2022 Fiscal Year Annual Research Report
System Design and Dynamics of Data Exchange Market
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20H02384
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
早矢仕 晃章 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (80806969)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
清水 たくみ 慶應義塾大学, 総合政策学部(藤沢), 准教授 (30843982)
松島 裕康 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (60828888)
深見 嘉明 東京理科大学, 経営学部国際デザイン経営学科, 講師 (70599993)
坂地 泰紀 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任講師 (70722809)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | データ流通市場 / データエコシステム / 市場ダイナミクス / 制度設計 / マルチエージェントシミュレーション / IDアーキテクチャ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、データ流通市場の健全な発展を目指し、マーケットにおける異種のデータ・法規制・ヒトの動的な相互作用の解明とそれに基づくデータ流通の制度設計である。
3年目となる本年度は、2020/2021年度整理したデータ流通市場の構成要素とその関係性から構築した市場モデルから、データ生成器とデータ市場シミュレータを試作した。これらの解析から得られたデータとユーザの特徴から複数のモデルを作成し、実験を行った。さらにその過程で、データ流通市場におけるプラットフォームにて扱われるデータや情報の流通と伝達プロセスについても知見を得た。また、近年注目されるIDアーキテクチャの分散化がデータ流通にもたらす影響と効率性を評価するために、分散型と集中型IDアーキテクチャを分析した。
さらに新しい試みとして、日本におけるデータの販売価格調査を行った。これらは社会科学的アプローチによる考察とともに、経済学・工学的アプローチから解析を進めている。
これらの分析から得られた知見をシミュレータのパラメータにも用いることで、次年度（最終年度）において、観測可能な相互作用が限定されるデータ流通市場の理解に向けた次年度のさらなる進展が期待できる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は、2021年度で構築したデータ流通市場の諸要素をもとに構築した市場モデルを使い、マルチエージェントシミュレータ開発を行うことができた。さらにその過程で、データ流通市場におけるプラットフォームにて扱われるデータや情報の流通と伝達プロセスについても知見を得ることができたのは大きな進展である。また、昨年度から継続して経済学の研究コミュニティとディスカッションを行っており、経済実験の観点からデータ流通市場の理解と制度設計に資する知見を深めた。これらの研究の一部は3件の国際学会・ワークショップ、4件の国内学会で発表された。また、日本人工知能学会において「データエコシステム」と題した特集号をエディターとして組み、4報の解説論文を投稿した。また、本特集号には、アカデミアだけでなく、企業、デジタル庁、データ社会推進協議会など、日本を代表するデータ流通の専門家にも寄稿いただき、工学、法学、社会科学、行政、ビジネスの観点からデータ流通市場及びそのエコシステムについて議論を深めた。この特集号から、新しいデータ流通関連プロジェクトが2件創始されるなど、副次的な成果も得られている。以上より、本研究課題は概ね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、2022年度研究にて構築したデータ流通市場の構成要素及びそのモデルを組み込んだマルチエージェントシミュレータの開発を完了する。そして、開発したシミュレータを用い、市場の成長段階を考慮した制度設計を検討する。その過程で、以下の5つの課題を進めてゆく。
1. IDアーキテクチャの分散化がデータ流通にもたらす影響を調査し、ユースケースの分析を行う。
2. データ・ヒト・分析の協創活動、データ流通・売買のデスクリサーチから得られた結果を分析し、シミュレーションのパラメータを同定する。
3. メタデータに基づくデータ類似性からデータの関係性と特徴のモデルを構築し、シミュレータ上で売買されるデータの生成器を作成する。
4. 上記1から3の結果に加え、経済実験の手法を援用して得られた知見をデータ流通市場のマルチエージェントシミュレータに組み込み、研究者、データ流通事業者との議論から結果を評価する。
5. データ流通市場シミュレータをWebアプリケーションまたはオープンソースソフトウェアとして公開する。
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