MyDataとPLR

2020-05 橋田浩一

個人向けサービスの価値向上にMyDataが必要パーソナルデータの使用は原則本人同意で無数の個別サービスにおけるデータの共有・活用の

管理は現場に分散させるしかないサービスの価値＝受容者にとっての価値個人向けサービスの価値はGDPの110~120%生活者向けサービス(家計消費): GDPの60~70%勤労者向けサービス: GDPの30%家事や育児などの無償サービス: GDPの20%

MyData: 本人主導のパーソナルデータ活用

2 GDPの外

AIが生み出す価値もほとんどが個人向けサービスによる

AIの運用にMyDataが必須AIが各個人に合った良質のサービスを提供するに

は、その個人に関するリッチなデータが簡単に使える必要あり

AIの開発にMyDataが必須多数の個人から本人同意でデータを収集して分析す

る必要あり

MyDataはAIの必要条件

3

国等 制度 産業

欧州GDPRPSD2クッキー法

―

米国 FTC3原則消費者プライバシ州法 GAFA

中国 信息安全技术 个人信息安全规范データローカリゼーション BAT

ブラジル、シンガポール、ベトナム、タイ、インド、…

日本

医療制度改革マイナンバー・マイナポータル官民データ活用推進基本法(再)改正個人情報保護法改正銀行法高大接続eポートフォリオ

メディエータ

パーソナルデータの制度と戦略

MyData

プラットフォーマを持たない欧州は人権を守る制度を作って広めつつある。 日本はその制度を活用して産業振興を図るべし。

4

パーソナルデータに関連する人権の保護 EEA (EU含む31ケ国)域内の個人のデータが対象 域外の事業者にも適用 英国も同様の法制

2018年5月25日施行 第7条: データ処理に関する同意 同意の取消は随時可能で同意と同程度に容易

第17～19条: 訂正・消去・処理制限の権利 パーソナルデータの管理者は本人の請求に応じてデータを訂正・消去・処理制限

子供のころSNSに載せた情報など 管理者は当該データの開示先にもその旨を通知

第20条: データポータビリティの権利 データ管理者に提供した自分のデータを、構造化され一般に利用されている機械可読な形

で受け取り、当該管理者の妨害なしにそのデータを他の管理者に移転することができる cf. 日本の個人情報保護法第25条(情報開示)は電子的開示を求めていない

第22条: 自動的決定(プロファイリング等)に従わない権利 第45条: データの域外移転には移転先での十分なデータ保護が必要 顧客や従業員のデータ 日本はGDPR施行前に十分性認定を受けられる?

第83条: 罰金 2,000万ユーロと年間全世界売上の4%の高い方

GDPR: General Data Protection Regulation

5

EEA加盟国以外の国民も

MyDataの必要条件パーソナルデータを本人が自由に活用再改正個人情報保護法28条

データポータビリティ

本人

管理者 利用者

パーソナルデータを扱いやすい形式で電子的に管理者が本人に提供

本人が自らの意思でデータを他者に開示

6

2005～2025年: 医療制度改革等⇨ ヘルスケアデータのポータビリティ

医療機関や介護施設の間でのデータ共有が必須に 2020年から薬剤情報や特定健診等のデータをマイナポータルで本

人に提供 2018年春: 改正銀行法施行 ⇨ 購買データのポータビリティ API公開を銀行に事実上義務付け キャッシュレス化+電子レシート

2019年: 情報銀行・情報信託サービスの開始 三菱UFJ信託銀行、三井住友銀行、電通、…

2021年: 大学入試改革 ⇨ 教育データのポータビリティ eポートフォリオ(電子学習記録)を生徒本人が管理運用 eポートフォリオを生涯に拡張: スタディ・ログ

2020～2021年: 個人情報保護法再改正⇨ 一般的データポータビリティ?

日本でも進むMyData

7

2020年3月10日閣議決定顧客データの囲い込みは不可能顧客への電子データの提供による機

会損失を防ぎ増収を図るには?

