内容

目次

はしがき 　序文 　謝辞 　頭辞語・略語 　要旨 第1章　データ駆動型イノベーションの現象 　第1節　「ビッグデータ」の台頭とデータ駆動型イノベーション 　第2節　本書の目的と構造 　第3節　共通の重要課題と政策事項 　補遺　2014年知識経済に関するグローバルフォーラムのハイライト 第2章　グローバル・データ・エコシステムとその制御点のマッピング 　第1節　鍵となる関係者、その主要技術、サービス及びビジネスモデル 　第2節　データ・エコシステムにおける相互作用 　第3節　グローバル・データ・エコシステムにおける重要課題 　第4節　主な知見と政策的結論 　補遺　OECD国際データ流通に関する宣言（1985年） 第3章　今、データはイノベーションをいかに駆動するか 　第1節　生成され、収集されるデータの指数関数的な増加 　第2節　データ分析の広汎な力 　第3節　情報提供から意思決定の支援まで 　第4節　主な知見と政策的結論 第4章　インフラとしてのデータからの価値の導出 　第1節　インフラ資源としてのデータ 　第2節　データの経済学 　第3節　より良いデータアクセス、データ共有及び相互運用性のためのデータ・ガバナンスの枠組みに向けて 　第4節　主な知見と政策的結論 第5章　データ駆動型イノベーションのための信頼構築 　第1節　データ駆動型イノベーションのためのセキュリティ 　第2節　データ駆動型イノベーションのためのプライバシー保護 　第3節　主な知見と政策的結論 第6章　データ駆動型経済におけるスキルと雇用 　第1節　労働市場における「創造的破壊」 　第2節　データ専門家のスキルと雇用の重要性の高まり 　第3節　データ駆動型イノベーションの推進と構造変化の円滑化 　第4節　主な知見と政策的結論 　補遺　データ専門家職の統計上の定義（例） 第7章　データ駆動型科学研究の推進 　第1節　進化しつつある科学企業 　第2節　科学、研究及びイノベーションに対するオープンアクセスの影響 　第3節　政策及び実践――OECD加盟国とそれ以外 　第4節　主な知見と政策的結論 第8章　データが豊富な環境における保健医療の進化 　第1節　保健医療データのデジタル化を進める要因 　第2節　医療の質と保健医療システムのパフォーマンスを向上させるためのデータ駆動型イノベーション 　第3節　よりスマートな医療モデルのためのデータ駆動型イノベーション 　第4節　ビッグデータを活用した医療研究の変革 　第5節　重要な成功要因と政策の優先順位 　第6節　主な知見と政策的結論 第9章　データ駆動型イノベーションのハブ（中心）としての都市 　第1節　都市データ・エコシステム 　第2節　都市におけるデータ駆動型イノベーションの可能性 　第3節　優先すべき政策 　第4節　主な知見と政策的結論 第10章　公共部門データの活用で主導する政府 　第1節　公共部門データの可能性 　第2節　オープンデータ戦略を実施する際の主要課題 　第3節　主な知見と政策的結論 　補遺　公共部門情報に関するOECD理事会勧告の原則（2008年） 　用語解説 　監訳者あとがき 図・表・コラムの一覧 ――第1章　データ駆動型イノベーションの現象 図1.1　世界のデータ蓄積量の推移（2005～2015年） 図1.2　有形資本と知識資本への投資（2010年） 図1.3　ICT企業トップ250社の従業員一人当たりの平均収入（2000～2013年） 図1.4　ビッグデータ関連の財務活動（2008年第1四半期～2012年第4四半期） 図1.5　コロケーション・データセンターの数とトップサイトのホスト数 図1.6　経済のデータ密度の推移（カナダ・米国）（1999～2013年） 図1.7　データ価値循環 図1.8　企業におけるICTツールと活動の普及状況（2013年） 図1.9　サイエンス・ダイレクトのリポジトリ内のデータ分析関連記事の推移（1995～2014年） コラム1.1　イノベーションを定義する コラム1.2　災害管理のためのビッグデータ コラム1.3　アルゴリズムの透明性のためのオープンサイエンス・コミュニティの役割 ――第2章　グローバル・データ・エコシステムとその制御点のマッピング 図2.1　データ価値循環とその鍵となる関係者の位置する主要な段階 図2.2　データ・エコシステム関係者（種別ごとの階層の組み合わせ） 図2.3　