データ基盤を巡る技術動向
○ AI時代の到来に対し、AI学習・利用やデータ連携等が容易な形式にデータを精製する技術や、分
散管理されたデータ資源の連携を信頼ある形で、利用者目線で柔軟に、スケーラブルに実現するた
めのアーキテクチャ（データスペース）に関する検討が国際的に進展。
○ こうした技術・アーキテクチャをサービスとして実現し、産業界においてAI時代の価値の源泉となるデータ
資源の開発やデータ流通の実現を推進していくことが、産業競争力強化においても重要に。
データ精製（AI-Ready化等）

データ連携（データスペース※）

• データを意味・関係性が整理された、AI
が理解しやすい形式に加工・整理するプ
ロセス。

• 管理者・管理ポリシーが異なるデータ資源を利
用制御によって分散型で安全に連携利用でき
るようにするための仕組み。
提供先、提供可能な
データ,使途等を規定
認証・認可
保有するデータの詳細情報
（カタログ）を登録

例：手順書

A社
データ
データ提供者

専門的な知見（図面の読み
方・部品知識等）がなければ
読解しにくい

データの意味情報
• 手順番号、図の説明
• 関連する部品情報（寸法等） 等

C社
データ

A社データカタログ

データの検索
/認証・認可の取得

データ提供に係る合意
データ流通
（利用制御・アクセス制御）

B社
データ
データ利用者

D社
データ

※欧州を中心にデータスペースのコンセプトが提案される一方、米国においてはデータ
メッシュという類似のコンセプトも提案されている。

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