再改正個人情報保護法

8

医療制度改革: 異種事業者間のデータ共有

9

回復期病院、診療所、介護施設、他

(高度)急性期病院

患者

退院患者の再入院を防ぐため、受入先の回復期病院や診療所に患者のデータを渡す

急性期病院から退院患者を多く受け入れるため、患者のデータを受け取って治療の成績を高める

各患者に24時間365日の在宅医療を提供するため、複数の診療所(各々はほとんどが医師1人)がグループを組んで患者のデータを共有

医療制度改革: 診療所間のデータ共有

10診療所

患者

データを共有すれば良い医療ができるが、そんなことをしても儲からない

データを共有しないと経営が成り立たない厚労省の方針: 各患者に本人のデータを集約

医療データのポータビリティ

11

診療報酬と介護報酬の同時改定(2018年4月)など

PHR (Personal Health Record): 本人等にデータを提供2017年度～予防接種歴2020年度～特定健診、乳幼児健診等の健診データ2021年度～薬剤情報等の医療データAPI開放等により本人の許諾を受けた民間サー

ビス事業者もデータ活用可能に民間サービスの創意工夫を促進介護サービスの提供状況等の本人・家族等への

フィードバック、電子版お薬手帳との連携など

マイナポータルの本格運用(未来投資戦略2018)

12

13

https://www.mhlw.go.jp/content/12401000/000577328.pdf

2019年10月から改修中

銀行サービスのオープンAPI 改正銀行法 … cf. EUのPSD2

モバイル決済 Amazon Pay、楽天ペイ、AliPay、他

電子レシート 経産省の実証、CCCのカッテミル、ローソンスマホペイ、他

購買データのポータビリティ

14

2020年度からの新制度の大学入試 入試の成績だけでなく高校3年間の学業や課外活動のデータも考慮して

合否を決定 受験生はその電子データをeポートフォリオで作成して出願の際に大学に

提出 各個人が一生にわたりeポートフォリオ(スタディログ)を運用 文科省「Society 5.0に向けた人材育成」

教育・学習データのポータビリティ

eポートフォリオ

生徒

高校 大学

就職先

15 中学校

小学校

パーソナルデータを本人の意思で共有・活用する仕組み

MyDataの必要条件概念そのものは部分的には古い: 星新一(1970) 声の網. (情報銀行)

PDS: Personal Data Store

16

集中管理: 事業者にデータを集約 分散管理: 本人にデータを集約管理が集中するので危険: 1千万人のデータを1千万円以下で盗める

管理が分散するので安全: 1人のデータを盗むのに1万円ほどはかかる

本人同意だけでデータが使えないので不便

本人同意だけでデータが使えるので便利

機微な個人情報が使いにくい 機微な個人情報も本人が活用

データが断片的で価値が低い データが名寄せされて価値が高い

パーソナルデータの管理運用

17

データ共有集中DBやID連携のための余計な管理コスト

データの集中管理

集中管理者

18

管理者の過失や悪意により全データが漏洩

安価保管共有

権限定義

安全

追跡可能

集中共有ストレージ、ID連携 ✔ ✔ ✔ ✔分散共有ストレージ+DRM ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔

共有ストレージなし ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ブロックチェーン ✔ ✔

データ管理運用法の分類

19

専用サーバなし

顧客のデータを預かる情報銀行を含むほぼすべての情報システム

PLR

共有ストレージ

digi.me、CitizenMeなど

集中管理機能の悪用による大規模なデータの漏洩や不正使用

個人同士の共有や大量データの共有が困難

データの保管も共有もできず、権限定義と追跡もブロック

チェーンネットワークの中だけ

集中管理によるデータ共有

事業者間のパーソナルデータ共有集中管理による共有は困難 セキュリティ規準等の差

違や事業上の競合により直接的共有は困難

全事業者のシステムを包摂する大規模なシステムは高コスト・高リスク

顧客が分散的に共有を仲介する方がはるかに容易・安価・安全 どの事業者も顧客とは連

携しやすい 顧客が運用する小規模な

システムは低コスト・低リスク

20

顧客

事業者 事業者事業者 事業者

特定事業者等による全体の集中管理は不可能データ主体とデータの種類が多いほど集中管理のリ

スクとコストが大きい複数のサービスを連携させる集中管理サービスはそ

れらのサービスよりデータ管理が大規模個人が事業者等に開示したくない秘密の情報等

は本人が管理するしかない複数の集中管理サービスの間を個人が分散PDS

でつなぐのが唯一の現実解

分散管理の必然性

21

データの管理者はデータ主体本人のみ

事業者アプリ

個人アプリPLRPLR

PLRPLR

暗号化データ

暗号化データ

暗号化データ

明示的な本人同意がないとデータの使用が技術的に不可能過失による情報漏洩なし利用者が何十億人いてもアプ

リの保守費用だけで運用可個人端末は必須でない

PLR: Personal Life Repository

22

PLRクラウド(オンラインストレージの集合)

