AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに労働オープンデータを公開

～Data to AI(R)仕事術で労働分野の生産性向上～　2024年4月18日 JAPAN X-Tech展2024開催

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、経済学者、政策立案者、企業、労働者、そして一般の人々において、社会経済のさまざまな側面に対する深い理解を提供し、労働市場の透明性を高め、多様なステークホルダーがより情報に基づいた決定を行うことを支援する重要な労働オープンデータを、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。



[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/374/resize/d40956-374-569f279221c144a19b88-0.png ]

■労働データの高まり
労働市場は、経済活動の根幹をなす重要な要素です。その動向は、政策立案者、企業、労働者個々人の意思決定に大きな影響を及ぼします。このような背景のもと、労働に関するデータの正確な収集と分析は、より重要な意味を持ち始めています。特に現代では、経済のグローバル化、技術革新の速度、社会構造の変化など、労働市場に影響を与える要因が多岐にわたるため、労働データの役割はこれまで以上に重要になってきています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/374/resize/d40956-374-7816e9811672a3675d7a-0.png ]

これらの背景により、労働データの収集、分析、共有の重要性が高まっています。正確でタイムリーなデータは、政策立案者、企業経営者、労働者、求職者など、多くのステークホルダーにとって貴重な資源となっています。

■労働データとは
労働市場の理解を深めるためには、幅広い視点からのデータ収集が必要です。現代社会では、経済のグローバル化、技術革新、人口動態の変化など、多くの要因が労働市場に影響を与えています。これらの変化を踏まえ、労働に関するオープンデータは、政策立案者、研究者、企業、労働者個々人にとって、より戦略的な意思決定を行うための貴重な資源となっています。労働のオープンデータは、労働市場の動向を把握し、政策立案や研究、個人のキャリア開発に役立つ多様な情報を提供します。以下は、具体的な分野とそれに関連するデータの例です。

1, 雇用状況
- 職種別雇用人数
- 産業別雇用動向
- 正規雇用と非正規雇用の比率
- 地域別雇用状況
- 年齢層別雇用率
2, 賃金データ
- 職種別平均賃金
- 産業別平均賃金
- 地域別平均賃金
- 性別賃金格差
- 経験年数による賃金の違い
3, 労働市場動向
- 雇用増減率
- 新規求人数
- 職業別失業率
- 労働力参加率
- 季節性雇用の動向
4, 職業分類
- 職業別分類コード
- 新興職業の分類
- 需要が高い職業
- 需要が低下している職業
- 技術進化による職業の変化
5, 労働時間
- 週平均労働時間
- 残業時間の平均
- 休日数
- フレックスタイム制の導入状況
- パートタイムとフルタイムの比較
6, 職場の安全性と健康
- 職業病の発生率
- 労働災害の統計
- 職場での健康促進活動
- ストレス関連の労働問題
- 安全衛生管理の基準
7, 女性の労働市場参加
- 女性労働力の比率
- 性別による職業分布
- 女性管理職の割合
- 育児休暇の取得状況
- 性別賃金格差の動向
8, 少数派の労働市場参加
- 民族別雇用状況
- 移民労働者の統計
- 障害を持つ人々の雇用率
- 少数派支援プログラムの有無
- 差別に関する報告状況
9, 国際労働比較
- 国別労働市場指標
- 国際的な賃金比較
- 労働時間の国際比較
- 労働法の国際比較
- 移民労働の国際動向
10, 労働法規制
- 最低賃金の規定
- 労働時間の法的制限
- 解雇規制の概要
- 労働安全衛生法
- 雇用平等法
11, 労働組合と労使関係
- 労働組合の加盟率
- 労使協定の例
- ストライキと労働争議の統計
- 労使関係の歴史的変遷
- 労働組合の政治的影響力
12, 労働市場政策
- 雇用促進政策
- 職業訓練プログラム
- 失業保険の制度
- 若年層向けの就職支援
- 再就職支援サービス
13, 遠隔労働とテレワーク
- テレワークの普及率
- 遠隔労働の労働法規
- 在宅勤務の影響分析
- デジタルノマドの統計
- 遠隔労働に関する企業のガイドライン
14, 労働市場のデジタル化
- デジタルスキルの需要
- ギグエコノミーの労働統計
- AIと自動化の職場への影響
- デジタル化による職業の変容
- オンライン教育と職業訓練
15,職場の多様性と包摂性
- 多様性推進プログラム
- 性的少数者(LGBTQ+)の労働状況
- 文化的多様性の管理
- 包摂的な職場環境の指標
- 多様性に関する従業員の意識調査
16,キャリア開発とライフステージ
- キャリア変更の統計
- ライフステージに応じた労働市場データ
- 再教育とアップスキリングの機会
- 定年後の雇用状況
- ワークライフバランスの実態調査
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/374/resize/d40956-374-e05f5506b72509facc2f-0.png ]

