WO2023073841A1 - Data value evaluation system and data value evaluation method - Google Patents

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千秋 佐々木
宏樹 内山
晋也 笹
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株式会社日立製作所
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    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Abstract

The purpose of the present invention is to make it possible to find a value of evaluation target data, of which the data owner is unaware, by calculating a value in use other than the use predicted in advance on the basis of evaluation in view of a social benefit. This data value evaluation system evaluates a value of evaluation target data owned by a data owner, and includes a social benefit evaluation unit that evaluates a benefit received by the data owner as a result of sharing of the evaluation target data and a benefit received by a user to be provided with the evaluation target data.

Description

データ価値評価システム、データ価値評価方法Data value evaluation system, data value evaluation method
　本発明は、データ価値評価システム、およびデータ価値評価方法に関する。 The present invention relates to a data value evaluation system and a data value evaluation method.
　Society5.0の特徴の一つとして挙げられているデータ駆動型社会では、実世界の多様なデータを収集および分析して得られた情報を用いて、産業の活性化や社会問題の解決を図っていくことをめざしている。データ駆動型社会では、データのエコシステムであるデータエコノミーが健全に発展していくことが必要不可欠であり、国、自治体、企業などの様々なレベルでデータ駆動型社会の基盤としてのデータ連携基盤の整備が進められている。データ駆動型社会を実現する上で、多種多様なステークホルダーが絡むことから様々なデータがデータ連携基盤にあがることが予想される。また、データを共有する上でＧＤＰＲ（General Data Protection Regulation：一般データ保護規則）や個人情報保護法等をはじめとするデータの特性によっては準拠すべき規格やガイドラインが存在する。特許文献１にはデータを所持する複数の主体間でのデータの等価交換を支援するデータ交換支援装置において、各主体が所持するデータの価値を評価する手段と、相互に所持データを等価交換できる主体同士を結合して各所持データを共有できる共有主体とする共有主体化手段と、前記共有主体と相互に所持データを等価交換できる主体を前記共有主体と結合して各所持データを共有できる共有主体とし、これを繰り返す手段とを具備し、前記共有主体と相互に所持データを等価交換できる主体と当該共有主体とのデータ交換を支援することを特徴とするデータ交換支援装置が開示されている。 In a data-driven society, one of the characteristics of Society 5.0, information obtained by collecting and analyzing various data in the real world is used to revitalize industries and solve social problems. We aim to continue In a data-driven society, it is essential that the data economy, which is an ecosystem of data, develops soundly, and data collaboration infrastructure as the foundation of a data-driven society at various levels, such as national government, local governments, and companies. is under construction. In order to realize a data-driven society, it is expected that various data will be used as a data linkage platform because a wide variety of stakeholders will be involved. In addition, when sharing data, there are standards and guidelines that must be complied with depending on the characteristics of the data, such as the GDPR (General Data Protection Regulation) and the Personal Information Protection Law. Patent Document 1 describes a data exchange support device that supports equivalent exchange of data between multiple entities possessing data. A sharing subject making means that combines subjects with each other to form a sharing subject capable of sharing each possessed data, and a sharing subject that can share each possessed data by linking a subject capable of equivalently exchanging possessed data with said sharing subject with said sharing subject. Disclosed is a data exchange support device characterized by supporting data exchange between a subject and a sharing subject capable of equivalently exchanging possessed data with the sharing subject and means for repeating this. .
日本国特開２０１５－１７６２９６号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-176296
　特許文献１に記載されている発明では、データの価値評価に改善の余地がある。 In the invention described in Patent Document 1, there is room for improvement in evaluating the value of data.
　本発明の第１の態様によるデータ価値評価システムは、データオーナが所有する評価対象データの価値を評価するデータ価値評価システムであって、前記評価対象データを共有することによる前記データオーナが受ける恩恵、および前記評価対象データを提供される利用者が受ける恩恵を評価する社会的恩恵評価部を備える。
　本発明の第２の態様によるデータ価値評価方法は、コンピュータにより実行される、データオーナが所有する評価対象データの価値を評価するデータ価値評価方法であって、前記評価対象データを共有することによる前記データオーナが受ける恩恵、および前記評価対象データを提供される利用者が受ける恩恵を評価する社会的恩恵評価処理を含む。 A data value evaluation system according to a first aspect of the present invention is a data value evaluation system for evaluating the value of evaluation target data owned by a data owner, wherein the data owner benefits from sharing the evaluation target data. , and a social benefit evaluation unit that evaluates the benefit received by the user provided with the evaluation target data.
A data value evaluation method according to a second aspect of the present invention is a data value evaluation method for evaluating the value of evaluation target data owned by a data owner, executed by a computer, by sharing the evaluation target data. It includes a social benefit evaluation process for evaluating the benefit received by the data owner and the benefit received by the user provided with the evaluation target data.
　本発明によれば、社会的恩恵観点での評価により予め想定されている用途外での価値を算出することで、評価対象データのデータオーナが気づいていない価値を見出すことができる。 According to the present invention, it is possible to find value that the data owner of the data subject to evaluation is unaware of by calculating the value outside of the pre-assumed use through evaluation from the perspective of social benefits.
データ価値評価システムの概要図Schematic diagram of the data value evaluation system 各サーバのハードウエア構成図Hardware configuration diagram of each server 評価対象データの一例を示す図Diagram showing an example of evaluation target data データ価値評価システムにおける処理概要を示すシーケンス図Sequence diagram showing an overview of processing in the data value evaluation system データ価値評価システムにおける処理概要を示すシーケンス図Sequence diagram showing an overview of processing in the data value evaluation system データ識別部の処理を示すフローチャートFlowchart showing processing of the data identification unit ビジネスインパクト評価指標の一例を示す図Diagram showing an example of a business impact evaluation index ビジネスインパクト評価部の処理を示すフローチャートFlowchart showing the processing of the business impact evaluation unit データ品質評価部の処理を示すフローチャートFlowchart showing processing of the data quality evaluation unit データ品質評価指標の一例を示す図Diagram showing an example of a data quality evaluation index 社会的恩恵評価部の処理を示すフローチャートA flow chart showing the processing of the social benefit evaluation unit 社会的恩恵評価指標の一例を示す図Diagram showing an example of a social benefit evaluation index 総合評価部の処理を示すフローチャートFlowchart showing the processing of the comprehensive evaluation section データ入力部における入力画面の一例を示す図A diagram showing an example of an input screen in the data input unit データ出力部が出力するデータ価値評価結果の一例を示す図A diagram showing an example of a data value evaluation result output by the data output unit データ価値評価結果の概要出力の一例を示す図A diagram showing an example of a summary output of data value evaluation results
―第１の実施の形態―
　以下、図１～図１６を参照して、本発明に係るデータ価値評価システムＳの第１の実施の形態を説明する。 -First Embodiment-
A first embodiment of a data value evaluation system S according to the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 16. FIG.
　図１は、データ価値評価システムＳの概要図である。データ価値評価システムＳは、データオーナ２００１が提供するデータの価値を評価する。データ価値評価システムＳはさらに、評価したデータをそのまま、または評価したデータを加工してデータ利用者２００２に提供する。データ価値評価システムＳは複数のサーバから構成される。具体的にはデータ価値評価システムＳは、データオーナ２００１とのインタフェースとなるデータ入出力サーバ１００と、入力データのタイプを識別するデータ識別サーバ２００と、評価対象データのビジネスインパクトを評価するビジネスインパクト評価サーバ３００と、評価対象データのデータ品質を評価するデータ品質評価サーバ４００と、評価対象データの社会的恩恵を評価する社会的恩恵評価サーバ５００と、評価対象データを総合的に評価する総合評価サーバ６００と、データの実績を集計する利用実績集計サーバ７００と、データオーナに利用実績をフィードバックするフィードバックサーバ８００と、データを加工するデータ加工サーバ９００と、データ利用者にデータ共有するデータ共有サーバ１０００と、を含む。 FIG. 1 is a schematic diagram of the data value evaluation system S. The data value evaluation system S evaluates the value of data provided by the data owner 2001 . The data value evaluation system S further provides the data user 2002 with the evaluated data as it is or after processing the evaluated data. The data valuation system S is composed of a plurality of servers. Specifically, the data value evaluation system S includes a data input/output server 100 that interfaces with a data owner 2001, a data identification server 200 that identifies the type of input data, and a business impact server that evaluates the business impact of evaluation target data. An evaluation server 300, a data quality evaluation server 400 for evaluating the data quality of the evaluation target data, a social benefit evaluation server 500 for evaluating the social benefit of the evaluation target data, and a comprehensive evaluation for comprehensively evaluating the evaluation target data. A server 600, a usage result aggregation server 700 that aggregates data performance, a feedback server 800 that feeds back usage performance to a data owner, a data processing server 900 that processes data, and a data sharing server that shares data with data users. 1000 and
　データ入出力サーバ１００は、データオーナ２００１が価値評価をしたいデータを入力する入力インタフェースであるデータ入力部１０１と、データオーナ２００１に評価したデータの価値を提示する出力インタフェースであるデータ出力部１０２とを含む。データ識別サーバ２００は、データ識別部２０１と、データ識別部２０１が付与するタグのリストであるタグデータベース（以下、「タグＤＢ」と記載する）２０２とを含む。ビジネスインパクト評価部３０１は、ビジネスインパクトを評価するビジネスインパクト評価部３０１と、ビジネスインパクト評価部３０１が参照するビジネスインパクト評価指標３０２とを含む。 The data input/output server 100 has a data input unit 101 that is an input interface for inputting data that the data owner 2001 wants to evaluate, and a data output unit 102 that is an output interface for presenting the value of the evaluated data to the data owner 2001. including. The data identification server 200 includes a data identification unit 201 and a tag database (hereinafter referred to as “tag DB”) 202 that is a list of tags given by the data identification unit 201 . The business impact evaluation unit 301 includes a business impact evaluation unit 301 that evaluates business impact, and a business impact evaluation index 302 that the business impact evaluation unit 301 refers to.
　データ品質評価サーバ４００は、データ品質を評価するデータ品質評価部４０１と、データ品質評価部４０１が参照するデータ品質評価指標４０２とを含む。社会的恩恵評価サーバ５００は、社会的恩恵を評価する社会的恩恵評価部５０１と、社会的恩恵評価部５０１が参照する社会的恩恵評価指標５０２とを含む。総合評価サーバ６００は、ビジネスインパクト評価部３０１、データ品質評価部４０１、および社会的恩恵評価部５０１の評価結果を受信し総合的に評価する総合評価部６０１と、総合評価部６０１が参照する総合評価指標６０２とを含む。利用実績集計サーバ７００は、データ利用者によるデータの利用実績を集計する利用実績集計部７０１と、利用実績集計部７０１が書き込む利用実績データベース（以下、「利用実績ＤＢ」と記載する）７０２とを含む。 The data quality evaluation server 400 includes a data quality evaluation unit 401 that evaluates data quality, and a data quality evaluation index 402 that the data quality evaluation unit 401 refers to. The social benefit evaluation server 500 includes a social benefit evaluation unit 501 that evaluates social benefits, and a social benefit evaluation index 502 that the social benefit evaluation unit 501 refers to. The comprehensive evaluation server 600 receives the evaluation results of the business impact evaluation unit 301, the data quality evaluation unit 401, and the social benefit evaluation unit 501, and comprehensively evaluates them. and an evaluation index 602 . The usage history aggregation server 700 includes a usage history aggregation unit 701 that aggregates the data usage history of data users, and a usage history database (hereinafter referred to as "usage history DB") 702 written by the usage history aggregation unit 701. include.
