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データ流通市場のダイナミクスの解明と制度設計

研究課題

研究課題/領域番号 20H02384
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分25010:社会システム工学関連
研究機関東京大学

研究代表者

早矢仕 晃章  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (80806969)

研究分担者 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)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
研究課題ステータス 交付 (2022年度)
配分額 *注記
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
キーワードデータ流通市場 / データ交換 / 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 / データ流通エコシステム
研究開始時の研究の概要

異分野のデータを交換・取引するデータ流通市場が次世代イノベーションの源泉として注目される一方、規制に関する議論は未だ決着がついておらず、世界的に市場への参入は慎重である。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ルール作りは喫緊の課題である。
本研究は頑健・安全なデータ流通市場の自律的成長に寄与する要素の創発的作用を解き明かす。そして、データ流通市場の成長段階における制度設計及びその妥当性を評価する。また、データ固有の特徴(複製性、流通性、共有条件、プライバシー)、制度の創発的作用をマルチエージェントシミュレーションにより明らかにし、データ流通市場整備のためのエビデンスを示す。

研究実績の概要

本研究課題は、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を目的としている。本年度はその1年目であり、データ流通市場及びそのエコシステムを構成する要素について、データ流通市場サーベイ、メタデータ収集、他市場モデルの援用から表出化と整理を行った。
はじめに、データ流通市場の構成要素の一つ、データ流通プラットフォームにおけるデータ連携・相互作用メカニズムを実証分析に基づいて検討を行った。プラットフォーム上のデータネットワーク分析から、1) 連携可能性を高めるデータの特徴、2) 連携を促進するデータ共有条件、及び3) データネットワーク構造の特徴に関する知見を得た。
続いて、データ流通プラットフォームで扱われる異種のデータのメタデータを収集した。そのデータが有する変数と概要記述に言語処理技術を適用し、データの類似性を計算・検討可能とする手法を開発した。データ概要によるデータの類似性と変数からなるデータ構造による類似性は異なるデータペアによって構成されるという示唆が得られ、文脈に応じた新しいデータ類似性指標の開発等への発展に期待できる結果を得た。
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を調査し、そのモデル化から、データ流通のガバナンスについての検討を開始した。データ流通のインセンティブやコストの観点から、マルチエージェントシミュレーションにて検証を行うパラメータを整理した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

今年度は、次年度に行うマルチエージェントシミュレーションによるデータ流通市場の理解と制度設計に資する諸要素の調査と整理を行い、次年度に向けての準備を十分に行うことができた。さらにその過程で、データ流通プラットフォームの特徴に関する知見を得、異種のデータを比較・検討可能とする技術を開発した。また、異分野データ利活用を促進する可能性とプラットフォームの設計・運営について議論を行い、その知見を我が国のデータ流通政策のコミュニティにリーチさせるため、学術雑誌「情報通信政策研究」の特集「データエコノミーの将来~期待と課題~」に本研究で得られた知見の一部を発表した。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。

今後の研究の推進方策

次年度以降は、2020年度のサーベイにて明らかにしたデータ流通市場を構成する諸要素をモデル化し、市場に供されるデータ固有の特徴(複製性、流通性、共有条件、プライバシー)、市場の成長段階、規制・制度の創発的作用を明らかにすべく、マルチエージェントシミュレーションを適用していく。特に、以下の4つを重点課題として研究を遂行する。
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ユースケースとし、シミュレーションを行う。
2. データ流通サービスにおけるデータ・ヒトの協創活動がデータを媒介としたエコシステムに与える影響とそのメカニズムを明らかにする。
3. データ流通市場の特徴再現に向けたシミュレーションモデルを構築する。
4. メタデータに基づくデータ類似性から、データ流通を円滑に行う支援システムを開発する。

報告書

(1件)
  • 2020 実績報告書

研究成果

(8件)

すべて 2021 2020

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Structural Characteristics of Stakeholder Relationships and Value Chain Network in Data Exchange Ecosystem2021

    • 著者名/発表者名
      Hayashi Teruaki, Ishimura Gensei, Ohsawa Yukio
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 9 ページ: 1-1

    • DOI

      10.1109/access.2021.3070017

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] データ流通エコシステムにおけるプラットフォームを媒介とした価値創造2020

    • 著者名/発表者名
      清水たくみ, 早矢仕晃章, 深見嘉明, 松島裕康, 坂地泰紀, 大澤幸生
    • 雑誌名

      情報通信政策研究

      巻: 4(1) ページ: 23-43

    • NAID

      130007966362

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] データ協創プラットフォームとしてのKaggleにおける協同問題解決に関する一考察2021

    • 著者名/発表者名
      早矢仕晃章, 清水たくみ, 深見嘉明
    • 学会等名
      電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会(AI)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] データ流通市場の特徴再現に向けたシミュレーションモデルの検討2021

    • 著者名/発表者名
      松島裕康, 早矢仕晃章, 坂地泰紀
    • 学会等名
      電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会(AI)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] データ流通プラットフォームにおけるメタデータの概要に基づく類似性判定2021

    • 著者名/発表者名
      坂地泰紀, 早矢仕晃章, 深見嘉明, 和泉潔
    • 学会等名
      電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会(AI)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] IDアーキテクチャの分散化がもたらすデータ流通に及ぼす影響の検討2021

    • 著者名/発表者名
      深見嘉明, 清水たくみ, 松島裕康
    • 学会等名
      電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会(AI)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] データ流通プラットフォームにおけるメタデータを用いたデータ類似性の検証2020

    • 著者名/発表者名
      坂地泰紀, 早矢仕晃章
    • 学会等名
      電子情報通信学会 第16回テキストアナリティクス・シンポジウム
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] Verification of Data Similarity using Metadata on a Data Exchange Platform2020

    • 著者名/発表者名
      Hiroki Sakaji, Teruaki Hayashi, Kiyoshi Izumi, Yukio Ohsawa
    • 学会等名
      IEEE International Conference on Big Data
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2020-04-28   更新日: 2022-07-01  

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