ブロックチェーンとビッグデータのユースケース： ブロックチェーンとデータサイエンスによる課題と機会

ブロックチェーンとビッグデータは、いくつかの業種・業務に革命をもたらし、ビジネスや組織の運営方法を根本的に変える可能性のある新興テクノロジーの1つです。これらのテクノロジーは相互に排他的であり、それぞれが独自の道筋を描き、互いに独立して適用されていると考える人もいるかもしれません。

しかし、それは的外れでしょう。

ブロックチェーンは、データサイエンスと同様に、いくつかの業種・業務の運営方法を徐々に変革しています。また、データサイエンスは、データを適切な管理のために活用することに重点を置いているのに対し、ブロックチェーンは分散型台帳を維持することでデータの信頼性を確保します。

問題は 「これら2つの概念が交差する場所はあるのか」という点です。

この2つのテクノロジーを併用することで、何が達成されるのでしょうか？

簡単に言えば、ブロックチェーンはどのようにデータサイエンスに革命を起こすのでしょうか?

これらの質問に答えるには、ブロックチェーンとデータサイエンスを別々に理解することが助けになります。

ブロックチェーンは基本的に、経済取引を操作できないように記録する信頼できない台帳です。テクノロジーは、ビットコインや暗号通貨全般への関心の成果として注目されるようになりましたが、それ以来、暗号通貨取引だけでなく価値のあるあらゆるものを記録することと関連性があることがわかっています。この新興テクノロジーの機能を理解し、開発者や技術愛好家は、ブロックチェーンのユースケースを次々と設計してきました。

ブロックチェーン開発者に対する高い需要

プロジェクトがブロックチェーンのさまざまなアプリケーションに取り組むプロジェクトと同様に、ここ数年でブロックチェーン開発者の需要が高まっています。UpWorkなどのフリーランシング・プラットフォームのレポートでは、ブロックチェーン・スキルが最も需要の高いスキルとして維持されています。同様に、法務研究など他の分野の専門家も、ブロックチェーンのスキルを持っているか、少なくともテクノロジーを理解していれば、大きな優位性があるとされています。

データサイエンスは、構造化データと非構造化データから知識と洞察を抽出することを目的としています。この分野には、統計学、データ分析、機械学習、およびデータを使用して実際のプロセスを理解および分析するために使用されるその他の高度な手法が含まれます。

データはしばしば経済用語で新しい石油と呼ばれますが、その理由は、有名なGAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）を含む大手企業が大量のデータを管理している理由です。データサイエンスの一般的なアプリケーションとしては、インターネット・エンジン・プロトコル、デジタル広告、レコメンダー・サービスなどがあります。データサイエンスの重要な側面であるデータ分析は、医療業界で患者の治療や機器の流れを追跡するために重要であることがわかっています。消費者の体験を向上させるためにゲームに参加する新たなモデルが開発されています

データサイエンティストの高い需要

また、データからより多くの洞察を提供し、より多くの問題の解決を支援できるデータサイエンティストに対する需要もご覧ください。これは、従来のデータ処理手法では扱えない極めて大量のデータを扱うデータサイエンスの先進的な側面であるビッグデータを考慮すると、さらに顕著になります。

フィンテック、ヘルスケア、サプライチェーンなど、ブロックチェーンが非常によく知られている分野とは異なり、データサイエンスの側面では、このテクノロジーは広く探求されていません。一部の人にとっては、概念間の関係は、存在しないものではなく、明確ではありません。

まず、ブロックチェーンとデータサイエンスはどちらもデータを扱います。データサイエンスは、データを分析して実行可能な洞察を得るのに対し、ブロックチェーンはデータを記録して検証します。どちらも、さまざまなデータ・セグメントとの相互作用を管理するために作成されたアルゴリズムを利用しています。すぐに気づく共通のテーマは、「予測のためのデータサイエンス。データの整合性のためのブロックチェーン」です。

データサイエンスには、他の技術の進歩と同様に独自の課題と限界があり、それらに対処することで最大限の機能を発揮することができます。データサイエンスにおける大きな課題には、アクセスできないデータ、プライバシーの問題、汚染されたデータなどがあります。

ダーティなデータ（または誤った情報）の管理は、ブロックチェーン技術がデータサイエンス分野に必ずプラスの影響を与える可能性のある分野の1つです。1万6,000人のデータ専門家を対象とした2017年の調査によると、重複データや不正確なデータなどのダーティなデータが含まれることが、データサイエンスにおける最大の課題であると判明しました。ブロックチェーンは、分散型コンセンサスアルゴリズムと暗号化を通じてデータを検証するため、膨大なコンピューティングパワーが必要となるため、操作がほぼ不可能になっています。

ブロックチェーン技術は、その分散システムを通じて、データのセキュリティーとプライバシーを確保します。ほとんどのデータは集中サーバーに保管されており、サイバー攻撃者のターゲットとなることが多いハッキングやセキュリティー侵害に関するいくつかのレポートは、脅威の範囲を示しています。一方、ブロックチェーンはデータを生成する個人にデータの管理を復元するため、サイバー犯罪者が大規模にデータにアクセスして操作するのは困難です。

JanexterのMaria Weinberger氏は、大きいことが量であるとすれば、ブロックチェーンは質であると述べています。これは、データサイエンスやビッグデータが大量のデータからの予測を行うのに対し、ブロックチェーンはデータの検証に焦点を当てているという理解に基づいています。

ブロックチェーンは、データを管理・運用するまったく新しい方法をもたらしました。もはやすべてのデータをまとめる中央の視点ではなく、個々のデバイスのエッジでデータを分析できる分散的な方法を採用しています。ブロックチェーンは、クラウド・ソリューション、AI、IoT（モノのインターネット）など、他の高度なテクノロジーと統合されます。

