AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに安全オープンデータを公開、Data to AI(R)仕事術で安全分野の生産性向上

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、安全分野に関わる研究者、政策立案者、企業、市民において、犯罪予防、交通安全、災害対応などに直面した際の具体的な対策の計画、政策の評価、市民への情報提供、緊急対応の改善などに向けたデータ駆動型のアプローチに貢献する重要な安全オープンデータを、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。



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■安全データの高まり
近年、デジタルテクノロジーの進化に伴い、データの取り扱いとその公開の方法が大きく変化しています。特に安全分野においては、オープンデータの提供が社会的にも非常に重要な役割を果たすようになりました。公開されるデータは、市民が直面する様々なリスクを理解し、対策を講じる助けとなるほか、政府や地方自治体がより効果的な政策を策定するための基盤として機能します。このように、オープンデータは情報の透明性を高め、市民生活の質を向上させるための鍵となっています。安全分野におけるオープンデータの重要性が高まっている背景には、以下のような要因があります。
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これらの要因により、安全分野におけるオープンデータは、より効果的な治安維持、災害対応、健康リスク管理など、広範な利益をもたらす重要な資源となっています。

■安全データとは
安全分野におけるオープンデータの活用は、市民の生活の質を向上させるために極めて重要です。これらのデータは、公共の安全を保つための政策やプログラムの策定に役立ち、市民や政府が具体的な問題への対応を改善するための基盤となります。安全に関連するオープンデータがどのように分類されているか、具体的な分野に分けて説明します。それぞれの分野でどのようなデータが集められ、公開されているのかを見ていきましょう。

1. 犯罪統計データ
- 犯罪の種類別発生件数
- 犯罪発生地域の地理情報
- 犯罪発生時刻や曜日の分析
- 犯罪被害者と加害者の年齢、性別統計
- 逮捕率や犯罪解決率
2. 交通安全データ
- 交通事故の発生件数と場所
- 事故関連の死亡者数や重傷者数
- 事故原因（運転ミス、機械故障、道路条件）
- 事故に関わる車両の種類と年式
- 事故発生時の気象条件
3. 火災データ
- 火災発生件数と場所
- 火災原因（放火、不注意、電気的原因）
- 火災時の建物の構造と用途
- 火災による死傷者数
- 消火活動の時間と効果
4. 自然災害データ
- 地震、洪水、台風の発生データ
- 災害による被害状況（建物の損壊、被害者数）
- 避難所の設置場所と収容人数
- 救援物資の配布状況
- 災害後の復興進捗状況
5. 公衆衛生データ
- 感染症の発生件数と地域分布
- ワクチン接種率と公衆衛生キャンペーン
- 健康危機対応の施策と効果
- 医療機関の分布とアクセス性
- 健康に関する教育プログラムの普及状況
6. 救急サービスデータ
- 救急出動件数とその理由
- 救急隊の到着時間
- 救急処置の種類と成果
- 救急関連の施設と設備の配置
- 救急サービスに対する市民の評価
7. 監視カメラデータ
- 監視カメラの設置場所と数
- 録画データの保持期間とアクセス方法
- カメラ映像の解析結果（異常行動の検出）
- プライバシー保護のための規制
- 監視システムの技術的進歩
8. 治安評価データ
- 地域別治安評価スコア
- 市民の安全に対する感覚と実際の犯罪率
- 治安改善のための政策効果
- 地域コミュニティと警察の協力状況
- 治安情報の更新頻度と透明性
9. 薬物乱用データ
- 薬物関連の逮捕件数と種類
- 薬物乱用による健康影響
- 回復プログラムの利用状況と成功率
- 薬物取引の地理的分布
- 予防教育の普及と効果
10. リスク評価データ
- 各種災害のリスク評価スコア
- 企業や学校の安全対策のレベル
- 緊急避難計画の有効性
- リスク情報の公開方法と市民への影響
- リスク管理に関する訓練とプログラム
11. 環境安全データ
- 産業活動による環境汚染データ
- 環境保護区域の指定と保護活動
- 環境リスクに対する公衆の意識
- 環境関連病の発生統計
- 環境改善へ向けた政策の実施状況
12. テロ関連データ
- テロ事件の発生件数と被害状況
- テロ対策の安全対策と効果
- テロ組織との戦いに関する国際協力
- テロ警戒レベルの設定と公表
- 市民のテロに対する意識と準備
13. サイバーセキュリティデータ
- サイバー攻撃の発生件数と種類
- 被害企業や機関の対応策
- サイバーセキュリティ教育の普及
- 攻撃手法の進化と対策技術
- 国際的なサイバー犯罪対策の協力
14. 公共交通の安全データ
- 公共交通機関の事故発生率
- 利用者の安全に対する評価
- 運行システムの安全対策
- 乗客の遵守事項と監視システム
- 交通システムの技術革新
15. 保安機関のパフォーマンスデータ
- 警察、消防、救急の対応時間
- サービスの品質と市民からのフィードバック
- 訓練と能力向上のプログラム
- 保安機関の人員と資源
- 緊急時の協力体制と連携効果
16. 緊急避難データ
- 緊急避難訓練の実施状況
- 避難計画の詳細とアクセシビリティ
- 避難所の設備とサービスの質
- 緊急事態における情報伝達の効率
- 市民の避難に対する準備と意識
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このようなデータは、それぞれの分野において具体的な現状把握、問題解析、効果的な政策の策定に不可欠です。

