企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下 AOS データ社)は、環境政策の策定、科学研究、教育関係者および一般市民の方々において、気候変動、生態系の保全、資源管理など持続可能な開発と環境保護の推進に重要な役割を果たす環境オープンデータを、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
■環境データの高まり
近年、環境問題がますます注目され、持続可能な未来への移行が世界中で重要視されています。この背景には、気候変動、生物多様性の減少、資源の枯渇など、地球規模での課題が複数存在します。これらの課題に対処するためには、正確で詳細な環境データが不可欠です。環境データの収集と分析は、地球の現状を理解し、適切な対策を立てる上で、重要な役割を果たしています。それでは、なぜ環境データがこれほどまでに重要視されるようになったのか、その背景を以下で説明します。
これらの要因により、環境データは環境の保全、持続可能な開発、そして人類の福祉のためにますます重要な役割を果たしています。
■環境データとは
環境問題の解決と持続可能な未来の構築に向けて、オープンデータの活用がますます重要になっています。環境データは、気候変動、生態系の保全、資源管理など、地球規模の課題に対処するための基盤を提供します。これらのデータにより、政策立案者、研究者、市民が環境の現状を正確に把握し、具体的な行動を起こすことが可能になります。以下に、環境のオープンデータ主要な分野と、それぞれに含まれる具体的なデータ内容を紹介します。これらは、環境政策の策定、科学研究、教育、そして一般市民の意識向上に役立てることができます。
1. 気候変動データ
- 地球温暖化に関連する長期気温、降水量のデータ
- 極端な気象現象（熱波、豪雨、台風など）の統計
- 海面上昇率とその影響に関するデータ
2. 大気質データ
- 都市部や工業地域における大気汚染物質（PM2.5、二酸化硫黄など）の濃度データ
- 時系列における大気質の変化
- 大気汚染による健康影響の統計データ
3. 水質データ
- 河川、湖、海の水質指標（溶存酸素量、pH、窒素・リンの濃度など）
- 水源地や流域の汚染物質の種類と濃度
- 水質改善のための施策とその効果
4. 生物多様性データ
- 各地域における種の分布と個体数のデータ
- 絶滅危惧種のリストと保護状況
- 生態系の健康と多様性の指標
5. 森林・植生データ
- 森林面積と植生の種類・分布
- 森林伐採と再植林の統計
- 植生の変化に関する長期データ
6. エネルギー使用量データ
- 再生可能エネルギーの利用状況と拡大のトレンド
- 化石燃料の消費量と削減の進捗
- エネルギー効率と省エネルギー技術の展開
7. 廃棄物管理データ
- 廃棄物の発生量と処理方法の詳細
- リサイクル率と廃棄物の最終処分場所
- 廃棄物管理に関する政策とその影響
8. 土壌汚染データ
- 農地や都市地域の土壌汚染物質の濃度データ
- 土壌改善のための施策とその効果
- 土壌汚染による農業への影響
9. 騒音汚染データ
- 都市部や交通量の多い地域の騒音レベルデータ
- 騒音による健康影響の研究結果
- 騒音防止のための施策とその効果
10. 温室効果ガス排出データ
- CO2、メタンなど主要な温室効果ガスの排出量
- 産業別、国別の排出量と削減目標
- 温室効果ガス排出の長期的なトレンド
11. 持続可能な開発目標（SDGs）関連データ
- 各国のSDGs達成度合いの統計
- 持続可能な開発に関する政策とその実施状況
- SDGsと環境指標の相関分析
12. 自然災害データ
- 地震、津波、洪水などの災害発生の詳細データ
- 災害リスク評価と予防策
- 災害発生後の復旧と復興の進捗
13. 環境法規制データ
- 環境保護のための法律、規制の詳細
- 法規制の遵守状況とその影響
- 環境規制に対する企業や地域の対応
14. 環境教育データ
- 環境教育プログラムの実施状況
- 環境意識調査の結果
- 教育プログラムの効果評価
15. 環境モニタリング機器データ
- 環境監視に使用されるセンサーや機器の種類
- モニタリングデータの収集と解析方法
- モニタリング技術の進化とその影響
16. 気象予報データ
- 短期および長期の気象予報
- 気候モデルに基づく将来予測
- 気象情報の活用とその影響
これらのデータは、環境問題への理解を深め、持続可能な政策の策定や実施に貢献します。
■環境データの特性
現代社会における環境問題への取り組みは、正確で包括的なデータに基づくことが不可欠です。特に、オープンデータの普及により、環境情報の透明性とアクセスのしやすさが大きく向上しています。このような背景の中、環境分野のオープンデータは、その特性を理解することによって、さまざまな利用者にとってより価値のあるリソースとなります。これらのデータの特性を把握することは、それを活用し、地球環境の保全と持続可能な開発に貢献するための第一歩です。以下に、環境分野のオープンデータが持つ主な特性を説明します。
これらの特徴により、環境分野のオープンデータは、環境問題の理解と解決に向けた貴重なリソースとなっています。
■ユーザーは環境データの品質をどのように評価できるか？