　フィードバックサーバ８００は、データオーナ２００１に利用実績をフィートバックするフィードバック部８０１と、フィードバック部８０１が参照するフィードバック実績データベース（以下、「フィードバック実績ＤＢ」と記載する）８０２とを含む。データ加工サーバ９００は、データを加工するデータ加工部９０１と、データ加工部９０１が参照するデータ加工ルールデータベース（以下、「データ加工ルールＤＢ」と記載する）９０２とを含む。データ共有サーバ１０００は、データ利用者２００２にデータを共有するデータ共有部１００１と、共有するデータを格納する加工済データベース（以下、「加工済データＤＢ」と記載する）１００２とを含む。加工済データＤＢ１００２には、データ加工部９０１が加工したデータが格納される。 The feedback server 800 includes a feedback unit 801 that feeds back the usage record to the data owner 2001, and a feedback record database (hereinafter referred to as "feedback record DB") 802 that the feedback unit 801 refers to. The data processing server 900 includes a data processing unit 901 that processes data, and a data processing rule database (hereinafter referred to as “data processing rule DB”) 902 that the data processing unit 901 refers to. The data sharing server 1000 includes a data sharing unit 1001 that shares data with data users 2002, and a processed database (hereinafter referred to as "processed data DB") 1002 that stores the shared data. Data processed by the data processing unit 901 is stored in the processed data DB 1002 .
　データ価値評価システムＳを構成するそれぞれのサーバは、ネットワークＮを介して、または直接に接続される。データ価値評価システムＳを構成する２以上のサーバが同一のハードウエアにより実現されてもよい。たとえばデータ価値評価システムＳの全体が１つのサーバにより実現されてもよい。 Each server that constitutes the data valuation system S is connected via a network N or directly. Two or more servers constituting the data value evaluation system S may be implemented by the same hardware. For example, the entire data valuation system S may be realized by one server.
　データ入出力サーバ１００は、データオーナ２００１が直接操作してもよいし、データオーナ２００１が操作するコンピュータとネットワークにより接続されてもよい。データ入出力サーバ１００がデータオーナ２００１により直接操作される場合には、データ入力部１０１はキーボード、マウス、および記録媒体読み取り装置などのハードウエア装置とソフトウエアの組合せであり、データ出力部１０２は液晶ディスプレイなどへの映像信号出力装置とソフトウエアの組合せである。データ入出力サーバ１００がデータオーナ２００１の操作するコンピュータとネットワークにより接続される場合には、データ入力部１０１およびデータ出力部１０２は、通信インタフェースとソフトウエアの組合せである。 The data input/output server 100 may be directly operated by the data owner 2001, or may be connected to a computer operated by the data owner 2001 via a network. When the data input/output server 100 is directly operated by the data owner 2001, the data input unit 101 is a combination of hardware devices such as a keyboard, mouse, and recording medium reader, and software, and the data output unit 102 is It is a combination of a video signal output device for a liquid crystal display or the like and software. When data input/output server 100 is connected to a computer operated by data owner 2001 via a network, data input section 101 and data output section 102 are a combination of a communication interface and software.
　図２は、各サーバのハードウエア構成図である。図２ではデータ価値評価システムＳを構成する各サーバを代表してサーバ４０としてハードウエア構成を説明する。サーバ４０は、中央演算装置であるＣＰＵ４１、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ４２、読み書き可能な記憶装置であるＲＡＭ４３、不揮発性の記憶装置である記憶部４４、および通信装置４５を備える。ＣＰＵ４１がＲＯＭ４２に格納されるプログラムをＲＡＭ４３に展開して実行することで前述の様々な演算を行う。サーバ４０は、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、およびＲＡＭ４３の組み合わせの代わりに書き換え可能な論理回路であるＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）や特定用途向け集積回路であるＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）により実現されてもよい。またサーバ４０は、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、およびＲＡＭ４３の組み合わせの代わりに、異なる構成の組み合わせ、たとえばＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３とＦＰＧＡの組み合わせにより実現されてもよい。 FIG. 2 is a hardware configuration diagram of each server. In FIG. 2, the hardware configuration will be described with a server 40 representing each server constituting the data value evaluation system S. As shown in FIG. The server 40 includes a CPU 41 as a central processing unit, a ROM 42 as a read-only storage device, a RAM 43 as a readable/writable storage device, a storage section 44 as a non-volatile storage device, and a communication device 45 . The CPU 41 develops the program stored in the ROM 42 in the RAM 43 and executes the various operations described above. The server 40 may be implemented by FPGA (Field Programmable Gate Array), which is a rewritable logic circuit, or ASIC (Application Specific Integrated Circuit), which is an application-specific integrated circuit, instead of the combination of CPU 41, ROM 42, and RAM 43. . Also, the server 40 may be realized by a combination of different configurations, for example, a combination of the CPU 41, the ROM 42, the RAM 43, and an FPGA instead of the combination of the CPU 41, the ROM 42, and the RAM 43.
　データ入力部１０１、データ出力部１０２、データ識別部２０１、ビジネスインパクト評価部３０１、データ品質評価部４０１、社会的恩恵評価部５０１、総合評価部６０１、利用実績集計部７０１、フィードバック部８０１、データ加工部９０１、およびデータ共有部１００１はたとえば、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、およびＲＡＭ４３の組み合わせにより実現される。タグＤＢ２０２、ビジネスインパクト評価指標３０２、データ品質評価指標４０２、社会的恩恵評価指標５０２、総合評価指標６０２、利用実績ＤＢ７０２、フィードバック実績ＤＢ８０２、データ加工ルールＤＢ９０２、および加工済データＤＢ１００２は、記憶部４４に格納される。 data input unit 101, data output unit 102, data identification unit 201, business impact evaluation unit 301, data quality evaluation unit 401, social benefit evaluation unit 501, comprehensive evaluation unit 601, usage record aggregation unit 701, feedback unit 801, data Processing unit 901 and data sharing unit 1001 are realized by a combination of CPU 41 , ROM 42 and RAM 43 , for example. The tag DB 202, the business impact evaluation index 302, the data quality evaluation index 402, the social benefit evaluation index 502, the overall evaluation index 602, the usage record DB 702, the feedback record DB 802, the data processing rule DB 902, and the processed data DB 1002 are stored in the storage unit 44. stored in
　なお、サーバ４０は、記憶媒体インタフェース（以下、「記憶媒体ＩＦ」と記載する）４９をさらに備え、不揮発性の記憶媒体９９からプログラムを読み込んで記憶部４４に格納してもよい。さらにサーバ４０は、図示しないネットワークで接続された外部装置の不揮発性の記憶装置に格納されたプログラムをデータ信号として搬送波９８を介して通信装置４５により受信し、受信したプログラムを記憶部４４に格納してもよい。この場合には、ＲＯＭ４２に格納されたプログラムではなく、記憶部４４に格納されたプログラムが用いられる。 The server 40 may further include a storage medium interface (hereinafter referred to as a "storage medium IF") 49 to read a program from the nonvolatile storage medium 99 and store it in the storage unit 44. Further, the server 40 receives a program stored in a non-volatile storage device of an external device connected by a network (not shown) as a data signal by the communication device 45 via the carrier wave 98 and stores the received program in the storage unit 44. You may In this case, the program stored in the storage section 44 is used instead of the program stored in the ROM 42 .
　図３は、評価対象データの一例を示す図である。図３に示す例では、評価対象データは、データヘッダＤＨと、データ本体ＤＲと、付加データＤＡと、を含む。データヘッダＤＨは、評価対象データに含まれる、データの種類を示す情報である。データ本体ＤＲは、具体的なデータである。データ本体ＤＲは１以上の「カラム」を含み、各カラムにはデータヘッダＤＨの１つが対応する。すなわち「カラム」とは、データ本体ＤＲにおける縦方向の１列を意味する。データヘッダＤＨは個別の評価対象データに含まれる情報なので、表現が統一されていないこともある。たとえば、図３に示すように「姓」と「名」とが独立に設けられる場合もあるし、「姓と名」という表現や「氏名」、さらには「お名前」という表現もされうる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of evaluation target data. In the example shown in FIG. 3, the evaluation target data includes a data header DH, a data body DR, and additional data DA. The data header DH is information indicating the type of data included in the evaluation target data. The data body DR is concrete data. The data body DR contains one or more "columns", with each column corresponding to one of the data headers DH. That is, a "column" means one column in the vertical direction in the data body DR. Since the data header DH is information included in individual evaluation target data, the expression may not be unified. For example, as shown in FIG. 3, "family name" and "first name" may be provided independently, or expressions such as "family name and first name", "full name", and "name" may also be used.
　本実施の形態では、個別の評価対象データに含まれるデータヘッダＤＨにおける表現の差異をデータ価値評価システムＳに共通するタグを割り当てることで吸収する。なお本実施の形態では、＃（シャープ）を付すことでタグであることを明示する。データ識別部２０１はたとえば、データヘッダＤＨにおける「姓と名」、「氏名」、「お名前」のいずれにもタグ「＃氏名」を付与する。データ識別部２０１がタグを付与することで、評価対象データごとの表現の差異が吸収される。なお、評価対象データにデータヘッダＤＨが含まれることは必須の条件ではなく、データ識別部２０１がデータ本体ＤＲを参照してタグを付与してもよい。 In the present embodiment, differences in expressions in the data headers DH included in individual evaluation target data are absorbed by allocating tags common to the data value evaluation system S. Note that in this embodiment, a # (sharp) is added to indicate that it is a tag. For example, the data identification unit 201 attaches the tag "#name" to each of "last name and given name", "name", and "name" in the data header DH. The data identification unit 201 attaches tags to absorb differences in expression for each evaluation target data. It should be noted that inclusion of the data header DH in the evaluation target data is not an essential condition, and the data identifying unit 201 may refer to the data body DR to attach the tag.
