AIBR プレミアム
拓海先生、最近『EUのAI法で敏感情報を使っていいらしい』と聞きまして、うちの現場にも関係する話かと心配になりました。要するに、どこまで個人情報を使ってもいいと言っているのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく整理しますよ。端的に言うと、EUのAI法Article 10(5)は『非常に限定された目的で、偏り（バイアス）を検出・是正するために敏感データを例外的に扱うことを認める』という趣旨です。核心は『必要最小限かつ適切な保護』にありますよ。
うーん、そう聞くと安心する反面、現場がどう扱えばいいのか見当がつきません。敏感データって具体的にどんなものを指すのですか。そして、どの段階でそれを使うことが許されるのですか？
素晴らしい質問です！『敏感データ（special categories of personal data）』は、たとえば人種、政治的見解、健康情報など、GDPRで特に保護されるカテゴリのことです。使えるのは主に開発段階の『訓練・検証・テスト（training, validation, testing）』データにおけるバイアス検出と是正のためだけで、運用中に一般的に収集して良いというわけではありませんよ。
これって要するに『製品を作る段階で偏りがないか確かめるためには例外的に敏感情報を使っていいが、その際は厳しい制約を守れ』ということですか？
その通りですよ！要点は三つです。第一に、目的限定性：偏りの検出と是正のためだけに限定される。第二に、最小限性：必要な範囲に限る。第三に、追加の保護措置：個人の権利や自由を守るための適切なガバナンスが必要です。これを守れば、社会的に差別を防ぐ効果が期待できますよ。
ガバナンスという単語は重たいですね。うちのような中小の現場でも現実的にできるものなのでしょうか。運用コストを考えると二の足を踏みますが、投資対効果はどう評価すべきですか？
いい着眼点ですね！中小企業はまずリスクベースで優先順位を付けるのが現実的です。要点を三つ。第一に、影響が大きいプロセスから取り組むこと。第二に、外部の専門家や共同体データの活用でコストを下げること。第三に、小さな実験で効果を検証し、うまくいけば段階的に拡大すること。これで投資の失敗を最小化できますよ。
分かりました。最後に確認なのですが、企業がこのArticle 10(5)を使う場合、我々の顧客データをそのまま使って偏りを直して良いのですか。それとも匿名化したデータを使うべきですか？
素晴らしい締めの質問ですね！原則としては非識別化（つまり匿名化）を優先すべきです。ただし匿名化で偏りが検出できない場合に限り、厳格な必要性と保護措置の下で限定的かつ一時的に機微データの処理が認められるのがArticle 10(5)の趣旨です。結論的には『匿名化→検出不能なら例外的に限定利用』が実務の流れになりますよ。
分かりました。私なりに整理すると、『まずは可能な限り匿名化して検証し、どうしても見えない偏りがあるときだけ、厳しい管理と期限を決めて機微情報を使って是正する。目的と期間を明確にし、外部の監査や記録を残すことが鍵』ということでよろしいですね。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい総括ですね！その理解で正しいです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。今日話した要点を一枚のチェックリストにまとめてお渡ししましょうか？
