AOSデータ社、データコマースDataMart.jpにサイエンスオープンデータを公開

■サイエンスデータの高まり
デジタル時代において、サイエンスデータは科学研究だけでなく、社会全体においても重要な役割を担うようになりました。技術の進歩と情報共有の促進により、サイエンスデータの重要性はますます高まっています。これは、データ駆動型の研究と意思決定を支え、新たな発見とイノベーションを生み出す原動力となっています。データの収集、分析、共有が進む中で、その背景には以下のような複数の要因が関わっています。

これらの要因が相まって、サイエンスデータは今日の研究、教育、政策立案、さらには一般社会においても非常に重要な役割を果たしています。

■サイエンスデータとは
サイエンスの世界では、データは知識の源泉です。研究者たちは、さまざまな科学分野において膨大なデータを収集し、それを公開しています。これらのオープンデータは、新たな発見や技術革新の基盤となり、教育、政策立案、さらには社会全体において重要な役割を果たしています。以下に、科学分野における具体的なオープンデータの例を紹介します。これらは、その分野の研究や応用に不可欠な情報を提供し、科学の進歩に大きく貢献しています。

これらのデータは、各分野の研究、政策立案、教育、さらには一般社会においても非常に重要な役割を果たしています。

■サイエンスデータの特性
サイエンス分野におけるオープンデータの重要性は、その特性に大きく依存しています。これらの特性は、データがどのように集められ、整理され、共有されるかを定義し、その結果、研究や教育においてどのように活用されるかに直接影響を与えます。オープンデータは、単に情報の集合体ではなく、科学コミュニティや一般社会にとって価値あるリソースです。以下に、サイエンス分野のオープンデータが持つ重要な特性を紹介します。データがどのように使われ、科学的発見や技術進歩を促進するかを理解するのに役立ちます。データの利用、共有、および科学研究への応用において重要な役割を果たします。

これらの特徴は、オープンデータが科学研究、教育、そして社会全体に貢献する方法を形作っています。

■ユーザーはサイエンスデータの品質をどのように評価できるか？
サイエンス分野でのオープンデータの品質評価は、そのデータが科学研究や実用的な応用において信頼性と有効性を持つかを判断するために不可欠です。データの品質を正確に評価することは、研究の正確性、再現性、そして結果の信頼性を保証する上で重要な役割を果たします。品質評価プロセスは、データのサンプリング、収集方法の検討、およびデータ属性の詳細な分析を含む複数のステップで構成されています。以下に、これらのステップを具体的に説明します。これらの手順に従うことで、データの品質が保証され、科学研究や実践への応用が効果的に行われます。

サイエンス分野におけるオープンデータの品質評価は、観光データセットの評価手法と同様に、複数のステップで行うことができます。これらのステップは、データの正確さ、信頼性、および有用性を保証するために重要です。以下に、サイエンス分野のデータセットを評価するための手順を紹介します。

1. データセットのサンプリング: 

サイエンスデータセットの品質を評価するには、まずデータをサンプリングして、それが対象とする現象や母集団を適切に代表しているかを確認することが重要です。これは、データの一部を選び出し、その詳細なレビューを通じて、データの正確さと完全性を評価することで実施できます。
2. データ収集方法の確認: 

データ信頼性があり、有効であることを保証するためには、その収集方法を検討することも重要です。これには、実験の設計、観測方法、データの収集プロセス、分析手法などが含まれます。
3. データの属性の評価: 

最終的には、データの属性を評価し、それが研究課題や科学的目標に適合しているかを判断します。これには、データの種類（定量的、定性的）、測定の精度、時間的・空間的範囲、関連する変数やパラメータなどを検討します。

サンプリング、データ収集方法の検討、データ属性の評価という3つのステップに従うことで、研究者やデータ利用者はサイエンスデータセットの品質を評価し、そのデータが特定の研究や応用に適しているかを判断できます。

■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
オープンデータは、サイエンスの分野での応用において、多様な仕事術とイノベーションの源泉となっています。データの活用は、研究、政策策定、ビジネス戦略、社会問題解決など、さまざまな領域に影響を与えます。効果的なデータ活用によって、より精度の高い予測、深い理解、効率的なプロセスが実現し、最終的にはより良い決定を下すことが可能になります。以下に、サイエンス分野のオープンデータを活用した具体的な仕事術のサンプルを挙げ、それぞれで使用されるデータとその効果について説明します。

