AOSデータ社、データコマースDataMart.jpにエネルギーオープンデータを公開

～Data to AI®仕事術でエネルギー業界の生産性向上～ 2023年12月7日クリーンテックデータフォーラム開催

クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、エネルギー業関連の事業者の方々において、データ駆動型のアプローチにより効率的かつ効果的なエネルギー関連の意思決定と戦略的なアプローチを行うために、正確で信頼性のあるエネルギーデータ提供することが求められる中で、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。

■エネルギーデータの高まり
現代社会において、エネルギーは私たちの生活や経済活動の根幹をなし、エネルギーの利用は地球環境に影響を与えています。その管理と利用の方法を見直す機運が高まり、エネルギーデータの役割が注目されています。エネルギーデータは、消費パターンの分析、持続可能な資源の活用、政策立案、エネルギー効率の向上など、多方面にわたって重要な情報があり、このデータを活用することで、より持続可能で環境に優しい社会を目指すことができます。このようにエネルギーデータの重要性が高まっている背景には、いくつかの要因があります。

これらの要因により、エネルギーデータは政府、企業、研究者、市民社会にとってますます重要なリソースとなっています。エネルギーデータの収集、解析、共有は、より持続可能で効率的なエネルギーシステムを構築する上で不可欠な役割を果たしています。

■エネルギーデータとは
エネルギーは、現代社会の基盤となる重要な資源であり、その利用と管理は経済的、環境的、社会的な影響をもたらします。エネルギーに関するデータの収集と分析は、政策立案、産業の発展、環境保護に不可欠です。オープンデータの形で利用可能なエネルギー情報は、透明性を高め、より良い意思決定を支援します。これらのデータを通じて、エネルギー資源の効果的な利用、持続可能な開発、そして未来への対策が可能となります。ここでは、エネルギー分野におけるオープンデータの具体的な内容を説明します。

■エネルギーデータの特性
現代におけるエネルギーの利用と管理は、経済成長、環境保護、社会福祉に深く関わっています。この複雑な状況の中で、エネルギー分野のオープンデータは、透明性を高め、より効果的な意思決定を支援するための重要なツールとなっています。エネルギーデータが提供する豊富で様々な情報は、政策立案者、研究者、ビジネスリーダーなどにとって貴重なリソースです。このデータの特徴を理解することで、エネルギー資源の持続可能な利用や気候変動対策における戦略策定がより効率的に行えるようになります。

これらの特性により、エネルギー分野のオープンデータは、エネルギー関連の意思決定、政策策定、研究、ビジネス戦略の策定など、幅広い用途に活用されています。

■ユーザーはエネルギーデータの品質をどのように評価できるか?
エネルギー分野におけるオープンデータの利用が拡大する中、そのデータの品質を正確に評価することは極めて重要です。データの品質が高ければ高いほど、分析の信頼性が向上し、より効果的な意思決定が可能になります。しかし、エネルギーデータはその範囲が広く、さまざまな情報源から得られるため、品質評価は一定の方法論に従う必要があります。この品質評価プロセスを理解し適切に実施することで、エネルギーデータの信頼性を確保し、持続可能なエネルギー政策やビジネス戦略の策定に資することができます。以下に、エネルギーデータの品質を評価するための具体的なステップを紹介します。

エネルギー分野のオープンデータの品質を評価するには、以下の手順を踏むことができます。
1. データセットのサンプリング
- エネルギーデータセットの品質を評価するには、まずデータをサンプリングして、その代表性を確認することが重要です。これは、データセットの一部を選択し、その精度、完全性、一貫性を詳細にレビューすることで実施できます。サンプリングにより、データセットが全体としてどの程度信頼できるかを見極めることができます。
2. データ収集方法の確認
- データの信頼性があり有効であることを保証するためには、データの収集方法を理解することも重要です。これには、データがどのようにして収集されたか（例えば、自動計測装置、アンケート、公的記録など）、どのようなサンプリング手法や分析手法が使用されたかなど、データ収集プロセスを詳しく調査することが含まれます。
3. データの属性の評価
- 最後に、データの属性を評価して、それが研究課題やビジネス目標に適しているかを確認することが重要です。これには、エネルギー消費量、生産量、価格変動、地理的分布、時系列データなどの属性を検討し、それらが研究や意思決定の目的に適しているかを判断することが含まれます。

サンプリング、データ収集方法の確認、データ属性の評価という3つのステップを通じて、ユーザーはエネルギーデータセットの品質を適切に評価し、それが特定のニーズや要件に合致しているかどうかを判断することができます。これにより、より信頼性の高い分析結果や意思決定を行うことが可能になります。