これらの分野で提供されるオープンデータは、労働市場の透明性を高め、多様なステークホルダーがより情報に基づいた決定を行うための基盤を提供します。

■労働データの特性
労働市場に関する正確な情報は、政策立案、企業戦略、個人のキャリア計画にとって不可欠です。この情報の重要性を背景に、労働分野のオープンデータは、その豊富な情報源としてますます注目を集めています。データは、社会経済のさまざまな側面に対する深い理解を提供し、より良い意思決定を支援します。
労働分野のオープンデータは、多岐にわたる特徴を持ち、経済学者、政策立案者、企業、労働者、そして一般の人々に有益な情報を提供します。以下は、労働分野のオープンデータの主要な特性です。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/374/resize/d40956-374-73f3f5c336dc4674f965-0.png ]

これらの特性により、労働分野のオープンデータは、労働市場に関する洞察を提供し、経済や社会の発展に貢献する重要な役割を果たしています。

■ユーザーは労働データの品質をどのように評価できるか？
労働市場の分析や政策立案において、データの品質は極めて重要です。高品質なデータを活用することで、正確な労働市場の動向を把握し、有効な政策を策定することが可能になります。しかし、すべてのオープンデータが同じ品質を持っているわけではありません。そのため、データを使用する前にその品質を評価することが不可欠です。以下では、労働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紹介します。データの信頼性を確認し、分析や政策立案における有用性を判断することができます。

労働分野のオープンデータの品質を評価するためには、以下の3つの手順を踏むことが推奨されます。このプロセスは、データの信頼性と利用価値を判断する上で重要です。

1. データセットをサンプリングする
労働データセットの品質評価において最初のステップは、データをサンプリングして、それが対象の労働市場を適切に代表しているかを確認することです。これには、データの一部をランダムに選択し、そのサブセットに対して詳細なレビューを行い、データの正確性と完全性を検証する作業が含まれます。特に、サンプルが幅広い産業、職種、地域などから均等に取られているかどうかを確認します。
2. データ収集方法を確認する
データセットの信頼性を保証するためには、その収集に用いられた方法論を検証することが重要です。これは、データを収集する際に用いられた調査の質問、サンプリング手法、データの収集と分析に使用されたツールやプロセスをレビューすることによって実施します。データがどのようにして収集され、加工されたかを理解することで、その信頼性や偏りの有無を評価できます。
3. データの属性を評価する
最後に、データの具体的な属性を評価し、それが研究や分析の目的に沿っているかを確認します。これには、雇用率、賃金レベル、労働時間、職場の安全性と健康、労働市場の動向など、データセットに含まれる変数や指標を検討する作業が含まれます。また、データの時系列性、更新頻度、カバレッジの広さなど、その他の重要な特性も評価の対象となります。
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/374/resize/d40956-374-c2a8027cdde757b7f7b0-0.png ]

これら3つのステップを通じて、ユーザーは労働分野のオープンデータの品質を総合的に評価し、そのデータが特定の分析目的やニーズに適しているかどうかを判断できます。データの品質を正確に評価することで、より信頼性の高い結論を導き出し、効果的な政策立案や戦略策定に貢献する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
労働市場における意思決定の正確性は、適切なデータに基づく分析に大きく依存しています。この背景のもと、労働分野のオープンデータは経済のあらゆる層において貴重なリソースとなり得ます。労働データを活用することで、政策立案者はより効果的な政策を、企業はより戦略的な経営を、個人はより適切なキャリア選択を行うことができるようになります。以下では、労働分野のオープンデータを活用した具体的な仕事術のサンプルを紹介し、それぞれのデータの使用例とその効果について説明します。

