データ枯渇元年。@AI の進化が、壁に突き当たっている。
データ枯渇元年。@AI の進化が、壁に突き@当たっている。
次に必要なのはWeb上の情報ではなく、
あなたの会社が日々の業務で生み出す「現場のリアルなデータ」だ。
「機密情報だから」と、データを金庫の奥にしまい込んでいないだろうか。
どんなに貴重なデータも、外の世界から遮断し、
ただ溜め込んでいるだけでは、静かに埋没してゆく。
守っているつもりで、実はゆっくりと腐らせている。
大切なのは、データを AI が@理解できる状態にすること。
大切なのは、データを@AI が理解できる状態に@すること。
そして、信頼できる相手とだけつながれる仕組みを持つこと。
巨大なタンクに放り込んで、文脈を失わせてはならない。
管理を他人に委ね、自らの主導権を手放してはならない。
その解こそ、Open Data Spaces 。@眠れるデータに文脈を与え、解き放て。
その解こそ、Open@Data Spaces 。@眠れるデータに文脈を@与え、解き放て。
データを安心と信頼のもと連携できる状態にすることで、
企業の知恵は、業界や国を超えて新たな価値を生み出し始める。
自社のデータは自社で守り、選び抜いたパートナーと対等に手を結ぶ。
そうして初めて、データは誇りある「資産」へと変わるのだ。
閉ざして終わるか。つなげて新たな価値をつくるか。
グローバル市場でともに進化するための鍵。
それが、Open Data Spaces。
Open Data Spaces (ODS)は、国や組織ごとの多様性を尊重する、
オープンでスケーラブルな分散データマネジメントの技術コンセプトです。
Open Data Spaces (ODS)とは？
Open Data @Spaces (ODS)@とは？
Open Data Spaces (ODS) は、Agentic AI時代に対応した、実装可能で実用レベルの分散データマネジメントアーキテクチャを提供します。
その中核には、標準化されたプロトコルとオープンソースの技術スタックがあります。
ODSは、国や組織ごとの多様性を尊重する、オープンでスケーラブルな分散データマネジメントの技術コンセプトです。
縛られない
特定のクラウド、特定のプラットフォーム、特定の企業に縛られないこと
縛られない
特定の国・地域の制度だけに最適化された閉じた仕組みではなく、グローバルで利用可能な設計になっていること
サービス
志向の設計
Make Money, Save Moneyに資するか？をマーケットに常に問い続けながら設計すること
Design Philosophy
Design @Philosophy
Data is Eating
the World
「リアルデータ」と「文脈（コンテクスト）」
AIの進化を支える高品質な学習データは、2026年から2032年の間に枯渇すると言われています。そこで注目されるのが、企業内に眠る膨大なリアルデータです。この未活用のデータを価値ある経営資本に変える鍵は、データが生まれた背景や意味（ドメインコンテクスト）を明確にすること。現場の文脈と紐づけてデータを“商品化”することが、これからのAgentic AI時代における企業価値向上につながります。
From
Aggregation
To Distribution
集約から分散へ
これまで主流だったデータを中央に一極集中させる管理手法は、コストや運用の限界を迎えています。これからは、現場（ドメイン）が自らデータを管理・提供する「分散型」のアプローチが求められます。これにより組織内・部門間におけるデータ活用は進みますが、組織や国境を越えたデータマネジメントには、さらに進化した次世代のパラダイムが必要になります。
From Data Mesh
To Open
Dataspaces
新たなパラダイム
Open Dataspacesは、Data Meshのアーキテクチャパラダイムと4つの基本原則を承継しています。つまり、伝統的な Push and Ingest 型ではなく、Serving and Pull型へのパラダイムシフトを受け入れ、「Domain-Driven Design(DDD)」を基調としたデータマネジメント方式を採用しています。Data Meshとの最大の差分は、部門間(Inter-Department) からさらに組織横断(Inter-Organization) のデータマネジメントを念頭に置いたパラダイムであるということです。
Double Product
Quanta
Model（DPQM）
開放性と厳格性の両立
組織や国境を横断して、データを安全かつ柔軟にマネジメントするためには、データとドメインコンテクストを対等な関係で扱う仕組みが重要です。未知の情報も許容する柔軟なルール（開世界仮説）で多様なデータを受け入れつつ、利用時には厳密なルール（閉世界仮説）で信頼性を担保します。この開放性と厳格性を両立する二層構造が、信頼性と拡張性の高い分散データマネジメントを可能にします。