　データ識別部２０１はたとえば、図３に示す評価対象データについて、姓Ａ２０１および名Ａ２０２に「＃氏名」のタグを付与し、住所Ａ２０３に「＃住所」のタグを付与し、性別Ａ２０４に「＃性別」のタグを付与し、年齢Ａ２０５に「＃年齢」のタグを付与し、受信内容Ａ２０６に「＃病歴」のタグを付与する。このようにデータ識別部２０１は、評価対象データに含まれるデータの種類を示すタグを複数付与する。そのため評価対象データには、タグが付された情報の組合せが含まれているともいえる。そのため、評価対象データの評価にはデータ本体ＤＲは必須ではなく、タグのみを参照することで評価できる項目もある。詳しくは後述する。 For example, with respect to the evaluation target data shown in FIG. Gender” tag is added, age A205 is tagged with “#age”, and received content A206 is tagged with “#medical history”. In this manner, the data identification unit 201 assigns a plurality of tags indicating the types of data included in the evaluation target data. Therefore, it can be said that the evaluation target data includes a combination of tagged information. Therefore, the data body DR is not essential for evaluation of the evaluation target data, and some items can be evaluated by referring to only the tags. Details will be described later.
　付加データＤＡは、データ本体ＤＲに関する付加的な情報であり、データカテゴリ、データレビューの有無、データクレンジングの有無、および準拠する法や規則の名称の情報が含まれる。ただし評価対象データに付加データＤＡが含まれることは必須の要件ではなく、評価対象データに付加データが含まれなくてもよい。 The additional data DA is additional information about the data body DR, and includes data category, data review presence/absence, data cleansing presence/absence, and information on the names of applicable laws and regulations. However, inclusion of the additional data DA in the evaluation target data is not an essential requirement, and the evaluation target data may not include the additional data.
　図４および図５は、データ価値評価システムＳにおける処理概要を示すシーケンス図である。図４および図５では図示上方から下方に向かって時間が経過しており、図５は図４よりも後の時刻の処理を示している。まずデータ入力部１０１は、データオーナ２００１から評価対象データが入力されると、入力された評価対象データをデータ識別サーバ２００に送信する（Ｓ００１）。データ識別部２０１は、受信した評価対象データに対してタグを付与する（Ｓ００２）。図３を参照して説明したように、１つの評価対象データに対して複数のタグが付与されうる。 4 and 5 are sequence diagrams showing an outline of processing in the data value evaluation system S. FIG. In FIGS. 4 and 5, time elapses from the top to the bottom, and FIG. 5 shows processing at a later time than in FIG. First, when evaluation target data is input from the data owner 2001, the data input unit 101 transmits the input evaluation target data to the data identification server 200 (S001). The data identification unit 201 attaches a tag to the received evaluation target data (S002). As described with reference to FIG. 3, multiple tags can be assigned to one piece of evaluation target data.
　次にデータ識別部２０１は、付与したタグの情報をビジネスインパクト評価部３０１、データ品質評価部４０１、および社会的恩恵評価部５０１に送信する（Ｓ００３）。ただしデータ識別部２０１は、評価対象データそのものをデータ品質評価部４０１に送信してもよい。詳しくは後述するが、データ品質評価部４０１はデータ本体ＤＲおよび付加データＤＡを参照し得るからである。 Next, the data identification unit 201 transmits the information of the attached tag to the business impact evaluation unit 301, data quality evaluation unit 401, and social benefit evaluation unit 501 (S003). However, the data identification unit 201 may transmit the evaluation target data itself to the data quality evaluation unit 401 . This is because the data quality evaluation unit 401 can refer to the data body DR and the additional data DA, which will be described later in detail.
　データ識別部２０１からデータを受信したビジネスインパクト評価部３０１は、ビジネスインパクトの観点から評価対象データを評価する（Ｓ００４）。データ識別部２０１からデータを受信したデータ品質評価部４０１は、データ品質の観点からデータ品質を評価する（Ｓ００５）。データ識別部２０１からデータを受信した社会的恩恵評価部５０１は、社会的恩恵の観点から評価対象データを評価する（Ｓ００６）。ビジネスインパクト評価部３０１、データ品質評価部４０１、および社会的恩恵評価部５０１は、評価結果を総合評価部６０１に送信する（Ｓ００７）。３つの評価部から評価結果を受信した総合評価部６０１は、評価対象データの総合評価を行う（Ｓ００８）。総合評価部６０１は、評価結果をデータ加工部９０１に送信する（Ｓ１０１）。図５を参照して説明を続ける。 Upon receiving the data from the data identification unit 201, the business impact evaluation unit 301 evaluates the evaluation target data from the viewpoint of business impact (S004). The data quality evaluation unit 401 that has received the data from the data identification unit 201 evaluates data quality from the viewpoint of data quality (S005). The social benefit evaluation unit 501 that has received the data from the data identification unit 201 evaluates the evaluation target data from the viewpoint of social benefits (S006). The business impact evaluation unit 301, the data quality evaluation unit 401, and the social benefit evaluation unit 501 transmit evaluation results to the comprehensive evaluation unit 601 (S007). The comprehensive evaluation unit 601 that has received the evaluation results from the three evaluation units performs comprehensive evaluation of the evaluation target data (S008). Comprehensive evaluation section 601 transmits the evaluation result to data processing section 901 (S101). The description continues with reference to FIG.
　データ加工部９０１は、受信した評価結果に基づきデータを加工し（Ｓ１０２）、加工済のデータを共有可能データＤＢ１００２に送信する（Ｓ１０３）。図５の右端に示すデータ共有部１００１は、データ利用者２００２から利用申請を受け付ける（Ｓ１０４）。次にデータ共有部１００１は、共有可能データＤＢ１００２を参照し利用申請に適合するデータを検索する（Ｓ１０５）。データ共有部１００１は、利用申請に適合するデータが存在する場合にはデータを取得する（Ｓ１０６）。そしてデータ共有部１００１は、データ利用者２００２のカテゴリやデータ利活用方法等を含むデータ共有の結果を利用実績集計部７０１に送信する（Ｓ１０７）。 The data processing unit 901 processes data based on the received evaluation results (S102), and transmits the processed data to the sharable data DB 1002 (S103). The data sharing unit 1001 shown on the right end of FIG. 5 receives a usage application from the data user 2002 (S104). Next, the data sharing unit 1001 refers to the sharable data DB 1002 and searches for data that matches the usage application (S105). The data sharing unit 1001 acquires the data if there is data that matches the usage application (S106). Then, the data sharing unit 1001 transmits the result of data sharing including the category of the data user 2002, the data utilization method, and the like to the utilization result totalizing unit 701 (S107).
　利用実績集計部７０１は、データ共有部１００１が送信するデータ共有の実績を集計する（Ｓ１０８）。利用実績集計部７０１は、利用実績をフィードバック部８０１に送信する（Ｓ１０９）。フィードバック部８０１は、利用実績集計部７０１が送信する利用実績をデータオーナ２００１に送信する（Ｓ１１０）。図５では記載を省略しているが、フィードバック部８０１は、利用実績を社会的恩恵評価部５０１にも送信し、後述する学習モデルの高精度化に活用してもよい。 The usage record totaling unit 701 totals the data sharing record transmitted by the data sharing unit 1001 (S108). The usage record totaling unit 701 transmits the usage record to the feedback unit 801 (S109). The feedback unit 801 transmits the usage record sent by the usage record totaling unit 701 to the data owner 2001 (S110). Although not shown in FIG. 5, the feedback unit 801 may also transmit the usage record to the social benefit evaluation unit 501 and use it to improve the accuracy of the learning model, which will be described later.
　図６は、データ識別部２０１の処理を示すフローチャートである。前述のようにデータ識別部２０１は、データ入力部１０１から評価対象データを受信して処理を開始する。なお以下では、データオーナ２００１がデータ価値評価システムＳに入力する評価対象データを「入力データ」とも呼ぶ。まずステップＳ１００１ではデータ識別部２０１は、入力データが構造化データであるか否かを確認する。本実施の形態において、構造化データとは表形式の整形済みのデータを意味する。データ識別部２０１は、入力データが構造化データであると判断する場合はステップＳ１００３に進み、入力データが構造化データではないと判断する場合はステップＳ１００２に進む。 FIG. 6 is a flowchart showing the processing of the data identification unit 201. FIG. As described above, the data identification unit 201 receives evaluation target data from the data input unit 101 and starts processing. Note that the evaluation target data that the data owner 2001 inputs to the data value evaluation system S is hereinafter also referred to as “input data”. First, in step S1001, the data identification unit 201 confirms whether or not the input data is structured data. In the present embodiment, structured data means tabular formatted data. If the data identification unit 201 determines that the input data is structured data, the process proceeds to step S1003, and if it determines that the input data is not structured data, the process proceeds to step S1002.
　ステップＳ１００２ではデータ識別部２０１は、入力データを構造化データに変換してステップＳ１００３に進む。本ステップの処理はたとえば、ＪＳＯＮ形式で表現されたデータをＣＳＶ形式に変換する処理である。なお構造化データへの変換はデータ識別部２０１以外が実行してもよく、その場合はデータ識別部２０１が変換を管理する。たとえば、データオーナ２００１に対してデータ変換を依頼し、データオーナ２００１がデータ入出力サーバ１００に改めて入力したデータをステップＳ１００２の成果物として扱ってもよい。 In step S1002, the data identification unit 201 converts the input data into structured data, and proceeds to step S1003. The process of this step is, for example, a process of converting data expressed in JSON format into CSV format. Note that the conversion to structured data may be executed by a unit other than the data identification unit 201, in which case the data identification unit 201 manages the conversion. For example, data conversion may be requested to the data owner 2001, and the data input to the data input/output server 100 by the data owner 2001 may be handled as the product of step S1002.
　ステップＳ１００３ではデータ識別部２０１は、構造化データである入力データに対して、各カラムにタグを追加する。具体的には、図３に示したそれぞれのデータヘッダＤＨに、予め定義したいずれかのタグを付与する。データ識別部２０１は、データヘッダＤＨの名称とタグの対応関係を示した不図示のテーブルを参照してタグを付与してもよいし、データヘッダＤＨの名称とタグとの組合せを用いて事前に学習して得られた分類器を用いて、それぞれのデータヘッダＤＨの名称に対応するタグを推論により得てもよい。なお、データ本体ＤＲとタグとの組合せを事前に学習させることで、データヘッダＤＨを有しない入力データに対してタグを付与してもよい。 In step S1003, the data identification unit 201 adds a tag to each column for input data that is structured data. Specifically, one of the predefined tags is added to each data header DH shown in FIG. The data identification unit 201 may attach a tag by referring to a table (not shown) showing the correspondence relationship between the name of the data header DH and the tag, or may use a combination of the name of the data header DH and the tag to Using the classifier obtained by learning from , the tag corresponding to the name of each data header DH may be obtained by inference. Note that the combination of the data body DR and the tag may be learned in advance so that the tag may be added to the input data that does not have the data header DH.