平文データの保存・送信はできない

紹介状や内申書は持っていても読めない

多数の個人のデータの統計分析は可能

各個人の情報には本人だけがアクセス可能

集中管理(集中共有ストレージ、ID連携) ≪ PLR

(分散共有ストレージ+DRM)本人同意によらずデータにアクセスできる管理者用機能の悪用によるデータの漏洩や改竄のリスクがあり、利用者の過失に

よる漏洩等もある

機密性完全性

利用者(本人または本人の明示的同意でデータを開示された者)以外によるデータの漏洩や改竄はあり得ず、利用者の過失

による漏洩等もない

特定のサーバがダウンすると利用不可能 可用性

パブリッククラウドが1つでも利用可能ならデー

タ共有可能アプリ保守費とサーバ運用費に加え、上記のリスクを管理するための常時

監視等のコスト安価

アプリ保守費とパブリッククラウドの使用料(基

本無料)

安全性と経済性の比較

23

分散型(仲介者なし)のデータ共有専用サーバもVPNもDBMSも不要基本無料のパブリックストレージサービスで十分個人端末も必須ではないデータ共有の設定には代理人の端末を使えば良い運用コストも低い自分の端末を自力で操作できる利用者へのサポート

は不要

PLRは安価

24

ITリテラシは不要: データ共有を設定(委託可能)した後は、本人が端末を操作しなくても、指定された者の間でパーソナルデータが共有・活用される。

専門知識も不要: データのさまざまな部分の運用をPLRで他の個人に委託できる。

PLRは簡単

25

診療所PLRクラウド

私は同意する以外に何もしない。

病院

個人

データ作成者はデータ主体等によるアクセスを制限可能例1: 内申書を生徒に開示せずに高校から大学に渡す例2: 医師が患者に渡したデータを患者が開示できる先を限定

DRMによるアクセス制御

26

個人(データ主体本人)

PLR 本人に内容がわから

ないデータ 本人による開示先が

制限されたデータ 等々

PLR

個人が本人のデータを管理していれば、本人同意に基づくデータ収集が簡単

PLRによるビッグデータ活用

27

多人数分のデータを集めて永続的に保持

必要に応じてデータを募集・収集

平文データを保存・送信・閲覧しない

自分のデータが募集の条件に合えば本人同意で提供

ビッグデータ利用者

データ収集データ収集

アノテーション済

自動化可能PLR

PLR

PLR

PLR

PLR

PLRの利用形態

28

PLRクラウド

個人アプリPLR

事業者アプリPLR

PLR

個人アプリ

事業者 事業者

個人個人

事業者アプリAPI

事業者

事業者アプリ

PLR

標準形式のデータ

情報システムのほとんどの機能は個票データの処理 データの処理は各端末、共有はPLRでOKシステム導入運用の大幅なコストダウンと利便性・安全性の

向上

超エッジコンピューティング

29

PLRPLRPLR

研究者外科医内科医 看護師

PLRPLR PLRPLR PLRPLR PLRPLR

個人・患者

分析サーバ

PLR

PLR

PLRクラウド

分散情報アーキテクチャ

30

家族 個人PLR

PLR

PLR

PLRPLR

大規模データの検索や分析はサーバマシンで

検索・分析用サーバをPLRクラウドと同じクラウドに置けば通信コストを抑制できる

ビジネスロジック(個票データの処理)は個人端末で

PLRによる異種システム間連携

API

PLR

PLRクラウド

PLRPLR PLR

API

API

PLRPLR

PLR

PLR

個人

他システムがPLRを埋め込むことによりPLRクラウド経由で他のPLRアプリと連携31

PLRアプリが他システムのAPI (マイクロサービス等)を操作して連携

複数のクラウドやPDSや情報銀行やデータ取引所を含む

標準形式のデータ

二重入力を防ぎ業務の効率を高めるためシステムの間でデータを共有 RPA (Robotic Process Automation)人間による操作の手順をソフトウェアロボットが繰り返す業務プロセスを改善しないベンダーロックインを解消しないシステム全体を複雑化する外部へのサービスをあまり改善しない

