データ活用のためのサイクルを確立する【第1回】

サイクル1：収集

　ICTの高度化が進み社会インフラとして定着したことや、スマートフォンやIoT（モノのインターネット）デバイスなどの普及などにより、多くの情報がデジタル化され収集できるようになりました。近年のIoT向けセンサー／デバイスは、「その存在をいかに意識させずに情報を収集できるか」に焦点が当てられているからです。

　例えば、その代表例がウェアラブルデバイスです。スマートウォッチは、腕に着けるだけでバイタルデータが収集できる簡便さから、多くの人が利用するようになりました。防犯カメラのイメージセンサーや、スマートスピーカーに搭載されたマイクも、その存在を特に意識することなく情報を収集できます。

サイクル2：蓄積

　記憶装置の容量が飛躍的に増大し、クラウド化が進んだことで、データを蓄積するための環境が整ってきました。ですが、データの蓄積では、情報セキュリティの確保が重要な課題になります。

　例えば、企業が保有する産業データであれば、競争力の源泉として保護する必要があります。パーソナルデータであれば、個人の権利や利益を守らなければなりません。これらを守るための安全管理措置が情報セキュリティ対策です。

　つまり、「適切な人が、正確な情報に、必要に応じアクセスできるようにする」のが情報セキュリティ対策です。そのための技術は急速に進歩しており、最近はE2EE（End to End Encryption）や秘密計算などが注目されています。

サイクル3：活用

　AI技術などを活用したビッグデータ分析が普及しています。直近では「ChatGPT」といった生成系AIが大きな話題になっており、テレビや雑誌、インターネットで目にする機会も増えました。しかし今のところ“万能なAI”は存在しません。それぞれに得意・不得意があることを理解する必要があります。使い方を間違うと、誤った情報が生成されたり、著作権や個人情報、プライバシーなど他者の権利を侵害したりするリスクがあります。

　技術の進歩と並行して、法制面の整備なども進んでいます。ですが、プライバシー保護などの倫理面や経済合理性のハードルもあり「まだまだこれから」といった状況です。今後のさらなる法令やガイドラインの整備が待たれます。