予想される社会的な影響
・全社会的なデジタル化により、取得データ量と領域が飛躍的に拡大する
・膨大なデータ基盤によりAIが学習できる機会・領域が急拡大する
・横断的なデータ運用から社会全体的な最適化と個別最適化が行いやすくなる
・広範な領域を持つデータ基盤と成熟したAI処理をもった基盤が社会的に大きな影響力を持つ
・獲得データの領域とAIの学習の進化がしきい値を超えると急激に高能力化することが予想されている(AI影響のティッピング・ポイント≒シンギュラリティ)
背景・理由・事例
・ビックデータとは、様々な形をし、様々な性格をもった、様々な種類
のデータのことを指す
![](https://www.nttdata.com/jp/ja/-/media/nttdatajapan/images/services/bi/001/fig_01.jpg?la=ja-jp&hash=434AEF484F771D856A6DBBE50A602A4DB4313ECF)
・ビックデータの重要な要素としてVolume(量)・Variety(多様性)・Velocity(流動性:リアルタイム性)3つのVが挙げられるとされる
・様々な種類のデータを収集・分析することで、新たな知見を得ることができ、ビジネスや社会生活の最適化に活用することができる
・センシングデバイスの進化・普及により、ヒト・モノの様々なデータを取得できるようになり、データの量は膨大となる。
それらを人力で解析することは、もはや不可能である
・収集したデータを効率的に分析・整理するために、AI、特に機械学習やディープラーニングの活用が進展した
・AIの活用により、目的のデータや有用なデータのみを抽出・分析することが可能となった。業務負担の減少や重大インシデントの発生予測など、ビックデータを活用したサービスが登場した
・サービスが普及する一方、データの取扱について様々な問題が表面化(内定辞退率予測データの無断提供問題など)
企業にはコンプライアンス遵守も強く求められるようになっている
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