環境分野におけるオープンデータの利用が増加する中、データの品質評価は非常に重要なプロセスです。品質の高いデータは、正確な分析を行い、信頼性のある結論を導くための基盤となります。しかし、環境データはその性質上、多様な情報源から収集され、様々な形式で提供されるため、その品質を適切に評価することが不可欠です。品質評価には、データの正確さ、一貫性、信頼性など、多くの側面が考慮されるべきです。以下に、環境分野のオープンデータの品質を評価するための具体的な手順を示します。これらの手順を踏むことで、ユーザーはデータの信頼性と適用性を判断することができます。
環境分野のオープンデータの品質を評価するには、以下の3つの手順が役立ちます。
1. データセットのサンプリング:
環境データセットの品質を評価するためには、まずデータのサンプリングを行い、データが対象とする環境状況を代表しているかを確認します。これは、データの一部を選択し、その正確性や完全性、一貫性を詳細にレビューすることで実施します。例えば、気候データの場合、異なる地域や期間からのサンプルを検討することが重要です。
2. データ収集方法の確認:
データの信頼性と有効性を確保するためには、データ収集に使用された方法を評価する必要があります。これには、データ収集のために用いられたセンサーや機器、観測手法、サンプリング方法、時間的・空間的スケール、データ分析手法など、データ収集プロセスの全体を検討することが含まれます。例えば、大気質のデータであれば、測定器の精度や測定地点の選定方法などを確認します。
3. データの属性の評価:
最後に、データの属性を評価して、それが研究や政策立案、意思決定に関連し、役立つものであることを確認します。これには、データの種類（例：気候変動、生物多様性、水質など）、範囲、時間枠、データの解像度、更新頻度などを検討します。データが特定の目的に対して有用で、意味があり、適用可能であるかを判断するために、これらの属性を詳細に分析します。
サンプリング、データ収集方法の検証、データ属性の評価という3つのステップを踏むことで、ユーザーは環境データセットの品質を効果的に評価し、特定のニーズや目的に適しているかを判断することができます。
■AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」とData to AI仕事術
環境分野におけるオープンデータの利用は、持続可能な開発と環境保護の推進に不可欠です。データ駆動型のアプローチは、地球の現状をより深く理解し、効果的な行動計画を策定するための基盤を提供します。環境データは、気候変動、資源管理、生態系保全など、幅広い分野において、重要な意思決定の支援を行います。ここでは、環境分野のオープンデータを活用した具体的な仕事術を紹介します。これらの例は、データがどのように多様な環境問題の解決に貢献するかを示し、データ活用による具体的な効果も併せて説明します。
1. 気候変動リスク分析
- データ: 長期気温トレンド、降水量パターン、極端気象イベント記録、海面上昇率、CO2排出量
- 効果: 企業や自治体が気候リスクを評価し、適応策を策定し、長期的な事業継続計画を作成
2. 持続可能な農業計画
- データ: 土壌質、水質、気候データ、作物の成長パターン、農業関連の温室効果ガス排出量
- 効果: 農家や政策立案者が持続可能な農業実践を採用し、作物の収穫量と品質を向上
3. エネルギー管理
- データ: 再生可能エネルギー源の分布、消費エネルギーデータ、電力需要の時間帯別分布、エネルギー価格、炭素排出量
- 効果: 企業がエネルギー効率を向上させ、環境負荷を削減し、コストを節約
4. 大気質監視
- データ: PM2.5、二酸化窒素、オゾン濃度、SO2濃度、大気質指数（AQI）
- 効果: 地方自治体が大気質改善策を策定し、公衆衛生を向上し、市民の健康を保護
5. 水資源管理
- データ: 水位、流量、汚染物質濃度、水質指標、利用可能な水資源量
- 効果: 水資源管理者が水質保全と資源の持続可能な利用を確保し、水危機を予防
6. 廃棄物管理戦略
- データ: 廃棄物量、リサイクル率、廃棄物処理方法、廃棄物組成、廃棄物処理施設の位置
- 効果: 地方自治体が効果的なリサイクルと廃棄物処理計画を策定し、環境汚染を軽減
7. 都市計画と開発
- データ: 騒音レベル、緑地面積、交通量、都市の気候データ、人口分布
- 効果: 都市計画者が環境に優しい都市開発計画を策定し、住みやすい都市環境を創造
8. 自然保護区の管理
- データ: 野生動物の分布、生態系の健康状態、植生カバー、土地利用変化、環境ストレス要因
- 効果: 自然保護区の管理者が生態系の保全と復元計画を実施し、生物多様性を維持
9. 環境影響評価
- データ: 地質データ、水質、大気質、生物多様性データ、環境騒音レベル
- 効果: 開発プロジェクトの計画段階で環境への影響を評価し、持続可能な開発を促進
10. エコツーリズム開発
- データ: 観光地の自然資源、動植物の分布、観光客の流れ、観光関連の環境影響、地域経済への影響
- 効果: 旅行会社が持続可能な観光地の開発とマーケティングを推進し、地域経済を支援
11. 環境法規制の遵守
- データ: 排出基準、環境法規制、監視データ、産業別排出量、環境インパクト評価
- 効果: 企業が法規制の遵守を確認し、リスクを管理し、コンプライアンスを強化
12. 環境教育と啓発
- データ: 環境変化のデータ、持続可能な開発に関するデータ、気候変動に関する科学的知見、資源使用の影響、生物多様性の現状
- 効果: 教育機関が学生への環境教育を強化し、環境意識を高め、次世代の環境リーダーを育成
13. 気候変動研究
- データ: 気候モデル、気象データ、CO2排出量、海面上昇データ、生物多様性変化
