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Data Commons は、人工知能、特に大規模言語モデル (LLM) を活用して自然言語インターフェースを開発している。この革新的なインターフェースによりユーザーは、インドで一人当たりの貧困レベルが最も高いのはどの州ですか？　そこでの識字率は貧困とどう比較されますか？　これらの州では、乳児死亡率は時間の経過とともにどのくらい変化しましたか？　といった質問をすることができる。Data Commonsは、データを収集したり所有したりするのではなく、200 以上のソースから公開されているデータを利用する。これらのソースは、人口動態、経済、教育、住宅、公衆衛生、気候、持続可能性、生物医学を含む数千のデータセットをカバーしている。データは 194 か国にわたっており、一部の国のデータは州または郡レベルまで利用できる。ただし、これまでに入手可能なデータは均等に分散されておらず、完全ではない。データの可用性は、他の問題に関して世界が直面しているのと同じ公平性の課題を反映している場合が多い。現在、米国、インド、OECD 諸国のデータは、アフリカ、南米、アジアの一部の国々よりも多く存在する。追加の最新データを利用できるようにするには、さらなる作業が必要だ。Data Commonsは、これらのギャップを埋めるために、より多くの公開データを積極的に求めている。彼らはまた、この取り組みを支援する追加のデータとパートナーも探しています。 Data Commonsはオープンソース、オープンプロセスであり、誰でもアクセスできる。 Data Commons のデータ ポイントのサブセットは、 Google検索のクエリへの応答に使用され、Data Commonsを使用して社会的課題に取り組んでいる組織とも提携。例えばTechSoup はGoogle.org からの資金提供を受けて、非営利団体がData Commonsの力を活用して社会的課題を評価し、解決できるよう支援している。