異なる領域のデータや技術を組み合わせて新しいビジネスや研究開発を行うことへの期待が高まっており、データを資源として再利用した価値創出がイノベーションの源泉として注目されています。しかし、萌芽的であるが故に市場におけるデータやステークホルダー間の相互作用等の観測可能な情報は限定的であり、データ市場を健全な成長を促進するためのルールや制度設計に資するエビデンスが不足しています。

本研究では、データ市場を構成する要素の最小単位であるデータ及びデータを購入する人をエージェントとしてモデル化し、4つの市場規模に対して7つのシナリオを用意し、エージェントがデータを購入し、人気データが出現し、購入頻度分布に与える影響をシミュレーションしました。この研究で得られた知見を踏まえて今後このシミュレータを改良していくことで、観測できる現象が限定的であるデータ流通市場における市場理解と制度設計研究が大きく進展することが期待できます。

学会：26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022)
タイトル：Models of Exchanged Datasets and Interactions of Buyers in the Data Market: Toward Multi-Agent Simulators for System Design
著者：Teruaki Hayashi, Hiroyasu Matsushima, Hiroki Sakaji, Yoshiaki Fukami, Takumi Shimizu
概要：Value creation by reusing data as exchangeable resources has been widely studied as a new source of innovation, resulting in the establishment of a data market and its ecosystem. However, owing to the nascent nature of the market, observable information on exchanged datasets and interactions among stakeholders, such as buyers and providers, in the market are limited. Therefore, a lack of observable information that contributes to designing the market system and formulating regulations to promote the sound growth of data markets exists. This study modeled exchanged datasets and data buyers as agents, the smallest units of the data market components, and prepared seven scenarios for four market sizes. We simulated the effects of datasets and agent models with different market sizes on the agents’ data purchases and emergence of popular datasets and discussed the factors that affect the purchase frequency distribution of the datasets. We present the experimental results and new implications for developing a data market simulator. The development of this simulator is expected to significantly advance research on the market understanding and system design in data markets.

本研究は科研費基盤B研究「データ流通市場のダイナミクスの解明と制度設計（20H02384）」の支援を受けました。