昨日「DATA Driven Economy」時代に乗り遅れた、製造業界の話を紹介した。ではこの時代に合わせた製造業とは何かという事例で、典型的なものが記事になっていた。
日立、ＡＩ活用で鉄道インフラ保守を効率化 エヌビディアと協業 | ロイター (reuters.com)
「Global & Digital」時代のビジネスとは、世界中から一番いいもの（労働力や情報も含む）を仕入れ、世界中で売る。一番高く売れるところに売るのが目標。総合商社は昔からそのような事業をしていて、世界に張り巡らせた情報網がそのビジネスモデルを支えていた。一方製造業は彼らに叶う情報網を持たないので、このままでは安く買いたたかれるだけになる。しかし、製造業には彼らにはない情報源があった。それが、自らが製造した機器が発する（IoT）データである。
この記事は、製造業者が列車のデータを英国やイタリアで採取し、路線保守に活かすことを事業化したと伝えている。いわば単純な製造業から、サービス事業への拡張である。私自身が20年以上前から取り組んできた、データ活用によるビジネスモデル転換例と言っていい。
ただこのモデルの実現には、技術開発などと違い企業内だけではどうにもならない課題があった。それは、国境を越えるデータの自由。データの囲い込みをする国が少なくなく、世界中で同じモデルを展開し有効データの総量を増やすことや、総コストの削減が難しかった。そこでTPPの条項に「データ流通の自由」を盛り込んだことは、以前紹介した（*1）。特に個人情報保護名目で流通を阻止しようとした欧州委員会とは、
・列車の物理的なデータは個人情報じゃないはず
・どこまでが個人情報なのか、はっきりさせよう
と論戦（*2）を交わした。まだ結論はでていないが、少なくとも振動等による路線の状況検知データは個人情報ではあるまい。このような事例を積み上げ、
・１車両当たりの乗客等の加重
・１車両当たりの登場人数
・搭乗者の（マスとしての）属性
などが、GDPRなどの規制対象か否かの議論をしてほしいと思う。
*1：デジタル貿易自由化への逆風 - 梶浦敏範【公式】ブログ (hatenablog.jp)
*2："Connected Train" のリスク - Cyber NINJA、只今参上 (hatenablog.com)