PLRによるシステム間連携標準オントロジー(データのスキーマ)を介して複数システム

の間でデータを共有業務プロセスの改善につながるデータの標準化によりベンダーロックインを解消システム全体を複雑化しない PLRが外部利用者向けポータルになる

既存システム間の連携

32

1. 本人(顧客や従業員)からデータ共有に関する同意を取得 事業者間でデータ共有する場合、

または自治体等でデータの目的外利用をする場合

民間事業者の場合、要配慮個人情報を含まなければオプトアウト方式でOK

2. 各システムにPLRを組み込む 各システムとPLRの間でのデータ

形式の相互変換 各システムとPLRの間での個人ID

の相互変換ソフト開発はこれだけで、各システムにつき1人月程度

3. 同意した各個人のデータを各システムがPLRと共有 システム間で個人を名寄せ システム間のデータ共有をPLRが

仲介

システム間のデータ連携

既存システム

PLR PLR

33

4. データを各個人(顧客等)のPLRに移管コストとリスクの低減PLRが個人へのサービス

のポータルにマッチング等による付加

価値5. 既存システムを個人(従

業員等)のPLRアプリで置換

個人(顧客や従業員)とのデータ連携

個人

既存システム

PLRPLRPLR

PLR PLR

34

標準形式のデータ

新潟県においてフレイル/糖尿病を主目標に患者個人中心のデータ共有を予定。 臨床・介護現場データを佐渡ひまわりネットからPeOPLe/PLRに連携・集約 フレイル・生活習慣病対策など健康寿命延伸のための健診・保険データの連携・集約

PLRによるPeOPLeの実装

35

PLRPLRPLR

コンバータPLR

PeOPLeコンバータPLR

医療機関等病院局病院診療所調剤薬局

PeOPLeコンバータPLR

新潟県国保連健診結果国保レセプト後期レセプト国保資格記録後期資格記録 等

PeOPLeコンバータPLR

新潟県協会けんぽ 等健診結果国保レセプト後期レセプト国保資格記録後期資格記録 等

PeOPLeコンバータPLR

新潟県国保連介護資格記録介護レセプト（介護認定は自治体）さどひまわりネット

PeOPLeコンバータPLR

PeOPLeコンバータPLR

研究機関等

つくる

つなげる

ひらく

PLR統合アプリ(Personary)

36

マルチプラットフォームAndroid、iOS、Java

無料一般公開中 PLRの基本機能認証、暗号化/復号、通信

データ共有フレンド、グループ、同意の管

理 データ作成・活用生活録と問診(アンケート)自分/フレンド/グループのデー

タ カスタマイズが容易データのスキーマ(オントロ

ジー)画面と帳票のスタイル

PLR利用者(個人や事業者)の間で共有するデータのまとまりの単位 各利用者は自分がアクセスできるチャネルが他のどのチャネルと利用者に

開示されているかがわかる

チャネル

37

生徒A(チャネルaの所有者)

生徒B(チャネルbの所有者)

タイムライン

教員

a b

保護者

aが保護者にも開示されていることがわかる

2020年度からの新制度の大学入試で運用されるeポートフォリオ(電子学習記録)をPLRで実装 データポータビリティとセキュリティを確保

データ活用の促進によるEdTech等の振興 埼玉県教育局が2019年度から実運用の予定

生徒本人主導のeポートフォリオ

38

PLR

家族 生徒

塾

高校

就職先

大学

中学校

小学校 eポートフォリオも内申書も含めて出願

eポートフォリオアプリ

LRS

PLR

PLRクラウド

高校校務系

システム

生徒

eポートフォリオアプリ

PLR

PLRによるeポートフォリオの運用下記をすべて明確に満たす方法のうち最も安全で最も安価1) データポータビリティ2) 校務系システムとeポートフォリオとの連携3) 生徒による校務システムへの不正アクセス防止4) 校外から校内のシステムへの不正アクセス防止