　続くステップＳ１００４ではデータ識別部２０１は、全てのカラムにタグ付けができたか否かを判断する。全てのカラムにタグ付けができたと判断する場合はステップＳ１００７に進み、１つでもタグ付けができないカラムが存在すると判断する場合はステップＳ１００５に進む。ステップＳ１００５ではデータ識別部２０１は、入力データのデータオーナ２００１に対して、データ出力部１０２を介してタグ付けができないカラムを通知し、タグ付けの依頼をする。続くステップＳ１００６ではデータ識別部２０１は、データ入力部１０１を介してデータオーナ２００１が付与したタグの情報を取得し、カラムとタグの対応付けを学習してステップＳ１００７に進む。すなわちデータ識別部２０１は、前述の不図示のテーブルを更新してもよいし、前述の分類器のパラメータを調整してもよい。 In subsequent step S1004, the data identification unit 201 determines whether or not all columns have been tagged. If it is determined that all columns have been tagged, the process advances to step S1007, and if it is determined that even one column cannot be tagged, the process advances to step S1005. In step S1005, the data identification unit 201 notifies the data owner 2001 of the input data of columns that cannot be tagged via the data output unit 102, and requests tagging. In subsequent step S1006, the data identification unit 201 acquires the tag information given by the data owner 2001 via the data input unit 101, learns the correspondence between columns and tags, and proceeds to step S1007. That is, the data identification unit 201 may update the above-described table (not shown) or adjust the parameters of the above-described classifier.
　ステップＳ１００７ではデータ識別部２０１は、データ出力部１０２を介してデータオーナ２００１にカラムとタグの対応が正しいか否かを問い合わせ、その回答を判断する。データ識別部２０１は、データオーナ２００１の回答が問題なし、換言するとすべて正しいと判断する場合にはステップＳ１０１０に進み、１つでも誤ったタグがあると判断する場合はステップＳ１００８に進む。ステップＳ１００８ではデータ識別部２０１は、ステップＳ１００７においてデータオーナ２００１が問題ありと判断したカラムについて、データ出力部１０２を介してデータオーナ２００１に正しいタグ付けを依頼する。 In step S1007, the data identification unit 201 inquires of the data owner 2001 via the data output unit 102 whether the correspondence between columns and tags is correct, and determines the answer. If the data identification unit 201 determines that the data owner 2001's reply is correct, in other words, the data identification unit 201 determines that all the responses are correct, the process proceeds to step S1010. In step S1008, the data identification unit 201 requests the data owner 2001 via the data output unit 102 to attach correct tags to the columns that the data owner 2001 has determined to be problematic in step S1007.
　ステップＳ１００９ではデータ識別部２０１は、データ入力部１０１を介してデータオーナ２００１が付与したタグの情報を取得し、カラムとタグの対応付けを学習してステップＳ１０１０に進む。ステップＳ１０１０ではデータ識別部２０１は、ビジネスインパクト評価部３０１、データ品質評価部４０１、および社会的恩恵評価部５０１にデータを送信する。このとき送信するデータはタグのみでも構わない。本実施例ではビジネスインパクト評価部３０１と社会的恩恵評価部５０１にはタグのみを、データ品質評価部４０１には生データとタグを送信する例を示す。 In step S1009, the data identification unit 201 acquires tag information given by the data owner 2001 via the data input unit 101, learns the correspondence between columns and tags, and proceeds to step S1010. In step S<b>1010 , data identification unit 201 transmits data to business impact evaluation unit 301 , data quality evaluation unit 401 and social benefit evaluation unit 501 . The data to be transmitted at this time may be only the tag. This embodiment shows an example in which only tags are transmitted to the business impact evaluation unit 301 and the social benefit evaluation unit 501 and raw data and tags are transmitted to the data quality evaluation unit 401 .
　図７は、ビジネスインパクト評価指標３０２の一例を示す図である。ビジネスインパクト評価指標３０２には、気密性の喪失Ｂ１０１、完全性の喪失Ｂ１０２、可用性の喪失Ｂ１０３、および説明追究性の喪失Ｂ１０４の４つの観点から入力データを評価する。具体的には図７の上部に示すように、それぞれの評価観点Ｂ１００ごとにスコアＢ１２０の大きさに応じた評価項目Ｂ１１０があらかじめ設定される。各項目とタグとの関係は、不図示のテーブルに記載される。このテーブルはたとえば、「個人情報、極秘情報：＃病歴、＃氏名、＃住所、＃マイナンバー、…」と記載される。 FIG. 7 is a diagram showing an example of the business impact evaluation index 302. FIG. The business impact evaluation index 302 evaluates the input data from four perspectives: loss of airtightness B101, loss of integrity B102, loss of availability B103, and loss of followability B104. Specifically, as shown in the upper part of FIG. 7, an evaluation item B110 corresponding to the magnitude of the score B120 is set in advance for each evaluation viewpoint B100. The relationship between each item and tag is described in a table (not shown). For example, this table describes "personal information, confidential information: #medical history, #name, #address, #my number, ...".
　ただし、評価項目Ｂ１１０を設けることなくスコアとタグの関係を明示してもよい。すなわち図８の下部に示すように、観点Ｂ１０００ごとにタグＢ１２００とスコアＢ１１００との関係をビジネスインパクト評価指標３０２に記載してもよい。図７下の例によれば、図３に示す入力データは、「＃氏名」、「＃住所」、「＃性別」、「＃年齢」、および「＃病歴」のタグを含み、「＃氏名」と「＃病歴」のタグはいずれの観点でも高いスコアを有するので、比較的高い値となる。実際にはビジネスインパクト評価指標３０２のスコアＢ１１００には、定性的な「高」、「中」、「低」の代わりに具体的な数値が入力され、該当するスコアの和、または平均値が評価値として算出される。 However, the relationship between the score and the tag may be specified without providing the evaluation item B110. That is, as shown in the lower part of FIG. 8, the relationship between the tag B1200 and the score B1100 may be described in the business impact evaluation index 302 for each viewpoint B1000. According to the example in the lower part of FIG. 7, the input data shown in FIG. ” and “#medical history” have high scores in all respects, so the values are relatively high. In practice, in the score B1100 of the business impact evaluation index 302, a specific numerical value is input instead of the qualitative "high", "medium", and "low", and the sum or average value of the corresponding scores is evaluated. calculated as a value.
　図８は、ビジネスインパクト評価部３０１の処理を示すフローチャートである。ステップＳ２００１ではビジネスインパクト評価部３０１は、タグ情報に基づき機密性、完全性、可用性、および責任追及性の観点から入力データを評価する。具体的にはビジネスインパクト評価部３０１は、図７を参照して説明したとおりである。なおセキュリティリスクの観点では、データを共有することで発生するリスクを評価する。機密性の観点では、入力データが漏洩した場合のリスクを評価する。完全性の観点では、入力データが改ざんされた場合のリスクを評価する。可用性の観点では、入力データを削除すべき経過日数を評価する。責任追及性の観点では、データ共有時に遵守すべき規格やガイドラインの有無、規格などに沿う処理の困難性などを評価する。 FIG. 8 is a flowchart showing the processing of the business impact evaluation unit 301. In step S2001, the business impact evaluation unit 301 evaluates input data from the viewpoints of confidentiality, integrity, availability, and accountability based on tag information. Specifically, the business impact evaluation unit 301 is as described with reference to FIG. From the viewpoint of security risk, the risk generated by sharing data is evaluated. From the viewpoint of confidentiality, assess the risk when input data is leaked. From the viewpoint of integrity, we evaluate the risk when the input data is tampered with. In terms of availability, we evaluate the number of days that the input data should be deleted. From the perspective of accountability, we will evaluate whether there are any standards or guidelines that should be followed when sharing data, and the difficulty of processing in accordance with the standards.
　続くステップＳ２００２ではビジネスインパクト評価部３０１は、ステップＳ２００１の処理を実行したがタグ情報に基づき評価ができないデータが存在するか否かを判断する。ビジネスインパクト評価部３０１は、１つでも評価できないデータが存在すると判断する場合はステップＳ２００３に進み、全てのデータを評価したと判断する場合はステップＳ２００５に進む。ステップＳ２００３ではビジネスインパクト評価部３０１は、ステップＳ２００２において評価できないと判断したタグをデータ出力部１０２を介してデータオーナ２００１に通知して評価を依頼する。 In the following step S2002, the business impact evaluation unit 301 determines whether or not there is data that cannot be evaluated based on the tag information after executing the processing in step S2001. If the business impact evaluation unit 301 determines that even one piece of data that cannot be evaluated exists, the process proceeds to step S2003, and if it determines that all data have been evaluated, the process proceeds to step S2005. In step S2003, the business impact evaluation unit 301 notifies the data owner 2001 via the data output unit 102 of the tags that were determined to be unevaluable in step S2002, and requests evaluation.
　ステップＳ２００４ではビジネスインパクト評価部３０１は、データ入力部１０１を介してデータオーナ２００１から評価結果を取得し、評価結果をビジネスインパクト評価指標３０２に反映することでビジネスインパクト評価部３０１の精度向上を図る。ステップＳ２００５ではビジネスインパクト評価部３０１は、評価結果を総合評価部６０１に送信する。なおビジネスインパクト評価部３０１は、総合評価部６０１に評価結果を送信する前にデータオーナ２００１に評価結果を確認する処理を加えてもよい。 In step S2004, the business impact evaluation unit 301 acquires evaluation results from the data owner 2001 via the data input unit 101, and reflects the evaluation results in the business impact evaluation index 302 to improve the accuracy of the business impact evaluation unit 301. . In step S<b>2005 , the business impact evaluation unit 301 transmits the evaluation result to the comprehensive evaluation unit 601 . Note that the business impact evaluation unit 301 may add processing for confirming the evaluation result with the data owner 2001 before transmitting the evaluation result to the comprehensive evaluation unit 601 .
　図９は、データ品質評価部４０１の処理を示すフローチャートである。まずステップＳ３００１においてデータ品質評価部４０１は、入力データに対してデータ品質の観点で評価する。詳しくは図１０を参照して後に詳述する。ただしデータ品質評価部４０１は、ＩＳＯ／ＩＥＣ２５０１２の少なくとも一部に沿った基準で評価をしてもよい。 FIG. 9 is a flowchart showing the processing of the data quality evaluation unit 401. FIG. First, in step S3001, the data quality evaluation unit 401 evaluates input data from the viewpoint of data quality. Details will be described later with reference to FIG. However, the data quality evaluation unit 401 may perform evaluation based on at least a part of ISO/IEC25012.
