研究データ群とは
技術的な課題をどのように調べ、どう解決したかを示す、日付付きで構造化された記録の集まりです。特に価値が高いのは次のデータです。
- 処理結果と結びついたプロセスレシピ
- 特性評価・計測データ
- 原因まで追った歩留まり・欠陥・故障解析
- 実験ノートと試験報告書
- 実測と比較したシミュレーションの入出力
AI企業が求める理由
科学・工学のモデルには、原因と測定された結果を結びつける事例が必要ですが、そうした証拠はほとんど公開されていません。買い手は材料探索、プロセス最適化、故障解析のモデルの学習と評価に使います。半導体企業と研究機関の対象データもご覧ください。
ライセンスまでの手順
- システムを棚卸しする。MES、LIMS、電子実験ノート、ファイルサーバーと、その対象期間を把握します。
- 範囲を決める。たとえば一つのプロセス群や製品ラインに絞ります。
- 権利を確認する。顧客所有のレシピ、共同開発データ、資金条件に制約のある研究は除外します。
- 輸出管理を確認する。輸出管理とAIデータライセンスをご覧ください。
- 匿名化を計画する。顧客名、個人名、必要に応じて装置の識別子を除きます。
- データ群を説明する。件数、期間、形式を示し、ファイルを渡さずに評価してもらいます。
- ライセンス条件を合意する。契約に盛り込むべき項目をご覧ください。
誰の承認が必要か
| 役割 | 確認すること |
|---|---|
| 技術・R&D責任者 | 範囲、データ品質、営業秘密に当たるもの |
| 法務 | 権利関係、顧客との契約、ライセンス条件 |
| 輸出管理 | 技術データの該非判定 |
| IT・個人情報 | 個人情報と安全な抽出 |
| 経営層 | 価格、独占性、戦略上のリスク |
営業秘密を守る
共有してよいものだけをライセンスします。第三者への提供を制限し、契約終了時の削除を求め、顧客の特定を試みることを禁止します。特に機密性の高いデータには、評価専用ライセンスも検討できます。買い手はデータで学習せずにモデルを評価できます。
よくある質問
公的資金による研究データもライセンスできますか？
場合によります。助成や契約の条件でデータの権利が制限されることがあるため、含める前に確認してください。
古い研究データにも価値はありますか？
多くの場合あります。結果が条件とともに記録されていれば、10年分の関連する実験は直近のデータだけより価値が高いことがあります。
生データを渡す必要がありますか？
最初は不要です。買い手は説明と少量のサンプルで評価し、全データはライセンス契約の締結後に納品します。