なぜAIは経験データを必要とするのか

AIは、データがあってこそその「魔法」を発揮できますが、特にLLMs（大規模言語モデル）においてこの重要性が高まっています。AI業界はインターネットから大量のデータを蓄積していますが、その中にはアクセスが難しいが非常に価値のあるデータもあります。その一例が「経験データ」です。では、なぜAI業界にとって経験データの入手が難しいのでしょうか？

1.プライバシーとデータ保護法

AIスタートアップが行動データを公開で利用できない主な理由の一つは、ヨーロッパのGDPR（一般データ保護規則）やアメリカのCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）といったプライバシーとデータ保護法の普及にあります。これらの規制は、企業が個人データ（ユーザーの行動データを含む）を収集、保存、共有する方法に厳しい制限を課しており、ユーザーの同意なくこのようなデータを公開することはこれらの規制に違反します。

2.大手テック企業によるデータの独占

Google、Facebook、Amazon、Appleなどの大企業は、自社プラットフォームを通じて大量のユーザー行動データを収集しており、このデータは競争優位を保つために他社と共有されることがありません。

例: Facebookは豊富な行動データを用いて高度にターゲティングされた広告サービスを提供していますが、このデータを共有すると独自の価値が薄れるため、専有されています。

3.専有データの取得にかかる膨大なコスト

サードパーティから専有の行動データを購入することは非常に高額であり、大規模な消費者行動データを第三者のデータブローカーから取得するには数万ドルの費用がかかることも多いため、特にAIスタートアップにとっては経済的負担が大きいです。