- 効果: 研究機関が気候変動の原因と影響を深く理解し、将来の予測モデルを改善
14. 持続可能な供給チェーン管理
- データ: 資源消費、供給チェーン内の環境負荷、製品ライフサイクル分析、排出量、リサイクル可能性
- 効果: 企業が供給チェーンを最適化し、環境に配慮した製品開発を促進し、市場競争力を高める
これらの例は、環境分野のオープンデータを活用することで、環境保全と持続可能性の促進にどのように寄与できるかを示しています。
■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。
「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「AOS IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■AI学習用データコマース「DataMart.jp」概要 ( https://datamart.jp/ )
・目的：ビッグデータ、オープンデータ、マイデータを蓄積しAI学習用データの加工を支援。AI学習用データの収集の効率を上げAIシステムの構築に専念できるよう、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
・対象データ：
位置データ、財務データ、eコマースデータ、会社データ、企業統計データ、技術データ、シンセテイックデータなどオープンデータ（法人のビッグデータ、個人のマイデータを購入、販売、取引が可能）
・DataMart.jpのメリット：
(1)データ販売者：自社で蓄積したデータをマネタイズし、更新データ提供などを通して継続的なロイヤリティ
の獲得
(2)データ利用者：必要なデータを手間をかけずに入手でき、購入後すぐ活用できるよう加工された高付加価値
データを自社のAIに効果的な学習用データとして提供できる
・DataMart.jpの特徴：
マッチング表示：登録情報や希望条件にマッチするデータセット を優先して表示
メッセージ機能：データセット提供者と直接コンタクトし、データに関する質問などスピーディに情報交換可能
いいね機能：興味のあるデータセットに「いいね！」をしておくと、該当データセットの最新の状況を常に確認できる
・DataMart.jpの利用料金：
販売者様からの手数料：10％
購入者様からの手数料：データ販売額の０％ ＊オープンデータの場合無償
■環境データプロバイダーの募集
環境問題は現代社会において最も重要な課題の一つであり、環境データの需要は日々高まっています。特に気候変動、資源管理、生物多様性の保全など、さまざまな環境問題に対する意識が高まる中、データに基づいた意思決定や戦略的アプローチがますます重要になっています。このような背景のもと、DataMart.jpでは環境分野のデータマーケットの拡充を目指し、質の高い環境データを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。私たちは、環境問題への取り組みをデータを通じて支援し、持続可能な社会の実現に貢献するパートナーとしての提携を募集しております。皆様のデータが、環境分野における新しい未来の構築に貢献することを期待しています。
AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非、ご参加ください。
■「エドテックｘAI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2024年1月25日（木）13:45～17:30（受付開始 13:30）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム https://www.nikkei-hall.com/access/
東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6F ＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
(3)お申し込み先： https://form.aosdata.co.jp/corporate/aidx2401-input/
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：吉田 宣也
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供しております。
・データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」
・データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」
・データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」
・データをトラブルから守る「データセキュリティ」
・証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」
さらに2021年4月よりAOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用、特にAIのためのデータ利活用を最大にするデータプラットフォームの会社へと進化して参ります。
配信元企業：AOSデータ株式会社
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