NIKKEI——日本經濟新聞中文版

      可以説一種官方層面的對於標準制定的競爭已經開始。有朝一日，中國也可能提出相似的數據戰略。中國的EV及車載電池向歐洲出口猛增，與重視區域內企業的歐盟形成微妙關係。

      這是一個爭奪數據主導權的時代。圍繞數據，國家和地區之間也會像半導體及電池一樣展開競爭。但無論如何，關鍵在於企業方面如何應對。在日本，針對將企業自己的數據與外部相連接也存在強烈的抵觸感。即使在數字化轉型（DX）的趨勢下，這一觀念也很難發生改變。

      在日本，小松、大賽璐（Daicel）及安川電機等企業已經開始進行數字化轉型。安川電機（已經與約70家合併企業整合了數據）的小笠原浩會長回顧説：“現場以各種理由表示（數據整合）無法實現。（數據整合）大多是用雷霆手段強行推進的”。

安川電機將集團數據活用於企業經營（日本北九州市）

      GAFA可以在企業內部層面決定數據收集，整理合併的機制，實現起來相對容易。與之相比，涉及到工業數據的收集整理，情況或許確實不同。圍繞製造業等産業的國內外工廠、集團內各企業及交易對手方之間的數據處理方式往往不同。例如，指代同一物品時，名詞“手錶”或“watch”可能會在不同企業間混用。某工廠的電腦只認“手錶”不認“watch”，這樣的情況可謂是家常便飯。

      也就是説，要想掌握工業數據，需要先將自己與對方企業之間存在的數據格式及表達方式等模糊不清之處進行統一。包括歐美在內，這樣的障礙使得工業數據領域裏沒能出現像GAFA一樣的存在。

      但是，突破這一問題的技術未來有可能普及。東京大學國際開放創新機構（The University of Tokyo, Institute for Open Innovation）的執行顧問小川纮一對於工業數據十分熟悉。他介紹説，從今年夏季左右開始，“以摒棄人海戰術的方式整理混亂的數據，使得企業在短時間內就可以合作的技術開始受到關注”。

      將人工智慧（AI）學習時使用的美國英偉達“GPU”（圖像處理半導體）與美國新興企業Snowflake的軟體結合起來，可能能夠在詞彙的意思和形式不同的情況下，以超高速將數據之間聯繫起來。如果該技術普及，或許能引發繼生成式AI“ChatGPT”之後的創新。

      如果企業間可以深化在數據方面的合作，那麼經營效率提高及技術創新將更加容易實現。超越GAFA的“工業數據巨人”也有可能誕生。保護數據隱私維護經濟安全固然重要，但是企業意識到資訊産生的價值，開始推進數據驅動型經營，這樣一天的到來更加令人期待。

      本文作者為日本經濟新聞（中文版：日經中文網）評論員 中山淳史