　ステップＳ３００２ではデータ品質評価部４０１は、評価できないデータが存在するか否かを判断する。データ品質評価部４０１は、１つでも評価できないデータが存在すると判断する場合はステップＳ３００３に進み、全てのデータを評価したと判断する場合はステップＳ３００５に進む。ステップＳ３００３ではデータ品質評価部４０１は、ステップＳ３００２において評価できないと判断したタグおよびデータ本体ＤＲを、データ出力部１０２を介してデータオーナ２００１に通知して評価を依頼する。 In step S3002, the data quality evaluation unit 401 determines whether there is data that cannot be evaluated. If the data quality evaluation unit 401 determines that even one piece of data cannot be evaluated, the process proceeds to step S3003, and if it determines that all the data have been evaluated, the process proceeds to step S3005. In step S3003, the data quality evaluation unit 401 notifies the data owner 2001 via the data output unit 102 of the tag and the data body DR determined to be unevaluable in step S3002, and requests evaluation.
　ステップＳ３００４ではデータ品質評価部４０１は、データ入力部１０１を介してデータオーナ２００１から評価結果を取得し、評価結果をデータ品質評価部４０１における推定器のパラメータ更新、すなわち学習に利用する。ステップＳ３００５ではデータ品質評価部４０１は、評価結果を総合評価部６０１に送信する。なおデータ品質評価部４０１は、総合評価部６０１に評価結果を送信する前にデータオーナ２００１に評価結果を確認する処理を加えてもよい。 In step S3004, the data quality evaluation unit 401 acquires evaluation results from the data owner 2001 via the data input unit 101, and uses the evaluation results to update the parameters of the estimator in the data quality evaluation unit 401, that is, for learning. In step S<b>3005 , the data quality evaluation unit 401 transmits the evaluation result to the comprehensive evaluation unit 601 . Note that the data quality evaluation unit 401 may add processing for confirming the evaluation result with the data owner 2001 before transmitting the evaluation result to the comprehensive evaluation unit 601 .
　図１０は、データ品質評価指標４０２の一例を示す図である。データ品質評価指標４０２は、評価項目Ｂ２００ごとに１つ以上の評価概要Ｂ２１０が記載される。図１０に示す例では、正確性Ｂ１０１、完全性Ｂ１０２、一貫性Ｂ１０３、信憑性Ｂ１０４、最新性Ｂ１０５、アクセシビリティＢ１０６、標準適合性Ｂ１０７、および効率性Ｂ１０８の評価項目Ｂ２００を含む。正確性Ｂ２０１、完全性Ｂ２０２、一貫性Ｂ２０３、および効率性Ｂ２０８は、データ本体ＤＲを用いて評価する。信憑性Ｂ２０４、アクセシビリティＢ２０６、および標準的合成Ｂ２０７は、付加データＤＡを用いて評価する。 FIG. 10 is a diagram showing an example of the data quality evaluation index 402. FIG. The data quality evaluation index 402 describes one or more evaluation summaries B210 for each evaluation item B200. The example shown in FIG. 10 includes evaluation items B200 for correctness B101, completeness B102, consistency B103, credibility B104, recency B105, accessibility B106, conformance B107, and efficiency B108. Accuracy B201, completeness B202, consistency B203, and efficiency B208 are evaluated using data body DR. Authenticity B204, accessibility B206, and standard synthesis B207 are evaluated using additional data DA.
　正確性Ｂ２０１は、データの単位が統一されているか否か、および値の範囲が整合されているか否かを評価する。値の範囲の整合とは、年齢がゼロ以上の整数であれば整合すると判断し、マイナスの値であれば整合されていないと判断する。完全性Ｂ２０２は、データに欠損、換言すると空欄の有無を評価する。一貫性Ｂ２０３は、ＩＤが重複しているか否か、およびデータの形式が統一されているか否かを評価する。信憑性Ｂ２０４は、データレビューの有無により評価する。最新性Ｂ２０５は、データ本体ＤＲまたは付加データＤＡに含まれるデータの取得日付と現在の日付との差により評価する。ただし分野により最新と判断できる時間幅が異なるので、付加データＤＡにおけるデータカテゴリの値に応じて閾値を変化させてもよい。 Accuracy B201 evaluates whether the units of data are unified and whether the range of values is consistent. Consistency in the range of values is determined to be consistent if the age is an integer equal to or greater than zero, and is determined to be inconsistent if the value is a negative value. Completeness B202 evaluates the presence or absence of missing data, in other words, the presence or absence of blanks. Consistency B203 evaluates whether or not IDs are duplicated and whether or not data formats are unified. Credibility B204 is evaluated based on the presence or absence of data review. The recency B205 is evaluated by the difference between the acquisition date of the data included in the data main body DR or the additional data DA and the current date. However, since the time span that can be determined to be the latest varies depending on the field, the threshold may be changed according to the value of the data category in the additional data DA.
　アクセシビリティＢ２０６は、付加データＤＡにおけるデータクレンジングの有無により評価する。標準適合性Ｂ２０７は、付加データＤＡにおける準拠の有無により評価する。効率性Ｂ２０８は、データ本体ＤＲにおけるデータ数により評価する。ただし分野によりデータ量が十分と判断する基準が異なるので、付加データＤＡにおけるデータカテゴリの値に応じて閾値を変化させてもよい。以上説明した評価項目Ｂ２００のうち、正確性Ｂ２０１、完全性Ｂ２０２、および一貫性Ｂ２０３は学習により精度の向上や新たなデータの判断が可能となる。図９のステップＳ３００３およびステップＳ３００４はこれらを対象とすることを意図している。 The accessibility B206 is evaluated based on the presence or absence of data cleansing in the additional data DA. The standard conformance B207 is evaluated based on whether or not the additional data DA conforms. Efficiency B208 is evaluated by the number of data in the data body DR. However, since criteria for judging that the amount of data is sufficient differ depending on the field, the threshold may be changed according to the value of the data category in the additional data DA. Of the evaluation items B200 described above, the accuracy B201, the completeness B202, and the consistency B203 can be improved by learning and new data can be judged. Steps S3003 and S3004 in FIG. 9 are intended to cover these.
　図１１は、社会的恩恵評価部５０１の処理を示すフローチャートである。ステップＳ４００１では社会的恩恵評価部５０１は、タグ情報および利用実績ＤＢ７０２に基づいて、評価対象データを評価する。具体的には、図１０を参照して後に詳述する。ステップＳ４００２では社会的恩恵評価部５０１は、タグ情報および生データに基づきデータ品質に関する評価ができないデータが存在するか否かを判断する。評価できないデータが存在すると判断する場合はステップＳ４０３に進み、全てのデータが評価できたと判断する場合はステップＳ４００５に進む。 FIG. 11 is a flowchart showing the processing of the social benefit evaluation unit 501. In step S4001, the social benefit evaluation unit 501 evaluates the evaluation target data based on the tag information and the usage record DB702. Specifically, a detailed description will be given later with reference to FIG. 10 . In step S4002, the social benefit evaluation unit 501 determines whether or not there is data whose data quality cannot be evaluated based on the tag information and the raw data. If it is determined that there is data that cannot be evaluated, the process proceeds to step S403, and if it is determined that all the data have been evaluated, the process proceeds to step S4005.
　ステップＳ４００３では社会的恩恵評価部５０１は、評価ができないデータをデーターナに通知する。ステップＳ４００４では社会的恩恵評価部５０１は、データオーナの評価結果を受信し、評価結果を社会的恩恵評価部５０１における推定器のパラメータ更新、すなわち学習に利用する。ステップＳ４００５では社会的恩恵評価部５０１は、データ品質の評価結果を総合評価部６０１に送信する。 In step S4003, the social benefit evaluation unit 501 notifies Datana of data that cannot be evaluated. In step S4004, the social benefit evaluation unit 501 receives the data owner's evaluation result, and uses the evaluation result to update the parameters of the estimator in the social benefit evaluation unit 501, that is, for learning. In step S<b>4005 , the social benefit evaluation unit 501 transmits the data quality evaluation result to the comprehensive evaluation unit 601 .
　図１２は、社会的恩恵評価指標５０２の一例を示す図である。社会的恩恵評価指標５０２は、評価観点Ｂ３００ごとに１つ以上の評価項目Ｂ３１０とスコアＢ３２０との組合せが含まれる。評価観点Ｂ３００には、社会的恩恵Ｂ３０１、恩恵の大きさＢ３０２、およびデータ活用回数Ｂ３０３が含まれる。社会的恩恵Ｂ３０１は、データが利用できる範囲の広さ、換言するとデータが影響を与える範囲の広さが評価される。社会的恩恵Ｂ３０１ではたとえば、グローバル、国レベルで活用可能な場合はスコアＢ３２０が大きな値に設定され、企業や都道府県レベルで活用可能な場合はスコアＢ３２０が中程度に設定され、個人レベルで活用可能な場合はスコアＢ３２０が低程度に設定される。恩恵の大きさＢ３０２は、データを提供するデータオーナが受ける恩恵と、データを利用するデータ利用者が受ける恩恵の両方で評価させる。データオーナが受ける恩恵とは、たとえばデータを提供したことで得られる金銭的な利益である。データ利用者が受ける恩恵とは、データが提供されることで節約できた時間的な利益である。 FIG. 12 is a diagram showing an example of the social benefit evaluation index 502. FIG. The social benefit evaluation index 502 includes a combination of one or more evaluation items B310 and scores B320 for each evaluation viewpoint B300. The evaluation viewpoint B300 includes a social benefit B301, a benefit magnitude B302, and a data utilization frequency B303. The social benefit B301 is evaluated based on the breadth of the range in which data can be used, in other words, the breadth of the data's influence. For social benefit B301, for example, if it can be used at the global or national level, the score B320 is set to a large value, and if it can be used at the company or prefecture level, the score B320 is set to a medium value, and it is used at the individual level. Score B320 is set to low when possible. The magnitude of benefit B302 is evaluated based on both the benefit received by the data owner who provides the data and the benefit received by the data user who uses the data. Benefits received by the data owner are, for example, financial benefits obtained by providing the data. The benefit to the data user is the time benefit saved by the provision of the data.
　各項目とタグとの関係は、不図示のテーブルに記載される。このテーブルはたとえば、「グローバル、国レベル：＃病歴、＃性別氏名、＃住所、＃マイナンバー、…」と記載される。ただし、評価項目Ｂ３１０を設けることなくスコアとタグの関係を明示してもよい。すなわち図１２の下部に示すように、観点Ｂ３０００ごとにタグＢ３２００とスコアＢ３１００との関係を社会的恩恵評価指標５０２に記載してもよい。 The relationship between each item and tag is described in a table (not shown). For example, this table is described as "global, country level: #medical history, #gender name, #address, #my number, ...". However, the relationship between the score and the tag may be specified without providing the evaluation item B310. That is, as shown in the lower part of FIG. 12, the relationship between the tag B3200 and the score B3100 may be described in the social benefit evaluation index 502 for each viewpoint B3000.