PLRクラウド経由

生徒が見ても良いデータだけをPLRクラウドに

校外から校内のシステムへのアクセスなし

39

生徒

教員

40

東大の学務システムUTAS (UTokyo Academic affairs System)とAPI接続する大学公認のPLR時間割アプリを全学生に配布 教養学部附属教養教育高度化機構(KOMEX)の進めるデータ駆動型教育の

実現に向け、全学生27千人強(学部生・大学院生)の各々が自分の履修記録や成績をPLRで管理する体制の構築

2020年秋学期開始までにリリース予定 東大本部としてはアプリによる卒業生との関係維持も狙う 他大学への横展開も

UTokyoアプリ

41

学務システム API

時間割アプリ時間割アプリPLRPLR

時間割アプリ時間割アプリPLRPLR

時間割アプリ時間割アプリPLRPLR

山梨と鳥取と東京の介護施設で合計70人超の高齢者の介護記録をPLRベースのアプリで作成・共有 そのうち2人について介護記録のデータを本人(の家族)が管理して

関係者と共有可能に(下図) 分散システム(専用サーバなし)なので、そのまま何十億人に

でも拡張可能

介護での活用(PLR第1版)

42

介護記録等

介護施設

家族

介護者

本人

PLRクラウド

医療機関

医師

個人用端末

岩手医科大学未来かなえネットワーク

さどひまわりネットワーク

ゆめ病院

徳島糖尿病克服ネットワークe-DMダイアリ

千年カルテ

横浜市大病院マイME-BYOカルテ湘南記念病院

まごころの杜

千年カルテ

市立伊丹病院

社会福祉法人グロー

各実証フィールドにおいて既存の地域医療連携システムや病院とPLRとを連携

医療等での活用: AMEDプロジェクト等

43

PLR PLR PLR PLR PLR PLR

集中型システム

集中型システム

集中型システム

集中型システム

医療機関自治体企業等

医療機関 企業等介護施設 薬局 センサ

センサセンサ

医療機関

EHR、集中PHR、代理機関、医療介護SNS、Google、CCC、マイナポータルなど

事業者の間の連携を個人がPLRで仲介

44

競合?

PLR

保健師家族

母親

カウンセラー

医師 保育士

地域健康管理システム

地域保健事業の電子化人口3万人程度以下の市町村 紙の書類による保健業務を低コストで電子化 保健業務の効率向上 住民とデータを共有してサービスの質を向上 生涯健康手帳や地域包括ケアへの拡張

45

乳幼児健診や予防接種の紙のデータをPLRアプリに入力して電子化

自分が担当する母親とPLRでデータを共有

母親からPLRでデータを収集するPC

フレイル予防

46

個人アプリPLR

PLRクラウド

分析アプリPLR

分析事業者

中継アプリ

中継事業者

PLR

市区町村

地域健康管理システム等

PLR

個人

フレイルチェック

事業者アプリPLR

医療機関

介護アプリPLR 介護施設

電カル等PLR

PLRカード地域データ解析健康づくり・介護

予防政策の立案

顧客別サービス、商品開発、事業戦略立案、他

企業等

PLR

千年カルテ

千年カルテとの連携

患者

次世代医療基盤法に基づく医療情報匿名加工・提供機関が病院等から医療データを収集

そのうちデータポータビリティに対応する千年カルテと連携することにより、遠隔診療や多職種間連携を実現

セカンドオピニオン、遠隔診療、…

診療所

学校

自治体

介護施設

配食事業者

病院等

PLR

47

多剤処方の改善

自分の薬の意義を理解できる家族の薬がわかる使っている薬が災害時にもわかる

個々の患者に合った医薬品に関する的確なアドバイス 複数の医療機関から処方されている薬同

士や市販薬との相互作用や重複投薬のチェック、服薬指導、薬に関連する情報提供など

患者からの信頼度が増してかかりつけ薬局に在宅療養など新ビジネスの機会

患者

薬剤師

医師に処方内容をエビデンス付きで提案医師からの信頼度が

向上し、処方薬局に推奨される機会が増える

PLRクラウド

2025年の65歳以上人口>36百万人の1/4が対象 文献エビデンスを付けて処方改善を医師に依頼 人手作業による予備試行では25件の改善対応率100% 1件あたり14万円/年の医療費削減