■安全データの特性
安全分野におけるオープンデータは、社会全体の安全を向上させるために重要な役割を担っています。データは、犯罪予防、交通安全、災害対応など、幅広い用途に活用され、市民一人ひとりが直面するリスクを減らすための具体的な情報を提供します。さらに、透明性と市民参加を促進することで、信頼と協力の構築にも寄与します。安全分野におけるオープンデータの特性は、以下のようになります。
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これらの特徴により、安全分野のオープンデータは、具体的な対策の計画、政策の評価、市民への情報提供、緊急対応の改善に大いに貢献しています。

■ユーザーは安全データの品質をどのように評価できるか?
オープンデータは、公共の安全を維持し向上させるために不可欠な情報源ですが、そのデータの品質を正確に評価することが極めて重要です。データの信頼性と有効性を確認することで、研究者や政策立案者はより適切な判断を下すことができます。安全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。これらの手順は、データが持つポテンシャルを最大限に活用し、それに基づいた意思決定の正確性を保証するために重要です。

安全分野のオープンデータの品質を評価するには、次の 3 つの手順で行うことができます。

1. データセットをサンプリングする
安全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、そのデータが対象の母集団を適切に代表しているかを確認します。これには、データのサブセットを選択し、その正確さと完全性を詳細にレビューする作業が含まれます。例えば、犯罪統計のデータでは、ランダムに選ばれた地域のデータを詳細に検討して、全体の傾向を正しく反映しているかを確認します。
2. データ収集方法を確認する
データの信頼性があり、正確であることを保証するためには、その収集方法を理解することが重要です。データ収集に使用された手法（例：直接観察、アンケート、自動センサー）、サンプリング方法、データ分析手法を調査します。データの偏りや潜在的な誤りの可能性を評価することができます。
3. データの属性を評価する
データの属性を検討して、それが安全分野の研究課題や政策立案の目標にどのように関連しているかを評価します。これは、犯罪の種類、事故の詳細、救急対応時間などのデータ属性を調べ、それらが意図した分析や対策にとって意味があるかどうかを判断することによって行います。データが具体的な分析や対策のために十分な詳細と範囲を持っているかを確認することも含まれます。
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これらのステップに従うことで、ユーザーは安全分野のオープンデータセットの品質を適切に評価し、特定の研究や政策立案のニーズに合致するかどう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
安全分野におけるオープンデータの適用は、様々な課題に対する解決策を提供し、効果的なリスク管理と政策立案を支援します。データ駆動型のアプローチによって、具体的な問題を明確にし、対策を講じるための詳細な情報を提供することが可能です。以下に安全分野のオープンデータを活用したの具体的な仕事術のサンプルを示します。それぞれのケースで、どのようなデータが使われ、どのような効果が期待できるかを説明します。