　図１２の下部の例によれば、図３に示す入力データは「＃性別」および「＃病歴」のタグを含み、「＃氏名」と「＃病歴」のタグは社会的恩恵Ｂ３００１および恩恵の大きさＢ３００２のいずれの観点でも高いスコアを有するので、比較的高い値となる。実際には社会的恩恵評価指標５０２のスコアＢ３１００には、定性的な「高」、「中」、「低」の代わりに具体的な数値が入力され、該当するスコアの和、または平均値が評価値として算出される。データ活用回数Ｂ３０３は、利用実績ＤＢ７０２に記載されている評価対象データの利用実績、すなわち利用回数を評価する。利用回数が多いほど高いスコアとする。 According to the example at the bottom of FIG. 12, the input data shown in FIG. Since it has a high score in any aspect of the size B3002, it has a relatively high value. In practice, for the score B3100 of the social benefit evaluation index 502, a specific numerical value is entered instead of the qualitative "high", "medium", and "low", and the sum or average value of the corresponding scores is Calculated as an evaluation value. The data usage frequency B303 evaluates the usage history of the evaluation target data described in the usage history DB702, that is, the usage frequency. The higher the number of times of use, the higher the score.
　図１３は、総合評価部６０１の処理を示すフローチャートである。ステップＳ５００１では総合評価部６０１は、ビジネスインパクト評価部３０１、データ品質評価部４０１、および社会的恩恵評価部５０１の評価結果を受信し、それらの評価結果から総合評価をする。総合評価は、個別の評価結果の単純平均でもよいし、所定の比例係数をそれぞれに掛け合わせてもよい。 FIG. 13 is a flowchart showing the processing of the comprehensive evaluation unit 601. FIG. In step S5001, comprehensive evaluation unit 601 receives evaluation results from business impact evaluation unit 301, data quality evaluation unit 401, and social benefit evaluation unit 501, and performs comprehensive evaluation based on these evaluation results. The comprehensive evaluation may be a simple average of individual evaluation results, or may be multiplied by a predetermined proportional coefficient.
　ステップＳ５００２では総合評価部６０１は、データ利活用の可能性があるユースケースを推測しデータオーナに通知する。ユースケースの推測では、類似の過去事例の実績を示すこと、たとえば医療系のデータは製薬分野に有用であることを示すことが想定される。他にも、これまでの過去事例を学習した推定器を用いることで利活用の可能性があるユースケースをデータオーナに提示することが想定される。ステップＳ５００３では総合評価部６０１は、データ共有時に推奨するデータ加工方針をデータ加工部９０１に通知して図１３に示す処理を終了する。データ加工方針はたとえば「匿名化の処理」やカラム単位の「データ削除」である。総合評価部６０１はたとえば、不図示の削除対象タグリストを参照し、削除対象タグリストに記載されているタグに対応するカラムをデータ削除対象と判断する。この通知を受けたデータ加工部９０１は、削除対象のカラムを評価対象データから削除して加工済みデータＤＢ１００２に格納する。 In step S5002, the comprehensive evaluation unit 601 guesses a use case in which there is a possibility of data utilization and notifies the data owner. In speculation of use cases, it is assumed that results of similar past cases will be shown, for example, that medical data will be useful in the pharmaceutical field. In addition, it is assumed that the data owner will be presented with possible use cases by using an estimator that has learned past cases. In step S5003, comprehensive evaluation unit 601 notifies data processing unit 901 of the data processing policy recommended for data sharing, and ends the processing shown in FIG. The data processing policy is, for example, "anonymization processing" or "data deletion" for each column. For example, the comprehensive evaluation unit 601 refers to a deletion target tag list (not shown) and determines a column corresponding to a tag described in the deletion target tag list as a data deletion target. The data processing unit 901 that has received this notification deletes the column to be deleted from the evaluation target data and stores it in the processed data DB 1002 .
　図１４は、データオーナ２００１が評価対象データの情報を入力する、データ入力部１０１における入力画面の一例を示す図である。ただし図１４に示す情報の生成にデータ入出力サーバ１００は関与せず、図１４に示す入力画面に入力された情報のみがデータ入力部１０１に入力されてもよい。データカテゴリＡ１０２には、入力データのカテゴリの情報が入力される。カテゴリは選択式でもよいし、自由記述式でもよい。図１４に示す例では、「医療」が選択されている。「医療」の他に、「エネルギー」「金融」「産業」「流通」などの選択肢が存在する。 FIG. 14 is a diagram showing an example of an input screen in the data input unit 101 where the data owner 2001 inputs information on evaluation target data. However, the data input/output server 100 may not be involved in the generation of the information shown in FIG. 14, and only the information entered on the input screen shown in FIG. Information on the category of the input data is input to the data category A102. Categories may be either selective or free-form. In the example shown in FIG. 14, "Medical" is selected. In addition to "medical care," there are options such as "energy," "finance," "industry," and "distribution."
　データレビューの有無Ａ１０３には、入力データのレビューを実施したか否かの情報が入力される。図１４に示す例ではデータレビューが実施されていないことを示す「無」が入力されている。データクレンジングの有無Ａ１０４には、入力データのクレンジングを実行したか否かが入力される。図１４に示す例では、クレンジングを実施していないことを示す「無」が入力されている。対象データの入力Ａ１０５には、データ本体ＤＲが入力される。データ本体ＤＲの情報が直接入力されてもよいし、データ本体ＤＲの情報が格納された電子データの格納場所が入力されてもよい。図１４に示す例では、データ本体ＤＲの情報が格納された電子ファイルのファイル名が入力されている。 Information as to whether or not the input data has been reviewed is entered in the presence/absence of data review A103. In the example shown in FIG. 14, "None" is entered to indicate that data review has not been performed. Whether or not the input data has been cleansed is input to the presence/absence of data cleansing A104. In the example shown in FIG. 14, "none" is entered to indicate that cleansing is not performed. The data body DR is input to the target data input A105. The information of the data body DR may be directly input, or the storage location of the electronic data in which the information of the data body DR is stored may be input. In the example shown in FIG. 14, the file name of the electronic file storing the information of the data body DR is entered.
　準拠している標準／ガイドラインＡ１０６には、入力データが準拠している標準規格やガイドラインの名称が格納される。本項目はデータカテゴリＡ１０２と連動しており、選択した分野に応じて選択肢が変化してもよい。そのため、他の選択肢は選択した分野で準拠すべきもしくは準拠する可能性のある標準規格やガイドラインが挙げられる。なお、複数の標準規格やガイドラインに準拠していることを考慮して、複数選択を可能としてもよい。送信Ａ１０７は画面の入力が終わったらデータオーナ２００１により押下され、データ入力部１０１に入力画面に入力された情報が送信される。図１４に示す情報のうち、対象データの入力Ａ１０５のみがデータ本体ＤＲとして扱われ、他の情報は付加データＤＡとして扱われる。 Compliant standards/guidelines A106 stores the names of standards and guidelines that the input data complies with. This item is linked with the data category A102, and options may change according to the selected field. As such, other options are the standards and guidelines that should or may be complied with in the chosen field. Note that multiple selections may be made possible in consideration of compliance with multiple standards and guidelines. Send A 107 is pressed by the data owner 2001 after completing the input on the screen, and the information input on the input screen is transmitted to the data input unit 101 . Of the information shown in FIG. 14, only the target data input A105 is treated as the data body DR, and the other information is treated as the additional data DA.
　図１５は、データ出力部１０２が出力するデータ価値評価結果の一例を示す図である。データ価値評価結果は大きく分けて、ビジネスリスクＴ２０、社会的恩恵Ｔ３０、およびデータ品質Ｔ４０の３つから構成される。ただし図１５では作図の都合により２段に分けて記載している。データ項目Ｔ１０には、評価対象データの各カラムとそのタグが記載される。たとえば「姓、名」のカラムには「＃氏名」のタグが付与されている。タグのみで３つの観点を評価する場合には、この欄にはタグのみの表示としてもよい。 FIG. 15 is a diagram showing an example of data value evaluation results output by the data output unit 102. FIG. The data value evaluation results are roughly divided into three parts: business risk T20, social benefit T30, and data quality T40. However, in FIG. 15, it is divided into two steps for convenience of drawing. Each column of evaluation target data and its tag are described in the data item T10. For example, a column of "last name, first name" is tagged with "#name". If the three viewpoints are evaluated using only tags, only the tags may be displayed in this column.
　ビジネスリスクＴ２０には、ビジネスリスクの総合的な評価結果が記述される。図１５に示す例では、ビジネスリスクの総合評価が「高」である旨が記載されている。このビジネスリスクの総合的な評価結果は、機密性Ｔ２０１、完全性Ｔ２０２、可用性Ｔ２０３、および責任追及性Ｔ２０４の観点から評価されたものである。たとえば本実施の形態では、機密性Ｔ２０１で最も評価が高いのは“高”、完全性Ｔ２０２で最も評価が高いのは“高”、可用性Ｔ２０２で最も評価が高いのは“高”、責任追及性Ｔ２０３で最も評価が高いのは“高”であることから、総合評価部６０１はトータルの評価結果も“高”であると判断する。 The business risk T20 describes the comprehensive evaluation result of the business risk. In the example shown in FIG. 15, it is described that the comprehensive evaluation of business risk is "high". This comprehensive business risk evaluation result is evaluated from the viewpoint of confidentiality T201, integrity T202, availability T203, and accountability T204. For example, in this embodiment, confidentiality T201 has the highest evaluation of "high," integrity T202 has the highest evaluation of "high," availability T202 has the highest evaluation of "high." Since the highest evaluation in the property T203 is "high", the comprehensive evaluation unit 601 determines that the total evaluation result is also "high".
　社会的恩恵Ｔ３０には、社会的恩恵の総合的な評価結果が記述される。図１５に示す例では、この例で示す医療系データはグローバルに活用できることから社会的恩恵Ｔ３０１は“高”、データオーナへの恩恵Ｔ３０２は幅広い活用が見込めるため“高”、活用実績Ｔ３０３は現状０回であることから“低”と判断する。社会的恩恵のトータルの評価結果は“中”と総合評価部６０１が判断する。 　Social benefits T30 describes the comprehensive evaluation results of social benefits. In the example shown in FIG. 15, the social benefit T301 is "high" because the medical data shown in this example can be used globally, the benefit to the data owner T302 is "high" because it is expected to be widely used, and the utilization record T303 is the current state. Since it is 0 times, it is judged as "low". The comprehensive evaluation unit 601 judges that the total evaluation result of the social benefits is "intermediate".
