ビッグデータの種別に関する分類は様々な考え方があるが、情報通信白書では個人・企業・政府の3つの主体が生成しうるデータに着目し、大きく以下の4つに分類している。

　「オープンデータ」は、政府や地方公共団体などが保有する公共情報について、データとしてオープン化を強力に推進することとされているもの。

　「知のデジタル化」とは、農業やインフラ管理からビジネス等に至る産業や企業が持ちうるパーソナルデータ以外のデータとして捉えられる。

　「M2Mデータ」は、例えば工場等の生産現場におけるIoT機器から収集されるデータ、橋梁に設置されたIoT機器からのセンシングデータ（歪み、振動、通行車両の形式・重量など）等が挙げられる。この「M2Mデータ」と「知のデジタル化」の2つについては、情報の生成及び利用の観点から、主として産業データとして位置付けられる。

　「パーソナルデータ」は、個人の属性情報、移動・行動・購買履歴、ウェアラブル機器から収集された個人情報を含む。また、特定の個人を識別できないように加工された人流情報、商品情報等も含まれる。

　これらのデータに係る流通・利活用の観点からみると、

　オープンデータは国や地方自治体が保有するデータをオープン化して、個人や企業等広く一般へ提供される。

　M2Mデータについては、企業が直接的に収集する他、個人が有する様々な機器（ICTデバイス、自動車、自宅等）から計測されるデータを収集し、付加価値をつけて財やサービスに変換し、企業（B to B）、個人（B to C / B to B to C）、政府（B to G）へ提供される。

　パーソナルデータについては、個人から企業へ提供され、企業は個人に対してB to Cあるいは企業間を経由したB to B to C等のビジネス形態を通じて財・サービス等が提供される。

　M2Mデータや匿名加工されたパーソナルデータについては、企業間のデータ連携やデータ関連ビジネス（B to B）の基盤となる。すなわち、こうした様々なデータを組み合わせることで、従来は想定し得なかった新たな課題解決のためのソリューションの実現につなげること、またそのソリューションの実現において異なる領域のプレーヤーが連携したイノベーションの実現が期待される。

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」（平成29年）

【参考引用】

平成29年度版 情報通信白書

　設立後、6年以内に指数関数的に成長するのが飛躍型企業。

　例えば、クラウドソーシングを活用して製品を開発する米国の企業は、製品のアイデアが誕生してから小売店の棚に並べるまで、平均250～300日かかっていたサイクルを、29日に短縮。

　個人が所有するクルマをタクシーに変えるウーバーも、会社評価額は680億ドル。資産や従業員は少なくても指数関数的に成長している。

　テスラも同様に、飛躍型企業。内燃機関のクルマは約800個の駆動系部品を使うが、テスラの電気自動車モデルSの駆動系部品はわずか17。このほか、映像配信サービスに転身して成功したネットフリックス、渋滞情報をシェアできる世界最大のカーナビアプリを提供するウェイズなど。これらの飛躍型企業は、いずれも設立されてから、概ね6年以内に指数関数的に成長しているという共通点がある。

　それらの企業には、「野心的な変革目標:MTP(Massive Transformative Purpose)を掲げ、内部・外部環境各5個の特徴を持つ」という共通項がある。飛躍型企業はこうした特徴を生かし、指数関数的な成長を遂げている。外部環境の5つの特徴を表す略語が「SCALE」、内部環境の略語は「IDEAS」。


　　　　出典：「シンギュラリティ大学が教える飛躍する方法」（日経BP社）

　10個の特徴をあらゆる飛躍型企業がすべて備えているわけではないが、特徴が多いほどスケーラビリティも大きくなる。このうち4つの特徴を取り入れれば、10倍の成長が期待でき、競合他社との争いから一歩抜き出せるという。

　「MTP」とは組織の核となるもので、組織の目標を示している。飛躍型企業が過去に発表した意見表明報告書を見ると、当時からすれば荒唐無稽とも思えるような設立理念が書かれている。これがMTP。一度大きく成長できたとしても、ビジネスモデルはすぐに陳腐化するから、常に大きな目標を持つようにすることが大切。

　例えば、TEDは「価値あるアイデアを広める」、グーグルは「世界中の情報を整理する」、Xプライズ財団は「人類にとって有益な飛躍的技術革新を実現する」を掲げている。既存の大企業の中でも、コカ・コーラは「世界中をリフレッシュさせる」という、非常に野心的で変革を求める具体的な目標を掲げ、飛躍型企業に生まれ変わっている。

　ただ、MTPとミッションステートメントは異なるということ。「社会に貢献する」的なスローガンは、どの企業でも言いそうなありきたりなもので、従業員の誰も覚えていないのではないだろうか。

　一方、MTPは「今やっていること」ではなく、「これから達成しようと志していること」。そして、組織の中の人々だけでなく、外部の人々の心や想像力、野心を掻き立てるものでもある。

　

　飛躍型企業は、外部環境に関する5要素であるSCALE（オンデマンド型人材、コミュニティとクラウド、アルゴリズム、外部資産、エンゲージメント）を活用し、パフォーマンスを向上させている。