■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
エネルギー分野におけるオープンデータの活用は、ビジネス戦略の策定、政策立案、社会的意識の向上において重要な役割を果たしています。データ駆動型のアプローチにより、エネルギー関連の意思決定はより効率的で効果的になります。しかし、データの活用方法はその目的やコンテキストによって異なります。エネルギー分野のオープンデータをどのように活用できるか、それぞれの活用法における具体的なデータとその効果についても詳しく説明します。これらの例を通じて、エネルギーデータの可能性を最大限に活かし、さまざまな課題に対応する新しいアイデアやソリューションを生み出すことができます。

1. 市場分析
- 使用データ: エネルギー価格データ、消費量データ、生産量データ
- 効果: 市場の動向を理解し、投資や戦略の計画に活用する。
2. エネルギー需要予測
- 使用データ: 過去の消費量データ、気象データ、人口統計データ
- 効果: 需要の予測を改善し、供給計画を最適化する。
3. 再生可能エネルギーの潜在能力評価
- 使用データ: 太陽光発電量データ、風力発電量データ、地理データ
- 効果: 再生可能エネルギーの投資機会を特定し、持続可能なエネルギーソリューションを促進する。
4. 政策評価と立案
- 使用データ: CO2排出量データ、エネルギー効率データ、規制情報
- 効果: 効果的な環境政策を策定し、排出削減目標を設定する。
5. リスク管理
- 使用データ: エネルギー価格変動データ、供給網データ
- 効果: マーケットリスクを管理し、価格変動に対する耐性を強化する。
6. 消費者行動分析
- 使用データ: 消費者のエネルギー使用データ、人口統計データ
- 効果: 消費者のニーズを理解し、カスタマイズされた製品やサービスを開発する。
7. エネルギー効率改善
- 使用データ: 装置別のエネルギー消費データ、設備効率データ
- 効果: エネルギー使用の効率化を図り、コスト削減を実現する。
8. 供給チェーン最適化
- 使用データ: 輸送ルートデータ、配送時間データ、エネルギー消費データ
- 効果: エネルギー効率の高い供給チェーンを構築し、運営コストを削減する。
9. 投資意思決定
- 使用データ: エネルギー市場のトレンドデータ、価格データ、技術革新データ
- 効果: 投資リスクを評価し、投資機会を特定する。
10. 環境影響評価
- 使用データ: 排出量データ、生態系データ、汚染データ
- 効果: プロジェクトや活動の環境への影響を評価し、持続可能な開発を促進する。
11. 顧客セグメンテーション
- 使用データ: 顧客のエネルギー使用パターン、人口統計データ
- 効果: 顧客をセグメントに分け、ターゲットマーケティングを実施する。
12. エネルギー監視と管理
- 使用データ: 実時間の消費量データ、設備のパフォーマンスデータ
- 効果: エネルギー使用をリアルタイムで監視し、効率的な管理を行う。
13. 製品開発
- 使用データ: 最新のエネルギー技術データ、市場需要データ
- 効果: 革新的な製品を開発し、市場競争力を強化する。
14. 教育と啓発
- 使用データ: エネルギー関連の環境影響データ、消費者行動データ
- 効果: 社会のエネルギー意識を高め、持続可能な生活様式を促進する。

これらのデータ活用例は、エネルギー分野のオープンデータがどのように実務に応用され、ビジネスや社会においてポジティブな影響をもたらすかを示しています。

■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® 』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

■エネルギーデータプロバイダーの募集
現代社会において、エネルギー産業は継続的な変革と進化を遂げています。特に、デジタル技術の進展や環境意識の高まりは、エネルギーデータの需要を加速させています。エネルギー分野におけるデータ駆動型の意思決定や戦略的なアプローチは、持続可能なエネルギー供給の基盤を築く上で不可欠です。DataMart.jpでは、これらの変化に対応し、新たなエネルギーデータコマースの展開を目指しています。この取り組みを支えるために、高品質なエネルギーデータを提供していただけるデータプロバイダーを積極的に募集しています。エネルギー業界の持続可能な発展を支え、共に未来を創造するパートナーとしての提携を募集しております。

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、是非、ご参加ください。

■「クリーンテックｘAI/DXフォーラム」開催概要
(1)日時：2023年12月7日（木）14:00～17:30（受付開始　13:45）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム「日経・大手町セミナールーム2」

　　　　  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/event2314-input/　　

＊本アジェンダは予告なく変更される場合がございます。予めご了承ください。

【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：春山 洋
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データ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。