　データ品質Ｔ４０には、データ品質の総合的な評価結果が記述される。図１５に示す例ではデータ品質Ｔ４０は、正確性Ｔ４０１と、完全性Ｔ４０２と、一貫性Ｔ４０３と、信憑性Ｔ４０４と、最新性Ｔ４０５と、アクセシビリティＴ４０６と、標準適合性Ｔ４０７と、効率性Ｔ４０８と、の観点から評価する。正確性Ｔ４０１は、単位整合性Ｔ４０１１の観点と範囲整合Ｔ４０１２の観点から評価される。本実施の形態における例では単位整合性Ｔ４０１１および範囲整合Ｔ４０１２の観点が関連するのは「年齢」なので、年齢に対して評価した結果を記載する。なお「－」は評価対象外、「YES」は満たしている、「NO」は満たしていないことを示している。 The data quality T40 describes the comprehensive evaluation results of data quality. In the example shown in FIG. 15, the data quality T40 includes accuracy T401, completeness T402, consistency T403, credibility T404, recency T405, accessibility T406, conformance T407, and efficiency T408. , from the perspective of Accuracy T401 is evaluated in terms of unit consistency T4011 and range consistency T4012. In the example of this embodiment, the viewpoints of unit consistency T4011 and range consistency T4012 are related to "age", so the results of evaluation with respect to age are described. "-" indicates not subject to evaluation, "YES" indicates that the requirement is met, and "NO" indicates that the requirement is not met.
　完全性Ｔ４０２は、ビジネスリスクの完全性とは異なり、データの完全性、すなわち空欄の有無が評価される。データ品質評価部４０１は、空欄がなければ満たしている、すなわち「YES」と判断する。一貫性Ｔ４０３は、ＩＤの重複がないこと、および形式が統一されていることを評価する。形式の統一とは、たとえば姓と名の間に空白を含めるか否かや、アルファベット表記の氏名における大文字と小文字の使い分けが統一されている点の評価である。本実施の形態における例では、ＩＤ重複なしＴ４０３１は満たされているので「YES」、形式統一Ｔ４０３２は氏名と年齢が満たされていないため「NO」、それ以外は満たされているので「YES」と判断される。 Completeness T402 differs from business risk completeness in that data completeness, that is, the presence or absence of blanks, is evaluated. If there are no blanks, the data quality evaluation unit 401 determines that the requirements are satisfied, that is, "YES". Consistency T403 evaluates that there is no ID duplication and that the format is unified. The uniformity of the format is evaluated, for example, whether or not a space is included between the family name and the given name, and the uniformity of the use of capital letters and small letters in alphabetical names. In the example of this embodiment, the ID duplication T4031 is satisfied, so "YES"; the format unification T4032, name and age, is not satisfied, so "NO"; is judged.
　信憑性Ｔ４０４は、社内でのレビューや第三者によるレビューがなされているか否かが評価される。本実施の形態における例ではレビューの実施がないため「NO」と判断される。最新性Ｔ４０５は、データ収集期間から判断される。本実施の形態における例では「２０２０／０４―２０２１／０３」という時期を直接記載する。アクセシビリティＴ４０６は、クレンジングＴ４０６１の観点と形式Ｔ４０６２の観点で評価される。本実施の形態における例では、クレンジング有Ｔ４０６１はクレンジングの有無を記載するため「YES」と判断される。形式Ｔ４０６２はデータ形式が記載され、本例ではＣＳＶ形式なのでＣＳＶと記載される。 Credibility T404 is evaluated whether or not it has been reviewed internally or by a third party. In the example of the present embodiment, since no review has been performed, it is determined to be "NO". Recency T405 is determined from the data collection period. In the example of the present embodiment, the period "2020/04-2021/03" is directly described. Accessibility T406 is evaluated in terms of cleansing T4061 and format T4062. In the example of the present embodiment, T4061 with cleansing describes the presence or absence of cleansing, so it is determined to be "YES". The format T4062 describes the data format, and since it is the CSV format in this example, it is described as CSV.
　標準適合性Ｔ４０７は、準拠する必要がある規格が記載される。標準適合性Ｔ４０７は、データカテゴリＡ１０２において設定される分野で判断する。本実施の形態における例では、「医療」が選択され、個人情報が記載されていることから「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン、…」と記入される。効率性Ｔ４０８は、データ容量が記入される。本例では「５ＧＢ」と入力される。ただしデータ容量の代わりにデータ件数が記入されてもよい。 Standard Conformance T407 describes the standards that must be complied with. Standard conformance T407 is judged in the field set in data category A102. In the example of the present embodiment, "medical care" is selected and personal information is entered, so "Guidelines for safety management of medical information systems, ..." is entered. Efficiency T408 is filled with data capacity. In this example, "5 GB" is entered. However, the number of data items may be entered instead of the data capacity.
　図１６は、データ価値評価結果の概要出力の一例を示す図である。データ価値評価結果の概要出力を示す画面Ａ３０１には、３つの観点で評価した結果と総合評価結果が示される。ビジネスリスクＡ３０２にはビジネスリスクのトータル評価結果が記載され、データ品質Ａ３０３にはデータ品質のトータル評価結果が記載され、社会的恩恵Ａ３０４には社会的恩恵のトータル評価結果が記載される。総合評価Ａ３０５には、これら３つの観点の総合評価が記載される。 FIG. 16 is a diagram showing an example of a summary output of data value evaluation results. A screen A301 showing a summary output of data value evaluation results shows the results of evaluation from three viewpoints and the comprehensive evaluation results. Business risk A302 describes the total evaluation result of business risk, data quality A303 describes the total evaluation result of data quality, and social benefit A304 describes the total evaluation result of social benefit. Comprehensive evaluation A305 describes the comprehensive evaluation of these three viewpoints.
　さらに総合評価結果の一部として、推奨するデータ加工Ａ３０６が記載される。本例ではデータ形式の不整合があり、個人情報が記載されていることから「データ形式の統一、匿名化」が推奨される。さらにこれまでの利活用結果から学習したＡＩ等により入力データの利活用が見込める分野が提案される。本例では、同種の医療分野、そして災害時等に病歴や住所等を参考にできることから自治体やインフラ等が提示される。 In addition, recommended data processing A306 is listed as part of the comprehensive evaluation results. In this example, there is an inconsistency in the data format, and since personal information is described, it is recommended to unify the data format and anonymize it. Furthermore, fields where input data can be expected to be utilized by AI learned from past utilization results are proposed. In this example, local governments, infrastructures, etc. are presented because medical histories, addresses, etc., can be referred to in the same kind of medical field, and in the event of a disaster or the like.
　上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）データ価値評価システムＳは、データオーナ２００１が所有する評価対象データの価値を評価する。データ価値評価システムＳは、評価対象データを共有することによるデータオーナが受ける恩恵、および評価対象データを提供される利用者が受ける恩恵を評価する社会的恩恵評価部５０１を備える。そのため、社会的恩恵の観点での評価により予め想定されている用途外での価値を算出することで、評価対象データのデータオーナが気づいていない価値を見出すことができる。 According to the first embodiment described above, the following effects are obtained.
(1) The data value evaluation system S evaluates the value of evaluation target data owned by the data owner 2001 . The data value evaluation system S includes a social benefit evaluation unit 501 that evaluates the benefit received by the data owner by sharing the evaluation target data and the benefit received by the user provided with the evaluation target data. Therefore, by calculating the value outside of the usage assumed in advance by the evaluation from the viewpoint of social benefit, it is possible to discover the value that the data owner of the evaluation target data is not aware of.
（２）データ価値評価システムＳは、評価対象データを共有することによるセキュリティリスクを評価するビジネスインパクト評価部３０１と、評価対象データの品質を評価するデータ品質評価部４０１と、ビジネスインパクト評価部３０１、データ品質評価部４０１、および社会的恩恵評価部５０１の評価結果のうち少なくとも２つの評価結果を用いて総合的な価値を評価する総合評価部６０１と、を備える。そのためデータ価値評価システムＳは、社会的恩恵だけでなく、評価対象データを共有することによるセキュリティリスク、および評価対象データの品質の観点を含めた総合的な評価ができる。 (2) The data value evaluation system S includes a business impact evaluation unit 301 that evaluates security risks due to sharing evaluation target data, a data quality evaluation unit 401 that evaluates the quality of evaluation target data, and a business impact evaluation unit 301. , a data quality evaluation unit 401, and a comprehensive evaluation unit 601 that evaluates a comprehensive value using at least two evaluation results of the evaluation results of the social benefit evaluation unit 501. Therefore, the data value evaluation system S can comprehensively evaluate not only the social benefit but also the security risk caused by sharing the evaluation target data and the quality of the evaluation target data.
（３）データ価値評価システムＳは、評価対象データに含まれるデータの種類を識別しタグを付与するデータ識別部２０１を備える。社会的恩恵評価部５０１は、タグを参照してデータオーナが受ける恩恵、および利用者が受ける恩恵を評価する。そのため社会的恩恵評価部５０１は、データ本体ＤＲを参照することなく評価対象データを評価できる。 (3) The data value evaluation system S includes a data identification unit 201 that identifies the type of data included in the evaluation target data and attaches a tag to the data. The social benefit evaluation unit 501 refers to the tags and evaluates the benefits received by the data owner and the benefits received by the user. Therefore, the social benefit evaluation unit 501 can evaluate the evaluation target data without referring to the data body DR.
（４）ビジネスインパクト評価部３０１は、タグを参照して評価対象データを共有することによるセキュリティリスクを評価する。そのためビジネスインパクト評価部３０１は、データ本体ＤＲを参照することなく評価対象データを評価できる。 (4) The business impact evaluation unit 301 refers to the tags and evaluates the security risk of sharing evaluation target data. Therefore, the business impact evaluation unit 301 can evaluate the evaluation target data without referring to the data body DR.
（５）データ価値評価システムＳは、評価対象データが利用者に利用された回数である利用実績を集計する利用実績集計部７０１を備える。社会的恩恵評価部５０１は、利用実績をデータオーナが受ける恩恵、および利用者が受ける恩恵に含める。そのためデータ価値評価システムＳは、利用実績を加味して評価対象データの社会的恩恵を評価できる。 (5) The data value evaluation system S includes a usage record totaling unit 701 that totalizes the utilization record, which is the number of times the data to be evaluated has been used by the user. The social benefit evaluation unit 501 includes the usage record in the benefit received by the data owner and the benefit received by the user. Therefore, the data value evaluation system S can evaluate the social benefit of the evaluation target data in consideration of the usage record.
（６）データ価値評価システムＳは、利用実績の情報をデータオーナ２００１に伝達するデータ出力部１０２を備える。そのためデータ価値評価システムＳは、データオーナ２００１に評価対象データの利用実績を伝達できる。 (6) The data value evaluation system S includes a data output unit 102 that transmits usage record information to the data owner 2001 . Therefore, the data value evaluation system S can transmit the usage record of the evaluation target data to the data owner 2001 .
（７）総合評価部６０１は、評価対象データにおけるリスクが高いデータを検出する（図１３のＳ５００３）。データ価値評価システムＳは、総合評価部６０１が検出したリスクが高いデータを評価対象データから削除するデータ加工部９０１を備える。 (7) The comprehensive evaluation unit 601 detects high-risk data in the evaluation target data (S5003 in FIG. 13). The data value evaluation system S includes a data processing unit 901 that deletes high-risk data detected by the comprehensive evaluation unit 601 from evaluation target data.
