データ駆動型社会
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用語解説
データ駆動型社会は、行政、企業、研究、生活の各場面で生じるデータを継続的に収集・連携・分析し、経験や勘だけでなく客観的な根拠に基づいて意思決定、制御、サービス改善、価値創出を行う社会です。
■ 試験で押さえるポイント
センサー・業務からデータを収集し、整備・統合し、分析・予測し、施策を実行し、その結果を再びデータとして評価する循環が基盤です。
リアルタイムな需要予測、個別化、異常検知、政策効果測定などにより、資源配分とサービス品質を改善できます。
データ量が多いだけでは不十分で、正確性、完全性、鮮度、代表性、相互運用性、メタデータ、アクセス権などのデータガバナンスが必要です。
相関を因果と誤認する分析偏り、個人情報侵害、アルゴリズム差別、デジタル格差を防ぎ、人の判断と説明責任を組み合わせます。
■ 選択肢での判断ポイント
データを意思決定と実行へ結び、結果で改善する循環が要点です。「大量データを保存するだけ」「人の判断を全廃する」は該当しません。
例: バスの乗降、道路混雑、天候データから需要を予測して便数を変え、実際の待ち時間を測って翌月の運行モデルを改善します。