日経記事;『日米欧で「データ貿易圏」 情報流通へルール作り 台頭する中国を意識』に関する考察 - 各種の新規事業・事業拡大 - 専門家プロファイル

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日経記事;『日米欧で「データ貿易圏」 情報流通へルール作り 台頭する中国を意識』に関する考察

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皆様、
こんにちは。
グローバルビジネスマッチングアドバイザー 山本 雅暁です。

10月19日付の日経新聞に、『日米欧で「データ貿易圏」 情報流通へルール作り 台頭する中国を意識』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

本記事の冒頭部分は、以下の通りです。
『日本政府が米国や欧州連合(EU)と国境を越えるデータの流通でルールづくりを目指すことが分かった。個人や企業の情報を保護しながら人工知能(AI)などに安全に利用する仕組みをつくる。今年はEUの情報保護規制やフェイスブックの情報流出で米IT(情報技術)大手の戦略にほころびが生じた。台頭する中国とのデータの「貿易圏」争いを意識し、日米欧で連携を狙う。。。』

この記事の趣旨は、個人情報保護や基本的人権の尊重を優先する政治体制を取っている国や地域間で、個人や企業などの情報の保管、扱い、保護の仕方などについて合理的な仕組み作りを始めることです。

私は、経営コンサルタントとして、国内ベンチャーや中小企業の新規事業立上や欧米アセアン地域での販路開拓・集客の支援を行っています。

最近、実感していますのは、どの事業分野でも、インターネットやIT無しのビジネス展開は、不可能になっていることです。

また、さらに、インターネットやITをフル活用するのは、当然のことであり、このプラットフォームや各種のITツールの中に、人工知能(AI)やIoT対応が当たり前のように入り込み始めていることです。

現在の人工知能(AI)の主流は、機械学習方式です。機械学習machine learning)は、最近のウィキペディアに以下のように説明されています。
『人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。

センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。。。』

この機械学習方式は、我々が毎日使っているGoogleの検索エンジンや翻訳エンジンなどに採用されており、多くの人が使うほど、これらのエンジン能力が高まるようになっています。

これは、機械学習方式のやり方の一つとして、大量のデータ活用から解析、予測などの知見を得る仕組みになっていることによります。

米国の大手IT企業である、アマゾン、グーグル、アップル、フェースブック、マイクロソフトなどが、世界市場で圧倒的な強みをもっているのは、これらの会社の事業基盤をプラットフォーム化していることによります。

同時に、このプラットフォームは、毎日多くのユーザーが使用していることにより、大量のデータ蓄積が行われており、機械学習方式のAIがそれだけ賢くなっているのです。

最近、私は上記大量データ活用に関して、下記のブログ・コラムを書いています。

・日経記事;『トヨタ・ソフトバンク、移動データ活用で提携 新会社で新サービス創出』に関する考察 [何故アライアンスが必要なの?] 2018年10月5日
・日経記事;『モノの流れ、データ共有 メーカーや物流一括で 生産・配送を効率化。。。』に関する考察 [インターネット・IT]2018年10月7日

・日経記事;『無人タクシー、ルール整備 高度な自動運転「レベル4」 経産省と国交省月内着手』に関する考察 [何故アライアンスが必要なの?]2018年10月17日

これは、いたるところで、大量データを使用する機械学習方式のAI活用が急増していることを意味しています。

同時に、AI活用をしっかりやらないと、国内ベンチャー、中小、中堅、大手のすべての企業が、国内外で戦えない状況になりつつあります。

韓国の人工知能専門企業のセルバスAI(https://www.selvasai.com/en/)は、今年4月18日~20日に、東京ビッグサイトで開催されたヘルスケアIT展示会「HealthCare IT 2018」に出展しました。

この会社の「セルビーチェックアップ」商品は、機械学習方式の技術が適用された疾病予測サービスです。

健診データ(150万人とされています)をこのアプリケーションソフトに入力すると、4年以内に6大がんや脳心血管疾患、糖尿病、認知症など主な成人病にかかる確率の予測結果が提示されます。

セルバスAIは、この技術により、「CES 2018 イノベーション賞(Innovations Awards)」を受賞しています。

このように、ベンチャーであっても、AI活用を的確に行えば、新規事業立上を行え、大手企業とも対等に渡り合える状況になります。
この機械学習方式のAI活用を行う上で最も重要になるのが、データ蓄積・活用です。

この視点から、本日の記事にありますように、政府が、欧米と個人や企業、産業に関するデータの蓄積・活用で、共通認識をもって共通なルール作りを行うことは、大きな意義があります。

日本は、2018年中に、EUが定める個人情報保護規定であるGDPRについて、EUから「十分性認定」を受けることができるための文書に署名する予定になっています。

この十分性認定が発行されると、国内企業は、EUと同じ条件下で個人情報保護を行いながら、個人情報を扱うことができます。

ベンチャーや中小企業が、AI活用を行う敷居は、非常に低くなっています。このAI活用により、自社商品・サービスの強み、新規性、差別化・差異化を可能にするポイントなどを、どう生み出していくかが、ベンチャーや中小企業に問われます。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー GBM&A 山本 雅暁

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