある エネルギー消費とか路面データとか運転 データとかこういうデータがセンサーから どんどん集められてますみんな意識しない うちにこれが集められてるとでそれは別に あのこういう右側にあるようなえ公害部に なっても同じであって郊外でもいろんな データが集められてるこれを元にして 新しいビジネスがどんどん出てきてるとで こういうサイクルができてきてるんです けれども誰もが消費者であってデータ生成 発信者であるということでもうデジタル デバイドとか言って私は嫌いだと言ってる 人もスマートフォン使ってたりするわけ ですよねそうすると皆さん地図見て時刻表 見てどあの例えばこっから岡山に行くのに 岡山に3時間後に着きたいとか言って検索 するわけですよねそうするとそれのデータ を解析して3時間後に岡山に何人ぐらい 集まってきそうだとかいう話とかですね そういうのを予測したりしてるわけですね それでえっと更情報も見てるしニュースも 見てるしっていう話でこれ見るととに自分 で右側にありますように検索したりする 情報がさっきのように使われることによっ

てこれを匿名化するとこれがまた新しい サービスを生み出すという形でえ皆さんの え皆さんがデータを消費者であるとどもに 使った操作データを匿名化して出すことに よってですね生産者発信者でもあるという 形になってきてるともうみんな嫌でもです ねデータ社会にいるでデジタルによって 人物金の流れが変わるということでま昔 から人物金と言われてましたけれどもまず 人流に関しては混雑予想さっきの話で何時 にどこどこに行きたいという検索データを 元に予測したりとかですねそれでピークを 変えるっていうのができるんですねそれ より早い時間帯にバーゲンやりますとか ですねあとはシンガポールなんかでやられ ているのがその駅が混雑して花火の後に 混雑しそうになったらえ駅前の ショッピングセンターでクーポン券をその 時に発信するとかですねそれで人の流れを 変えたりするんですよねあとテレワークと かウェブ会議で働き場所も変わってきて ますしあと物流が大きく変わっててきてる のはあのま物流クライシスとかよく言われ てますけれども昔は店で買ってたのが今 ネットショップで皆さん買うようになって 誤配がすごい増えてるとで金流ももう キャッシュレスでどんどん変わってきて ますしお金も株式公開しなくてもクラウド ファンディングでどんどんお金を集め ちゃうという形でもう国立の博物館すらお 金をクラウドファンディングで集めちゃう というぐらいにえ大きく金の流れも変わっ てきてるとで結局ですねデジタルによって この技術の進歩で何でも正確に表現できて 瞬時に遠距離まで転送できるよになったと で最近よくやってるのがフードえフード プリンターっていうのもあってですね昔は 3dプリンターとか言ってあの部品が 遅れるとか言ってたんですけど今食べ物も それで遅れるんじゃないかとかですね匂い が遅れるんじゃないかとそれで映画館 なんかに行くとちょっと焦げ臭い匂いを 出すとかいう形で臨場感を出したりという 形でもう互換に関するものが全部遅れる ようになってきた とそれでデジタルにおける2つの大きな 変化があってまず1つ目がアナログでやっ てたこの従来の部品がなんか壊れまし たって言った時に部品をトラックで倉庫 から運び出すという方式ありますけれども これに対してまず2内手の変更ということ でまデジタルで作ってるんですけれども これをドローンで運んで現地の部品として 使うっていうのもありますしあと1番下は もうプロセスそのものを変えちゃおうと

いうことで元々デジタルデータであるんだ から島に島とかですねえちょっと交通の弁 悪いところに3dプリンターを置いといて それでえ正式な部品が来るまで2日間これ で頑張りましょうとかですねそういうこと もできるようになっているという形でこう 担い手とプロセスが変更されるようになっ てきたとそれとですね社会の変化が加速度 を持ってるんですよねその特にデジタルの 変化の大きなポイントは真ん中にある技術 がジャンプアップするって言われてるん ですけれどもあの今までトラックで運んで たのが急にドローンで運ぶっていう形で トラックの性能を上げるとか経路を変える とかそういう話じゃないんですよねもう 全く違うところに行ってしまうとそれがえ 日々起こっているのとムービングターゲッ トって上に書いてありますけれども ターゲットが市販期ごとにどんどん変わっ てくんですよね技術変化がすごく早いので もうターゲットもどんどん変わってって しまうとこれに合わせた形で我々は サービスを提供したりえ行政サービスを やったりとかいうことをやんなきゃいけ ないとそれで右側にありますように制度の 歪みっていうのが結構大きな問題になって ましてあの制度って皆さんもご存知のよう に半年とか1年とかかかって物によっては 2年3年かかって法律って書いてくわけ ですよねだからドローンの飛行規制は何 グラムまでにしようかとかそういう話 なんかもルールを決めてくわけですけれど もそれがルールを決めてる間に機械の開発 が進んじゃうんですよねもっと小さいもの ができてしまうとかあの規制の網にかから ないものができてしまうっていうものが出 てきたりあとはあのま昔オークション サイトが出た時もそうなんですけども オークションっていうのがあのこれは古物 小林法に引っかかるんではないかっていう 話が当時言われたわけですよねでもそれは やっていいのかやっちゃいけないのか グレーゾーンにあったりしたわけですよね だからアメリカにサーバーを置いてやろ うって当時はあのビジネスやってる人は やってたりしたわけですけれどもそういう ような制度のところの隙間にですねグレー ゾーンというかあのグレーゾーンなのか ブルーオーシャンなのかっていうところが 微妙なところで日本だと結構それはグレー ゾーンだから危ないからやめちゃおうって つってみんな意識しちゃうんですけれども アメリカの人とか結構前向きだからこれは ブルーオーシャンだと規制してないところ なんだから規則にないんだからやっていい

