OECDビッグデータ白書 : データ駆動型イノベーションが拓く未来社会

明石書店／2018.3.

当館請求記号：M151-L423

目次

OECDビッグデータ白書
データ駆動型イノベーションが拓く未来社会
目次

• はしがき
  3

• 序文
  5

• 謝辞
  6

• 頭辞語・略語
  16

• 要旨
  21

• 第1章
  データ駆動型イノベーションの現象
  23
• • 第1節
    「ビッグデータ」の台頭とデータ駆動型イノベーション
    26
• • 第2節
    本書の目的と構造
    38
• • 第3節
    共通の重要課題と政策事項
    59
• • 補遺 2014年知識経済に関するグローバルフォーラムのハイライト
    61

• 第2章
  グローバル・データ・エコシステムとその制御点のマッピング
  75
• • 第1節
    鍵となる関係者、その主要技術、サービス及びビジネスモデル
    77
• • 第2節
    データ・エコシステムにおける相互作用
    101
• • 第3節
    グローバル・データ・エコシステムにおける重要課題
    109
• • 第4節
    主な知見と政策的結論
    126
• • 補遺 OECD国際データ流通に関する宣言(1985年)
    129

• 第3章
  今、データはイノベーションをいかに駆動するか
  145
• • 第1節
    生成され、収集されるデータの指数関数的な増加
    147
• • 第2節
    データ分析の広汎な力
    159
• • 第3節
    情報提供から意思決定の支援まで
    167
• • 第4節
    主な知見と政策的結論
    177

• 第4章
  インフラとしてのデータからの価値の導出
  193
• • 第1節
    インフラ資源としてのデータ
    195
• • 第2節
    データの経済学
    201
• • 第3節
    より良いデータアクセス、データ共有及び相互運用性のためのデータ・ガバナンスの枠組みに向けて
    204
• • 第4節
    主な知見と政策的結論
    217

• 第5章
  データ駆動型イノベーションのための信頼構築
  227
• • 第1節
    データ駆動型イノベーションのためのセキュリティ
    228
• • 第2節
    データ駆動型イノベーションのためのプライバシー保護
    237
• • 第3節
    主な知見と政策的結論
    249

• 第6章
  データ駆動型経済におけるスキルと雇用
  259
• • 第1節
    労働市場における「創造的破壊」
    262
• • 第2節
    データ専門家のスキルと雇用の重要性の高まり
    276
• • 第3節
    データ駆動型イノベーションの推進と構造変化の円滑化
    299
• • 第4節
    主な知見と政策的結論
    307
• • 補遺 データ専門家職の統計上の定義(例)
    309

• 第7章
  データ駆動型科学研究の推進
  325
• • 第1節
    進化しつつある科学企業
    328
• • 第2節
    科学、研究及びイノベーションに対するオープンアクセスの影響
    333
• • 第3節
    政策及び実践-OECD加盟国とそれ以外
    345
• • 第4節
    主な知見と政策的結論
    354

• 第8章
  データが豊富な環境における保健医療の進化
  363
• • 第1節
    保健医療データのデジタル化を進める要因
    366
• • 第2節
    医療の質と保健医療システムのパフォーマンスを向上させるためのデータ駆動型イノベーション
    370
• • 第3節
    よりスマートな医療モデルのためのデータ駆動型イノベーション
    377
• • 第4節
    ビッグデータを活用した医療研究の変革
    382
• • 第5節
    重要な成功要因と政策の優先順位
    391
• • 第6節
    主な知見と政策的結論
    399

• 第9章
  データ駆動型イノベーションのハブ(中心)としての都市
  415
• • 第1節
    都市データ・エコシステム
    416
• • 第2節
    都市におけるデータ駆動型イノベーションの可能性
    419
• • 第3節
    優先すべき政策
    428
• • 第4節
    主な知見と政策的結論
    434