　組織の外にいる人材の活用（オンデマンド型の人材調達）は、飛躍型企業の成否を握る要素といっても過言ではない。いかに自社の社員が優秀であったとしても、彼らのスキルはあっという間に陳腐化し、競争力を失っていくからである。

　変化が激しく、インターネットが主導する市場では、人材ギャップを埋めるために外部の人々を臨時で雇う企業がますます増加していく。例えば、オーストラリア最大の保険会社、AMPは、組織の能力を最新の状態に維持するため、総勢3000人弱からなるIT部門の半数を契約社員にしている。

　また、アイデアの創造や資金調達、デザイン、流通、マーケティング、販売など、これまで社内にあった多くの機能をコミュニティやクラウドに依存するようになっているもご存知の通り。飛躍型企業にとって社外環境とは、自分自身の組織を拡張するものであり、そこには数千人規模のコミュニティと、数百あるいは数十億人規模のクラウドが控えている。このようなコミュニティとクラウドの登場により、飛躍型企業の正社員数は減少傾向にある一方、柔軟に活用できる人材は増加傾向にある。その結果、俊敏性が増し、以前よりもずっと速い速度でアイデアを普及できるようになっている。

　このほか、飛躍型企業は、機械学習とディープラーニングをはじめとしたアルゴリズムや外部資産、人々の協調的な行動を生み出すエンゲージメントを活用して、企業と外界との境界線を越えてスケールし、柔軟性やスピード、俊敏性、学習効果を最大化している。

　また、指数関数的に急成長する組織の原動力は、2つ挙げられる。

　1つは「ビジネス領域の情報化」。ムーアの法則は半導体の性能だけでなく、情報にも当てはめられる。どんな分野、技術、業界でもひとたび情報化され、「情報」が成長の源泉になれば、パフォーマンスは毎年倍増していく。

　もう1つは「テクノロジーの飛躍的な進化」。AI（人工知能）、ロボット技術、バイオテクノロジー、データサイエンス、3Dプリンティングなどがかつてのコンピュータと同様に急速に進歩している。

　興味深いのは、世界の時価総額トップ5の企業は、すべてテクノロジー、情報系であること。もうすでにパラダイムの変化は起きているといえる。

　プラットフォームという点では、iTunesとSpotifyの例が挙げられる。それまでレコードやカセット、CDといったハードウェアで流通していた音楽を、この2社がネット上でデータとして流通させるプラットフォームを構築し、ビジネスを大きく変えた。その結果、8つの主要なレコード会社は淘汰された。

　同じように主要10社以上ある自動車会社も、プラットフォーム化によるビジネスモデルの変革によって2～3社に集約される可能性がある。

　AI・IoTの進化により、仕事がすべて自動化され、職を失うというネガティブな見方もあるが、それは明らかに間違い。

　ドイツでは工場の作業がどんどん自動化されているが、むしろ雇用は増えている。新しい時代には、今は見えていない人間の役割があり、そこから新たな仕事が生まれるはず。

【参考引用】

DIAMOND,Inc.:エクスポネンシャル・オーガニゼーション――飛躍的組織とは

「シンギュラリティ大学」創業ディレクター サリム・イスマイル氏に聞く

　2020年1月31日に全国公開された映画『AI崩壊』(えーあいほうかい)は、2030年の日本を舞台に、突如として暴走を始めたAIとそれを阻止しようと奔走する天才科学者の攻防を描いた映画。

 

　観られた人は、「ありえない」架空の話と受け止めたか、あるいは「現実に起こること」として脅威を感じたか。

　人間の脳と同じように様々な知的振る舞いをこなすことのできる「汎用人工知能」が2030年頃には完成すると言われている。

　映画の中で、警察が捜査に用いる“百眼”は、防犯カメラの映像データや運転免許証・クレジットカードなどの個人情報を掌握して、捜査対象者を追うもの。

　入江悠監督は、「監視社会になれば、本作で描かれている世界が現実になる可能性はあると思います」と話している。また「それがいいのか悪いのかは、個人が判断するしかありませんが、知らないことで意図しない世界になることは怖いと思いますね。もしAIが人を選別することが正しいことになるのなら、コンビニに入れない人が出てくるということも起こるかもしれないです」と述べている。

　実は中国ではすでにその状況になっていると言われている。日々進化する顔認証システムと、ディープ・ラーニング技術に支えられたAIがリンクして、大きな監視ネットワークが形成されている。

　顔認証システムを活用して、動くもの（例：人間やクルマ）を追跡・判別する監視カメラと、中国国民のデータベース（間違いなく海外からの入国者も含まれる）が連動したAIネットワークシステム「天網」である。

　上海に近い浙江省の地方都市・嘉興市で行われた香港俳優ジャッキー・チュンのコンサート会場で、3人の逃亡犯が顔認証カメラを設置したセキュリティ・チェックポイントを通ってから数分後、「逃亡者に似た人物が現れた」という合図が警察当局のシステムに届き、その後警官がスタンドの出入り口で張り込み捜査していたところ、コンサートが終了して出て来た逃亡犯の身柄を難なく確保することができたという。

