ビッグデータとその活用

「量」が、質を変える

前レッスンまでで、データを保管し、活用する基盤を見ました。そして今、データベースとクラウドによって、かつてないほど、膨大な量のデータを、集め、蓄積できるようになりました。この、途方もない量のデータと、その活用を指すのが、ビッグデータです。「データが、たくさんある」——ただそれだけのことが、実は、新しい種類の価値と、新しい種類の危うさを、生み出します。このレッスンでは、ビッグデータの、力と危うさの両面を、データリテラシーの視点で、冷静に読み解きます。

ビッグデータが生む、価値

なぜ、データが「大量にある」ことが、価値を生むのでしょうか。鍵は、膨大なデータを分析すると、少ないデータでは見えなかったものが、見えてくる、ということです。

パターンや傾向を、見つける:大量のデータを分析すると、その中に隠れた、パターンや傾向が、浮かび上がる。少数のデータでは、偶然に埋もれてしまうものが、大量のデータでは、はっきり見えてくる
予測に、役立てる:過去の膨大なデータから、将来を予測する。需要の予測、故障の予測、行動の予測
サービスを、改善する:利用者の膨大な行動データから、何が求められているかを読み取り、サービスを改善する
新しい発見:大量のデータから、これまで気づかなかった、意外な関係を、発見する

とりわけ、前に学んだAI(機械学習)は、この大量のデータを「学ぶ」ことで、力を発揮します。ビッグデータは、現代のAIの、いわば「栄養源」なのです。だから、データを大量に持つことが、大きな競争力になる。前に見た巨大IT企業の力も、突き詰めれば、膨大なデータを集め、活用する能力にあります。「量」が、新しい「質」の知見を可能にする——これが、ビッグデータの力です。

力の裏にある、危うさ

しかし、ビッグデータの力が大きいからこそ、その危うさも、深刻です。アズリテで繰り返し強調してきたように、強力な技術には、慎重な扱いが求められます。ビッグデータには、いくつもの、考えるべき危うさが、あります。

プライバシーの脅威:ビッグデータの多くは、個人のデータです。人々の行動、位置、購買、検索——膨大な個人データが集まると、個人のプライバシーが、脅かされます。バラバラの情報でも、大量に組み合わせると、個人が丸裸にされうる
相関と因果の、取り違え:前に統計で学んだ、最も重要な注意です。大量のデータからは、無数の「関係(相関)」が見つかります。しかし、相関は、因果ではありません。データが多いと、意味のない偶然の相関も、たくさん見つかる。それを「発見」と勘違いすると、誤った結論を導きます
偏り(バイアス):データや、それを分析するアルゴリズムに、偏りが含まれていると、その偏りが、不公正な結果を生みます。過去のデータに差別が含まれていれば、それを学んだシステムが、差別を再生産する
監視社会の恐れ:大量のデータで、人々の一挙一動を、細かく監視できるようになると、自由が脅かされる。誰が、いつ、どこで、何をしたかが、すべて記録され、分析される社会の、危うさ

これらの危うさは、ビッグデータが「強力な道具」であることの、裏返しです。強力だからこそ、悪用されたり、誤用されたりしたときの、害も大きい。だから、ビッグデータの活用には、慎重な倫理と、ルールが、欠かせないのです。

賢く、活かすために

では、私たちは、ビッグデータと、どう付き合えばよいのでしょうか。それは、前にAIやデータで学んだ姿勢と、同じです。その力を活かしつつ、危うさを自覚し、賢く使うこと。

データの分析結果を、鵜呑みにせず、相関と因果を区別して、批判的に読む
個人データの収集と活用に、適切なルールと透明性を求める
データやアルゴリズムの偏りに、注意する
便利さと引き換えに、プライバシーや自由を、失っていないかを問う

ビッグデータは、現代社会を動かす、大きな力です。それを、単に恐れるのでも、無批判に礼賛するのでもなく、その仕組みと、光と影を理解して、賢く向き合う——それが、データの時代を生きる、市民の教養なのです。次の最終レッスンでは、こうしたデータを物理的に支える、データセンターと、その社会的な意味を見ます。

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