AIビジネスの法律実務

制作 : 人工知能法務研究会 

• 日本加除出版 (2017年12月4日発売)

作品紹介・あらすじ

業務改革・労働・自動運転・教育・医療・投資・企業統治・学習用データや知的財産権との関係・憲法・軍事規制…人工知能が造る社会の問題点に、気鋭の法律家たちが鋭く切り込む!

感想・レビュー・書評

[2319chanさんの感想 · 2018年10月13日]

　実案件が少ないのと、AIの実用が本格的に進んでいないこともあり、やや抽象的な議論が多かった印象。ただし、重要なテーマではあるので、今後もウォッチしていかねば。

・AIに与える学習用データ
①個人情報を含むデータ：移動・行動・購買履歴、属性情報、ウェアラブル機器からのデータ
②匿名加工されたデータ：個人を特定できないように加工された人流情報、商品情報など
③個人に関わらないデータ：生産現場のIoT機器データ、橋梁に設置されたIoT機器からのセンシングデータ（歪み、振動、進行車両の形式・重要）

・匿名加工情報の加工方法
項目削除：加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報の項目を削除するもの。例えば、年齢のデータを全ての個人情報から削除すること
レコード削除：加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報のレコードを削除するもの。例えば、特定の年齢に該当する個人のレコードを全て削除すること
セル削除：加工対象となる個人情報データベースなどに含まれる個人情報の特定のセルを削除するもの。例えば、特定の個人に含まれる年齢の値を削除すること。
一般化：加工対象となる情報に含まれる記述等について、上位概念若しくは数値に置き換えること。例えば、購買履歴のデータで「きゅうり」を「野菜」に置き換えること。
トップ（ボトム）コーディング：加工対象となる個人情報データベース等に含まれる数値に対して、特に大きい又は小さい数値をまとめることとするもの。例えば、年齢に関するデータで、80歳以上の数値データを「80歳以上」というデータにまとめること。
レコード一部抽出：加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報の一部のレコードを（確率的に）抽出すること。いわゆるサンプリングも含まれる。
項目一部抽出：加工対象となる個人情報データベース等に含まれる個人情報の項目の一部を抽出すること。例えば、購買履歴に該当する項目の一部を抽出すること。
ミクロアグリゲーション：加工対象となる個人情報データベース等を構成する個人情報をグループ化した後、グループの代表的な記述等に置き換えることとするもの。
丸め（ラウンディング）：加工対象となる個人情報データベース等に含まれる数値に対して、四捨五入等して得られた数値に置き換えることとするもの。
データ交換（スワッピング）：加工対象となる個人情報データベース等を構成する個人情報相互に含まれる記述等を（確率的に）入れ替えることとするもの。例えば、異なる地域の属性を持ったレコード同士の入れ替えを行うこと。
ノイズ（誤差）付加：一定の分布に従った乱数的な数値等を付加することにより、他の任意の数値等へと置き換えることとするもの。
類似データ生成：人工的な合成データを作成し、これを加工対象となる個人情報データベース等に含ませることとするもの。

[samwo360さんの感想 · 2018年4月28日]

力作ですが、まだ、なかなか評価の難しい分野ですね、これは。

[学習院大学 法経図書センターさんの感想 · 2018年1月15日]

東2法経図・開架 007.1A/J52a//K