IoTプラットフォームを基盤としたサービスエコシステムの創出

IoTプラットフォームを基盤とした サービスエコシステムの創出 • B-frontier研究所 高橋 浩 1

問題認識 • IoTは非デジタル素材のデジタル化として従来 にない新たな展開が期待されている。 • 当面の立ち上がりには課題があるものの、本 格的ブレークスルーには従来と異なった取組 みが必要と考えられる。 • そのような視点からの一案として、「ブロック チェーンのIoTへの導入」という切り口から新 たなサービスエコシステム創出を考える。 2

目次 • ブロックチェーンから考えた新たなサービス価値 創造モデル • 従来のIoTプラットフォームの特徴と課題 • 課題対応とブロックチェーンの現状 • 各ケーススタディ – サプライチェーン – シェアリングエコノミー – モビリティ（自動運転カー） • これからのサービスエコシステムの創出 3

ブロックチェーンから考えた新たなサービス価値創造モデル ブロックチェーンを本質的に捉えれば 価値を乗せることのできるインターネット 価値を移転させることのできるインターネット • これを実現するのは“変更されない履歴の積 み上げ”による信頼 – ブロックチェーンはこれをデジタル空間で実現！ 石井 敦, 世界のブロックチェーン技術動向、JEITAソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2018 ～ブロックチェーンの4 要素技術とその課題～, 2018.12.13

デジタル世界での実現の仕組み • 背景 – 従来のデジタル空間では価値の移転はコピー – しかし、従来の（リアル世界の）価値は一瞬ではコ ピーできないから価値があった。 – これと類似の状態を独自の方式で疑似的に実現 • 新たな仕組みを実現する基本原理 – 時系列に発生した事実をダイジェストしてブロック化 – ブロックを鎖のように連鎖 – ブロックを書き換えようと思ったら、それ以前のブロッ ク全ての書き換えが必要となるような条件付け 5

新たな合意形成のアルゴリズム • 「難易度の高い計算を処理できたユーザーが合 意形成」・・・PoW（Proof of Work） – 大量のコンピュータリソースが必要に（Bitcoin向け） • 「貨幣量を多く取得しているユーザーが合意形 成」・・・PoS（Proof of Stake） – 仮説：「大量の通貨を所有しているユーザーはその 通貨を貶めるような問題は起こさないだろう」 – 効果：保有通貨量によって計算の難易度が下がるの で、リソース消費が小さくなる。 • その他、多様な方式が提案されている。 デジタル世界に信頼の基盤構築が可能に！ 6

これからのIoT時代に想定されるビジョン 通信するデータの種類と量が爆発的に増加 あらゆるデバイスにAIが搭載 殆どの処理でリアルタイム性が求められる。 • AIの信頼性をどのように担保するかが重要 – AIは「判断」を自動化するもの。・・・データ不具合時の 影響が甚大となる為 • その結果、データに信頼性を持たせる技術が必要 • これができそうなのは信頼の基盤と成り得るブ ロックチェーン位しかないのではないか？ 7

IoT/AI時代とブロックチェーン • IoT全盛時代ではデータの種類と量が爆発 • その状態ではデータが信頼できるかどうか考 えている時間の余裕は少ない。 • IoT全盛時代はAI全盛時代でもある。 • AIの成長履歴・実行履歴も保証が必要だが、 • AIで利用されるデータを保証する技術も必要 • このデータ保証の技術としてブロックチェーン が考えられる。 ⇒IoT/AI全盛時代を想定したブロックチェーン技 術活用のビジョンが必要 8

新たなIoTプラットフォームベースの サービス価値創造モデル概念図 クラウド ブロックチェーンベース のIoTプラットフォーム （フォグサーバー/ エッジゲートウェイ群） AI/ﾃﾞﾊﾞｲｽ（IoT)：VR/自動運転ｶｰ/ロボット 9

従来のIoTプラットフォームの特徴と課題 IOTプラットフォームの特異性 図1 標準IoTプラットフォーム 図2 実態IoTプラットフォーム 加入 加入 加入 • 標準的なIoTプラットフォームはマーケットプレイス無し のプラットフォーム（図1）と認識されがちだが、 • 現実的IoTプラットフォームは補完者によるマーケット プレイスも装備した形態になることが多い（図2）。 M. Schreieck, C. Hakes, M. Wiesche, H. Krcmar,“Governing Platforms in the Internet of Things”, Lecture Notes in Business Information 10 Processing,304, pp. 32-46,2017.