んじゃないかということで新しいビジネス をどんどん始めちゃうとこれによって すごい大きな差が出てきちゃうわけですよ ねみんな意識しちゃうかえチャレンジする かっていうところの差がえ日米の多分この デジタル配線とかですねこういうところに もちょっと響いてきてんのかなと思います しあの今AIについてもあの契約書の チェックってAIでできるじゃないかって 話があったんですけどこの間グレーゾーン でそれを出したらあの法務省の回答がそれ はグレーだなっていうなんか微妙な回答が 出てきてですねその回答だとなんかみんな 怖くてできないじゃんっていう感じなん ですけれどもでもどんどんどんどんですね そういう形で法律の隙間というものが出て きてきてるっていうのが今現状ですので 法律そのものの作り方も変えなきゃいけ ないんじゃないかっていうのがあの アメリカとかヨーロッパではどんどん進ん でるって言って日本でもえそれの研究が 進められてるところですそれでその スピードどのぐらい早いかっていうことな んですけれどもこれ500万人のユーザー を得るまでに何年かかったかて言うと飛行 機って68年もかかってんですよねそれに 対して右下のポケモンは19日とかですね 最近なんか流行ったものだと3日とかそう いうものもあったりしてですねあの非常に 500万人のユーザーまであ5000万人 かそこまで行くのに時間が短くなってると いう形でそうするとマーケットが一気に ひくりひっくり返るっていうかあの変わっ てくるとだオセロは一気にひっくり返っ るって僕もう作っちゃったんですけれども 要すると要するにですね気が付いてみると 皆さんも現金使わないで電子決済するよう になっちゃってるわけですよねそれとか クレジットカードを使ってるっていう形で 一気にそこのあの印刷していた紙幣という ところがあのパタパタパタッと変わって 電子マネになってしまうとそういう風に 考えると皆さんもビジネスをしたり行政 サービスを考える時にはまグローバに出て くるサービスが一気に変わっちゃいますの でま角を取りにくる行くって言ったらなん ですけどこのビジネスの本質は何なの かってのを見極めてそこを取りに行ったり あと角を取らせないっていうのもオセロ ゲームでは基本の戦略ですよねそれでお 互いにえ痛み分けみたいな形で引き分けに 持ってくっていうのもありますしあとは ひっくり返らない場所で日知ビジネスをや るっていうのも1つのえマーケット戦略 ですのでまこういうことを考えなきゃいけ

ないのかなっていうのが今のデジタルの 世界になってきてますであとグローバルえ 化が進んでいて皆さんあの結構スマホの中 に私の情報は入ってますと言うんですけど スマホの中にそんなに情報は入ってなくて スマホの向こうにあるクラウドに大体い ますのでもう世界のどっかにあるかもしれ ないっていうのがえ今起こりつつあると それでえもしかしたら世界の犯罪者が あなたを狙ってるかもしれないとそんな こともあったりしたりあとはなんか買い物 した時たま消費者トラブルであんのが 買い物海外財布とでやったんだけど商品 届きませんって言われた時に訴えようとし てもそれ海外のところのサイトですしあの 日本で訴えても訴え用がありませんって いうことがあったりするわけですよねもう 海外の法律の元で我々日々生活してるかも しれないという形で法律も国境を超え始め たっていうのが非常に大きな特徴になって ますであとAIがやってきたっていう話な んですけれどもAIって皆さんが人の仕事 を奪うんじゃないかとか色々言ってるん ですけれども僕はもっと前向きに ポジティブに考えるべきじゃないかなと 思っていて皆さんリスクがあるとかえ偽 情報があるとか学生がなんかレポートを 捏造するんじゃないかとかいろんなこと 言ってますけれども伸ばせる力をえの可能 性を最大化してくれるっていうのがすごい ポイントだと思っていて要するに足がえ不 自由な方がいたら動くのに自動車が自動 運転で迎えに来てくれるということもある かもしれないしえアドバイスをしてくれ たりあと学ぶこともできるしえ世界と 繋がっていろんなことをできるっていう そういうことで人の力をどんどんサポート してくれるわけですよねそれとえ右下に ありますけれども人の仕事を奪うんじゃ なくてよきパートナーとしてですねえ 例えば自分たちがやるのでもうこの単純 作業24時間やんのやだなというような 作業なんかをえ機械がどんどんやって くれるわけですよね機械って疲れないんで ですね疲れなくて正確にやってくれますの でそういうところはどんどん機械に任せれ ばいいとあと左側にありますけどよく デジタルデバイドが問題ですからってい話 になるんですけど今の機会ってデジタル デバイドドっていうよりもデジタル サポートなんですよねあのデジタルデバイ ドドって言われた時代っていうのは キーボードの時代なんですよねやっぱりお じいちゃんとかおばあちゃんにキーボード やってくださいっていうと結構大変なわけ

ですけれども今あのこのスマートフォンが あったら手書き認識もしてくれば音声認識 もしてくれるわけですよねよっぽど あのなんか昔のえ気の聞かない人たちより もですねあのスマホの方が親切にして くれると英語にも訳してくれたりしてです ねすごくサポートしてくれるっていうのが 今のえデジタル技術ですのでこういうもの をどんどん生かしてかなきゃいけないとで どんな社会が来るんだろうって話でま日本 がなんで高度成長期にこんなに成長したの に今ダメなんだろうっていう話をえよく 言われるんですけれどもまあ日本ってその 高度成長期には道路とか鉄道とか工業団地 作ってたわけですよねだからそこでえ高速 に物が移動できてそこに有料な企業とか 有料な人が集積することによってすごいえ 集中してものを取り組んで競争力が伸びた わけですけど今のインフラってひファイバ とか5Gそれとデータの活用環境なんです けどま幸いにしてヒフとか5gはあの総務 省さんがしっかりやってくれたので揃っ てるんですけれどもデータの流通環境と いうかですねそれを活用する環境とか データを揃えるっていうところができてい ないっていうところでえそれができてる国 ににどんどん有料が企業とか流れていって しまってるとだから今世界でこのデジタル 基盤ができてる街ってあのデジタルの産業 が栄えてるだけじゃないんですよねそこに 優秀な人たちが集まってきてその人たち 大体若い人が多いのでそうすると街全体が すごい活気続くんですよね商店街とか レストランもすごい活気があるって形に なってますのであのそういう形でですね 街づくりの一環としてこういうえ基盤作り というのも重要なのかなと思ってますそれ で我々としてはえ1番たところにあります よに行政の機関あ行政機関が保有してる データとか統計とかセンサーデータこう いうのをオープンデータにしてですねそれ とただ単にオープンデータにするだけじゃ なくてデータの交換とか活用しやすい 仕組みを作ってえ誰もがですねデータを ストレスなく活用できてまあのいろんな サービスができるようなそういうえ地域を 作ってかなきゃいけないんじゃないかなと 思ってます例えばある学生さんが自分の 地域でえうちのおばあちゃんをサポートし たいなと思った時になんか車椅がりやすい 道はどこなんだろうっと思った時にパッと 調べるとあこのデータがあったぞっていう あの高度差のデータがありましたとか段差 のデータがありましたとか手に入りますと かですねそ他にもこういう雨に濡れない