1. 地域犯罪マッピング
- 使用データ: 犯罪の種類、発生場所、時間、被害者データ、逮捕データ
- 効果: 犯罪ホットスポットの特定、警察のパトロールの最適化、市民への安全情報提供
2. 交通事故予防分析
- 使用データ: 事故場所、事故原因、関与車両の種類、気象条件、時間帯
- 効果: 危険な交通条件の特定、交通安全対策の強化、事故減少への貢献
3. 火災リスク評価
- 使用データ: 火災発生地点、火災原因、建物の材質、火災時の天候、近隣の火災歴史
- 効果: 火災リスクの高い地域の特定、防火対策の最適化、市民への予防情報提供
4. 自然災害対応計画
- 使用データ: 歴史的災害データ、人口密度、インフラ状態、避難所情報、救援資源の分布
- 効果: 緊急時の対応速度向上、資源の適切な配分、効果的な避難計画の策定
5. 公衆衛生監視
- 使用データ: 感染症発生データ、ワクチン接種率、医療アクセス情報、人口統計、症状報告
- 効果: 疫病の拡散防止、医療リソースの適切な配置、市民への健康情報の迅速な提供
6. 救急応答最適化
- 使用データ: 救急出動記録、事故発生地点、救急隊の配置、時間帯、事故種別
- 効果: 救急隊の迅速な派遣、救急サービスの効率向上、生存率の向上
7. 市民安全教育プログラム
- 使用データ: 犯罪発生データ、交通事故データ、火災発生データ、公衆衛生情報、救急対応データ
- 効果: 市民の安全意識の向上、事故や犯罪の予防、健康リスクの軽減
8. 都市計画と安全
- 使用データ: 人口密度、犯罪データ、火災発生データ、交通事故データ、公共施設の位置
- 効果: 安全な都市設計の推進、居住環境の改善、事故リスクの低減
9. 治安維持のためのリソース配分
- 使用データ: 犯罪統計、警察の介入データ、地域の社会経済状態、公共安全投資のデータ、市民の安全感
- 効果: 警察リソースの効率的な配分、治安の向上、市民の満足度の向上
10. 環境安全監視
- 使用データ: 産業排出データ、水質データ、大気質データ、廃棄物管理データ、環境保護区データ
- 効果: 環境汚染の早期発見、健康リスクの低減、環境保護策の強化
11. テロ対策の分析と対応
- 使用データ: テロ事件データ、警察の対応記録、国際情報共有データ、公共の警戒レベル、安全対策の効果
- 効果: テロの予防、対テロ作戦の効果的な展開、公共の安全保障の強化
12. サイバーセキュリティの強化
- 使用データ: サイバー攻撃の履歴、侵入検出データ、パッチ適用状況、セキュリティインシデントの影響、ユーザー行動データ
- 効果: サイバー攻撃の予防、情報セキュリティの向上、企業や個人のデータ保護
13. 公共交通の安全管理
- 使用データ: 交通事故記録、車両の安全性データ、運転者の違反記録、乗客のフィードバック、路線の混雑データ
- 効果: 交通事故の削減、乗客の安全の確保、公共交通の信頼性向上
14. 緊急避難プロトコルの評価
- 使用データ: 避難訓練の記録、実際の避難時のデータ、避難所の利用状況、避難計画の効果評価、事後のフィードバック
- 効果: 避難計画の改善、緊急事態への対応の迅速化、避難時の混乱の軽減
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これらの例は、安全分野のオープンデータが如何に広範囲にわたって利用されているかを示しています。データ駆動のアプローチにより、より効果的な政策と対策が可能となり、最終的には社会全体の安全と福祉の向上に寄与します。

■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。
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■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

■安全データプロバイダーの募集
近年、安全分野はデジタル技術の進化や各種危機の管理が重要視される中で、大きな変革期を迎えています。特に、犯罪予防、交通安全、災害対応、公衆衛生といった分野でのデータの活用が、効果的なリスク管理と迅速な対応策の策定に欠かせない要素となっています。DataMart.jpでは、この変化に対応し、新たなデータドリブンの安全管理アプローチの推進を目指しております。このために、質の高い安全関連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。データを基にした意思決定を支援し、より安全な社会の構築に貢献するパートナーとしての提携を希望しています。データを通じて、安全分野の革新に共に取り組みましょう。

【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。




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