1. データスペースとは：制度と技術をつなぐ場
データスペース（Data Space）とは、異なる組織・国・業界が、共通のルールと信頼のもとでデータを共有・活用できる仕組みのことです。
遠目から見たらデータベースに見えますが、データベースではありません。
単なるデータ交換プラットフォームではなく、「制度」と「技術」を接続する場として設計されている点に特徴があります。
2023年にIPAも公表しています データスペースの推進
背景には、「データはあるのに活かせない」という社会課題 があります。
企業や自治体はそれぞれ独自のデータ構造や契約、ガバナンスを持ち、他組織と共有する際に多大な調整コストが発生しています。
従来のAPI連携やデータマーケットプレイスでは、中央集権的な運用に依存し、
データの主権が提供者の手を離れてしまうことも多くあったかと思います。
データスペースは、こうした構造的な問題に対し、次のような原則でアプローチしています。
- データは各組織が保持したまま、必要に応じてアクセス制御のもと共有する（データ主権の保持）
- 共有時には利用目的や条件が明確化され、契約が自動的に適用される（契約自動化・信頼性）
- 各組織は“コネクタ”を通じて接続し、分散的にデータをやり取りする（分散アーキテクチャ）
技術的には、Eclipse Dataspace Components（EDC）などのオープンソースが基盤を提供しています。
セマンティックなデータモデルやポリシー記述、暗号化通信などが組み込まれており、制度的にはガバナンス・法令・契約条件の標準化が同時に進められています。
2. 欧州が推進する「共通データ空間」戦略
この概念を最も体系的に進めているのがEUです。
EUは2020年に「European Strategy for Data（欧州データ戦略）」を発表し、データを経済と社会の共通資産として活用するための基盤整備を始めました。
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/strategy-data
その中核にあるのが「Common European Data Spaces」構想です。
EUでは、ヘルスケア、エネルギー、モビリティ、農業、金融、製造など、産業・社会ドメインごとにデータスペースを構築し、最終的に相互運用可能な「データ単一市場」を実現することを目指しています。
この枠組みを支える法制度が「Data Governance Act」と「Data Act」であり、データ共有・仲介・アクセスのルールを法的に裏付けています。
たとえば、医療分野の「European Health Data Space」では、患者データの再利用を促進しつつ、個人のプライバシーを保護するための仕組みが整備されています
一方で、環境・宇宙分野では「Copernicus Data Space」として、衛星データをオープンアクセスで提供し、研究者やスタートアップが新しい分析サービスを生み出しています
こうした取り組みは、単にデータを開くことではなく、「誰が、どんな条件で、どんな目的に使うか」を社会全体で合意し、経済と倫理を両立させるための新しい社会設計です。
ビジネス志向・技術志向ではなく、社会貢献の価値志向である点が特徴的だと感じました。
3. データスペース構築を支えるのに重要な中核機関
データスペースの普及と実装を支えているのが、EUが設立した Data Spaces Support Centre（DSSC） です。
MIssion・Visionが壮大。
---Mission
私たち Data Spaces Support Centre（DSSC） は、データ主権・相互運用性・信頼性 を備えた共通のデータスペースの創出に貢献することを目指しています。これにより、EUの価値観を尊重しつつ、セクター内外でのデータ再利用を可能にし、ヨーロッパの経済と社会を支援します。この取り組みは、EUの「Digital Europe Program」 の一環として欧州委員会の資金提供を受けており、公共部門や、主権的なデータスペースを構築したい企業を対象としています。
---Vision
DSSCは、各種データスペースのニーズを調査し、共通の要件を定義し、ベストプラクティスを確立することで、主権的なデータスペースの形成を加速させます。これは、あらゆる分野におけるデジタル変革の重要な要素となります。このプロジェクトには、12のコンソーシアムパートナーが参加しており、彼らの専門知識を活かして、相互運用可能なデータスペースの要件に関する最適な支援を提供します。
DSSCは、各業界のデータスペース構築を支援する中間支援組織として、技術ガイドライン・標準仕様・参照アーキテクチャを提供しています。
中心的な成果物が「DSSC Blueprint」です。
これはデータスペースを構築するための設計ライクな定義であり、次の4層から構成されています。
- ビジネス層：参加者・価値連鎖・インセンティブ設計
- 運用層：参加ルール、認証・認可、データカタログ、契約交渉
- 技術層：コネクタ仕様、API、セマンティックモデル、暗号通信
- 法務層：法令準拠、責任分界、ライセンス・契約モデル
DSSCは、これらの構成要素をビルディングブロックとして公開しており、プロジェクトが必要な要素を選択・組み合わせて利用できます。
また、Gaia-X、IDSA、CEN/CENELECなどの標準化団体と連携し、国際的な相互運用性の担保も進めています。
公式サイトでは、各分野のケーススタディや設計テンプレートも公開されており、まさに“データ共有のOS”のような存在になりつつあるようです。
4. 考えられる日本の課題
日本でもデータスペースに近い取り組みが始まっています。
2024年4月から始動している経済産業省の「DATA-EX構想」は、業界や行政の枠を超えたデータ流通基盤を目指しています。
こうした動きは非常に意義深い一方で、欧州が進めるデータスペースと比べると、以下のような点でまだ整備途上の部分も見えてきます。
- 技術的な相互運用性 ― “意味のズレ”をどう吸収するか
欧州ではこの問題に対して、FAIR原則（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable） に基づくデータモデリングを推進し、データを再利用しやすくする設計指針を共有しています。この考え方は、国内でも参考にできる部分が多いと感じます。
- 信頼モデルの設計 ― “誰を信じるか”のルールづくり
データスペースでは中央管理者が存在しないため、「誰を信頼するのか」「どのように認証・監査を行うのか」を明確にする必要があります。EUでは「Trusted Intermediary（信頼できる仲介者）」という制度を設け、第三者機関による監査を組み込むことで、分散環境下での信頼を制度的に担保しています。
- 契約とポリシーの自動化 ― “条件付き共有”の実装難易度
欧州ではODRL（Open Digital Rights Language）を用いて、データの利用範囲や期間などを機械可読な形式で表現する取り組みが進んでいます。しかし、実際のビジネス契約の複雑さを完全にコード化するのは容易ではありません。AIによるポリシー補完やスマートコントラクトによる自動検証も研究されていますが、実運用にはまだ課題が残っています。
5. 信頼できるレイヤーをどう設計するか
データスペースの本質は、技術そのものではなく「信頼をどう設計するか」にあると感じます。
クラウドやAI、IoTといった既存のテクノロジーの上に、信頼のレイヤーをどう積み上げるかという設計こそが、これからのデータ社会の成熟度を左右する要だからです。
日本は今、まさにその社会実装の入り口に立っています。
ここで問われているのは単なる技術力ではなく、欧州のような法律・企業文化・人材スキルなど複数の要素をどう接続するかという総合設計の力です。
国内では制度整備や標準化の動きも少しずつ進み始めており、社会全体が“信頼を前提にしたデータ流通”を模索している段階にあるように見えます。
私自身、お客様のデータ活用やDXを進める立場にいますが、この「信頼の設計」という考え方は、企業レベルの話にも当てはめられます。
1つの組織の中でも、データを誰がどう扱いどう透明性を担保するか問われている時代です。
データスペースの思想を自分の足元の業務に重ねながら、ガバナンス設計のスキルや実践力を磨いていきたいと思いました。
Discussion