IoTプラットフォーム市場の一般的特徴 ① 各エコシステムの専門性が高い。 ② 片方サイドがデバイスなので、ネットワーク効果 によるプラットフォーム拡大や寡占化が起き難い。 ③ その結果プラットフォームが乱立し市場の断片 化が起き易い。 ④ ビジネスモデル構造が個別化するので、工夫を 凝らしたIoTプラットフォーム活性化が必要 ⑤ 唯一のIoTプラットフォームでは活性化が不充分 な場合、他プラットフォームとの連携が模索 ⑥ 但し、連携コストは高い。 ⑦ その結果、スケール化が限定される。 11 高橋 浩, “IoTプラットフォーム市場の高付加価値化 －IoTシステムはなぜスケール化が難しいのか－”, 横幹, Vol.13, No.1, 2019, in print

平均的な現在のIoTシステムの状態 ① 各IoTプラットフォームは、おおむねデバイスと ユーザ間の接続と相互作用を可能だが、・・ ② IoTプラットフォーム間の相互作用は限られて おり、高コストのまま ③ その結果、規模拡大の事例は少なく、顕著なビ ジネスモデル登場は顕在化していない。 現在のプラットフォーム クラウドベースプラットフォーム ローカルベースプラットフォーム 12 J Mineraud, O Mazhelis, X Su, S Tarkoma, “A gap analysis of Internet-of-Things platforms”, Computer Communications 89, 5-16, 2016

現行IoTプラットフォームの課題解決策 • IoTプラットフォーム間連携コストの低廉化 – 異種IoTプラットフォーム、異種デバイス接続などの 接続コストの低廉化や自動化 – IoT環境に最適化した新たな標準の作成 • アプリケーション層機能の提供環境の高度化 – 外部開発者向け開発環境の提供、他 • IoTシステムがスケール化できる環境の整備へ 13

スケール化の基本アークテクチャは分散方式 過去、現在から未来のIoTｱｰｷﾃｸﾁｬｰへ(仮説) 集中方式 サーバー中心 分散方式 クラウド中心 ブロックチェーン Tiago M. Fernández-Caramés, Paula Fraga-Lamas, “ A Review on the Use of Blockchain for the Internet of Things”, IEEE Access · May 2018 14

ブロックチェーンの現状 ブロックチェーンとデータの課題 • ブロックチェーンによる透明性、トレーサビリ ティはデータが公開されているから実現 • ただ、これは限られたデータだからこそ公開して も成立する面がある。 • データが個人情報や企業の機密情報まで含む と公開されるリスクは大きい。 • このような問題をどのように扱っていくべき か？ 石井 敦, 世界のブロックチェーン技術動向、JEITAソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2018 ～ブロックチェーンの 15 要素技術とその課題～, 2018.12.13

当面の施策 オンチェーンとオフチェーンの使い分け オンチェーン （ブロックチェーン内部） オフチェーン （ブロックチェーン外部） メリット データの履歴が確約さ れる。 ブロックチェーンに記録す るデータは元データとの紐 づけキーのみなので、処 理時間が速く、記録データ の扱いも心配なし デメリッ ト そのデータが将来的に どうなるか不安（ずっと 残るのに5年後に解読さ れたらどうしよう） ブロックチェーン外部の データの信頼性をどう担保 するか（紐づけ先のデータ が改竄される危険が残る） 16

ブロックチェーンとデータの現状 • 何をオンチェーンにするか？ – 公共性があり、持続的に保存された方が良いも の・・・ – 公共物の修繕履歴など（エストニアは進んでい る） • 何をオフチェーンにするか？ – プライバシーや機密性があり、ある程度の信頼性 は必要だが、残り続けると困るようなもの・・・ – 個人のプライバシーや企業の機密に関わる情報 など 17

パブリックブロックチェーンの現状 【無許可】 • 管理者がいない。 – 命令や指令が無くユーザーの要望で動く世界 • 起きた事実の取り消しができない。 – 物理法則のように起きたことが事実として残る。だ からこそ信頼が生まれる。 • 改竄が極めて難しい。 – これまでデータ共有が難しいとされてきた複雑な 関係性を持つデータ共有も実現可能になる。 18