ところはこっちの道なのかっていうのが他 のデータが他の組織から出てたりすると こういうものが簡単に探し出せてそれを 組み合わせられると綺麗な形をしてるので 組み合わせられるって形にするとそれでえ この地域でえ高齢者をサポートする仕組み を作ってそうしたらこれと同じデータを 持ってる国の人たちは同じサービス作れ ますよって形輸出もできるわけですよね やっぱり地方から輸出できるっていうのは すごくあのデジタル社会のいいところです のでまそういう意味でですね我々としては データを綺麗にしてオープン化することに よってそこにインキュベーションというか えー新しいビジネスを作ってくってのを そういう仕組みエコシステムを作ってか なきゃいけないのかなと思って ますそれでえま今まではですねあのこの 土地とか空間データとか建築データとか 色々あったわけですけどもこういうのが バラバラと各組織ごとに持ってたんです けどもこれをえ綺麗にしようということで 後ほど出てきましたけど1番下にえGIF ということで政府総合運用性 フレームワークと書いてありますけど データモデルとりあえずこれで綺麗にし ませんかというですねえデータモデル群 っていうのを作ってますこれでオープン データ全部やってくれれば他の都市とも 情報交換できるしあの広域のサービスも 作りやすくなるしえーま様々なメリットが ありますよってことでやってますであとは 先ほどデータスペースって言葉をえ国際の ところでえちょっとさせてもらったんです けれどもも皆さんもですねあの結構 Amazonさんとかいろんなところの ビジネス使ってると思うんですよねあの それとかこういうスマートフォンもま皆 さん大体AppleかGoogleのえ どちらかを使ってますよねそうするとです ね何が起こってるかっていうとそこのえ そのルールに従ってるんですよね我々もう すでに取引ルールっていうのが例えば Amazonに出展するルールはこれです とかAppleでアプリ作ったらこの ルールに従ってみんなに配布してくださ いっていう風に国境を超えたルールって いうのがあるんですねで僕はあの パンデミック対策であの接触確認アプリ なんかも担当してたんですけどもその時に やっぱり国内でこういう風なパンデミック が起こったからパンデミックというか えま病気の感染症が出たのでえ接触確認 アプリを作んなきゃいけないなって言った 時に国内の個人情報保護法を見るとともに

GoogleAppleさんが持っている 企業内のルールそれをちゃんと見ながら やらないとアプリをちゃんとみんなに 届けることができないっていう形でですね 非常に今社会がえ幅広い視点でですねもの を考えなきいけなくなってきておりまして このデータスペースというのは今 ヨーロッパが中心にやってるんですけれど もヨーロッパが例えば自動車業界はここの データえここの上でデータを交換するとえ 自動車自動車のデータ交換しやすくなり ますよとか電力のエネルギー情報はこの データスペースで交換しましょうよって いろんな産業別のデータスペースというの を作っていてそこにいろんなデータが揃っ ていてですね活動もしやすいんだけれども え下手をするとま支配権が捉えれてしまう というそういうことも起こりうるんじゃ ないかということでみんながデータ スペースでやっぱり重要だよねってことで 急速にみんなが注目しているとで逆にその 産業界っていう目で見るとそういう風にえ 自動車業界とか繊維業界とかエネルギー業 界って見るんですけれども逆に皆さんの 生活っていうか自分の視点から見ると車に 乗っててもえ環境データとしてこんなもの を出さなきゃいけないとco2の排出量を 出さなきゃいけないとか防災データとして え災害時にはこんなことで貢献できましよ とかモビリティデータとしてどんなデータ を出すかバッテリーとか都市データとか ですねいろんな形でデータが求められて くるわけですよねこういうものに対してえ データを効率よく出すためにはやっぱり データが共通化してるっていうのはすごい 大大事なことなんですよねだから社会全体 として業界またがってデータを交換できる 仕組みを作ろうということで我々政府のえ 総合運用性のフレームワークというのを 作って推進してるということになってます それでえデータスペースはえ先ほど言い ましたようにルールとかツールとかデータ が揃ってですねえグローバルなデータ マーケットに出れますよっていう話がえ 進んできてるとそれとえデジタル エンジニアリングも最初のに話しました けれどもサイバー空間にあるものと実実 社会これをまあの二重に持ってですね モデル化してえ検証できるようにし ましょうというのを今世界がやっていると でさらに2050年を見てみましょうと いうことでこのデータを使ってるだけじゃ なくてもっとハードウェアの方もすごい 変わってくるわけですよねあのAIがもう すでにすごいんですけどシンギュラリティ