（８）データ価値評価システムＳは、データ加工部９０１が加工した評価対象データをアクセス可能に制御するデータ共有部１００１を備える。そのためデータ価値評価システムＳは、リスクが高いデータが削除された評価対象データをデータ利用者２００２に共有できる。 (8) The data value evaluation system S includes a data sharing section 1001 that controls access to the evaluation target data processed by the data processing section 901 . Therefore, the data value evaluation system S can share with the data user 2002 the evaluation target data from which the high-risk data has been deleted.
（９）データ価値評価システムＳは、データオーナ２００１から評価対象データの情報の入力を受け付けるデータ入力部１０１と、データオーナ２００１に評価対象データの評価結果を提示するデータ出力部１０２と、を備える。そのため、データオーナ２００１から評価対象データを受領し、その評価結果をデータオーナ２００１に伝達できる。 (9) The data value evaluation system S includes a data input unit 101 that receives input of information on evaluation target data from the data owner 2001, and a data output unit 102 that presents evaluation results of the evaluation target data to the data owner 2001. . Therefore, evaluation target data can be received from the data owner 2001 and the evaluation result can be transmitted to the data owner 2001 .
（変形例１）
　上述した実施の形態では、評価対象データの評価に、ビジネスインパクト、データ品質、および社会的恩恵という３つの指標を用いた。しかし使用する指標には少なくとも社会的恩恵が含まれていればよい。たとえば評価対象データの評価に社会的恩恵のみを用いる場合には、データ価値評価システムＳは、ビジネスインパクト評価サーバ３００、データ品質評価サーバ４００、および総合評価サーバ６００を備えなくてもよい。 (Modification 1)
In the embodiment described above, three indexes of business impact, data quality, and social benefits are used to evaluate evaluation target data. But the indicators used should at least include social benefits. For example, if only social benefits are used to evaluate evaluation target data, the data value evaluation system S does not need to include the business impact evaluation server 300, the data quality evaluation server 400, and the comprehensive evaluation server 600.
（変形例２）
　上述した実施の形態では、総合評価部６０１がデータ加工の方針をデータ加工部９０１に通知した（図１３のステップＳ５００３）。しかし総合評価部６０１はデータ加工方針の決定および通知を行わず、データ加工部９０１が自発的に削除するデータを決定してもよい。この場合にはたとえば、削除すべきタグの情報がデータ加工ルールＤＢ９０２に記録されており、データ加工部９０１はデータ加工ルールＤＢ９０２を参照して自発的にタグを削除してもよい。 (Modification 2)
In the embodiment described above, comprehensive evaluation unit 601 notifies data processing policy to data processing unit 901 (step S5003 in FIG. 13). However, the comprehensive evaluation unit 601 may decide data to be deleted voluntarily by the data processing unit 901 without determining and notifying the data processing policy. In this case, for example, the information of the tag to be deleted is recorded in the data processing rule DB 902, and the data processing unit 901 may refer to the data processing rule DB 902 and voluntarily delete the tag.
　上述した各実施の形態および変形例において、機能ブロックの構成は一例に過ぎない。別々の機能ブロックとして示したいくつかの機能構成を一体に構成してもよいし、１つの機能ブロック図で表した構成を２以上の機能に分割してもよい。また各機能ブロックが有する機能の一部を他の機能ブロックが備える構成としてもよい。 In each embodiment and modification described above, the configuration of the functional blocks is merely an example. Some functional configurations shown as separate functional blocks may be configured integrally, or a configuration represented by one functional block diagram may be divided into two or more functions. Further, a configuration may be adopted in which part of the functions of each functional block is provided in another functional block.
　上述した各実施の形態および変形例は、それぞれ組み合わせてもよい。上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。 Each of the above-described embodiments and modifications may be combined. Although various embodiments and modifications have been described above, the present invention is not limited to these contents. Other aspects conceivable within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention.
１０１…データ入力部
１０２…データ出力部
２０１…データ識別部
２０２…タグデータベース
３０１…ビジネスインパクト評価部
４０１…データ品質評価部
５０１…社会的恩恵評価部
６０１…総合評価部
７０１…利用実績集計部
７０２…利用実績データベース
８０１…フィードバック部
８０２…フィードバック実績データベース
９０１…データ加工部
１００１…データ共有部
１００２…加工済データベース 101 Data input unit 102 Data output unit 201 Data identification unit 202 Tag database 301 Business impact evaluation unit 401 Data quality evaluation unit 501 Social benefit evaluation unit 601 Comprehensive evaluation unit 701 Usage record aggregation unit 702 ... Usage record database 801 ... Feedback section 802 ... Feedback record database 901 ... Data processing section 1001 ... Data sharing section 1002 ... Processed database

Claims (11)

  1. 　データオーナが所有する評価対象データの価値を評価するデータ価値評価システムであって、
    　前記評価対象データを共有することによる前記データオーナが受ける恩恵、および前記評価対象データを提供される利用者が受ける恩恵を評価する社会的恩恵評価部を備える、データ価値評価システム。     A data value evaluation system for evaluating the value of evaluation target data owned by a data owner,
    A data value evaluation system comprising a social benefit evaluation unit that evaluates a benefit received by the data owner by sharing the evaluation target data and a benefit received by a user provided with the evaluation target data.
  2. 　請求項１に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記評価対象データを共有することによるセキュリティリスクを評価するビジネスインパクト評価部と、
    　前記評価対象データの品質を評価するデータ品質評価部と、
    　前記ビジネスインパクト評価部、前記データ品質評価部、および前記社会的恩恵評価部の評価結果のうち少なくとも２つの前記評価結果を用いて総合的な価値を評価する総合評価部と、をさらに備えるデータ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 1,
    a business impact evaluation unit that evaluates security risks due to sharing the evaluation target data;
    a data quality evaluation unit that evaluates the quality of the evaluation target data;
    a comprehensive evaluation unit that evaluates comprehensive value using at least two of the evaluation results of the business impact evaluation unit, the data quality evaluation unit, and the social benefit evaluation unit. rating system.
  3. 　請求項１に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記評価対象データに含まれるデータの種類を識別しタグを付与するデータ識別部をさらに備え、
    　前記社会的恩恵評価部は、前記タグを参照して前記データオーナが受ける恩恵、および前記利用者が受ける恩恵を評価する、データ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 1,
    further comprising a data identification unit that identifies the type of data included in the evaluation target data and adds a tag;
    The data value evaluation system, wherein the social benefit evaluation unit refers to the tags and evaluates the benefits received by the data owner and the benefits received by the user.
  4. 　請求項２に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記評価対象データに含まれるデータの種類を識別しタグを付与するデータ識別部をさらに備え、
    　前記社会的恩恵評価部は、前記タグを参照して前記データオーナが受ける恩恵、および前記利用者が受ける恩恵を評価し、
    　前記ビジネスインパクト評価部は、前記タグを参照して前記評価対象データを共有することによるセキュリティリスクを評価する、データ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 2,
    further comprising a data identification unit that identifies the type of data included in the evaluation target data and adds a tag;
    The social benefit evaluation unit refers to the tag and evaluates the benefit received by the data owner and the benefit received by the user,
    The data value evaluation system, wherein the business impact evaluation unit refers to the tag and evaluates a security risk caused by sharing the evaluation target data.
  5. 　請求項１に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記評価対象データが前記利用者に利用された回数である利用実績を集計する利用実績集計部をさらに備え、
    　前記社会的恩恵評価部は、前記利用実績を前記データオーナが受ける恩恵、および前記利用者が受ける恩恵に含めるデータ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 1,
    further comprising a usage record aggregation unit that aggregates a usage record, which is the number of times the evaluation target data has been used by the user;
    The social benefit evaluation unit is a data value evaluation system that includes the usage record in benefits received by the data owner and benefits received by the user.
  6. 　請求項５に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記利用実績の情報を前記データオーナに伝達するデータ出力部をさらに備える、データ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 5,
    The data value evaluation system, further comprising a data output unit that transmits the information on the usage record to the data owner.
  7. 　請求項２に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記総合評価部はさらに、前記評価対象データにおけるリスクが高いデータを検出し、
    　前記総合評価部が検出したリスクが高いデータを前記評価対象データから削除するデータ加工部をさらに備える、データ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 2,
    The comprehensive evaluation unit further detects high-risk data in the evaluation target data,
    A data value evaluation system, further comprising a data processing unit that deletes high-risk data detected by the comprehensive evaluation unit from the evaluation target data.
  8. 　請求項７に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記データ加工部が加工した前記評価対象データをアクセス可能に制御するデータ共有部をさらに備える、データ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 7,
    A data value evaluation system, further comprising a data sharing unit that controls access to the evaluation target data processed by the data processing unit.
  9. 　請求項１に記載のデータ価値評価システムにおいて、
    　前記データオーナから前記評価対象データの情報の入力を受け付けるデータ入力部と、
    　前記データオーナに前記評価対象データの評価結果を提示するデータ出力部と、を備えるデータ価値評価システム。     In the data valuation system according to claim 1,
    a data input unit that receives input of information on the evaluation target data from the data owner;
    and a data output unit that presents evaluation results of the evaluation target data to the data owner.
  10. 　コンピュータにより実行される、データオーナが所有する評価対象データの価値を評価するデータ価値評価方法であって、
    　前記評価対象データを共有することによる前記データオーナが受ける恩恵、および前記評価対象データを提供される利用者が受ける恩恵を評価する社会的恩恵評価処理を含む、データ価値評価方法。     A data value evaluation method executed by a computer for evaluating the value of evaluation target data owned by a data owner,
    A data value evaluation method, comprising a social benefit evaluation process for evaluating a benefit received by the data owner by sharing the evaluation target data and a benefit received by a user provided with the evaluation target data.
  11. 　請求項１０に記載のデータ価値評価方法において、
    　前記評価対象データを共有することによるセキュリティリスクを評価するビジネスリスク評価処理と、
    　前記評価対象データの品質を評価するデータ品質評価処理と、
    　前記ビジネスリスク評価処理、前記データ品質評価処理、および前記社会的恩恵評価処理の評価結果のうち少なくとも２つの前記評価結果を用いて総合的な価値を評価する総合評価処理と、をさらに含むデータ価値評価システム。
          In the data value evaluation method according to claim 10,
    business risk evaluation processing for evaluating security risks due to sharing the evaluation target data;
    a data quality evaluation process for evaluating the quality of the evaluation target data;
    a comprehensive evaluation process for evaluating comprehensive value using at least two of the evaluation results of the business risk evaluation process, the data quality evaluation process, and the social benefit evaluation process. rating system.
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