大量データからの知識発見に関する研究は、データサイエンスと呼ばれることが多い。2000年頃からは、金やダイヤモンドの発掘（Mine）に例えてデータマイニングと呼ばれ、POSデータ等の購買履歴データの分析を中心に研究や実務への応用が行われてきた。
「私は、情報の塊からビジネスアクションに結びつく知識を見つけ出す方法について研究しています。データマイニングの中にアソシエーション分析と呼ばれる分析手法がありますが、その知識発見の有名な事例として、紙オムツとビールの事例があります。」と話すのはデータサイエンス基盤研究室の佐野夏樹教授だ。
スーパーマーケットでの販売データを分析すると、金曜日の夜に紙オムツとビールを一緒に購入することが多いことが分かった。その理由は、紙オムツを買ってくるように頼まれた父親が、ついでに自分の好きなビールを購入しているためと予測される。こうした知識が得られると、紙オムツとビールの売り場を近くに配置することで、これらの商品を同時に購入する確率を上げることが期待できるという。
佐野先生は現在、購買履歴などの個別のデータが誰のものか特定されないように加工する匿名化技術や、その評価方法などについて研究を行っている。
パーソナルデータは、企業からすれば、有用な宝の山だが、個人からすれば、個人が特定され悪用される可能性もある。企業側と個人の間には、企業側の利用方法を制限すれば個人が特定されるリスクは軽減するがデータの利用価値は下がる、一方で、企業が自由にデータを利用できるようになれば個人が特定されるリスクが増加するといういわゆるトレードオフの関係にある。改定された個人情報保護法では、パーソナルデータの利活用のために、特定の個人が特定されないように加工された匿名加工情報であれば、第三者へのデータ提供が可能となった。
「企業や事業者が収集したデータをもっと利用していくためには、このようなデータの加工技術が整備されている必要があります。特に、原データを加工するというよりは、本質的な情報を保存しながら、元のデータとは異なる擬似データを生成する方法について取り組んでいます」と佐野先生。価値のあるデータは加工技術の手にかかっている。
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