て言って2045年に人間の能力を超える んじゃないかとえよく言われてますけれど もそれとエネルギーということ太陽電池の パネルもどんどん良くなってるしあと皆 さん電気自動車見てると分かるように バッテリーがすごく良くなってるわけです よねそで充電時間短くなってるという形で えそれとコミュニケーションユニットが どんどん小さくなってるんですよねそう すると何かと言と森の中に小型の自立型の センサーとか置きやすいんですよねもう 電源もそこであるしコミュニケーション ユニットもあるしセンシングもしてくれ るっていうそういうセンサーを街中とか ですねえ野原中に置いたりしてさらにそれ を移動型のロボットに乗っけるとロボット もこんな大きいのじゃなくて今研究室で やってんのってなんか昆虫型ロボットとか 結構やってますのでそういう意味でえ非常 に大きく変わった社会が今後出てくるん じゃないか とそれでえ我々え今400年プロジェクト と言ってるんですけれども結構こういう風 なテクノロジーの変化というのに対して ですね今まで日本の制度って基本的に 150年前に作られてるんですよね150 年前って明治になった時に日本の近代制度 ってできてますので土地の管理はこうし ましょう家族の管理はこうしましょうとか 会社っていうのはこういう風に管理し ましょうっていう法人登記とかそういう のってみんな150年前にできての パッチワークで今までどんどんどんどん 直しながらここまで来てるんですよねだ から あのインカを押さなきゃいけないとか印で やりましょうとか手型でやりましょうと 現金とかFAXとかこういうものが今まで 生きてるんですけれどもこれを根本的に やっぱりデジタルにスイッチ交換し ましょうとあのもうスマートフォンでやっ てタブレットでやってデータでやる時代 ですとしかもえデータに関してはもう地下 のデータから衛星データまで使いますとそ でもうNのくいからグローバルまで大きな データの空間がありますとこういうものを 解決てくっていうのが今の世の中に求め られてるとでこの中で重要な役割を果たす のがえデータであるっていうことでま素材 であって資産でもあるということであの よく言われるのがあのオープンデータ 始まった頃によく言われたのが21世紀の 石油であるって言われたわけですよね 要するに石油も1番最初掘った時には黒く てドロドロで触りたくないものなんですよ

ねでもこれ生成していくと燃料にもなっ たり服にもなったりという形で非常に多様 な使い方ができるとこれと同じでデータも センサーのデータがあったとしてもそれを 使う人によっていろんな使い方ができる ようになりますし個人情報あ個人活動とか 企業活動とかそれの視点ごとにですねえ いろんな使い方ができるという点であの再 利用が可能だということでえま21世紀の 石油じゃないかと言われている とそれともう1つはですねあのよく システムでも実証実験なんかでも アプリケーションのところにみんな力 入れるんですけど業務プロセスとか アプリケーションって寿命1年ぐらいなん ですよねどんどん技術変わってるしあの みんなのやりたいことも変わってきますの で大体1年でどんどん変えてかなきゃいけ ないんですよで情報システムってハードが もうボロくなったり次の性能のやつが出 ちゃうので10年ぐらいで交換してるわけ ですよねでもデータって100年必要なん ですよ皆さん生まれてからお亡くなりに なるまで100年戸籍って必ず管理され ますよねそれプラス実はお亡くなりになっ た後も助手規簿っていうので150年デー タって管理するんですよねつまり250年 後に今のデータって読めなきゃいけないん ですよねそれと皆さん会社に入ってから 会社辞めるまで大体50年なわけですよね 二十歳ぐらいで入ってまあえ7時まで働い たとしても50年なんですけれどもそれに 比べてデータって100年とかそういう 単位で管理するっていうことでえっと皆 さんの人を超えてですねあの知識とか経験 を組織内にどんどん蓄積して伝えてなけ 伝えていかなければいけないとそういう点 からもデータを綺麗に保存するっていう ことが非常に重要になってくるとだから 組織のアンカーって書いてありますように 組織の柱としてですねこのデータをえ きちんとやんなきゃいけないとそして さらにそれをもっとオープンにすることに よってみんなに使ってもらって価値を出し てもらうとでま当然のことながら企業に おいても行政においても意思決定はデータ に基づいて行われるということでebpm とか言われたりいろんなあの関係権度胸で やってる事態はもう終わっていてもう データに基づいてですねよく言われてんの が最近ダッシュボードシステムということ で貸化していくつかのグラフを見ながら 経営判断をしてくとまこういう時代になっ てきてるとそれであはですねま特徴的なの はよくプラットフォーマーと言われてるま

データスペースもそうなん1つの例なん ですけれども今 あのここのサイクルにあるようにまデータ が溜まってくるとそれによって分析で 新しいサービスが作れるようになってえ それで高度なサービスを提供すると利用者 が増加してまたデータが溜まってきて分析 ができるっていう形でいいサイクルが回っ てるわけですよねこれによって今こういう えプラットフォーマーに対して世界中の 優秀なエンジニアが集まってきてるとそれ で優秀なエンジニアが集まるからますます ビジネスが成長するって形で プラットフォームが成長してるとこれが グローバルに展開してる中で我々まどう いう風に対抗してくかっていうのを考え なきゃいけないと あそれでえあとデータ供給のメカニズムと いうことでまそういう重要なデータをどう やって供給するかってことなんですけれど も僕たち常に言ってんのはルールとツール とデータだって言って3点セットだって 言ってるんですけれどもあの1番上にある のがえ共通的な利用ルールということで さっきも言いましたけどもルールがみんな 違ってると使えないわけですよねみんなで 揃えていく必要があるとだから昔政府共通 利用規約っていうかあ今もあるんですけど それをやあの最初出した時にみんなこれ 自由に使あの使ってくださいって言ったら 途中のところをちょっとずつ直したりする んですよね2行目を直す人もいれば4行目 直す人もいてそうするとどこが直ってるか よくわかんないから結局統一されてないん ですよねそうすると全部チェックしなきゃ いけなくて1741の団体のえサービスを 作ろうとすると全部をチェックしなきゃ いけないということになりますので基本的 にルールなんかは基本の雛型があったら それにアドオンして後ろにえっと何定の ところはこういう風に読み替えますとか こういう風にえ再規定しますみたいな形で やったりですねそういう工夫も必要なん ですけどまえデータをどう使うかっていう ルールもあるしあとAPIのルールって いうのもあるんですよねあるところの市 町村では1秒間に6回までアクセスして いいですって言って他のところでは1秒間 に3回までしかアクセスしちゃいけません とかいろんなルールを作ってくのが バラバラだとみんなシステム作る人が アクセスするところごとにですねえっと それの制約を作んなきゃいけないってこと でしかもそれがが変更になるとかいつ変更 になったのかわかんないしという形になり