• 第10章
  公共部門データの活用で主導する政府
  441
• • 第1節
    公共部門データの可能性
    445
• • 第2節
    オープンデータ戦略を実施する際の主要課題
    456
• • 第3節
    主な知見と政策的結論
    475
• • 補遺 公共部門情報に関するOECD理事会勧告の原則(2008年)
    478

• 用語解説
  489

• 監訳者あとがき
  493

図・表・コラムの一覧

• 第1章
  データ駆動型イノベーションの現象
• • 図1.1
    世界のデータ蓄積量の推移(2005～2015年)
    25
• • 図1.2
    有形資本と知識資本への投資(2010年)
    26
• • 図1.3
    ICT企業トップ250社の従業員一人当たりの平均収入(2000～2013年)
    27
• • 図1.4
    ビッグデータ関連の財務活動(2008年第1四半期～2012年第4四半期)
    28
• • 図1.5
    コロケーション・データセンターの数とトップサイトのホスト数
    29
• • 図1.6
    経済のデータ密度の推移(カナダ・米国)(1999～2013年)
    31
• • 図1.7
    データ価値循環
    37
• • 図1.8
    企業におけるICTツールと活動の普及状況(2013年)
    41
• • 図1.9
    サイエンス・ダイレクトのリポジトリ内のデータ分析関連記事の推移(1995～2014年)
    48
• • コラム1.1
    イノベーションを定義する
    30
• • コラム1.2
    災害管理のためのビッグデータ
    36
• • コラム1.3
    アルゴリズムの透明性のためのオープンサイエンス・コミュニティの役割
    48

• 第2章
  グローバル・データ・エコシステムとその制御点のマッピング
• • 図2.1
    データ価値循環とその鍵となる関係者の位置する主要な段階
    77
• • 図2.2
    データ・エコシステム関係者(種別ごとの階層の組み合わせ)
    78
• • 図2.3
    個人データの種類別一記録当たり市場価格(2011年)
    91
• • 図2.4
    Hadoopエコシステムにおける提携関係(2013年1月)
    102
• • 図2.5
    ICTサービスの輸出(OECD加盟国及び主要諸国)(2000年、2013年)
    108
• • 図2.6
    アプリ乗換費用(プラットフォーム別・国別)(2012年)
    118
• • 表2.1
    Hadoopエコシステムに関与する上位インターネット企業の業績(2013年)
    103
• • 表2.2
    Hadoopエコシステムに関与する上位ICTサービス・ソフトウェア企業の業績(2013年)
    103
• • 表2.3
    Hadoopエコシステムに関与する上位ICTハードウェア企業の業績(2013年)
    103
• • コラム2.1
    「ビッグデータ」関連産業の計測における課題
    80
• • コラム2.2
    データ・エコシステムにおける収益モデルの多様性
    82
• • コラム2.3
    経済全体のデータ駆動型イノベーションを実現するインターネット拡散効果-Hadoopの事例
    86
• • コラム2.4
    Twitterの垂直統合による競争上の効果
    115
• • コラム2.5
    HTML5-ブラウザ、アプリ、オペレーティングシステム(OS)のためのオープン標準
    117
• • コラム2.6
    データ相互運用性にとっての標準の役割
    124

• 第3章
  今、データはイノベーションをいかに駆動するか
• • 図3.1
    データ駆動型イノベーション(DDI)におけるデータ価値循環と主要トレンドと実現要因の融合
    146
• • 図3.2
    オンライン購入の普及(2007年、2013年)
    148
• • 図3.3
    グローバルなインターネットプロトコル(IP)の月間データトラフィック量(2005～2017年)
    149
• • 図3.4
    モバイル・ブロードバンドの普及(OECD加盟国別・技術別)(2009年12月、2013年6月)
    150
• • 図3.5
    ローカルコンテンツ・サイト(ホスト国別)(2013年)
    151
• • 図3.6
    企業における無線周波数識別(RFID)の普及率(2011年)
    154
• • 図3.7
    機器間通信(M2M)・データ分析・3D印刷技術に関する特許数の推移(2004～2014年)
    156
• • 図3.8
    機器間通信(M2M)のアプリケーションと技術(地理的範囲とモビリティ別)
    157
• • 図3.9
    消費者向けのデータの平均保管費用の推移(1998～2012年)
    161
• • 図3.10
    ゲノム配列決定(シークエンシング)のコストの推移(2001～2014年)
    161
• • 図3.11
    クラウドコンピューティングサービス使用企業(2014年)
    165
• • 図3.12
    総取引に占めるアルゴリズム取引のシェアの推移(2004～2014年)
    173
• • 図3.13
    発熱推計の推移(米国)(2011年1月～2012年12月)
    176
• • コラム3.1
    機器間通信(M2M)とデータ駆動型モバイルアプリケーションに対する規制障壁
    158
• • コラム3.2
    著作権とデータ分析
    163
• • コラム3.3
    機械学習-歴史的な観点
    171

