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[dbjapan] 【事前申込期限1週間前】DBSJセミナー「AI・ビッグデータ研究者のための適法なデータ利活用について」の第2回開催のお知らせ

  • To: dbjapan [at] dbsj.org
  • Subject: [dbjapan] 【事前申込期限1週間前】DBSJセミナー「AI・ビッグデータ研究者のための適法なデータ利活用について」の第2回開催のお知らせ
  • From: Kazutoshi Umemoto <umemoto [at] tkl.iis.u-tokyo.ac.jp>
  • Date: Mon, 16 Dec 2019 11:13:13 +0900
  • Ironport-sdr: hrnF0cAyJMBsVQZ5R357TNeZzTP3eUSYFPA8NYiFJJqemfRkyb8kqoHz2DESKvvfrCtXNxk4QQ +0Sz4hJgBpDw==

日本データベース学会の皆様、

NICT/東大の梅本です。

#重複して受信された際はご容赦下さい。

以前、ご連絡しました第2回DBSJセミナーについて、事前申込期限まで1週間となりましたので、再度告知させていただきます。

日本データベース学会(DBSJ)では、データ利活用における法的な課題と先進的な事例について、学会員のみならず多くの研究者の方々に学んでいただくことを目的として、シリーズ形式のセミナーを企画しています。

第2回セミナーを以下の内容で開催しますのでお知らせいたします。データを安心して収集し活用していくために欠くことのできない内容になっておりますので、皆様方のご参加をお待ちしております。

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DBSJセミナー「AI・ビッグデータ研究者のための適法なデータ利活用について -私達はデータをどうやって集めてどのように使えばよいのか?-」の第2回開催について

HP: https://db-event.jpn.org/dbsj-seminar-2019/

日時: 2019年12月25日(水)13:00-17:00
会場: 津田塾大学 千駄ヶ谷キャンパス 3F SA302
アクセス: https://www.tsuda.ac.jp/access.html
申込: 上記HPよりお申し込みください(事前申込は12/23締切です)
参加費:
 - DBSJ個人会員(フルアクセス権付)(申込中も含む (*)): 無料
 - DBSJ維持会員: 無料
 - 学生: 無料
 - その他(事前申込): 1万円
 - その他(当日申込): 2万円

(*) DBSJ非会員やDBSJ個人会員(フルアクセス権無)の方も、事前申込前に、フルアクセス権付のDBSJ個人会員(年会費3000円)として入会申込を行っていただくことで、本セミナー(および開催予定の第3回セミナー)に無料でご参加いただけます。

プログラム:
- 13:00-15:00 講演1「研究のための適法なデータ収集とは?(実践編)」
 講演者: 柿沼 太一(STORIA法律事務所)
 講演概要(仮): 第1回講演で網羅的に紹介した、データ収集に関する各種規制(GDPRや個人情報保護法、知的財産制度、各種規制法)をどのようにクリアするのかについて具体的な事例を基に詳細に説明する。

- 15:00-15:30 講演2「プライバシー保護技術による自治体データ利活用の活性化」
 講演者: 小栗 秀暢(富士通研究所)
 講演概要: 大津市と富士通は昨年度に自治体における「根拠に基づいた政策決定(EBPM)」を推進するための,行政データ利活用に対応する共同検証を行った.本検証では,庁内のデータベースに対して,有用性に配慮した匿名化データを作成し,庁内で利用できる環境作りを行った.しかし,実際の利活用を行うには,匿名化データの安全性を庁内で共有し,市の事情に即した議論を行うことが重要である.そこで,独自のプライバシーリスク評価技術を適用して,安全性と有用性のバランスしたデータの見える化を実現し,最終的に庁内でのデータ利活用環境を整備した.本講演では,共同研究に適用された技術と得られた知見を概説し,プライバシー保護技術とデータ利活用の関係性について述べる.

- 15:30-16:00 講演3「楽天エコシステムにおけるデータ活用戦略とコンプライアンス管理」
 講演者: 野村 一仁(楽天)
 講演概要: 楽天はグループ企業全体戦略の一つにデータの全面的事業活用を目的とした楽天エコシステム戦略を推進している。戦略推進において顧客IDにて統合化されたビッグデータ管理と利活用を行うことで従来は不可能であったOne
to One のパーソナライズズコミュニケーションを実現できるようになっている。ビッグデータを取り扱うことによるメリットは大きいが、その反面、大量のデータを保有するがゆえに個人情報・プライバシーポリシーなど各種データに関するコンプライアンス管理も複雑になる課題がある。典型的な例は、各データソース単体では個人情報に当たらないケースであっても、同一プラットフォーム内でデータを結合していくことにより個人情報の性格を帯びてしまうケースがある。また各種規制を順守していても、消費者にとっての不利益・不都合が生じてしまえば企業としてのリピュテーションリスクを抱えることになる。楽天ではグローバルグループ企業全体で、GDPR,CCPAなど各種規制の遵守と管理に努めており、またユースケースごとのコンプライアンスチェックに対応するため、Data
Governance Office
を設置し、各データ活用案件で法令順守、データコンプライアンスの管理を徹底している。これらのデータ利活用について紹介する。

- 16:00-17:00 パネルディスカッション
 モデレータ: 喜連川 優(国立情報学研究所/東京大学)
 パネリスト: 講演者一同
 パネル概要(仮): 現在、データの集積と利活用を行うプラットフォームの構築が盛んに行われている。異種・異分野のデータを大規模に集積して利活用できるプラットフォームは大きな価値を生み出す可能性があるが、その一方で、複数のデータの分析によって個人に
関わる情報が浮かび上がってくる可能性もある。本パネルにおいては大規模データ集積プラットフォームにおけるデータ利活用の課題について議論する。
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梅本和俊(情報通信研究機構/東京大学)