ますのでまそういうものもきちんと統一し ていかなきゃいけないのとあとはツールの レイヤーっていうのが真ん中のレイヤーな んですけど3つのポイントが重要でデータ が見つけられるということとデータが 繋がるということとデータが入手でき るってことでえまず見つけられ るっていうのは皆さんもだから何かを やろうと思った時にデータを探そうと思っ た時にGoogleで探すのかそれとも オープンデータポータルに行くのかとか 色々あるわけですけれどもやっぱりデータ カタロググって重要なんですよね昔あの 図書館に行ったら図書ドがあって図書本を 探せたように自分の目的のものはどうやっ て探すのかとそれは基準的あの基本的に 統一された書き方でタイトルがあって著者 があっていつ発行されたものかっていう 標準化されたデータによってまずかえ データが探せるっていうことになってなっ てなければいけないのとあとデータディク ショナリーってここのデータが見つけ られるところに書いてあるんですけどこれ 何かと言うと例えば世帯って言った時あの 1世帯2世帯って言いますよねこれ世帯の 定義って色々あるんですよねあの一家のま 基本的な定義っていうのは1つの屋根の下 で同一整形あの会計が一緒な人ですよね それがえ世帯なのでそうすると学生量も1 世帯なんですよねで世帯の中でおじい ちゃんの世帯家とその自分の家があの会計 分離してると2世帯あることになっちゃう んですよねだから2世帯住宅になっちゃう わけですよねこういう形で世帯っていう 定義が結構曖昧なんですよねだから世帯の 数って集計するとみんな違ってたりするん ですよねいろんなところの集計がこういう 形でこれがずれようにデータ ディクショナリーということで私の言っ てる世帯というのはこういうことですよ みたいなのを定義するような仕組みも必要 になってくそれとデータが繋がるという ことでデータをつげるためのえっと仕組み としてですねあのコネクターと言われてる んですねまちょっとここ専門的ですけど 考えてみればあの簡単に言うとですね コンセントだと思ってくださいコンセン トってみんな共通じゃないですか日本中 行ってどこに行っても刺せば電気が出て くるって形になってますけどじゃあ アメリカ行ってさして大丈夫かって言うと アメリカは大丈夫なのかあの海外によって は200Vの場合もあるわけですですよね だから形が同じだったらいいわけじゃない んですよね運用ルールも含めてえっと形が

揃ってなきゃいけないとそでも全部揃っ てる必要はないんですよね今海外に行って もあのなんだろうC型とか色々ありますよ ねあれのコンセントの形状のこなんだろ コンバーターというが変換器具を持ってけ ば使えるわけですよねそれでもいいわけ ですでもある程度のこのコミュニティの中 では統一したえそういう繋がるようなです ね部品コネクターを作ってくことが重要な んじゃないかとそれとあと認証認可の 仕組みと書いてありますけれどももえ 先ほども言いましたけれどもIDが統一さ れてると皆さんすごく使いやすいというの がありますのでそういうものを管理し なきゃいないあとは右側にありますように データが入手できるということでま政府の オープンデータっていうのも当然重要なん ですけどもお金払ってでも欲しいデータっ てあるんですよねそれは企業さんが売って たりしますのでま地図なんかもよく買って ますよね皆さんそういう形でデータを取引 するための市場っていうのも必要だろうと でデータの取引する市場のためには何が 必要かというとデータがこれは何のデータ ですよとか品質はどのぐらいのものですよ よとかどのぐらいの範囲ですよってこう いうのをちゃんと書いてなきゃいけないん ですよねこういう仕組みも含めてデータの 取引時を作んなきゃいけないとそであとは もうこういうえデータの環境ができたら ですね1番下にありありますように多様で 質が高くて十分な量のデータ供給という ことでそれが途切れなくえ供給されること が重要でそれをえオープンデータという形 で提供したりベースレジストリーという形 で提供したりするということをやってます とでそれともう1つがルールということで dftとかトラストってよく言われるわけ ですけどもトラストって一言で言っても 結構日本だとトラストって言うとデータの 原本性保障とかテクノロジーのこと ばっかり言ってるんですけれどもそもそも このデータを出してくれてる人って信用 できる人なんだろうかとそういうことも あればえデータを転送してる経度で何か トラブルが起こらないのかとかいう話とか あとこの中に えなんだろうなえ網羅性っていうか時たま クーランのデータがあったら困るよねって 話もありますしあとはこの会社途中で倒産 しちゃってもデータが来なくなっちゃっ たら困るよねっていう話もあるしえ社会 環境ということでここのえ国からデータを 持ってくるとなんか間違ったデータが入っ てることも多いよねとそれ文化的にそう

いう国だよねとかいう話があっても困る わけですよねそういうようなトラストこう いうものを全般的に えモーラした形でですね我々やっぱり データを扱うというのはやっぱりデータっ ていくらでもコピーしたりいくらでもあの 流れていっちゃうわけですよねそれと回収 がすごい難しいっていうことがありますの で信頼っていうのはとにかく大切になると いうことでこのトラストの仕組みというの も作っていかなきゃいけないとでえっとま そういうえ政府横断で活用するためのルー ルっていうのはま先ほど言いましたように 政府統一の資格とかですねあ規約とか APIの利用規約とか個人情報保護法とか こういうものがあったりするとでえさっき からたまに出てきてる政府総合運用性 フレームワークGIFっていうのを我々 作ったんですけれどもあのデータモデルと いうことでデータモデルというのが分かり にくいと思うんですけども要するに簡単に 言えば死米だったらあの死と名でデータの 項目って2つ分かれてますますよね皆さん ショッピングサイト行くとあの資格が たくさん分かれてますよね市名とか住所が 郵便番号都道府県市町村って書いててバチ って書いてあるのと同じようにこれを ちゃんと定義するっていうことが重要で これが共通化されてるとデータの交換 すごいしやすいんですよねそういう意味で え我々ですねここに書いてありますように 文字もあのはしご高があったりサ文字が たくさんあるとか渡のベがたくさんあると か色々ありますのでこういうものを統一し たりですねあとは日付の書き方っていうの も令和って書いたり西暦で書いたりあとは フラッシュで書く人もいれば配分で書く人 もいるし海外行くとあのジュラとか書いて ジュライファーストとか書いてきますよね こういうのがデータだと処理できないん ですよねこういうものを統一的にこういう 風に書いたらどうですかていう話とかあと コアデータモデルのとこにあるのが連絡先 なんかもうみんな設計してるんですけれど も連絡先ってほとんど同じなんですよね これ雛型で書けばいいじゃんって話ですが 建物とかこういうのも大体揃ってますので こういうデータのモデルをえ下から どんどん積んでいってですねスマート シティにはこんなデータ使ったらどうです かとか防災ではこういうデータ使ったら どうですかという形でえデータのモデルと いうか日型というのをどんどん作って るっていうのが政府の活動になりますこれ を使ってもらうことで自治体感のデータの

