ビッグデータ・ディープデータの更なる活用を見据えた課題
ビッグデータ（BD）：一時点で入手される大量のデータ
主な目的：相関・統計分析
※異常値はリスク
t
機密性○
ディープデータ（DD）：一地点において時系列で入手されるデータ
主な目的：時系列分析
※異常値はバリュー
t
q
q
＜ボトルネック：主に創出段階＞
＜ボトルネック：主に活用段階＞
個人データ
創出
段階
活用
段階
・データフォーマット、鮮度が未整理
・多くの個人からの同意が必要
（適切な同意の取り方も含む）
・適切な匿名加工の在り方（技
術的方法の限界）
個人データ
産業データ
・著作権や二次利用の在り方
（例：WELQ）
・利用権限（オーナーシップ）
が不明確（例：データ利用契約
の不在）
・競合への情報流出懸念による
必要以上の囲い込み
創出
段階
・データの保管場所、保管方法、拡散しているデータの再収集
の方法が未整理
活用
段階
・管理されたデータの活用の仕組み（情報銀行、信託型代理機
関の在り方）
・活用によるメリットの明確化
※産業データについて特段の整理は不要
※共通の留意事項：
・プライバシー過剰保護によるデータ化の遅延
・GAFAによるデータ独占あるいは国家によるデータの囲い込み
・サイバーセキュリティ