1. 労働市場分析
- 使用されるデータ: 雇用率、失業率、産業別雇用動向、職種別平均賃金、労働時間
- 効果: 労働市場の現状理解、予測分析、政策立案の基盤作り
2. 人材需給予測
- 使用されるデータ: 新規求人数、職業別失業者数、職種別人口動態、教育レベル、技術スキル要件
- 効果: 労働力の過不足予測、教育プログラムの設計、労働市場政策の最適化
3. 賃金分析
- 使用されるデータ: 職種別平均賃金、産業別平均賃金、性別賃金格差、地域別平均賃金、経験年数による賃金の違い
- 効果: 公平な賃金体系の構築、給与交渉の基礎データ提供、賃金政策の策定
4. 労働安全衛生管理
- 使用されるデータ: 職業病の発生率、労働災害の統計、職場での健康促進活動、ストレス関連の労働問題、安全衛生管理の基準
- 効果: 職場の安全性向上、労働者の健康促進、リスク管理の強化
5. 労使関係改善
- 使用されるデータ: 労働組合の加盟率、労使協定の例、ストライキと労働争議の統計、労使関係の歴史的変遷、労働組合の政治的影響力
- 効果: 労使対話の促進、争議解決策の策定、職場の和解促進
6. 職業教育とスキル開発
- 使用されるデータ: 職業別必要スキル、新興職業の分類、デジタルスキルの需要、ギグエコノミーの労働統計、職業訓練プログラムの効果
- 効果: 効果的な職業教育プログラムの開発、労働者スキルの向上、雇用機会の拡大
7. リモートワーク政策の策定
- 使用されるデータ: テレワークの普及率、遠隔労働の労働法規、在宅勤務の影響分析、デジタルノマドの統計、遠隔労働に関する企業のガイドライン
- 効果: フレキシブルな働き方の促進、生産性の向上、労働者の満足度向上
8. 労働市場のデジタル化対策
- 使用されるデータ: AIと自動化の職場への影響、デジタル化による職業の変容、オンライン教育と職業訓練、ギグエコノミーの労働統計、デジタルスキルの需要
- 効果: デジタルトランスフォーメーションへの適応、新技術の導入、労働市場の競争力強化
9. キャリア開発支援
- 使用されるデータ: 職業別平均賃金、需要が高い職業、キャリア変更の統計、ライフステージに応じた労働市場データ、再教育とアップスキリングの機会
- 効果: 個人のキャリア成長の促進、適切な職業選択の支援、生涯学習の奨励
10. 多様性と包摂性の推進
- 使用されるデータ: 多様性推進プログラム、性的少数者(LGBTQ+)の労働状況、文化的多様性の管理、包摂的な職場環境の指標、多様性に関する従業員の意識調査
- 効果: 職場の多様性と包摂性の向上、従業員満足度の向上、イノベーションの促進
11. 経済予測と計画
- 使用されるデータ: 雇用増減率、産業別雇用動向、新規求人数、労働力参加率、季節性雇用の動向
- 効果: 経済成長の予測、産業政策の策定、労働市場の将来計画
12. 国際労働比較
- 使用されるデータ: 国別労働市場指標、国際的な賃金比較、労働時間の国際比較、労働法の国際比較、移民労働の国際動向
- 効果: 国際競争力の分析、グローバル戦略の策定、国際協力の促進
13. 労働市場政策の評価
- 使用されるデータ: 雇用促進政策の効果、職業訓練プログラムの成果、失業保険の制度、若年層向けの就職支援、再就職支援サービス
- 効果: 政策の有効性評価、政策の最適化、社会保障制度の改善
14. 労働法規制の分析
- 使用されるデータ: 最低賃金の規定、労働時間の法的制限、解雇規制の概要、労働安全衛生法、雇用平等法
- 効果: 労働法の遵守状況の把握、リスク管理、法改正への対応
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/374/resize/d40956-374-8b5938465b92537801db-0.png ]

これらの例は、労働分野のオープンデータが持つ多様な活用可能性を示しています。データに基づいたアプローチは、より効果的な意思決定、政策立案、そして個人のキャリア開発を促進します。

■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。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/374/resize/d40956-374-9fecff6610f8a5c10a1e-0.png ]

■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部門で連続受賞、2020年11月IT review 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15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

■労働データプロバイダーの募集
近年、労働市場は経済のグローバル化、技術革新、さらには新型コロナウイルスの影響など、前例のない速度で変化しています。このような環境下では、労働データに基づいた意思決定や戦略的なアプローチが、労働市場の持続可能な発展と対応力の向上に不可欠です。DataMart.jpでは、これらの変化に対応し、新たなデータコマースの機会を創出することを目指しています。このために、質の高い労働データを提供していただけるデータプロバイダーを広く募集しています。労働市場に関する洞察を深め、一緒に新しい未来を築くパートナーとしての提携を募集しております。

AOSデータでは、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。

■「JAPAN X-Tech展2024」開催概要
(1)日時：2024年4月18日（木）セミナー10:00～18:30（受付開始 9:30）
(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3F　＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
詳細はこちら　https://www.aosdata.co.jp/seminar/240307/

【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させていただきます。

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。


企業プレスリリース詳細へ
PR TIMESトップへ