流通もしやすくなるし活用もしやすくなる とあとこれを元にして作った アプリケーションていうのは他の自治体で 同じデータを持っていたらそのまま活用 することができますのでマーケットが広が るっていうメリットもあるとそれと右側に なんか小さい字で書いてありますけどそれ を使うためのガイドラインですよねそう いうものも整備している とそれでスマートシティをやるためには この行政データでオープンデータを どんどん使ってくっていうのが必要なん ですけどあのもう1つあるのがベース レジストリーと先ほどから出てきてたん ですけれどもベースレジストリーというの が今国が一緒懸命やってるんですけれども 公的機関で登録公開されて様々な場面で 参照される人法人土地建物資格等の社会の 基本データって書いてあるんですけど 先ほども言いましたけれどもデジタル時代 の大腸って言われてますこの大腸を元にし てやることによって昔から大腸っていうの はあれですよねなんか調べたかったら1番 基本のちゃんとしたデータっていうのが 大腸でしたのでそれをデジタル時代に 使えるようにすることによって人とか法人 とか土地とか下に書いてありますけどこう いうものがえ登録されてると登録されて再 利用できるようになってるとすごく便利で あるとなんでかって言うと皆さんも今 ショッピングサイトに行くとユーザーログ インすると名前も出てくるしあの配達先も 出てくるし講座も出てくるわけですよねだ から一気に登録した情報が出てくることに よって2度書いたりする必要がないじゃ ないですかこういうことが行政では今でき てないんですよね全然こういうものをやる ためにえベースレジストリーということで せっかく1度行政に出したものなんだから もう1回申請してもらわなくてももう1回 使えるようにしましょうよとそれは ちゃんと安全性を担保して管理しますから という形でそれを企業の人たちも企業の 申請書っていうかあのなんか定期報告書と か結構面倒くさいわけですよね企業名書い て住所書いて事業所名書いて所長名書い てっていうのすごい大変なんですけどこう いうのも法人番号入れたら自動的にパッと 出てくるようになったらすごい楽なわけ ですよねだそういうためにはベース レジストリーとしてこういうものを作り ましょうとそれと今我々やりたいなと思っ てるのは証明書ですよね証明書も皆さん よくあるのが証明書のコピーを添付して くださいって言われますよねあれってお

互いに不幸でスキャンして送るっていう人 もめどくさいし受け取った審査する側も 目視でこうやって確認するわけですね画面 で開いて申請書と比較して正しいかなって いうのをチェックするんですけど今世界で 目指してんのはそれを自動チェックする その平本商店というのがえっと何番の資格 番号を持ってますと資格の範囲はこれで すっていうのがあったら資格の情報もそれ でデータで出てくることによって自動で チェックすれば0.0何秒で資格の チェックが終わるわけですよねで審査が 圧倒的に早くなって行政処理が早くなり ますのでまそういう意味でですねあの ベースレジストリーっていうのが非常に 重要じゃないかということでまヨーロッパ 軸にですねえ世界中でこういうデータの 整備を進めようとしてるとで日本でも今 一生懸命これを作ろうとしてるとでもう1 つあるのが識別質情報っていうやつなん ですけどこれよくわかんないと思うんです けどまマイナンバーなんかそうだと思うん ですけれどもマイナンバーて個人を識別し てるわけですよねもう国民1人にこの番号 だって分かってるの番号が分かれば個人が この人だって分かりますのでそれが広島県 で届けた情報にしても岡山県で届けた情報 でも国で届けた情報でも同じ番号の人の データっていうのは同じ人のデータなわけ ですよねこうやって識別士でえものをえ 合わせて見ることができますしこれって 法人番号もそうですし自動車はナンバー プレートがあるし自転車も防犯登録という のがあるっていう形でえっとさらにですね 今え先進国で何をやろうとしてるというと まえ例えばウ車みたいなものとかですね そういうものにもIDをつければえそう いう人たちにえっとエレベーターの経路を 案内するとかですねエレベーター使って 移動できる経路を案内できるとかそういう ありとあらゆるオブジェクトに識別肢を 作ってサービスをえ提供してこうとこんな ことも検討されており ますそれであとは土地ですよね土地もです ね皆さん住所と地盤っていうのが謎の 仕組みだと思ってると思うんですけども それだけじゃなくてですねあのあの今世界 ではあのタイルで表現しようということで あの皆さんもえスマホで地図見てると 四角いのがパカパカパカパカって出てき ますよねそで大きくなったり小さくなっ たりすると思うんですけどあれタイルで 全部管理されてるんですけど4分割して4 分割してってなっていてこれを立体の中で もボクセルというのをやんなきゃいけない

と右側に書いてありますけど今後ドローン の航路体って作んなきゃいけないんですよ ね街の中にその時に電線に引っかからない ようにとか木に引っかからないようにって するためにはこういうものも必要であると いうことで不動産IDとかですねあとは 道路IDとかゲートIDっていうのはこれ ドバイでやってるんですけれどもこのドア はバリアフリーですよとかですねそういう ことが分かるようになってるであとは品質 情報ということでさっきも言いましたけど も物が取引する時には必ず品質情報って 必要になりますのでデータも品質情報って のが必要になってきますとでここら辺は どうでもよくてでえっとあとは総合運用性 って言葉がさっきもえ政府総合運用性 フレームワークっていう言葉が出てきたん ですけどもまここにコンセントの例があり ますけれどもデータを交換しやすくしよう という話をまずこのデータの世界では必ず やらなければいけないとでえっとここは ですねちょっと飛ばしてですねでさっきの えっとデータこんなモデルがありますよっ て話だったんですけどちょっと具体的に 話すとですねあここが日付ですよね左下に ありますけど日付の書き方ってみんな全角 とか半角とか混じり合っててですね超面倒 くさいんですけれども右側にありますよう にもうこういう風に書きましょうよっって いう風にやることによってデータが交換し やすくなるとであとはデータモデルって さっきもえショッピングサイトの画面の イメージで考えてくださいっていうのを 言ったんですけれどもま病院と小学校と イベントほとんどデータの構造って同じな んですよね実は世の中のものて実は シンプルなんですよこういうものを揃え とくことによって防災とかえあらゆる ところでですねデータが使いやすくなると いうことで我々レゴブロックをよく例に 使ってるんですけどもレゴブロックのよう に自由に組み合わせられて使わない部品は 使わなくてもいいじゃないかと部分的に 利用したってそれでデータ交換できれば いいじゃんっていう話と独自ブロックも 追加していいですよっていう話でですね こういう形でデータのえ交換をしやすく しようとオープンデータもまさにそうで オープンデータを持ってる人たちがこう いうえひな型を使ってデータを交換する ことにあ公開してくれることによって みんなが使いやすくなってくとでそれは 英訳するのもすごい楽になるんですよね こういう風にやっとく とそれでですねまたちょっとババッと