パブリックブロックチェーンの現状の整理 【無許可】 向いているもの 向いていないもの 特徴 スピードよりもデータの リアルタイム性が高い 信頼性・公明性が重視 ものや更新頻度の多 されるもの いもの 事例 ・無数のユーザーが取 引する通貨処理 ・サプライチェーンや貿易 など多数のユーザーが複 雑に関与するトレーサビ リティの証明 ・即時性が要求される IoT機器との連携 ・モビリティとの連携処 理。移動が伴うため、 リアルタイム性が重要 19

各ケーススタディ：サプライチーン 従来型SCM ブロックチェーン型SCM • 従来型SCM：分散されており中央エンティティが存在 しない。 ・・・現在の状態が分からず推測が混入 • ブロックチェーン型SCM：参加者が現在のSCM状態を 更新/読込みできる分散元帳を保持している。・・・明確 な現況把握による判断 Karl Wüst, Arthur Gervais, “Do you need a Blockchain?”, Crypto Valley Conference on Blockchain Technology (CVCBT), 2018. 20

ブロックチェーン型SCMの特徴 – 従来型SCMの基盤が計画とコミュニケーションなの に対して、・・ • ブロックチェーン型SCM：基盤は利害関係者 の適切な情報共有 消費者の望みをリアルタイムに把握するので柔軟 性を高められる。 そのためには積極的に最適な生産決定を選択でき るよう企業に完全かつ正確な市場感が求められる。 利害関係者は情報通知を待つのでなく積極的に チェーン管理の情報を照会する形態 21

各ケーススタディ：：シェアリングエコノミー シェアリングエコノミーとの関係 • シェアリングエコノミーのポイントは①不特定多 数の人達の間で、②安心して共有できるこ と。・・・パブリックブロックチェーンとの共通性が ある。 • どちらも絶対的に必要なのは“信頼”。 • Uber, Airbnbでは、ユーザーが信頼しているのは 企業 • ブロックチェーンの仕組みそのものが信頼を生 み出せれば、シェアリングエコノミーも形成できる はず 22

ブロックチェーンベース・シェアリングエコノミー は既に登場：Arcade City • 「ドライバー中心のライドシェア」。ドラ イバーが料金を設定できる！ • Arcade Cityはドライバーと乗客を繋ぎ 合わせる役割を担っているだけ。 • 先行のUber、Lyftとの違いは、ブロッ クチェーン技術をアプリに導入しドライ バーとユーザーを直接繋ぐ構造 Christopher David Uberの運転手をやっていた。 その経験も踏まえて創業 創業チームはUberの失敗を目の当たりにし、コミュニティの要素と 非中央集権的性質に重きを置いてスタート（今後ライドシェアリン グ以外の分野へ進出の可能性あり） ブロックチェーンとシェアリングエコノミー – Arcade City, https://gaiax-blockchain.com/arcade-city 23

• https://gaiax-blockchain.com/arcade-city

各ケーススタディ：：モビリティ（自動運転カー） モビリティとブロックチェーン • 未来のクルマとの関係 – 走行履歴、カーナビのデータ、車両の事故履歴など 管理上重要な情報の管理 – 商品が正規品であることの証明（修理履歴、過去の 所有者ほか） – データを安全に記録して運転行動を分析（渋滞緩和、 燃費改善、EVの充電ステーションとのやり取り、自動 運転におけるビッグデータ活用ほか） – スマートロックで友人、家族間でのキー共有、レンタ カー、カーシェア – スマートウォッチ使用でトランクの施錠（宅配便へのト ランクアクセス権付与など）他、多様な用途がある。 24

新たな指針の抽出 • 様々なサービスの質的変化が発生（例：サプラ イチェーン、ライドシェア、など） • 分散・集中をまたぐターゲットに合わせたアーキ テクチャーの登場も必要（例：軽量ブロック チェーン、など） • システム・デザイン力の重要性が増大 • これらの要素を組み合わせた結果としての新 たなサービスエコシステムの創出が登場 分散化したデータソースからの適切な学習が 可能AIアルゴリズムの進展なども関係 25

これからのサービスエコシステムの創出 分散型システム上でのサービスエコシス テムに移行する際の新たな課題 環境変化や技術変化が急変して行く中で、・・ ① 無許可ブロックチェーンか許可ブロック チェーンかの適切な判断力 ② 適切なコンセンサスアルゴリズムの選択 ③ スマートコントラクトに落とし込む範囲と誤謬 無し検証の完全性確保 ④ プライバシーに関わる情報の扱い（オフ チェーンにする範囲の選択、方式など） など。多様な選択や判断の困難性はある。 26