処方改善と文献エビデンス検索のAIを開発 東京大学大学院医学系研究科の今井博久教授が東京大学橋田研究室と連携

薬剤師(または健保)が医師にその結果を示して処方改善を依頼

感染リスクを低減しサービスを向上

遠隔+訪問看護

見守り看護師

訪問看護師

家族

SpO2 位置 心拍 呼吸

相談・問診 センサデータ中継

患者

PLR

PLRPLRPLR

クラウド

本人や家族を24時間サポート

緊急時は看護師を派遣

49

パーソナルデータエコシステム

50

価値(収益)を貢献度に応じて分配

価値(収益)を貢献度に応じて分配

パーソナルデータを

本人に集約

パーソナルデータを

本人に集約

データ活用の促進による価値増大

データ活用の促進による価値増大

データ活用を追跡して貢献度を計量

一次利用

二次利用

マッチング

再改正個人情報保護法28条

互いに商材の質で競争

メディエータ

メディエータ

メディエータ

機微なパーソナルデータも本人だけが使うので高精度かつ個人にとっても事業者にとっても安全・安心

マッチング

個人

商材生産者

⊃

データ提供者

PLR

PLR

PLR

カタログを個人端末にダウンロードし、PLR内のパーソナルデータが表わす本人の詳しいニーズとマッチングして商材を購入

パーソナルAIエージェント

パーソナルデータを保管する必要なし

商材情報からカタログを作って個人に提供

商材生産者の与信を管理購買仲介手数料を徴収し、

購買に貢献した者に分配

商材(商品・サービス)商材(商品・サービス)

パーソナルデータパーソナルデータ

メディエータ同士はカタログの内容や手数料の安さで競争

各個人のパーソナルAIエージェントは1つ

51

(データポータビリティ)

パーソナルデータを集めて分析することにより得られるニューラルネットなど

データ提供者は商材生産者(ヘルスケア、流通、教育、外食、輸送等のサービス提供者)と同一の場合もある

（事業者）

自分の購買データ等とマッチングした商品を生産者から買う。その代金のうち手数料を購買データ提供者等にも分配する。購買データ提供者は、過去に購買した商品の生産者やメディエータを含む可能性がある。

自分の成績や志望校とマッチングした教材を買い家庭教師を雇う。手数料は成績等のデータを作成したシステムの運用者等に分配する。

A病院やB診療所から得た自分の診療データ等とマッチングした医療機関を受診する。手数料は健保等がA病院やB診療所に支払う?

マッチングの例

52

採寸データによるマッチング

53

採寸データ

商品情報(サイズ等)

選択肢が増える 自分に合う商品を

簡単に選定

PLR

個人端末の中でマッチング

顧客

アパレルメーカ

メディエータ

仕立屋

商品

商材情報

商品カタログ

既成品(服や靴)のサイズや仕立屋のサービス

(⊃1 )サービス

(⊃1次利用)

( )統計分析

(＝2次利用)

マッチング

> GDPサービス仲介サービス仲介

データ売買データ売買

GDPの20%

GDPの0.5%

各分野でデータが生む価値はGDPの2%以下

メディエータ

個人

商材生産者

データ分析者

パーソナルAIエージェント

これを仲介するのが狭義の情報銀行

AIの最大の応用

パーソナルデータの活用と価値

54大手の流通事業者や銀行やキャリア等のB2C事業者がメディエータになる可能性が高い

個人自分に適した商材を購入パーソナルデータを他者に開示しない商材生産者・データ提供者顧客に適した商材を販売パーソナルデータの管理が不要データポータビリティにより儲かるメディエータパーソナルデータの管理が不要情報銀行の数十倍儲かる

