オープンデータを始め、社内のデータと社外のデータを組み合わせた多角的なデータ活用に目を向ける企業が増えてきています。国や行政機関は積極的な活用を促すものの、企業の事業創造や新製品・サービスの開発を目的とした活用に難しさを感じている企業も多いのではないでしょうか。

オープンデータの活用で、企業がどのような価値を得られるのか、オープンデータの第一人者である国際大学GLOCOM 主任研究員・准教授でOpen Knowledge Japan代表理事の庄司昌彦さんにお話を聞きました。

縮小解釈していませんか？オープンデータ

オープンデータの定義は、「誰もがいかなる目的でも自由に使用・編集・共有できるデータ」というもの。データの価値は掛け合わせることで高まるという特徴があります。だから、なるべく利用条件を付けないこと、難しいなら利用条件を少なくすることが大切です。

オープンと言うと、「公開」の意味で捉えるかもしれませんが、閲覧だけで加工できないのであれば意味がありませんよね。

「今日1日このオフィスを公開します」と言えば、訪問者は自由にあちこちを見られますが、何をしてもいいわけではありません。自由に見ることができるのは当然で、それに加えて何をしてもいいように「開放」されたデータがオープンデータです。それと、ビジネスパーソンはつい数字だけをデータと考えるかもしれませんが、文章、画像、音楽、動画などの著作物から3Dモデルまで、いろいろなもの全てがオープンデータの対象となります。台湾ではオープンデータを「開放資料」と訳しているのですが、これはとても正確な翻訳なのです。

それから行政がオープンデータを提供し、企業が活用するという決まった構図があるわけではありません。

企業はデータを提供する側になることもあります。行政と違い、提供に義務はないので、企業にとって有利な条件をつけても構いません。でも、最初にお話した通り、価値を得るためには条件をなるべく作らないほうがいいということは注意してほしいのです。

分野としては、今は場所に関するデータが多いです。ある地域にどんな人が住んでいるのか、その場所に付随する気候や交通事故の件数が関連付けられますから、不動産鑑定や小売業の商圏分析や店舗の立地判断に使えるでしょう。個人的には医療・福祉・健康の領域で可能性を追求したいと考えています。

この分野はデジタル化が遅れ気味で、やり取りもFAXや紙が中心で人が頑張ってしまいます。まだ進んでいないからこそデータ活用が進めば変わることの影響が大きいのではないかと期待しています。

 

 

オープンデータ活用で優れた予測モデルが生まれる

新しい製品・サービスの開発に限らなければ、すでに公的な統計データを使っている例はたくさんあるでしょう。ただ、誰でも自由に使えるのがオープンデータですから、「使いました」とわざわざ言う必要もなく、埋もれていて把握できていないものがあるだけです。

米国では、ニューヨーク大学のGovLabが新しい製品・サービスの開発にオープンデータを役立てている企業500社のリストを作成し、「Open Data 500」として公開しています。一方、日本政府が作っているリストでは30社です。個人的には日本でも100社超はありそうだと思うのですが、かなり厳しめに見ているようです。

しかし、多いか少ないかで言うと、日本企業が積極的とは言い切れません。一般的なビッグデータの活用領域も社内利用に止まりがちですから、もっと外部のデータを活用する余地はあると思います。現状はオープンデータを探しやすい環境ではないので、使いやすい環境を作れば増えるのかもしれません。企業での積極的な利用が進んでいるわけではありませんが、よく探すと日本でも面白い事例が登場してきていますので、これは良い傾向だと思います。

共有から真の活用への変化。オープンデータ活用事例

新しいサービスを開発するという意味では、「アプリから分析へ」と呼べるような傾向の変化が見えてきました。日本のオープンデータ活用は東日本大震災がきっかけです。

当時は、避難所、トイレ、物資がどこにあるかを地図で示すような、すぐに使えるアプリを市民に提供することが優先されました。最近はもっと洗練されてきて、AとBの素材を地図上に置くだけではなく、何らかの分析をかけて結果を示しているのが特徴です。

例えば、株式会社おたにが提供する不動産取引における成約価格を予測する「GEEO（ジーオ）」はいい例です。このサービスは、ある地域の不動産価格を地図に乗せるだけの単純なものではなく、路線価、国勢調査、住宅・土地統計調査などの官公庁系のオープンデータを使って、任意の場所における不動産取引成約価格の予測をしています。

米国で先行している犯罪予測も有望です。まだ正式なサービスとしては提供されていませんが、東京都が公開している地域別の犯罪データを使って、優れた予測モデルを開発した方がいたりもします。

 

 

身近な事例にもヒントが

名古屋市を中心に愛知、岐阜、三重の3県を拠点とするつばめタクシーグループの事例は面白いと思いますよ。同社はNTTドコモと共同で、カーナビにAIを搭載し、500ｍ四方のエリア内、向こう30分間の需要を予測するシステムを開発しています。運転手がナビの指示する場所に行くと、本当にお客様が拾えるのです。タクシー会社が持つ乗降記録とリアルタイムでの人間の位置情報のほか、気象データ、施設データ、イベントデータなどの公共データも予測精度を上げるために活用しているようです。

それから、韓国のソウル市では、公共施設や駐車場の空き状況の情報を公開しています。市役所の職員向けの駐車場や備品なども市民とシェアしていこうとしているのが面白いところです。ソウル市のように「シェアリングシティ」を推進する中でオープンデータを位置づけるというのは日本でも参考になるのではないでしょうか。

企業自身が提供するケースとしては、東京電力の電力需給データの公開は有名ですし、2014年に開催された東急電鉄の「東急沿線データビジュアライゼーションコンテスト」（レポートはこちら）は面白い試みです。このイベントは、東急電鉄が乗降客数や駅周辺のデータを提供し、参加者に東急沿線に関するデータを可視化するアイディアを募るもの。東急沿線がいかに素晴らしいかを参加者が理解する機会にもなるわけで、企業にもデータを提供して広く使ってもらったほうがいいデータがあるということです。