飛ばしてですねでこういうデータ モデリングをしてるんですけれどもえっと 次に出てくるのが61ページですけど データ試験って言葉が最近言われていて ですねデータ総合運用性と共にデータ試験 って言葉がよく言われるんですがこれ何か と言うとですねあの先ほどましたけど データを送った先の人がどうデータを管理 してくれるのかってのが分かんないと不安 なわけですよねコピーして誰かに送っ ちゃうとかないないですよってよくやっ ちゃう話ですけれどもそういうものが 起こらないようにするためにはどうしたら いいのかと教育目的というのを一般利用さ れないようにするにはどうしたらいいの かってことでこういうのをコントロール 仕組みデータの仕様を自分でコントロール できるっていう仕組みですよねこういう ものを今作ってかなければいけないと言わ れてますでデータ活用に向けてということ でまあのデータ活用に向けてはですねあの AIとかいろんな言葉が出てきてます けれどもあのここら辺もですねバーっと 飛ばしちゃうとまAI戦略今2022年版 のAI戦略出てますけれどもえちょうど 今年の5月ですねえっとAI活用に関する えなんだろうなえっと暫定的な論点整理と いうのが行われていてまさに今AI戦略 作り直してるところでやっぱりこの 2022年のAI戦略ってあのまだ ジェネラティブAIがそんなに出てくる前 だったのであの大量のデータ解析っていう ところをやってたんですけれどもそれを ですね今ジレ的はAIに合わせた形で いろんなガイドを作ろうとしてえ政府で やっているとま劇的に変化してますよねて いうことででAIの あのすごいところと悪いところっていのは 色々あってあのAIの特徴をちゃんとえ 考えることが重要でAIは人の能力を良化 するんですよもう皆さんも分かってるよう に経験っていうか知識は圧倒的に処理 できるわけですよねだからそういう知識を 使うものの補助っていうのはすごく便利な んだけど彼らは判断はできないので間違っ た答えも出してきちゃったりするとそれと 疲れないということで24時間働けると いうのとあと常識や恐怖心がないっていう のは何かと言とこれあのブロンブランコ 焦がした時にですね人間だと前には焦げる んですけど後ろには怖くて焦げないんです よねでもロボットって効率が良ければ後ろ にもこえじゃうんですよねだから人間の2 倍の効率で動いたりするっていう形でそう いう意味でえAIは非常にえいいところも

あるんですけれどもあの万能ではないと いう風に書いてありますように食わせる データというか学習データがなければ正確 な答えを出せないとそういうことでですね まだまだ発展途上でえ著作権とかですね 責任分解転これから整理されていくのかな と思ってますであとはデータサイエンスと いうことでまデータ分析する人たちも どんどん必要になってくるんですけれども まあのデータサイエンスをやる時にみんな 何やってるかっていうと実はデータが色々 分類されてないので人の手でソースを きちんと集めてきてですね一生懸命集めて きて不純物というがエラーデータを除くっ ていうところが非常に地道な作業でやって いてその後えそれができたらですですね 本当はプロセスを自動化してもう綺麗な データを流し込んで処理するっていう形え そういう風にしなきゃいけないんですけど まだまだそこがうまくできてないかなって いう気がしていてでデータいろんな問題点 がありますよねていうことここら辺もま 細かい話なので飛ばしてですねでデータ サイエンティストを活用できているの かっていうことでこれえ国もそうですし 地方自治体もそうだしえ企業もそうなん ですけどみんなデータサイエンティストが 欲しいって言ってデータサイエンティスト を育成するんですけれどもデータ サイエンティストはさっき言ったように データのクレンジングをしてる時間が ほとんどです本当はサイエンスしてる時間 に時間を割いて欲しいんですけど8割 ぐらいそれに割いて欲しいのに実際は8割 をデータクレンジングに使ってますだから データを綺麗にするってことはこういう 優秀な人材を生かすというところにも 繋がってきますのであのデータを綺麗に 作ってくてことが非常に重要になってき ますそセキュリティとプライバシーはま セキュリティ守んなきゃいけないんです けれどもあのちょっと日本はセキュリティ とプライバシーにあのセンシティブすぎる なっていうところがあってですね特にこれ によって部長さんとかですね偉い方々が それ大丈夫かってすぐ言っちゃうので若手 がしちゃってですねなかなか日本で イノベーティブなアイデアが出なくなって るっていうのはちょっと問題なのかなと 思ってますでここら辺のセキュリティ対策 もえ重要なのはランサムウェアですね データに関してはあのこれオープンデータ とはあんまり関係ないかもしれないんです けれども特に病院が最近やられてる話です けどあのシステムにロックかけられちゃっ