個人データの種類別一記録当たり市場価格（2011年） 図2.4　Hadoopエコシステムにおける提携関係（2013年1月） 図2.5　ICTサービスの輸出（OECD加盟国及び主要諸国）（2000年、2013年） 図2.6　アプリ乗換費用（プラットフォーム別・国別）（2012年） 表2.1　Hadoopエコシステムに関与する上位インターネット企業の業績（2013年） 表2.2　Hadoopエコシステムに関与する上位ICTサービス・ソフトウェア企業の業績（2013年） 表2.3　Hadoopエコシステムに関与する上位ICTハードウェア企業の業績（2013年） コラム2.1　「ビッグデータ」関連産業の計測における課題 コラム2.2　データ・エコシステムにおける収益モデルの多様性 コラム2.3　経済全体のデータ駆動型イノベーションを実現するインターネット拡散効果――Hadoopの事例 コラム2.4　Twitterの垂直統合による競争上の効果 コラム2.5　HTML5――ブラウザ、アプリ、オペレーティングシステム（OS）のためのオープン標準 コラム2.6　データ相互運用性にとっての標準の役割 ――第3章　今、データはイノベーションをいかに駆動するか 図3.1　データ駆動型イノベーション（DDI）におけるデータ価値循環と主要トレンドと実現要因の融合 図3.2　オンライン購入の普及（2007年、2013年） 図3.3　グローバルなインターネットプロトコル（IP）の月間データトラフィック量（2005～2017年） 図3.4　モバイル・ブロードバンドの普及（OECD加盟国別・技術別）（2009年12月、2013年6月） 図3.5　ローカルコンテンツ・サイト（ホスト国別）（2013年） 図3.6　企業における無線周波数識別（RFID）の普及率（2011年） 図3.7　機器間通信（M2M）・データ分析・3D印刷技術に関する特許数の推移（2004～2014年） 図3.8　機器間通信（M2M）のアプリケーションと技術（地理的範囲とモビリティ別） 図3.9　消費者向けのデータの平均保管費用の推移（1998～2012年） 図3.10　ゲノム配列決定（シークエンシング）のコストの推移（2001～2014年） 図3.11　クラウドコンピューティングサービス使用企業（2014年） 図3.12　総取引に占めるアルゴリズム取引のシェアの推移（2004～2014年） 図3.13　発熱推計の推移（米国）（2011年1月～2012年12月） コラム3.1　機器間通信（M2M）とデータ駆動型モバイルアプリケーションに対する規制障壁 コラム3.2　著作権とデータ分析 コラム3.3　機械学習――歴史的な観点 ――第4章　インフラとしてのデータからの価値の導出 図4.1　データの一般的な段階 コラム4.1　「オープン性」の例 コラム4.2　データベースの保護 ――第5章　データ駆動型イノベーションのための信頼構築 図5.1　デジタルセキュリティリスク管理循環 コラム5.1　デジタルセキュリティリスクの一例 コラム5.2　情報発見を防止するための実用的手段 コラム5.3　価格差別に対する消費者の反応 ――第6章　データ駆動型経済におけるスキルと雇用 図6.1　労働生産性と雇用の推移（主要OECD加盟国）（1950～2011年） 図6.2　ICT専門家のシェア推移（主要OECD加盟国）（2003～2013年） 図6.3　仕事の変化指数の推移（米国）（1960～2010年） 図6.4　企業のイノベーションに関連するスキルの利用（2008～2010年） 図6.5　データ専門家の職業の主要類型とデータ価値循環の主な段階 図6.6　場面に応じたデータ専門家・ICT専門家の呼び名 図6.7　データ専門家の変化（主要OECD加盟国）（2011～2013年） 図6.8　データ専門家の推移（米国）（1999～2013年） 図6.9　データ専門家の推移（カナダ）（1999～2014年） 図6.10　データ専門家の平均賃金の推移（米国）（1999～2013年） 図6.11　データ専門家の平均賃金の推移（カナダ）（1998/99～2013/14年） 図6.12　データ専門関連職の見通し（米国）（2012～2022年） 図6.13　データ専門家の産業別分布（OECD加盟国）（2013年） 図6.14　データ関連の高等教育レベル修了生（男女別）（2005年、2012年） 