Author Archives: 管理人

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実は、情報が重要であることは内胚葉社会（＝農業社会）でも中胚葉社会（＝工業社会）でも変わりはない。人は食料や安全の確保のために情報を求めるし、利便性の追求のためにも情報が必要だからだ。ただし、これらの社会における情報は、何らかの目的を実現するための手段だ。ところが外胚葉社会では、人々は手段としての情報だけでなく、目的として情報を求めるのだ。すなわち、内胚葉社会の食料や中胚葉社会の工業製品に相当するものとして、外胚葉社会の情報が位置づくのだ。それが外胚葉社会の特徴だ。アリストテレスは知を観想知、制作知、実践知に分けて観想知を最高の知と位置づけたが、その考えに近い。なぜならば制作知、実践知はモノの制作や行為をおこなうための知、すなわち手段としての知であり、観想知は目的としての知だからだ。外胚葉社会における情報は、人々の感性を充足する。遠い異国の政治状況のニュースやゴシップ記事、また、今日で言えばブログやSNSもその類だろう。それらは直接個人の生活に結びつかないと考えがちだが、人々はこれらの情報によって精神的充足を得ているのだ。梅棹氏によると芸術活動や宗教なども外胚葉社会に含まれるし、ブランド品や実用性の面からはまったく無駄な性能を有するスポーツカーなども含まれるという。これらには所有する喜びという精神的充足がある。

ここからは一般的な認識としての情報社会の話題だ。情報が目的か手段かということは関係がない。ひと括りに情報と考えていい。

情報社会という言葉は、あまりにも一般的になりすぎて今日では話題にすらならないが、コンピュータやインターネットの普及・発達によってもたらされた社会だという認識が大多数の見解だろう。このように特定の技術が社会に変化をもたらすと主張する考え方を技術決定論という。マルクスにその起源があるらしい。ITに関連した人物では、マーシャル・マクルーハンやアルビン・トフラーは技術決定論者だ。また、ついでに言えば、ビル・ゲイツやスティーブ・ジョブスにしろ、セルゲイ・プリンにしろITのグル達は皆、少なくとも表面上は技術決定論者に違いない（そうでないと商売に繋がらない）。技術決定論に対して、「技術が社会を変えることなんてできない」と技術決定論に異義を唱える考え方を社会決定論とか文化決定論という。社会や文化の累積が社会変化をもたらす、という考え方だ。技術は、ある社会情勢の中で人々が求めたから生まれ、利用されたから普及したに過ぎない、という考え方だ。

情報社会の技術決定論に異を唱える学者は大勢いる。社会学者のギデンスは、情報社会は今日に始まったことではなく、近代と同時に始まったとしている。情報学者のヘッドリクによれば、情報時代は18世紀にヨーロッパで始まったというからギデンスと同じ認識だ（ダニエル．ヘッドリク「情報時代の到来」法政大学出版局）。18世紀は、三十年戦争が終結し、その後しばらくしてヨーロッパに近代国家が生まれ出した時代だ。ヘッドリクによらずとも、その頃のヨーロッパが社会的、経済的、政治的に大きく変化したことは数々の歴史書が記述するところだろう。

18世紀、各国は自国の国力把握のために測量や人口統計を盛んにおこない始めた。人口が国家の生産力や兵力に直結したのだ。近代的な国勢調査が始まったのも18世紀末である。統計学（statistics）の語源は、ドイツ語で国家学を意味する”Statistik”にあるらしい。国家学とは、まさに人口や経済などの国家に関わる調査を意味する。それが転じてstatisticsという言葉は、国家の調査に関わらずデータの収集と分析全般を意味するようになった。

このような国力の調査は大規模に及ぶことからデータの収集は国家単位または教会単位でおこなわれた。教会は教区の信徒数や出生率、死亡率などを把握するためには便利だった。当時すでに大数の法則は知られていたから、多くの数値を集めれば実態に近い結果を得られることがわかっていた。信ぴょう性の高い生命表が作られたのもこの頃が最初だ。

ライフネット生命保険の出口氏のブログによれば、数理的基礎に基づいた近代的な生命保険会社が誕生したのは1762年だという。氏によると、その前にもいつくか生命保険会社はあったようだが、これらの生命保険会社を含めて国家が作成した生命表を基にしてビジネスを始めたことには変わりない。