てその日から業務システムに入れないとか ですねデータがどっかに取られちゃった 消されちゃうとかですねそういうことが 起こりますのでまデータのえ大体こういう のってパッチ当ててないんですよねデータ あのOSにに新しいセキュリティホールが できましたからパッチ当ててくださいって 言ってんですけれども運用ができてなくて え問題になることが多いとであとオプト インオプトアウトを使うということでえま 希望者からやってみたらどうですかねって いうところがえまオープンデータなんか 推進するのにいいことかなと思います あまりにちょっとえパポを作りすぎちゃっ たのでなかなか終わらないんですけれども すいませんあと組織の話もタイトルに入れ ちゃったんでちょっとだけさせてもらうと ですねあの組織の話もあのデジタル時代に なって何が変わってきたかっていうと昔は 企業単位で色々物事を考えてたんですけど だんだん触手転換をしたりして今スキル 単位にものを考えなきゃいけないんじゃ ないかと言われていてあの僕はこれが できるんだけど今度は ジェネレーティブデザイン もできるようになりましたビジュアライズ もできますていう形で昔はやっぱり我々も 今情報処理試験やってますけどそういう柱 は重要なんですけど柱プラス今私はこの スキルとこのスキルとこのスキルがあり ますみたいな形でこれアメリカのAI レポートにも書かれてるんですけれども これからスキルの時代だと自分が臨機応変 に変化に合わせてスキルを蓄積してくって いう形が重要ですよねっていうことで未に スキルを足してくってことが重要になって くるとでそれを管理するために今ler って言われてるんですけれどもラーニング アエンプロイメントレコードっていうこと でよく履歴書って皆さん読む読むこと多い と思うんですけど利益書って昔の会社で 10年前に使働いてた会社って言っても その会社が存在してたのが本当にそこで 課長やってたのかって確認しようもない わけですよねこういうものも将来的には 確認できるようなそのオープンバッチ みたいなですねえサーティフィケーション を作るような仕組みも必要かなっていうの が言われ始めてますであとはえどこの会社 に行ってもDXやるにしてもオープン データするにしてももう人が足りないと 質問量も足りないと言われてますとでその ためにデジタルヒュースキル標準っていう のは我々作っておりましてでスマート シティとしてのえスマートシティっていう

か小ケースがすごい重要になってきてまし てそれで今あのデジタル電源都市という形 でですね政府で大量のえ予算を使ってやっ てますけれどもえ今からですねやんなきゃ いけないのは左側の図って結構重要だと 思っててサービスマップということで モビリティサービスだったらえ予約 サービスと廃車サービスと決済サービスが 必要ですよねっていろんなパーツをこう 明確化してるんですよねでパーツ化する ことによって1番いいパーツを組み合わせ てサービスを作れるようになります設計が しやすくなるってことでこういうサービス マップを作ったり右側はえ アーキテクチャーに従ってこんなデータ 連携のパーツが必要なんじゃないんですか ていうこういうものを整理してたりすると まこういうものを参考にすると皆さんの 都市での開発というのがすごくやりやすく なるしえ強みはどこに持ってくのかって いうことも検討しやすくなるで地域におけ る取り組み方策ということでま最後の方の ペーパになってきますけれどもえじゃあ こういう今までのデータのえこの取り組み の中でですねどういう風に取り組んでっ たらいいのかって話なんですけれども僕 基本的に真似すればいいんじゃないかと 思っていてあの企業の中でもですね当然 特許があるところ真似しちゃだめなわけ ですけれどもあの結構オープンにえあこの 仕組みいいなと思ったり特に自治体なんか の場合であれば他の自治体がやってるもの そういうものをですねえ積極的にあのユス ケースなんかを見てですねえそれと同じ ものをやってみようということを持って くるのが重要じゃないかとその時に標準化 されたものだったらますますいいですし 自分たちのデータも標準化されてると他の ところからえ真似してもらえるっていう そして真似されると何がいいかというと 真似した結果としてそれ改造してくれる人 もいたりするわけですよねこういう風に 改善しましたって言ってそれで返ってくる 場合もありますのでそういう意味でえ真似 するっていうのはすごく重要ですそれと あと展開するということで隣接エリアとか さらに立にに展開してくとでまこういう ものを使うためにえっと標準さ化されてる ことが重要でプラットフォームが共通化さ れていれば他のところのを持ってきても パチっと乗っけるだけで動くわけですよね でデータモデルが全部揃っていればえ他の ところのものを持ってきてもそのままその アプリを改造しないで使えるようになっ たりですねえ自分のところで作ったアプリ

が他のところで同じデータ構造を使ってる ところにえそのまま移籍できたりすると いう形になりますのでまえデータモデルも 共通化しますしあとさっき言いましたよう にルールの共通化ということで統一規約 なんかを作ってくことが重要になってくる とそれとこれをやるためにその地域におけ る人材育成どうするべきかって話なんです けどま我々IPAも色々サポートさせて いただいてますけれどもま知識を得るには 今僕たちももうウピナーで海外の情報 ダイレクトに沿っちゃったりそういうこと をやってますのでま英語の勉強も兼ねて ですねこういうウナを使ったりあと経験を 得るということで事例集をもう少し共通化 できないかなっていうのは今我々も考えて いて事例集っていろんなところでここの局 でも作ってたりあとはあの県でも作って たり市でも作ってたりするんですね国でも 中小企業庁が作ってたりするんですけど みんな書き方バラバラで自分と同じ類似の 事例ってなかなか探せないんですね欲しい 事例ってこういうのを統一するとあのこれ もえっと事例のデータモデルってあります のでそうすると使いやすくなるんじゃない かとあとコミュニティに参加するという ことでやっぱり知識と経験を得るには最後 はコミュニティで相談すること重要ですの でまこういうえ局の勉強会とかですねこう いうものを使いながらですねみんなで コミュニティを作ってくことが重要なのか なていうところとやっぱりそこにですね 専門家がある程度いると活性化しますので え職場としてのコーディネーターをうまく 使ってくっていうことが重要かなと思って ますであの我々もですね地域DXラボとか えヨ支援拠点というのを色々提供してます のでこういうものを積極的に活用して いただければなと思っておりますという ことでですねちょっと最後の方駆け足に なってしまったんですけれども私からあの データのえ全貌とですねまそれをどういう 風に活用してくかていうところのお話え 以上で終わらせていただきますどうも ありがとうございまし た さ

令和5年10月25日(水)に、中国情報通信懇談会、中国総合通信局及び(一社)中国経済連合会の共催で、「中国地域オープンデータ利活用ラウンドテーブル」の令和5年度第1回の会合として「データ戦略セミナー」を開催しました。

本セミナーでは、(独)情報処理推進機構の平本デジタル基盤センター長から「データが社会や組織を変える」と題し、ご講演いただきました。

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