データ資本主義
1．データキャピタリズム？資金力でも権力でもなく、データ
＜利益構造の変化＞
・ハードウェアの生産によって得られる利益の比率が低下し、ソフトウェアによる利益が増大する（こうなったのは、新興国工業化のためでもある）。
・アップルは水平分業とスマイルカーブの利用で利益を増大させた。
・これから生じる顕著な例は自動車の自動運転による変化。
＜資本が必要ない＞
・これまでの経済活動の基本的要素は、生産設備、独占力、技術力だった。いずれも資本力を必要とする。
・いまデータ。これは、資本を必要としない。
＜データキャピタリズム＞
・資金力でも権力でもなく、データ。
・新しいフロンティアが開ける。長期停滞論は、この可能性を見ていない。
＜日本は新しいタイプの経済構造に立ち後れ＞
2．ビッグデータとAIの時代
＜情報からビッグデータへ＞
・情報は、これまでも重要だった。しかし、個々の情報が価値を持っているものが重視された。
・ビッグデータは、個々は価値が低い。大量にまとまることで価値を生む。
＜ビッグデータの収集＞
・検索のデータ
・メールのデータ
・Facebookのデータ
・電子マネーのデータ
・コンビニのポイントカード
・YouTubeのデーター
＜その利用＞
・検索連動広告、ターゲット広告、レコメンデーション
・プロファイリング、信用度スコアリング、セグメンテーション
・パターン認識、顔認識、音声認識
＜積極的に収集される場合もある＞
・ウエイもは走行してデータを集めている。
・Netflixはデータを集めている。
・Googleはセマンテック検索のために知識のデータを集めている。また、世界中の図書館のデータを集めようとした。
・Google マップストリートビュー。
これらのデータがどう使われるのか、いまのところよくわからない場合もある。
3．GAFA、BATによる独占
＜無料で集めたデータを価値ある資本に転換＞
<一人勝ち>
・インターネットの世界がフラットになっていない。
・技術のジャイアント。開発力を独占し、スタートアップを買収する。
＜この構図は変わらないのか？＞
4．データを制する者が世界を制するのか？
＜第1命題：「データを制するものがAI（人工知能）を制する」＞
機械学習のためにビッグデータが必要。個別の情報はそれほど価値がないから、サービス提供の見返りに自動的に得られるものでないと、採算に合わない。
ここから、GAFAやBATの一人勝ち現象が生じた。
検索やメールやSNSはトロイの木馬だった。
＜第2命題：「AIを制するものが世界を制する」＞
AIを利用する企業は、そうでない企業を駆逐する。例：プロファイリング
＜AIの開発主体とAIの利用主体は、必ずしも一致しない＞
5．中国の特殊性
・アメリカでプライバシー保護のためできないことを、中国ではできる 。
個人情報保護に対する意識が低い。政府の援助もある。
・多様性を確保できるか？
6．いくつかの問題
・ビッグデータは、もともとは個人データ。
しかし個人情報保護法では保護ができない。
・EUデータ保護規則（GDPR）「プロファイリングされない権利」
・フェイスブック問題
・独占禁止法の問題
7. AIで.計画経済を実現できるか?
・ハイエクの議論。AIがマーケットシステムにかなわない。
・金融市場は極めて効率的。
・AIが発展しても、計画経済を実現できない。