さて、ここまででお気づきになった読者はかなり鋭いが、今述べた内容から時代背景を取り除けば、まさにIT業界の今日の話題と符合する。すなわち、矢印の左が18世紀の出来事で右が今日だとすると、

・国家統計　⇒　統計

・国家や教会による大規模調査　⇒　ビッグデータ

・国家が作成した生命表の利用　⇒　オープンデータ

・数理的基礎に基づいた生命保険　⇒　データサイエンスをビジネスに活用

と見事に対比できる。このように考えると、今日一般に認識されている情報社会の説明としてふさわしいのは技術決定論ではなく社会決定論のように思えてくる。少なくとも、コンピュータが誕生しビジネスで用いられ始めた1950年代からの歴史観だけで統計、ビッグデータ、オープンデータなどを捉えることは視野が狭いし、今後を見誤る可能性がある。ヘッドリクのいうように18世紀が情報時代の幕開けだとしたら、そこまで含めて情報社会を眺める必要があるだろう。そして重要なことは、18世紀と現代で何が同じで何が異なるかを見極めることだ。また、18世紀になくて現代にあるITが現代においてどのようなポテンシャルを持っているか考えることだろう。ただ単にITによって、データの捕捉網羅性、正確性、計算速度、流通範囲・共有範囲が格段に向上しただけなのか。もしそうであれば、それは単に量的な差異であり、程度問題に過ぎない。もしそうでなければ、すなわち、質的な差異であれば、その質的な差異をもたらした今日のITの効果は何だろうか。これらに自分なりの答えを見つけておくことが現代のITを理解し、ひいてはビジネスを考えるカギになるだろう。

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どちらのシンポジウムもおおよそ100名から150名ほどの参加者で、日本での本格的な盛り上がりはこれから、といったところだが、推進団体の方々はほぼボランティアであるにも関わらず真摯且つ楽しんで活動されているようにうかがえた。また、各団体の代表の方の講演は内容もさることながら話術も巧みで大変面白かった。以下は、それらのシンポジウムで拝聴した内容を踏まえ個人的な感想も加えてまとめたものだ。

オープンデータについては、十数年前からSemantic Webの一環としてW3Cを中心に着々と技術体系が構築されてきたが、中々爆発的に普及するところまでには至っていなかった。ところが、今年のG8でオープンデータ憲章なるものが宣言されたこともあり、ここ数年で日本においても一気にオープンデータに関わる活動が加速してきている。

現在の日本では、

・日本政府や地方行政府が保有するデータのオープン化に着手。

・非営利団体がボランティア的にオープンデータを利活用するアプリケーションの開発を始めた。

・利活用の目的は、市民生活向上や災害時の市民の安全確保などの公共的サービスが中心。

といった状況のようだ。

技術的な観点では、データの公開とその利用が始まったばかり（鯖江市のように一部地方公共団体では先進的な取り組みがなされているが）であり、

・1か所の行政府が公開するデータを目的に応じて加工する、というサービスが中心。

・公開されるデータの形式はExcelやCSVが中心。

といった状況だ。Tim Berners Lee氏が描くLinked Open Dataの世界、つまりWebに公開されたデータ同士をRDFやSPARQLを用いてリンクして活用する、という段階に到達するにはまだしばらく時間がかかりそうだ（鯖江市はRDF化を推進している）。

ここからは個人的見解。次の記事（http://okfn.jp/2013/08/16/rethink-g8-summit-2/）にあるようにオープンデータ化の推進の背景には英米政府の経済的な戦略があるようなので、いずれ日本でも次のような状況に進んでいくのだろう。

①利活用目的の拡大

・市民生活に関わる公共サービス的な利活用だけではなく企業の営利活動に資する利活用に広がる。

②開発ビジネスの誕生

・①にともなって、ボランティア的開発に加え、オープンデータを活用したビジネスが生まれる（英米ではすでに生まれている）。

③公開データの範囲拡大

・行政府のデータだけでなく企業や個人もデータをオープンにする。

④リンクデータ化

・Open Data からLinked Open Dataへのシフト。

③については、一足飛びに企業がデータを公開する状況になることは難しいだろうが、少なくとも業界団体のような組織がデータを公開することはそれほど難しいことではないだろう。企業のデータもそれに続き段階的にオープン化されることも考えられる。ただし、それはオープンデータの文脈、すなわち基本的にデータの2次利用をフリーにするというクリエイティブコモンズの範囲の話であって、有償利用や例えば会員制などで利用範囲を限定するのであればデータを公開する企業はすぐにでも現れてくるだろう。おりしもビジネス向けITの世界ではビッグデータが流行しており、データマーケットプレイスや複数の企業がアライアンスを結んでデータを共有し利用する動きが見られ始めている。