• 第4章
  インフラとしてのデータからの価値の導出
• • 図4.1
    データの一般的な段階
    210
• • コラム4.1
    「オープン性」の例
    200
• • コラム4.2
    データベースの保護
    208

• 第5章
  データ駆動型イノベーションのための信頼構築
• • 図5.1
    デジタルセキュリティリスク管理循環
    237
• • コラム5.1
    デジタルセキュリティリスクの一例
    234
• • コラム5.2
    情報発見を防止するための実用的手段
    239
• • コラム5.3
    価格差別に対する消費者の反応
    243

• 第6章
  データ駆動型経済におけるスキルと雇用
• • 図6.1
    労働生産性と雇用の推移(主要OECD加盟国)(1950～2011年)
    264
• • 図6.2
    ICT専門家のシェア推移(主要OECD加盟国)(2003～2013年)
    265
• • 図6.3
    仕事の変化指数の推移(米国)(1960～2010年)
    273
• • 図6.4
    企業のイノベーションに関連するスキルの利用(2008～2010年)
    277
• • 図6.5
    データ専門家の職業の主要類型とデータ価値循環の主な段階
    279
• • 図6.6
    場面に応じたデータ専門家・ICT専門家の呼び名
    280
• • 図6.7
    データ専門家の変化(主要OECD加盟国)(2011～2013年)
    281
• • 図6.8
    データ専門家の推移(米国)(1999～2013年)
    282
• • 図6.9
    データ専門家の推移(カナダ)(1999～2014年)
    282
• • 図6.10
    データ専門家の平均賃金の推移(米国)(1999～2013年)
    283
• • 図6.11
    データ専門家の平均賃金の推移(カナダ)(1998/99～2013/14年)
    283
• • 図6.12
    データ専門関連職の見通し(米国)(2012～2022年)
    284
• • 図6.13
    データ専門家の産業別分布(OECD加盟国)(2013年)
    284
• • 図6.14
    データ関連の高等教育レベル修了生(男女別)(2005年、2012年)
    286
• • 図6.15
    データ分析・データサイエンス関連のLinkedln登録求職者の推移(1990～2010年)
    292
• • 図6.16
    データ専門家のスキルとコンピテンシーの混合図
    295
• • 図6.17
    認定/プロのプライバシー及びセキュリティ専門家の推移(2003～2013年)
    297
• • 図6.18
    ITを活用した問題解決能力(2012年)
    302
• • 図6.19
    15歳生徒の科学的リテラシー、読解力、数学的リテラシーの習熟度(2009年)
    302
• • 図6.20
    科学・技術・工学・数学(STEM)分野の卒業生の割合(2002年、2008年、2012年)
    304
• • 図6.21
    科学・技術・工学・数学(STEM)分野の卒業生の専攻分野別割合(2012年)
    304
• • 表6.A1
    データ専門家の運用定義に含まれる職業(欧州)
    309
• • 表6.A2
    データ専門家の運用定義に含まれる職業(米国)
    309
• • 表6.A3
    データ専門家の運用定義に含まれる職業(オーストラリア)
    309
• • 表6.A4
    データ専門家の運用定義に含まれる職業(カナダ)
    309
• • コラム6.1
    モノのインターネット-ゲーム・チェンジャー
    262
• • コラム6.2
    ジャカード織機-産業革命の駆動者
    269
• • コラム6.3
    ビッグデータを持つ意思決定者にとって何が新しいのか?
    276
• • コラム6.4
    データ専門家-運用における国際的定義に向けて
    279
• • コラム6.5
    データ専門家職における女性の重要性の高まり
    286
• • コラム6.6
    人間の知能が必要な作業のクラウドソーシング-「人間のコンピューティング」と「マイクロタスキング」
    288
• • コラム6.7
    OECDスキル戦略
    300