ステークホルダのメリット

55

流通業の諸形態

56

自動

手動事業者主導 顧客主導

通常店舗

コンビニ

EC

スーパー

メディエータ

自動化

通販

地域の商品やサービスをカタログに含めれば地域メディエータとして産業振興等も図れる

行政サービスマッチング

57

どんなサービスを受けられるかわからない

調べるのが面倒手続きも面倒

行政サービス行政サービス■税の減免■保健・福祉■健康保険■介護保険■子育て ■市営住宅■就業補助

+ 多様な手続き

PLR 行政サービスのカタログ

個人のデータと行政サービスをマッチング

申請書等の作成

申請書等

あなたの

人

(複数選択可能)

フランス政府・自治体による33の福利厚生サービスのうち自分がどれをどのような手続きで受けられるかが7分以内の入力でわかる。

入力したデータは保存されない。

神戸や鎌倉でも同様のサービス:https://ttzk.graffer.jp/

58

参考: Mes Aides

PLRPLR

PLR

がんの全ゲノム解析

59

がん組織片

データ＋解析結果

がんゲノムデータ

＋診療データ

データ代金

新薬/治療法の開発

製薬会社＆研究機関

PLRPLR

検査費

PleSSision-Exome検査慶應義塾大学病院腫瘍センターとがんゲノム医療中核病院(40以上)

検査機関

がん患者

標準治療後のがんゲノムの部分解析(保険診療)ではなく早期の全ゲノム解析(PleSSision-Exome検査; 100万円の自由診療)を普及させる 個別医療到達率: 10％→60％ 無駄な治療の回避: QoL向上+医療費削減

全ゲノム解析の価値をPLRで増大 自由診療と保険診療とでデータを共有 製薬会社等にデータを販売 がんゲノムビッグデータの収集・分析により保険商品や薬や治療法を開発

自由診療保険または企業健保向けサービス

メディエータメディエータ

PLR

パーソナルAIエージェント

60

個人

ちょっといがらっぽいかな。少し

ぼーっとするし。

先週買ったアイシャドウはどうだった?

熱を測ってみて。喉は痛くない?

まぶたが痒くなっちゃった。

あの薬はやめた方が良さそうね。

パーソナルAIエージェント

本人から情報(商材の評価や本人の属性)を得てPLRに蓄積し、マッチング(本人に合う商材等の選定)に活用 人間の判断の大半を代行

他者にデータを開示せず Amazon EchoやGoogle Homeとの違い

GDPを越える価値の交換と国家予算規模の富の分配

同意の形骸化: 人は約款をほとんど読まない。読まずに同意しても実害がないようにしたい。以下ではパーソナルデータを二次利用やマッチ

ングのために開示する場合を考える。データの一次利用(病歴や服薬の情報を医師に開示

することにより安全で効果的な治療を受けるなど)は対象外

パーソナルデータの開示に関する本人同意

61

データ主体本人に実害がないことを保証する下記のような標準約款を世間に周知あなたの個人情報を(計算で求めた個人情報も)あな

た以外(当社の内外の人間やロボット)に開示しません。

そのことをDRMで技術的に担保します。善意のデータ利用者は標準約款の遵守を望み、

したがって標準約款は確実に遵守されるPLRと連携するシステムにはDRMを適用するのが自

然各約款の冒頭に「標準約款を遵守」と書いてあ

れば本文を読む必要なし

標準約款

62

内定辞退率など

パーソナルデータの提供については判断不要、またはパーソナルAIエージェントが代理で判断一次利用のためのデータ提供は提供先の信用評価に

従えば良いニ次利用やマッチングのためのデータ提供は標準約

款遵守なら自分に不利益が生じないマッチングで商材の選択が簡単

個人の行動変容ではなく企業の事業戦略により、パーソナルデータエコシステムが普及

面倒くさくないデータ運用

63

パーソナルデータの分散管理管理権限を本人に集約 物理的に集中しても可

本人のパーソナルAIエージェントがデータを管理 情報銀行でもデータの管理はほぼソフトウェアによる いずれにせよ人間が管理運用を支援することも可能

分散管理のメリットデータ漏洩等のリスクを低減本人同意だけで容易にデータを活用機微な情報も本人が安全に活用データの名寄せにより価値向上

メディエータ収益(GDPの20%)を分配データポータビリティ ⇔ 企業の収益

標準約款により同意を有効に

まとめ

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