(本記事は、久慈直登の著書『経営戦略としての知財』株式会社CCCメディアハウス2019年4月20日刊の中から一部を抜粋・編集しています)
対立ではなく連携が進む
データは、その発生から加工まで関与者が多い。
例として、ある個人が自動車でドライブするときのデータへの関与者を考えてみる。
①生データ発生の主体として個人がいる。どこに行くかという目的地と経路を決めて、自動車の運転操作をし、それにより走行データや自動車部品の使われ方などのデータが発生する。
②運転操作のどの部分の情報を取り、目的地と経路までの周辺環境や交通状況をどの程度集めるか、というデータ取得プランを作る者がいる。
③取得プランにしたがい、実際に取得するのは各種情報のセンサーメーカーである。センサーは、自動車の各部品についている。
④部品メーカーもそこに関与する。
⑤それを統合するのは、自動車メーカーである。
⑥取得したデータを整理し、学習用データセットとしてまとめあげる者がいる。
⑦それを使って解析し、学習済みモデルを作る者がいる。
⑧学習済みモデルをヒントにして、新しいサービスを提供する者がいる。そしてそれを利用し、新たなデータを発生させる個人が再度登場し、サービスの向上に向け、このサイクルが循環する。
これだけで、主な登場人物は8人である。
データ発生の主体の個人は、個人情報の一定の保護の対象にはなるが、ビジネス上の当事者ではない。ビジネス上は、これだけの関与者がいると、データの取り扱いについて、それぞれの投資や貢献に応じて権利やリターンの利益を主張することになる。しかし、調整はなかなか難しい。
対立構造としてあるのは、データ発生側である自動車・自動車部品・家電・流通などのグループと、データ加工側である検索サービス・eコマース・ソーシャルネットワーク・デジタルコンテンツなどのグループの二つである。
しかし、対立構造というのは概念上の架空の話にすぎない。自動車会社のようなデータ発生側グループの企業は、自分でデータ処理をするように動く。理由は、データの利用による新しい価値の発見はデータ処理により行われるものであり、その付加価値の高い仕事を、みすみす外部に行わせることはないからである。汎用ソフトウエアのようなものを利用すれば、ディープラーニングであってもデータ発生側の企業が自分で行うことができる。
このあたりが、今後のイノベーションのホットスポットである。
データは、大規模なもののほうが役に立つとなると、データ発生側グループの企業連携が進むであろう。その場合、自動車業界、建築業界というように、日本で業種ごとに日本企業がデータを軸にして連携が進むのは役に立つ。世界と戦うための日本企業の知的資産であるデータの共通基盤が、固まることになる。
このことは、後に述べる、知財をツールとして日本企業が連携する戦略の推進の追い風になる。
1952年岩手県久慈市生まれ。学習院大学大学院法学研究科修士課程修了後、本田技研工業株式会社に入社。初代知的財産部長を2001年から11年まで務めた。
11年よりIP＊SEVA（日米独の技術移転ネットワーク）ASIA代表、12年より日本知的財産協会専務理事、知財関連の5団体の理事、14年より日本知財学会(IPAJ）副会長を務めている。
著書に『知財スペシャリストが伝授する 喧嘩の作法』（ウェッジ）がある。
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