ブロックチェーンによるIoTシステム スケール化の効果 • 中央集中機関の各種ボトルネックを克服でき る可能性が登場 • ボトルネックの解消化の程度は実証研究で 発生するデータに基づくAI分析の効果も大き く反映 • また、軽量ブロックチェーン・アーキテクチャ の登場など理論面の進展とも連動 • 但し、新たに求められるリテラシー（完全な市 場感など）が必要 ⇒ 判断項目数が増大するため、自動化（AI、スマートコ 27 ントラクトなど）の必要性が増大する。

適応領域は確実に進展 ブロックチェーン使用による追加的価値提供の分野の例 • ブロックチェーンは、これまで集中型で信頼さ れるエンティティによって提供されてきた分散 サービスの代替にも使用可能 – 分散型且つプライベート型（許可制）で保管したり 管理するために使用・・・データストレージ管理 – 収集されたデータを取引するためにブロックチェー ンを使用・・・商品とデータの取引 – 他のデバイスと相互作用するため、公開鍵によっ て識別するために使用・・・アイデンティティ管理 Marco Conoscenti, Antonio Vetr`, Juan Carlos De Martin, “Blockchain for the Internet of Things: a Systematic Literature Review”,28 IEEE/ACS 13th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA) Nov.29-Dec.2 2016.

具体的なブロックチェーン型IoTアプリケーションの一覧図（例） データストレージ 臨界的シナリオにおける安全保障 サイバー法 アイデンティティ管理 センシング センシング モバイルクラウドセンシング インテリジェント 交通システム ウェアラブル[58] サプライチェーンマネジメント スマートライフアプリケーション Tiago M. Fernández-Caramés, Paula Fraga-Lamas, “ A Review on the Use of Blockchain for the Internet of Things”, IEEE Access · May 2018 29

適正システムのプロフィール分類（現状） 分散システム 集中システム 無許可ブロックチェーン 許可ブロックチェーン （パブリック） （プライベート） 中央データベース スループット 低い 高い 極めて高い 遅延時間 ゆっくり 中間 速い 書き手の数 多い 多い 多い 読み手の数 多い 少ない 多い 信頼できる書き手数 多い 少ない 無し 合意機構 主PoW、従PoS BFT 無し 中央管理 無し 有り 有り 書き手とは、データベース/ブロックチェーンへの書き込みアクセス権を持つエンティティ のこと（ブロックチェーン設定では、書き手はコンセンサス参加者に対応） （Bitcoin, Ethereum） （Hyperledger Fabric,R3 Corda） 30

適正システムの境界は暫くは流動的 無許可ブロックチェーン 許可ブロックチェーン 中央データベース スループット 低い 高い 極めて高い 遅延時間 ゆっくり 中間 速い 書き手の数 多い 多い 多い 読み手の数 多い 少ない 多い 信頼できる書き手数 多い 少ない 無し 合意機構 主PoW、従PoS BFT 無し 中央管理 無し 有り 有り 方向性 Airbnb レンタカー カーシェア Arcade City Uber Japan Taxi MOV(DeNA) Mercari X 各種企業向けシステム 31

参考 ブロックチェーンシステムとミクロ経済学 • どちらも大規模な分散システム。それらの間 には固有のつながりが想定される。 – ブロックチェーンシステム：フルノード、マイニング ノード、軽量ノードなどさまざまなノードを含む。 – ミクロ経済システム：生産者、消費者、市場など で構成される社会システムを含む。 • ミクロ経済学の大きな関心事は、ユーザーの 効用と生産者の利益を最大化するため、さま ざまな用途に希少な資源を配分すること • 大規模で複雑なシステムという観点からは、 AIをベースとしてブロックチェーンシステムのエ ネルギー消費の最適化について類似性 Tshilidzi Marwala and Bo Xing Tshilidzi, “Blockchain and Artificial Intelligence”, arXiv preprint arXiv:1802. 32

まとめ 総論：ブロックチェーンは経済システム全体を変革する 可能性が高い最も破壊的なテクノロジの1つ • ネットワーク拡大に伴い発生してきたシェアリン グエコノミーやブロックチェーンの実態が示唆す る「信頼」の重要性を起点に考察 DX（デジタルトランスフォーメーション）理論への貢献 • IoT、AI時代を統合したビジョンに対して「信 頼」の視点（背景：ブロックチェーン）で論述 • デジタルトランスフォーメーションの概念をよ り俯瞰的視点から考察 33