AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに生物多様性オープンデータを公開～Data to AI(R)仕事術で生物多様性分野の生産性向上～

企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社 (本社:東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下 AOS データ社)は、生物多様性分野に関わる研究者、政策立案者、企業、市民において、生物の多様性、保全状況、遺伝的情報などの多様なデータを通して、地球の生態系を守り、またデータの透明性を確保するために課題解決に向けたデータ駆動型のアプローチに貢献するAI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/402/resize/d40956-402-641d4516613eeca39f00-0.png ]■生物多様性データの高まり生物多様性は地球上の生命の豊かさを表す重要な指標であり、持続可能な環境の基盤です。しかし、近年の環境破壊や気候変動により、多くの生物が絶滅の危機に瀕しています。このような状況に対処するためには、生物多様性に関する正確で包括的なデータが不可欠です。オープンデータの活用は、科学的研究や政策立案、教育、市民参加を支える重要な手段となっており、その重要性は増しています。以下に、生物多様性分野のオープンデータが重要となってきている背景について説明します。1. 生物多様性の減少と絶滅危機地球上の生物多様性は、気候変動、環境破壊、乱獲、外来種の侵入など、様々な要因によって急速に減少しています。多くの種が絶滅の危機に瀕しており、国際自然保護連合（IUCN）のレッドリストによれば、数千種の動植物が絶滅危惧種として登録されています。このような状況に対処するためには、正確で最新のデータが不可欠です。2. 気候変動の影響気候変動は、生物多様性に深刻な影響を与えています。温暖化による生息地の変化、海面上昇、異常気象の頻発などが、種の分布や生態系の機能に大きな影響を及ぼしています。これらの影響を理解し、適切な対策を講じるためには、気候データと生物多様性データを統合的に利用することが重要です。3. 持続可能な開発目標（SDGs）への貢献国連の持続可能な開発目標（SDGs）の一部として、生物多様性の保全が重要視されています。特に目標14（海の豊かさを守る）と目標15（陸の豊かさも守る）は、生物多様性の保全と持続可能な利用を目指しています。これらの目標を達成するためには、データに基づいた政策立案と実践が必要です。4. 科学研究と技術革新生物多様性データは、科学研究の基盤として重要です。新種の発見、種の分布の変化、遺伝的多様性の解析など、多くの研究分野でデータが活用されています。また、技術の進歩により、リモートセンシング、環境DNA分析、機械学習などの手法を用いたデータ収集と解析が可能となり、研究の精度と効率が向上しています。5. 市民科学と教育市民科学プロジェクトは、一般市民が生物多様性データの収集に参加することで、広範なデータを提供しています。これにより、科学研究への貢献だけでなく、一般市民の環境意識の向上と教育にも寄与しています。オープンデータは、教育機関や非営利団体が生物多様性について教育するための貴重なリソースとなっています。6. 政策立案と管理政府や国際機関は、生物多様性データを活用して、保全政策や管理計画を策定しています。データに基づく意思決定は、効果的で効率的な保全戦略の策定に不可欠です。例えば、保護区の設置、生息地の修復、持続可能な資源利用の推進などが挙げられます。7. 国際協力とデータ共有生物多様性は国境を超える問題であり、国際的な協力が必要です。オープンデータは、国際的なデータ共有と協力を促進し、グローバルな課題に対する統一的な対応を可能にします。例えば、GBIF（Global Biodiversity Information Facility）は、世界中の生物多様性データを集約し、共有するためのプラットフォームを提供しています。[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/402/resize/d40956-402-deb7dacfe219bbefd09d-0.png ]生物多様性分野のオープンデータは、環境保全、科学研究、政策立案、教育、市民参加など、さまざまな側面で極めて重要な役割を果たしています。データの収集、管理、公開の推進が今後ますます重要となります。■生物多様性データとは生物多様性の保全と持続可能な利用は、地球環境の健全性を維持し、人類の福祉を向上させるために不可欠です。この目的を達成するためには、正確で包括的なデータが必要です。生物多様性に関するオープンデータは、生態系の理解や保全活動の推進に寄与しています。データの活用により、生物多様性の現状を把握し、適切な保全対策を講じることが可能になります。以下に、生物多様性のオープンデータの具体的な内容を示します1. 種多様性データ- 観察記録: 観察された種のリスト、観察日時、観察地点- 写真・音声データ: 観察された種の写真、音声記録- 標本データ: 標本の収集地点、収集日時、標本の保管場所- 識別情報: 種の学名、和名、同定者- DNAバーコード: 種の遺伝情報、シーケンスデータ2. 生息地多様性データ- 生態系タイプ: 森林、湿地、草原、海洋などの生態系分類- 生息地範囲: 生物の生息地の地理的範囲- 土地利用: 農地、都市、保護区などの土地利用状況- 生息地の健康状態: 生息地の劣化状況、回復状況- 植生タイプ: 森林タイプ、草地タイプ、湿地タイプなどの分類3. 遺伝的多様性データ- 遺伝資源: 農業用植物、家畜、水産物の遺伝資源情報- ゲノムデータ: 種の全ゲノム配列- 遺伝的変異: 集団内の遺伝的多様性、遺伝的ドリフト- DNAシーケンス: 遺伝子座のシーケンス情報- 交配データ: 種間および種内の交配パターン4. 分類学データ- 分類リスト: 既知の種のリスト、分類階級- 命名情報: 学名、シノニム（同義名）、命名者- 形態データ: 種の形態的特徴、解剖学的情報- 分子分類: 分子マーカーによる分類- 新種記載: 新たに記載された種の情報5. 生物地理データ- 分布範囲: 各種の地理的分布範囲- 生息地マッピング: 生物の生息地の地図情報- 生物地理区分: 生物地理区分、エコリージョン- 移動パターン: 動物の移動ルート、回遊経路- 生物地理モデル: 分布予測モデル、環境ニッチモデル6. 