前回のブログ（http://www.intmel.co.jp/blog/）でも書いたように、いままで企業の情報システムは基本的に閉じた環境の中で利用されてきたが、今後はSNSなど個人が利用するデータや公共データ、そして企業のデータが混然となってWeb上を行き交い、それらのデータを活用することがITの中心になっていくのではないだろうか（ただし、ガートナー社のハイプカーブ上の動きには注意を払っておく必要はあるが）。

今後は、大企業を除いて自前で独自システムを構築し運営する企業は減ってくると思われるから、それにしたがってSI事業も先細りになるだろう。したがって、企業向けIT業界の構図はここ何年かで大きく変わるに違いない。この点については多くの識者が指摘するところだ（例えば、田中克己氏のhttp://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20130723/493403/）。そこで、LODを中心としてどのようなサービス（ビジネス）が成り立ち得るか考えてみた。

まず、LODが普及した暁にはデータの提供から利用まで次のような機能が必要になるだろう。

①データ提供

②データ整備と公開

③データ索引管理

④アプリケーション提供

⑤アプリケーション利用

一番シンプルな構造は複数のデータ提供者がデータを提供し、データ利用者がアプリケーションを構築し各サイトのデータを集めて利用する形だ。つまり上記の①と②をデータ提供者が担い、④と⑤をデータ利用者が担う構造だ（③はないと考える）。この場合は、有償でのデータ提供を除けばビジネスは成立しない。ビジネスとして成り立つのは、②から④までがデータの提供、利用から分離したときだ。

②ではそれらの組織が公開するデータについて専門知識をもって精査し公開に見合った品質にまで高めるサービスを行う。今日においても企業や行政府では、例えばひとつの取引先に複数のコードが付与されていたり、デッドデータがあったりと、データの品質確保に難渋しているのが実態だから、専門知識をもって公開するデータの品質を高めるサービスは成り立つ。③を担う組織はリポジトリを基盤として複数組織が提供するオープンデータを管理する。折角データを公開してもどこに何があるかわからなければ利用することはできない。③の機能はオープンデータの所在や構造を横断的に管理し利用者に提示する役割を担う。今日ではCKANによるデータカタログサイトが該当する。しかし、現在は公開されたデータの羅列にとどまっており（筆者の理解する範囲。間違っていたらご指摘ください）、Linked Dataが普及した暁には、もうすこし利便性を向上させる必要があると思われる。オープンデータ同士のリンク関係が図で表現されていたり(現在でも下図のような絵が存在するがこれはLODの概念をイメージ化したものであり、LODの利用を考慮したものではない)、

オントロジーの定義を含めてデータの意味が示されていたりする必要がある（SPARQLを利用する際には必須だろう）。④は、独立したビジネスとしてもっともイメージしやすいサービスであり、今日においてすでに英米ではビジネスが始まっている（日本のオープンデータを推進する組織のほとんどが提供するサービスもこの分類に含まれる。ただし現在は無償だが）。これらの機能が多様に離合するなかでビジネスが成立するのではないだろうか。

 

今回は企業向けITサービスを生業とする技術者の立場からオープンデータの動きを考察した。企業向けITサービス市場が大きな変曲点を迎える中で今後どのような環境変化が訪れるかを把握しておくことは業界関係者にとって切実な問題である。筆者の想像通りの世界が現れるかわからないが参考にしていただければと思う。

なお、前回のブログと一部重複する内容になってしまったがご了承願いたい。また、本稿ではセマンティックウェブについての考察を除外した。

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企業情報システム向けサービスプロバイダーも、国内における従来型市場の飽和状態から脱却すべく、オープンデータを中心としたサービスに商機を見出そうと技術や商材の開発に注力し始めている。

昨年あたりからビッグデータが流行し、その言葉はNHKをはじめとして広くマスコミに取り上げられるなどして、IT業界のみならず、広く一般にも知れ亘ることになった。ビッグデータとオープンデータは意味が異なるものであるが、データサイエンスや企業の分析力とそれら２つのデータがうまく融合された暁には、大袈裟に言えばデータを中心としてITが大きくパラダイム転換するのかも知れない。

