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  • 2022/06/10 掲載

AI社会へ変革、自律分散型PDS(パーソナルデータストア)実現の衝撃

SICデジタルエコノミー分科会

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データの時代といわれる今、世界では一部の大手IT企業がデータによる意思決定を独占的に行うことが問題視されている。一方の日本はDXが動き出しているものの、データの利活用についてはまだまだ遅れているのが現状だ。このままでは、今後のAIの社会実装にも障壁になりかねない。後発の日本が作るべきデータの共有基盤とはどういうものなのか。センシティブな問題をはらむPDS(パーソナルデータストア)はどう実現していくべきか。期待を集めるPLR(Personal Life Repository)とは。

会社をまたがるデータをどう共有するか

 データの利活用があまり進んでいない日本の状況において、AIの社会実装を進めていこうとするときに何が必要となるか。自律分散型で連携していくことでデータの相互活用が進むのではないかという仮説がデジタルエコノミー分科会の起点になっている。

 副主査の損保ジャパン(兼SOMPOシステムズ) 浦川伸一氏はその立ち上げ時のスコープを次のようにまとめる。

  1. 参加企業が自分の会社のデータの流通構想、あるいはビジネスケースのアイデアを持ち寄って、そこに必要な要素技術を議論する

  2. 事例として可能な限り共通的なビジネスケースを企画実装し、評価する

 1の点では、実装方式だけではなく、パーソナルデータストア(PDS)の取り扱いについても議論を行った。各企業が個別に保有するのか、どこか集中的に集めて管理すべきなのか、あるいは個人が持つべきなのか。

 これに対して浦川氏は、理想論だと前置きしたうえで、自律分散型でデータの相互利活用を考えようとしたとき、企業・団体がAIの機能を相互利用するためにはそれぞれの機関が持っているデータをどこかに集めるのではなく、それぞれ保持しながらセキュアに接続可能なインフラがうまく成り立てば比較的容易に実装できるのではないかと言う。

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図1:自律分散型によるデータ相互活用
(出典:SIC提供)

 GAFAのような一極集中のモデルから脱却できないかというところがもともとの論点としてあり、データの管理方法について集中型にするケースと分散型にするケースで、特に個人情報の保護観点で比較を行った。図2で示すとおり、自己管理(分散型)のほうがややメリットが多いとする。

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図2:管理方式の比較(メリット・デメリット)
(出典:SIC提供)

 そこで分科会として、分散しながらセキュアにデータを相互活用できるような仕組みを志向していくことになる。さらに、どういうビジネスケースを想定し、技術検証を行っていくか検討を進めた。検討体制は、主査に高橋大志氏(慶應義塾大学大学院)が立ち、副主査が浦川氏。メンバーは、東芝データ、マツダ、CSK、富士通、NTTコミュニケーションズ、損保ジャパンの6社で運営。分散PDS研究を牽引する橋田浩一氏(東京大学)も加わっている。

 2020年に立ち上げ、検討のスケジュールとしては1年を予定していたが、コロナ禍の影響もあり、現在、最終の取りまとめをしている段階だ。

【次ページ】ビジネスケースの検証
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