2014/10/2-3 #OECD 知識経済に関するグローバルフォーラム

OECD東京センター @OECDTokyo

知識経済に関するグローバルフォーラムが、本日１０月２日、ホテルオークラ東京にて開催されます。本フォーラムでは、データ駆動型経済促進、震災ビックデータ、高齢化社会への対応、プライバシー保護について、ディスカッションが行われます。 #oecd #gfke #BigData

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関芳弘経済産業大臣政務官が、開会の挨拶に立つ。 ビックデータ活用は、経済の好循環の為、重要な役割を果たす。 ITに止まらず、製造業、ヘルスセクター、農業などにおいても大きな貢献を果たす。プライバシーの保護も重要。#oecd #gfk #BigData

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マリ．キヴィニエミOECD事務次長によるスピーチが行われる。 日本の経済復興の為に、ビックデータは大きな可能性がある。ビックデータには多くの課題がある。（１）データ管理　（２）信頼性　（３）データが国境を越えること #oecd #gfke #BigData

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アンドリューワイコフOECD科学技術改革局長によるスピーチが行われる。 ２０１３年に重要なものは、IPとデータ解析と述べる。 その第一人者、ケネスクッキー氏が紹介され、壇上に上がる。

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データは我々の周りにかつてより膨大に存在する。過去より膨大なデータが存在すること、技術の進化により、過去にないビックデータの活用が可能になった。 以前はデータより情報が重要であったが、今後はデータより様々な進化がもたらされる。 #oecd #gfke #BigData

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データ分析により、新しい世界を見ることが可能になり、様々な分野で真実が更に明らかになる。例えば人の目に見えないがん細胞は、データ解析によりパターンが明らかになった。

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ビッグデータの問題点：誰が膨大なデータを保有するか、プライバシー保護 #oecd #gfke #BigData

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セッション１が開始される。解析の威力：人間は自分が有利な局面に持っていこうとするが、コンピューターも同じようなことをする。人間にコンピューターのようなパラメーターを求めることはできないので、機械が優れていることは、任せるべきである。

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農業用ビックデータが、その本質を本質明らかにしている。結果的に様々な企業の集まったデータとなっている。 ビックデータは主にマーケティング部門で利用されてきたが、将来はあらゆる分野で使われるようになる。

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Preferred Networks, Inc.よる講演：NTTと事業提携、トヨタとも共同開発 人の作るデータは数は少ない、機械が作るデータは種類が多く質が良くない。 機械学習でディープラーニングを作るのは、これからは難しい。

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従来は人がアルゴリズムを作っていたが、これからは機械が作ってくれる。 データを集めれば機械が自動的に、人や物を認識する。そして機械は人の行動の予測も行う。 #oecd #gfke #BigData

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Mr.Claro Parlade, Googleの講演：プライバシー保護が重要、毎日膨大な危険性を持つサイトをチェックして安全性を図っている。 googleは新しい土地に訪れたとき、天気、場所など全ての情報をくれる信頼性のあるソースである。

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ビッグデータは、今後５年でシンガポールGDP成長に貢献する。 データ保護が、ビックデータ活用の鍵となるであろう。

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キヴィニエミOECD事務次長が「知識経済に関するグローバルフォーラム」でスピーチ。明日までホテル・オークラで開催。日本はICT製品.サービスの輸出が付加価値ベースで世界第3位でありファクトリーアジアを牽引しています。さらにブロー... fb.me/2N8Q2A0TI

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Mr.Haesler,tinycluesによる講演： 学生に検索分類ページ作成を依頼したが、煩雑になった。そして現在のgoogleのシンプルな検索ページが出来た。人間の認識には限界がある。 データ分析を、やや評価しすぎではないか。

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どのようにデータを活用するかまず考えることが重要で、それなしでは、ビッグデータを語る事は出来ない。

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Mr.Kukier経済学者の講演：例えば事故などを予想し、機械が自動的に判断すれば事故は避けれ、高い保険料を払う必要が無い。このようなデータ予想は素晴らしく、恩恵が多い。

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キヴィニエミOECD事務次長 fb.me/6KI20y3DH

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顕微鏡で人ががん細胞を見るより、機械が行う方が比べものにならないほど正確でこの面でも、データ分析は優れている。

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質疑応答に移る： 生産性はどの分野で一番上がるか？ マーケティングの分野その次は、物作りでの分野 データが国を超えることは重要である。しかし共通性が鍵を握る。

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データ分析者はスマートでなく泥臭い職業である。現在は機械の精度を上げる段階である。 生産性が上がる分野は、小売業、マーケティング等と考える。

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生産性はIT分野で伸びると思う。 能力が凡庸な人でも、機械によって優れた人と同等の仕事をすることが可能になるという利点がある。

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データが国境を越える可能性：アメリカは商業的利用をいとわないが、欧州はプライバシー保護に重きを置き、その可能性が分からないのかもしれない。 どちらが正しいかは、現在は判断がつかない。

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OECD自身が世界のデータを集め分析する機関であるが、その将来像は？ 信頼性のあるソースであることが重要で、民間と競合していることも承知している。各分野に細分化したデータを提供していく。