もちろん、従来の企業情報システムにおいてデータが重要視されていなかったわけではない。データ中心設計（ＤＯＡ）による企業情報システムの構築がその端的な例だろう。しかしながら、ＤＯＡは情報システムの保守性や拡張性を担保することが目的であり、意思決定に資する情報の提供という目的に対してはほとんど効果を発揮できていない。強いてあげるならば、データモデルをデータ分析者に開示し、データ分析者が容易にデータを抽出・加工できるようにそのデータモデルを活用してもらうことがあげられる。自社で取り扱うことができるデータとそのデータ同士の関係が可視化されていればデータ分析者は暗闇からデータを探し出すという非効率な作業が省ける。しかしながら、データモデルは従来そのような目的に限定して開発されてきたわけではないから、ツールとしては不十分と言わざるを得ない。

わたしが、パラダイム転換であると考えるのは、従来の企業情報システムではクローズドな世界での構築や運営を前提に各種の技法やルールが確立されてきたからだ。例えば、円滑なデータ流通を実現するために最適なマスタやコードの設計が必要とされる。データ流通の範囲は全社だから、一組織やひとつの国の現地法人だけで適用されるローカルルールは廃され、全社最適な構造が指向される。また、データ品質を担保するために全社で一元的なデータに関するガバナンスが要求される。従来の企業情報システムでは、これらの実現ために自社内で最適な設計が指向されてきた。

ところがすでにお気づきのように、オープンデータの時代にあっては、外部の第三者が構築したデータの活用が当たり前になるのであり、そこに自社固有のデータの設計品質やデータそのものの品質を求めることはできない。従来の方法論で考えれば、そのような外部データを使う場合には、例えば、ダンズナンバーを自社の取引先コードに変換するなど、自社内のデータとして処理していた。あくまで自社で作成したデータ（この場合、取引先マスタ）が主体であるという考え方である。しかし今後は、外部の第三者が作成したデータを主体として活用する時代になるかも知れない。企業内で外部データの活用が進み、自社のデータと外部のデータの活用比率が５０％：５０％になったと仮定しよう。そのとき、外部の５０％のデータを都度自社のデータに変換するのは非効率である。外部のデータをそのまま利用したほうが簡単だ。そのとき気になるのはデータの品質だ。自社の満足のいく品質でなければ安心してデータを活用できないというわけだ。しかし、企業の枠を超えて広くデータが流通する時代になると、むしろ個々の企業が個別に品質の確保に努力するよりも外部の第三者が作成したデータのほうが、よほど品質が高いという状況になる可能性がある。

このように考えれば、少なくとも取引先データ（外部データの視点で言えば企業データ）や個人データなどマスタデータを中心として外部データの利用が主体になるという状況になるかも知れない。かつて、企業の情報システムは手作りが中心だった。ＥＲＰが登場した後も自社の固有業務こそが強みであるという考え方が根強く、業務をＥＲＰに合わせることに大きな抵抗があった。その結果、せっかくＥＲＰを導入しようとしても度重なるカスタマイズでプロジェクトが大きく頓挫することが多かった。しかしながら、多くの経験と失敗を重ね、企業のＩＴに対する理解の深まりやＥＲＰそのものの技術的成熟を経て、今日では登場当初と比べてＥＲＰに対する抵抗感は低くなった。“業務をシステムに合わせる”という発想に対する抵抗感のほとんどが単なる杞憂であることがわかってきたし、業務変更によるロスと早期に廉価で効果的なITを導入することによるメリットを天秤にかけ後者を選択する考え方が多くの企業に醸成されてきた。むしろ、今日では中小企業を中心に、自社の情報システムの刷新においてはＥＲＰの導入が前提であることのほうが多い。

つまり、このアナロジーから考えるならば、データにおいても自社固有に拘る必要はないということだ。積極的に外部で設計・作成されたデータをそのまま自社で使う時代を想像することは、それほど突拍子もないことではないのだ。そもそも同じメーカーのＥＲＰ製品を導入している会社同士であればどちらかが極端なカスタマイズをしていない限りデータの構造は同じである。違うのは中身(データそのもの)だけだ。そのような時代の到来を予想するならば、従来のように自社内だけの最適性を追求していたＤＯＡなどの各種方法論には大きく見直される必要が生じるだろう。

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