すでに商用利用が進むODS。
構想段階ではなく、すでに複数の先行事例で採用されています。
自動車・蓄電池分野
2024年から本格運用・拡大中
無人航空機運航管理分野（ドローン航路）
2025年から運用拡大予定
化学物質・資源循環分野
2026年から実装開始予定
しているのか？
答えはシンプルです。
私たちが市場を説得しているのではなく、市場がこのアーキテクチャを選んでいるからです。
Open Dataspaces アーキテクチャ3つの柱
組織や業界を横断した分散データマネジメントで生じる３つの問題に解決策を提供します。
- そもそも、どこにデータがあるのか？
- そのデータは、このデータと同一のものを指し示しているか？
ディスカバリー
Discoverability（DAD）
- そのデータは何を意味するか？
- そのデータの意味は、このデータの意味と整合しているか？
セマンティック相互運用性
Interoperability（OSI）
- データにアクセスしようとしているのは誰か？
- 誰がそのデータにアクセスできるのか？
- そのデータはどう使わなければならないか？
利用制御
（IUC）
Agentic AIが機能するためには、単なるデータだけではなく現場固有の「コンテクスト（文脈）」が必要です。
ODSによりAgentic AIは単なる推測を超えて推論が可能となります。
From Inter-Department To
Inter-Organization
Data Meshでは組織内の部門を跨いだデータマネジメントを前提としますが、Open Dataspacesでは組織を跨いだデータマネジメントを可能にします。
例えば、卸売業者、物流業者、製造業者などがお互いに必要とするデータを自分が「望む相手だけに、望む部分だけ、望む方法で」提供できる環境を提供します。
Dynamic Ontology
データの「構造」と「意味」を切り離して管理することで、システムを壊さずに意味の変化へ対応できます。
組織間で言葉の定義が違っても、AI（LLM）が意味のつながりを推測し、それをオントロジーによる論理的なルールで検証・補完します。このサイクルを回すことで、最初は不完全なデータでも共有を止めず、運用しながら「曖昧な推測」ではなく「確かな知識」として成立させることができます。
The Concept behind the Logo
DPQMの特徴的な構造をODSのVI（ビジュアル・アイデンティティ）に採用しています。
FAQ
Open Data Spaces (ODS)の公式ブランド表記にはどのようなルールがありますか？
- 文章や資料の冒頭では、必ず「Open Data Spaces (ODS)」と表記します。
- 文書内の同じ領域で繰り返し参照される場合は、接頭語ODSを使用して省略表記できます。
- 小文字表記（例：“open dataspaces”）や(ODS)を併記しない場合は、ODSブランド以外の一般用語として扱います。
- ファイル名、ロゴなど、別の規定や制約がある場合は本表記ルールの対象外です。
Open Data Spaces (ODS)を簡潔に説明するには？
- タグライン(日)：Open Data Spaces (ODS)は、国や組織ごとの多様性を尊重する、オープンでスケーラブルな分散データマネジメントの技術コンセプトです。
- タグライン(英)：Open Data Spaces (ODS) is an open and scalable foundation for distributed data, built on organizational and national diversity by design.
- ODSブランドは、技術コンセプトとすべての関連する成果物（アーティファクト）を包含しています。
ODSの成果物（アーティファクト）を参照するときの推奨表現は？
成果物（アーティファクト）ごとの推奨表現は、以下の通りです。
| 成果物（アーティファクト） | 推奨日本語表現 | 推奨英語表現 |
|---|---|---|
| Why Open Data Spaces: 設計思想とアーキテクチャパラダイム | 〇〇に整合する | Aligned with 〇〇 |
| Open Data Spacesリファレンスアーキテクチャモデル(ODS-RAM)※, Open Data Spaces ガイドブック 各種 (ODSガイドブック) |
〇〇を参照する | Refer to 〇〇 |
| Open Data Spaces Protocols (ODP), Open Data Spaces Middleware (ODS Middleware) |
〇〇を実装する | Implements 〇〇 |