　「天網」は2000年代から、まず地方都市で試験的に導入され、2017年時点で、中国には1億7000万台の監視カメラとネットワークが構築。2020年には中国全土を100％カバーする。

　2017年、中国南部・貴州省の省都である貴陽市で、BBCの男性記者が当局の了解を得て取材目的で行った「天網」システムの実験がある。その記者はわずか7分で身分と居場所が特定され、公安当局に「疑似的に」拘束されている。

 

　一方、深セン市の交通警察は顔認証システムを利用して、信号無視した人を撮影した。名前、写真などの個人情報を、街の通りにあるスクリーンモニターと、「信号無視通行人スクープ」というサイトに公開した。

　また、警察官のサングラス型のスマートグラスなどを通じ、一日で数十人の指名手配犯が検挙されている。

　監視社会は、中国のみならず世界的に進められようとしている。

　今年、2022年までに犬・猫にマイクロチップの埋め込みを義務化する法案が日本で成立した。人間に対してもこのような動きが進められている。ID2020プロジェクトによって世界の77億人全てにRFIDマイクロチップが埋め込まれる社会の実現化が進んでいる。

　ID2020プロジェクトに共同参加しているのは、マイクロソフトと複数のIT企業、世界最大の経営コンサルティング会社のアクセンチュアや製薬会社などを含む150社、ロクフェラー財団、GAVI（ワクチンと予防接種のための世界同盟）と複数の国連機関である。プロジェクトの目的はRFIDマイクロチップを全ての人に埋め込み、国際的なデジタル認証システムを構築することである。

　ID2020の公式サイトでは、目指す目標は、発展途上国の未だ公式IDを持たない11億人にID を与え、出生登録、医療や教育、社会保障サービスなどを受けられるようにする人道的なプロジェクトとしている。

　世界全ての人にRFIDマイクロチップの埋め込みとワクチン接種を強く提唱しているのがマイクロソフトのビル・ゲーツ氏で、国際的なデジタル認証システムを構築すれば、世界全ての人が一つのシステムに登録され、マイクロソフトの管理下に置かれる恐れがあると警鐘している人もいる。

　映画『AI崩壊』の主張の一つは、「AIに依存することの危険性」「AIの脆弱性」であると思う。

　映画の中にもあったように、どんなに完全に作ったとしても、「バックドア」が仕掛けられ、外部から操作されてしまう可能性もある。

参照：『バックドアの脅威』http://takionaka.livedoor.blog/archives/5183713.html

　人が見れば一目瞭然でも、AIはそれを誤認識をしてしまうというAIの弱点を突いた攻撃は「アドバーサリアル・エグザンプルズ（敵対的サンプル）」と呼ばれる。

　人間の目には同じ画像に見えるが、悪意のあるわずかなノイズを乗せるだけで、「パンダ」を「テナガザル」と誤判別してしまう。

　ミシガン大学やワシントン大学の研究チームが2017年に行った実験で、白と黒のステッカーを、「止まれ」の標識に張り付けただけで、「制限時速45マイル(72キロ)」と誤認識。自動運転にとっては致命的な誤認識。

　自動運転技術が最も進んでいるとされるテスラの車のハッキング記事も多く見られるが、AIを運用するネットワークシステムの脆弱性による問題と、AIはあくまでも「人工知能」。人が作っている以上、AIの造りこみによる問題が発生する。例えば、映画「AI崩壊」の中では、「生産性のない人間の価値」をどう見るかであり、自動運転では、倫理上の思考実験「トロッコ（トロリー）問題」がある。

　ブレーキが壊れた（あるいはブレーキをかけても間に合わない）トロッコがある。そのままAの方向に進めば3人と衝突する。一方、分岐点でBの方向に進行を切り替えれば、衝突するのは1人。さあどちらの選択が正しいのか、という思考実験だ。概念図は線路なので走行ルートは限られているが、実際の道路上では例えば急ハンドルを切って壁に激突して自損事故（被害者は運転手、乗員のみ）という選択肢もある。

　例えば、三人より一人を犠牲にすべきとした場合、その一人が家族だったら、あるいは妊婦だったら、三人は老人で一人は子供だったら……。

　人を生産性だけで、「必要」「不要」を決めつけることは決して正しくない。

　いずれにせよ、人工物であるAIにすべてを任せてしまうのは、危険であろう。

参考(引用)

Global News：超監視社会 中国の監視カメラ「天網」2秒で全世界の人をふるいにかける

映画ナタリー：岩田剛典演じる捜査官映した「AI崩壊」新映像、人工知能が大沢たかおを追う

IoTToday:顔認証システム「天網」にみる中国の深謀遠慮 IoT時代、＜AI監視カメラの役割＞が変わる

Trendswatcher：マイクロチップ埋め込みが義務付けとなる日

セキュリティ通信：AIだって騙される？AIの抱える弱点とは一体何か

ダイヤモンド編集部：自動運転車は誰を犠牲にすべき？究極の思考実験「トロッコ問題」とは