1. 気候変動研究
– 使用データ 気温記録、CO2濃度、氷河の退縮データ、海面上昇率、気候モデルの予測
– 効果 気候変動の理解を深め、適応策の策定
2. 市場調査
– 使用データ 消費者行動データ、製品レビュー、購入履歴、社会経済的背景、広告効果分析
– 効果 製品やサービスの需要予測、ターゲット市場の特定
3. 公衆衛生監視
– 使用データ 疾病発生率、ワクチン接種率、医療機関の分布、医薬品の利用データ、環境健康リスクデータ
– 効果 疾病の早期発見と予防、健康政策の策定
4. 環境保護活動
– 使用データ 生物多様性データ、汚染データ、自然保護区の状況、気候データ、水質データ
– 効果 生態系保護のための優先領域の特定、環境保全戦略の策定
5. エネルギー管理
– 使用データ 電力消費データ、再生可能エネルギーの生産データ、エネルギー価格、消費パターン、気候データ
– 効果 エネルギー効率の向上、持続可能なエネルギー供給計画の策定
6. 農業最適化
– 使用データ 土壌データ、気象データ、作物の成長データ、病害虫発生データ、農薬使用データ
– 効果 収穫量の最大化、持続可能な農業方法の採用
7. 交通管理
– 使用データ 交通流データ、事故記録、道路状態、公共交通の利用データ、人口動態データ
– 効果 交通渋滞の緩和、安全な道路計画の策定
8. 教育政策の策定
– 使用データ 学習成果データ、教育資源の分布、教師の資格データ、生徒の社会経済的背景、教育技術の効果
– 効果 教育の質の向上、教育機会の平等化
9. 都市計画
– 使用データ 人口統計データ、不動産価格、交通データ、公共サービスの分布、環境データ
– 効果 効率的かつ持続可能な都市開発の実現
10. 医薬品開発
– 使用データ 臨床試験データ、遺伝子データ、疾患発生率、薬物反応性データ、医薬品市場データ
– 効果 新薬の開発、パーソナライズドメディシンの推進
11. 天文学的発見
– 使用データ 天体観測データ、宇宙ミッションのデータ、星図、宇宙放射線データ、天文現象のカタログ
– 効果 新たな天体の発見、宇宙の理解深化
12. 災害対策計画
– 使用データ 自然災害の記録、気象データ、地質データ、人口動態、インフラの状態
– 効果 早期警告システムの構築、効果的な災害対策計画の策定
13. 健康政策の策定
– 使用データ 健康調査データ、医療アクセスデータ、疾病発生率、ワクチン接種データ、ライフスタイル関連データ
– 効果 健康促進政策の策定、医療サービスの最適化
14. 科学教育の促進
– 使用データ 科学実験データ、教育成果データ、学生のフィードバック、科学技術の動向、教育資源の分布
– 効果 科学リテラシーの向上、効果的な教育プログラムの開発

これらの例は、オープンデータがどのように様々な分野で活用され、実際の問題解決や政策策定、イノベーションの促進に貢献しているかを示しています。

■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI® 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。

　「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で17期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要　( https//datamart.jp/ )
・目的:

ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ:

位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット:

(1)データ販売者自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティの獲得
(2)データ利用者必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴:
マッチング表示登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金:
販売者様からの手数料10％　
購入者様からの手数料データ販売額の０％　＊オープンデータの場合無償

■サイエンスデータプロバイダーの募集
近年、科学研究の分野では、デジタル技術の進歩やグローバルな課題への対応が急速に進み、サイエンスデータの重要性が高まっています。データに基づく意思決定や革新的な研究アプローチは、科学分野の発展と社会への貢献の鍵となっています。ScienceDataHub.jpでは、この変化の波を捉え、新たな科学データコマースの構築を目指しております。そのための第一歩として、高品質なサイエンスデータを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。さまざまな科学分野のデータを活用し、共に科学の新たな地平を開拓するパートナーとしての提携を希望しております。あなたのデータが、科学の未来と社会の進歩に貢献することを期待しています。

AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非、ご参加ください。

■「アグリテックｘAI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2024年3月13日（水）13:45～17:30（受付開始：13:30）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム　https//www.nikkei-hall.com/access/ 

         東京都千代田区大手町1-3-7　日経ビル6F　＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
(3)お申し込み先：https://form.aosdata.co.jp/corporate/aidx2403-input/

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：吉田 宣也
設 立：2015年4月　所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL： https//www.aosdata.co.jp/
AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供しております。

・データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」
・データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」
・データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」
・データをトラブルから守る「データセキュリティ」
・証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」

さらに2021年4月よりAOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用、特にAIのためのデータ利活用を最大にするデータプラットフォームの会社へと進化して参ります。