生態学データ- 相互作用: 捕食、共生、競争などの生物間相互作用- 生態系サービス: 食料供給、気候調節、文化的価値などの生態系サービス- 種間関係: 食物連鎖、群集構造- 環境変動: 気候変動、自然災害の影響- 生態学的プロセス: 栄養循環、エネルギーフロー7. 環境データ- 気候データ: 気温、降水量、風速などの気候情報- 水質データ: 水域の化学的・物理的性質- 土壌データ: 土壌の化学組成、物理特性- 大気データ: 大気中の汚染物質、温室効果ガス濃度- 環境モニタリング: 環境の長期モニタリングデータ8. 保全データ- 保全ステータス: IUCNレッドリストによる種の絶滅リスク評価- 保護区データ: 国立公園、自然保護区の位置と範囲- 保全活動: 種の保全活動、保護区の管理状況- 脅威評価: 外来種、乱獲、環境破壊などの脅威評価- 保全政策: 保全に関する法律、政策9. 人間活動データ- 土地利用: 農業、都市開発、伐採などの土地利用パターン- 汚染データ: 大気汚染、水質汚染、土壌汚染- 観光データ: 観光客数、観光の影響- 資源利用: 漁業、狩猟、森林伐採のデータ- 開発プロジェクト: インフラ開発、産業活動10. 市民科学データ- 市民観察記録: 市民が収集した生物観察データ- 市民科学プロジェクト: 市民が参加する科学プロジェクトの情報- 教育活動: 環境教育プログラム、市民科学イベント- 参加者データ: 市民科学プロジェクトの参加者の属性- 観察データの精度: 市民科学データの検証と精度評価11. 教育データ- 教材データ: 生物多様性に関する教育教材- 教育プログラム: 学校や大学での生物多様性教育プログラム- ワークショップ: 生物多様性に関するワークショップやセミナー- 教育資源: オンラインリソース、ビデオ、ポッドキャスト- フィールドトリップ: 自然観察フィールドトリップのデータ12. 政策データ- 環境政策: 環境保護に関する法律や生物多様性- 保全戦略: 国家や地域の生物多様性保全戦略- 国際協定: 生物多様性条約、ラムサール条約などの国際協定- 政策評価: 環境政策の効果と評価- ガイドライン: 保全活動に関するガイドライン13. 経済データ- エコツーリズム: エコツーリズムの経済効果- 生物資源利用: 漁業、農業、林業などの経済データ- 環境経済評価: 生態系サービスの経済的評価- 持続可能な利用: 持続可能な資源利用の経済データ- 市場データ: 環境関連商品の市場データ14. 文化データ- 伝統的知識: 先住民族や地域コミュニティの伝統的生態知識- 文化的景観: 文化的に重要な自然景観のデータ- 文化遺産: 自然と文化が交差する遺産のデータ- 祭りと行事: 生物多様性に関連する祭りや行事- 教育と普及: 文化的背景を考慮した環境教育活動15. 技術データ- リモートセンシング: 衛星データ、ドローンデータによる環境観測- GISデータ: 地理情報システムを用いた生物多様性データの地図化- データ解析: ビッグデータ解析、機械学習によるデータ解析- モバイルアプリ: 生物観察記録用アプリのデータ- データベース: 生物多様性データを管理するデータベースシステム16. 健康データ- 生態系と健康: 生態系サービスと人間の健康に関するデータ- 動物由来感染症: 動物から人間に伝わる感染症データ- 環境と公衆衛生: 環境要因が公衆衛生に与える影響- 健康リスク評価: 環境変化が健康に与えるリスク評価- 栄養データ: 生物多様性が栄養に与える影響[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/402/resize/d40956-402-1d0a36e28008ab93242b-0.png ]これらのデータは、生物多様性の保全、研究、教育、政策立案などにおいて重要な役割を果たします。■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へAOSデータは、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/402/resize/d40956-402-3b2250640a7d610933af-0.png ]■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「IDX」を支えるソリューションとして開発されました。■生物多様性データプロバイダーの募集近年、生物多様性の保全と持続可能な利用の重要性がますます高まっています。気候変動や人間活動の影響により、多くの種が絶滅の危機に瀕しており、生物多様性データの需要も急速に増加しています。データに基づいた意思決定や戦略的アプローチは、生態系の健全性を維持し、効果的な保全対策を講じるための鍵となります。私たちDataMart.jpは、生物多様性の未来を共に築くため、質の高い生物多様性データを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。【AOSデータ株式会社について】名 称： AOSデータ株式会社 代表者：吉田 宣也設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F資本金：1億円（資本準備金15億2500万円） URL：https://www.aosdata.co.jp/AOSデータ株式会社は、クラウドバックアップのAOSBOXを初めとしたソフトウェアの導入からパソコンやスマートフォンの廃棄まで、ライフサイクルに合わせた様々な製品を提供し、2020年8月に「リーガルデータ事業」をグループ会社から事業承継しました。これにより、下記のラインナップで「データ管理」の製品とサービスをご提供しております。・データトラブル予防対策の「クラウドバックアップ」・データメンテナンスの「データ復元」「データ抹消」「データ移行」・データトラブル事後対策の「データ復旧サービス」・データをトラブルから守る「データセキュリティ」・証拠データの復元調査や証拠データ作成を行う「リーガルデータサービス」さらに2021年4月よりAOSグループのAI・DX事業部門を「データアセット マネジメント」ソリューションと融合し、産業DXのキーになるデータの利活用、特にAIのためのデータ利活用を最大にするデータプラットフォームの会社へと進化して参ります。企業プレスリリース詳細へPR TIMESトップへ