重要なパーツはデータ解析

また、IoTで最も重要となるのはデータ解析だが、これもまた規模が大きい。情報はただ集めても意味がなく、モノに組み込まれたセンサーから収集される膨大なデータを適切に解析してはじめて、成果にもつなげられるからだ。

具体的には、計測情報などを分析して、新しい視点を見つけることで、大きな利益を得ることができるもので、アマゾンのレコメンド機能がわかりやすい例だろう。アマゾンでは、ユーザーごとに好みを推測し、画面に表示することで購入の機会を増やすこと可能にしている。最近になって、コンピューターの性能が大きく向上し、データ解析の精度も上がっているのだ。

データ解析の妙は、人間が気付かない視点を見つけ出す点にあり、ここにリスクが生まれる原因もあるのだ。


情報の組み合わせ次第で、なんでも開示される危険

ツイッターなどに風景写真をアップしたら、そのユーザーの住所や氏名まで特定されてしまったということを、聞いたことはないだろうか。写真だけではわからなくても、前後の投稿や、ほかのサイトの情報を組み合わせて、容易にわかってしまう場合がある。情報の解析によっては、知られてはいけないことまで、明るみに出てしまうのだ。これは、個人情報保護にとって大きな問題となる。

IoTでは、センサーとネットワークで人が扱えないほど大量のデータを集め、そしてコンピューターによって人が気付かない視点を見つけ出す。これらはあまりにも複雑で規模が大きいため、人の手が介入できない。しかし、情報の組み合わせ次第で、簡単に個人情報が露見してしまう。つまり、人の手がまったく届かないところで、プライバシーを暴かれてしまう重大なリスクが生まれ続けてしまうのだ。