図6.15　データ分析・データサイエンス関連のLinkedIn登録求職者の推移（1990～2010年） 図6.16　データ専門家のスキルとコンピテンシーの混合図 図6.17　認定／プロのプライバシー及びセキュリティ専門家の推移（2003～2013年） 図6.18　ITを活用した問題解決能力（2012年） 図6.19　15歳生徒の科学的リテラシー、読解力、数学的リテラシーの習熟度（2009年） 図6.20　科学・技術・工学・数学（STEM）分野の卒業生の割合（2002年、2008年、2012年） 図6.21　科学・技術・工学・数学（STEM）分野の卒業生の専攻分野別割合（2012年） 表6.A1　データ専門家の運用定義に含まれる職業（欧州） 表6.A2　データ専門家の運用定義に含まれる職業（米国） 表6.A3　データ専門家の運用定義に含まれる職業（オーストラリア） 表6.A4　データ専門家の運用定義に含まれる職業（カナダ） コラム6.1　モノのインターネット――ゲーム・チェンジャー コラム6.2　ジャカード織機――産業革命の駆動者 コラム6.3　ビッグデータを持つ意思決定者にとって何が新しいのか？ コラム6.4　データ専門家――運用における国際的定義に向けて コラム6.5　データ専門家職における女性の重要性の高まり コラム6.6　人間の知能が必要な作業のクラウドソーシング――「人間のコンピューティング」と「マイクロタスキング」 コラム6.7　OECDスキル戦略 ――第7章　データ駆動型科学研究の推進 コラム7.1　テキストとデータのマイニング（TDM）から生じる機会と課題 コラム7.2　オープンデータに関与する組織の例 コラム7.3　公共部門情報のアクセス強化とより効果的な利用のためのOECD理事会勧告 コラム7.4　公的資金による研究データへのアクセスに関するOECDの原則及びガイドライン コラム7.5　ホライズン2020におけるオープンデータ コラム7.6　データ共有についてOECDグローバルサイエンスフォーラムが特定した9つの課題 コラム7.7　データ引用を推進する組織 コラム7.8　オープンデータの新興企業について――Figshareの事例 コラム7.9　オープンサイエンスの官民連携――フィンランドのSHOKとDIGILE ――第8章　データが豊富な環境における保健医療の進化 図8.1　電子健康記録システムからのデータ利用（利用中及び利用予定） 図8.2　スマート・モバイルヘルス 図8.3　個人の保健医療データの収集と利用に関連するリスク 表8.1　データとデータ連携を報告した国の数 コラム8.1　保健医療システムにおけるデジタルデータの活用 コラム8.2　遺伝子シークエンシングの進展 ――第9章　データ駆動型イノベーションのハブ（中心）としての都市 図9.1　都市データ分類 図9.2　都市の非公開データとオープンデータを扱う主要な関係者 表9.1　技術、ネットワーク、インフラのライフサイクル コラム9.1　「スマートシティ」 コラム9.2　ポルト・リビング・ラボとグアダラハラ・デジタル創造都市 コラム9.3　都市交通における移動手段の共有の潜在的影響 コラム9.4　ホームシェアリングの潜在的な経済的影響 ――第10章　公共部門データの活用で主導する政府 図10.1　公共部門情報とオープンガバメント・データとの関係 図10.2　政府の中央ポータルにおけるデータセットの種類 図10.3　オープンガバメント・データ戦略の主な目標 図10.4　オープンガバメント・データの主要課題（各国報告） 表10.1　機械判読可能性・オープンフォーマット・相互運用性 表10.2　公共部門情報を開放する費用のための予算 表10.3　公共部門情報のライセンス慣行 コラム10.1　公共部門情報とオープンガバメント・データの定義 コラム10.2　自治体レベルでのデータ分析 コラム10.3　民間部門に公共部門情報を開放している国 コラム10.4　オープンデータ500 コラム10.5　Regulations.govの事例 コラム10.6　米国Data.govの伝道者 コラム10.7　英国オープンデータ白書――潜在力を解き放つ コラム10.8　米国のデジタル説明責任と透明性に関する法律――「2014年データ法」 コラム10.9　オランダのランドマーク社に関する決定