個人透過智慧型手機APP統一管理自己的購買記錄、行動軌跡和健康診斷結果等，而人工智慧（AI）以此爲基礎推薦符合個人喜好和需求的商品及服務。這便是東京大學研究生院資訊理工學研究科的橋田浩一教授的研究團隊設想的未來。
個人AI不是由企業壟斷和集中管理資料，而是由個人對數據進行單獨管理，可以根據自己的意願將資料用於各種服務。2050年前後的社會，將成爲個人能夠在「分散管理」自己的資料的同時，充分應用瞭解自己喜好和需求的AI。
橋田教授表示：「個人分散管理自己的資料可以將資料的價值最大化」。目前由企業集中管理客戶的購買記錄等大量資料，競爭的核心是要比其他公司收集更多的資料。
但是，由特定企業和組織集中管理資料，則存在大量資料被泄露的風險。而且，競爭企業之間很難共享資料，也很難看到顧客從其他公司購買了什麼商品和服務等真正的需求。
另一方面，如果由個人管理自己的資料，則可以降低大量資料一次性泄露的風險。個人將成爲自己資料的樞紐，還能實施只允許指定物件使用的機制。有望實施企業主導時難以實施的靈活資料聯動。
橋田教授等人提出了類似技術的標準和普及對策，即稱爲「個人生活資料庫（PLR）」的機制。個人可以利用智慧型手機APP和現有的雲存儲，以安全廉價的方式與任何需要資料的物件共享資料。資料和通訊路徑是加密的，雲營運商也無法掌握其中的内容。
埼玉縣教育局從2020年度開始面向高中生營運基於PLR機制的APP「埼玉縣e Portfolio」 （電子學習記錄系統）。學生利用APP管理課外活動記錄，教師撰寫學生檔案和推薦信時可以從埼玉縣營運的校務支援系統中克隆記錄。
爲實施PLR的普及，橋田教授還提倡使用代爲管理和運用個人資料的「個人AI」。其中的一個簡單的例子就是購買支援。
例如，某個人把在成衣店測量的尺寸資料存儲到PLR中，然後將成品服裝目錄下載到智慧型手機裏，個人AI就會根據尺寸資料推薦商品。購買時，中間的經銷商將扣除佣金後的貨款付給成衣廠商，並向爲顧客提供尺寸資料的成衣店給付佣金。個人不必向外部透露尺寸資料，成衣店可以透過讓顧客自己管理資料來賺取收益。尺寸資料還可以在經過個人同意後用於健康管理服務等。
資料的分散管理和個人AI是日本内閣府計劃2050年之前實施的「登月型研究開發制度」的專案之一。今後將研究理想的資料管理和AI應用。
可廣泛應用於醫療和金融等用途
| 資料分散管理的動向與前景 | |
| 2006年 | 新聞記者戴維·西爾斯提出由消費者主導的資料利用專案 |
| 2012年 | 戴維·西爾斯出版《意圖經濟》一書 |
| 2014年 | 東京大學的橋田浩一教授等人成立旨在對數據進行分散管理的“不收集大資料聯盟” |
| 2020年 | 埼玉縣教育局開始營運利用資料分散管理的“埼玉縣e Portfolio” （電子學習記錄系統） |
| 2030~2040年前後 | 旨在實施資料分散管理和個人AI的理想應用的技術開發和制度設計取得進展 |
| 2050年前後 | 分散管理和個人AI廣泛普及，相關服務大量出現 |
以個人爲中心，管理個人相關資料的「分散管理」概念已開始擴大到醫療、金融和教育等多個領域。
日本政府2021年起動了個人可以透過個人編號制度的個人網站「Mynaportal」向醫學家等提供用藥資訊和特定體檢資料的制度。2018年施行的《銀行法》要求金融機構允許客戶透過外部APP處理存款儲蓄賬戶。教育領域也提出了讓學生自己管理學習記錄等機制。集中管理個人資料的用途今後可能僅限於稅收和公衆衛生等公共領域。
過去，AI也主要以資料的集中管理爲前提。但有觀點指出，集中管理式AI可能會讓民衆處於監督之下。如果是個人AI，個人可以按自己的意願使用資料，容易實施高附加值服務，比如透過細緻的干預改善生活習慣等。
欲透過區塊鏈技術去中心化的新一代網際網路「Web3」也備受關注。即使不一定使用區塊鏈技術，但如果能明確何人以什麼目的使用資料的機制，分散管理很可能會成爲主流。
日文：大豆生田 崇志、《日經產業新聞》，2022/6/3
中文：JST客觀日本編輯部