• 第7章
  データ駆動型科学研究の推進
• • コラム7.1
    テキストとデータのマイニング(TDM)から生じる機会と課題
    327
• • コラム7.2
    オープンデータに関与する組織の例
    336
• • コラム7.3
    公共部門情報のアクセス強化とより効果的な利用のためのOECD理事会勧告
    338
• • コラム7.4
    公的資金による研究データへのアクセスに関するOECDの原則及びガイドライン
    339
• • コラム7.5
    ホライズン2020におけるオープンデータ
    341
• • コラム7.6
    データ共有についてOECDグローバルサイエンスフォーラムが特定した9つの課題
    342
• • コラム7.7
    データ引用を推進する組織
    343
• • コラム7.8
    オープンデータの新興企業について-Figshareの事例
    351
• • コラム7.9
    オープンサイエンスの官民連携-フィンランドのSHOKとDIGILE
    352

• 第8章
  データが豊富な環境における保健医療の進化
• • 図8.1
    電子健康記録システムからのデータ利用(利用中及び利用予定)
    372
• • 図8.2
    スマート・モバイルヘルス
    381
• • 図8.3
    個人の保健医療データの収集と利用に関連するリスク
    392
• • 表8.1
    データとデータ連携を報告した国の数
    371
• • コラム8.1
    保健医療システムにおけるデジタルデータの活用
    365
• • コラム8.2
    遺伝子シークエンシングの進展
    382

• 第9章
  データ駆動型イノベーションのハブ(中心)としての都市
• • 図9.1
    都市データ分類
    416
• • 図9.2
    都市の非公開データとオープンデータを扱う主要な関係者
    432
• • 表9.1
    技術、ネットワーク、インフラのライフサイクル
    429
• • コラム9.1
    「スマートシティ」
    418
• • コラム9.2
    ポルト・リビング・ラボとグアダラハラ・デジタル創造都市
    422
• • コラム9.3
    都市交通における移動手段の共有の潜在的影響
    424
• • コラム9.4
    ホームシェアリングの潜在的な経済的影響
    425

• 第10章
  公共部門データの活用で主導する政府
• • 図10.1
    公共部門情報とオープンガバメント・データとの関係
    443
• • 図10.2
    政府の中央ポータルにおけるデータセットの種類
    444
• • 図10.3
    オープンガバメント・データ戦略の主な目標
    445
• • 図10.4
    オープンガバメント・データの主要課題(各国報告)
    456
• • 表10.1
    機械判読可能性・オープンフォーマット・相互運用性
    459
• • 表10.2
    公共部門情報を開放する費用のための予算
    462
• • 表10.3
    公共部門情報のライセンス慣行
    471
• • コラム10.1
    公共部門情報とオープンガバメント・データの定義
    443
• • コラム10.2
    自治体レベルでのデータ分析
    447
• • コラム10.3
    民間部門に公共部門情報を開放している国
    452
• • コラム10.4
    オープンデータ500
    453
• • コラム10.5
    Regulations.govの事例
    458
• • コラム10.6
    米国Data.govの伝道者
    464
• • コラム10.7
    英国オープンデータ白書-潜在力を解き放つ
    467
• • コラム10.8
    米国のデジタル説明責任と透明性に関する法律-「2014年データ法」
    471
• • コラム10.9
    オランダのランドマーク社に関する決定
    474