さらに、ブロックチェーンを介して生成された検証済みのデータは、構造化され完全であり、さらに、前述したように変更不可能であるという事実も備わっています。ブロックチェーンが生成したデータがビッグデータを促進するもう1つの重要な分野は、ブロックチェーンがリンクされたチェーンを通じてデータの出所を確認するため、データの整合性です。

一般に、ブロックチェーン・データがデータサイエンティストを助けるには、具体的に少なくとも5つの方法があります。

• 信頼の確保（データ完全性）

ブロックチェーンに記録されたデータは、品質を保証する検証プロセスを経ている必要があるため、信頼できます。また、ブロックチェーン・ネットワーク上で行われるアクティビティーやトランザクションを追跡できるため、透明性も提供されます。

昨年、Lenovoは、不正な文書やフォームを検知するためのブロックチェーン・テクノロジーのユースケースを紹介しました。PC大手企業は、ブロックチェーン・テクノロジーを使用して、デジタル署名でエンコードされた物理文書を検証しました。デジタル署名はコンピューターで処理され、文書の信頼性はブロックチェーンの記録を通じて検証されます。

多くの場合、データの完全性は、データブロックに関する出所とやりとりの詳細がブロックチェーンに保管され、それが処理される前に自動的に検証されることで確保される。

• 不正行為の防止

ブロックチェーンはコンセンサス・アルゴリズムを使用してトランザクションを検証するため、単一のユニットがデータ・ネットワークに脅威をもたらすことは不可能です。異常に動作し始めたノード（またはユニット）は簡単に識別され、ネットワークから削除することができます。

ネットワークが非常に分散されているため、単一の当事者が検証基準を変更し、システム内に不要なデータを許可するのに十分な計算能力を生成することはほぼ不可能です。ブロックチェーンのルールを変更するには、ノードの大部分をプールしてコンセンサスを作成する必要があります。これは、単一の悪意のある攻撃者だけでは達成することは不可能です。

• 予測を行う（予測分析）

ブロックチェーンのデータは、他の種類のデータと同様に分析することで、行動や傾向に関する洞察を明らかにし、将来の結果を予測するために使用することができます。さらに、ブロックチェーンは、個人または個々のデバイスから収集された構造化データを提供します。

予測分析では、データサイエンティストが大規模なデータセットに基づいて、ビジネスに関連する顧客の嗜好、顧客生涯価値、変動的な価格、チャーンレートなどの社会イベントの結果を高精度で判断します。ただし、社会的センチメントや投資マーカーなど、ほぼすべてのイベントが適切なデータ分析で予測できるため、これは洞察に限定されません。

また、ブロックチェーンは分散型の性質を持ち、膨大な計算能力を持つため、小規模組織であってもデータサイエンティストは広範な予測分析タスクを実施できます。これらのデータサイエンティストは、クラウドベースのサービスとしてブロックチェーンネットワーク上で接続された数千台のコンピューターの計算能力を使用して、他の方法では不可能な規模で社会的結果を分析できます。

• リアルタイムのデータ分析

金融システムや決済システムで実証されているように、ブロックチェーンは国境を越えたリアルタイムの取引を可能にします。いくつかの銀行やフィンテックイノベーターは、ブロックチェーンを検討している。なぜなら、地理的な障壁に関係なく、巨額の迅速な決済、実際にリアルタイムの決済が可能だからです。

同じように、大規模なデータのリアルタイム分析を必要とする組織は、その実現のためにブロックチェーン対応システムを呼び出すことができます。ブロックチェーンを使用することで、銀行やその他の組織はデータの変化をリアルタイムで監視できるため、不審な取引をブロックするか、異常な活動を追跡するかなど、迅速な意思決定を行うことができます。

• データ共有の管理

この点で、データ研究から取得されたデータはブロックチェーンに保管できます。そうすることで、プロジェクト・チームは、他のチームがすでに実施したデータ分析を繰り返し行ったり、すでに使用されたデータを誤って再利用したりすることがなくなります。また、Blockchain Platformは、プラットフォームに保存された分析結果を取引することによって、データサイエンティストが作業を収益化するのに役立ちます。

注目されているように、ブロックチェーンは初期段階にありますが、短期間に実現したテクノロジーの誇大広告のおかげで、そうは見えないかもしれませんが、テクノロジーが成熟し、その周辺のイノベーションが増えるにつれて、より具体的なユースケースが特定され、検討されるようになることが予想されます。データサイエンスは、そこからメリットを受ける分野の1つです。

そうは言っても、データサイエンス、特に非常に大量のデータを処理する必要があるビッグデータにおける影響については、いくつかの課題が提起されています。懸念の1つは、この点におけるブロックチェーン・アプリケーションの推進に非常にコストがかかることです。これは、ブロックチェーン上のデータストレージが従来の方法と比較して高価であるためです。ビッグデータやその他のデータ分析タスクで1秒あたりに収集される大量のデータと比較して、ブロックは比較的少量のデータを処理します。

ブロックチェーンがどのように進化してこの懸念に対処し、データサイエンス分野の破壊を進めていくかは特に興味深いでしょう。なぜなら、これまでに見たように、このテクノロジーはデータの管理と使用の方法を変革する大きな可能性を秘めているからです。

当社では、業界の思想的リーダー、教育機関の専門家、パートナーを随時招き、ブロックチェーンの現在のトレンドに関する意見や洞察をBlockchain Pulseブログで共有してもらいます。これらのブログ記事の意見は独自のものであり、必ずしもIBMの見解を反映するものではありませんが、このブログではあらゆる視点を会話に迎え入れるよう努めています。