こんにちは。コミュニティプロデューサーMitz ＆ コミュニティマネージャー Ayyです。
今回は株式会社マクニカのTeam MACNICAとタッグを組み開催したAI勉強会コミュニティ「Actionable AI」の第三回目、イベントレポートをお届けします。
目次
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はじめに
Acrionable AI vol.3 概要
2019年11月27日（水）にマクニカ全面バックアップのもと開催したActionable AI vol.3。
Actionable AIは、国内外のAI先進技術や機械学習、DeepLearningのトピックについて、楽しく情報共有・活発なディスカッションを行うことを目的としたコミュニティです。
一言で「AI」といっても分野が幅広いため、第3回目からはテーマを絞っての開催。今回のテーマは、AIエンジニアとして理解しておくべき「データ活用のコンプライアンス」でした。
AIセミナー＆ライトニングトーク
登壇者の皆様
発表タイトル
| 【AIセミナー】AIエンジニア かみしーさん／マクニカ | 炎上しないためのパーソナルデータのあつかい方 |
|---|---|
| 【LT】Splunk SENSEI @fujiosuzukiさん | セキュリティもビッグデータだ！ |
| 【LT】米窪泰志さん／AI inside（DX Suite） | パーソナルデータを守りつつAI学習を行う上での対応 |
発表スライド
かみしーさん
AI・データ活用とコンプライアンスを意識すること、その目的は「炎上しないため」でも「法令を遵守するため」でもなく「利用者に安心してサービスを使用していただくため」というお話。
suzuki fujioさん
「セキュリティもビッグデータだ！」というテーマで、世間で話題になっている「ゲス系ネタ」と絡めてコンプライアンスについてのお話をしていただきました。
suzukiさん スライド
米窪さん
AI-OCR「DX Suite」を取り扱うAI insideの米窪さんからは、実際に自社内で取り組まれていることについて。「AI-OCRで読み込んだデータが個人情報の場合どうするのか」などのお話でした。
パネルディスカッション
登壇者の皆様
モデレーター
マクニカネットワークス 平原郁馬さん
パネラー
楽天 谷川大久さん
メルペイ 伊藤宏志さん
工藤啓朗さん
マクニカネットワークス デビル樋口 こと 樋口 敏幸さん
ディスカッション概要
まずは、自己紹介と併せて、ご自身や所属企業のAIとの関係性を紹介。詳細が気になる方は、上のスライドをご確認ください。
自己紹介に続いてディスカッション開始。テーマは 先進企業が語る「AIエンジニアとして理解しておかないといけないデータ活用のコンプライアンス」～保護と活用のバランスをどう考えるか？です。
Q1.最新企業はビジネス・テクノロジー活用・投資・組織体制・教育の面からどのようなことを考えている？
谷川さん 楽天では、各事業で多様なデータが生み出され、蓄積されています。そこで、横（事業間）でデータの繋がりを持たせビジネスに活かすという点に注目されつつあります。
いま現在は、どこにどんなデータがあるのか等、情報を整理したデータカタログというものを整備している段階です。機械学習やデータ学習をさせるのに、データが他事業にも公開して良いものか否か判断して共有しています。
特に気を付けている点は、利用規約等でユーザーにデータの使い方を明示し承諾を得たうえで取り扱うということを徹底しています。
デビル樋口さん アドミン権限をあまり使わないようにするというのはITの世界では当然です。しかし、AIの世界ではデータサイエンティストがアドミンが使える特権をもつような形になってしまいます。
データを切り貼りしているうちにどんどん派生してしまうため、どこにデータがあるのか把握しておくことも必要です。データサイエンティストが特権を持ってしまいがちなので、どこまで権限を持たせるか制限などの規約を企業として管理しています。
お客さんから「あのデータ削除して」と言われたときにすぐに対応できるようにすることが大切です。
Q2.ヒヤリハットした経験を持っていますか？
谷川さん 「レシートデータ」でよくあります。というのも、レシートじゃない画像を送ってくる人がいます。例えば、お子さんの写真や個人情報満載の画像、この場では言いづらい卑猥な写真など明らかにレシートではない画像が送られてくることも。
マイクロタスクで外部委託もしていて、特に卑猥な画像に関しては、外部委託で作業をしてくれている方にその画像が出てしまうとまずい！という問題があります。
そこで、アプリケーション側でレシートかどうか判断させる施策も。OCRを導入して「人の顔であれば、レシートじゃないので送れません」などの施策もしていますが、すでにクレームが出てしまったこともありました。
工藤さん マイクロサービスという技術を展開しています。そこで、カラムの情報がある日突然変わっているということが起こり得て、これに中々気付きづらいんです。
以前この事象が起こった時は、たまたまバッチの処理で違うデータが入っていることに気づくことができましたが、どうガバナンスを効かせていくのかが大切だと感じました。人手に頼らないシステム化が必要です。
デビル樋口さん 分析に必要のないデータをもってくることがあり、それにヒヤリとします。
個人を特定してしまうようなデータを持ってきてしまうことがあり、このデータを受け取るかどうかが悩ましいです。
会員番号などを紐づけて個人の特定をできてしまうこともあります。特に、生年月日と郵便番号さえあれば、ほぼほぼ個人の特定ができちゃいます。年齢が知りたいなら、月日は不要であるとか。いかに個人を特定させないかということが大切です。
Q3.これからの技術やエンジニアに期待することは？
平原さん 今回「コンプライアンス」というテーマですので、AIエンジニアとしてコンプライアンスをどう理解しておくべきか、どう学んでいくべきかについて思うところを教えてください。
デビル樋口さん 失敗するとお客さんにダイレクトに響いてしまうので、失敗から学ぶことはできない分野です。ここは失敗してもいいというところがほとんどない。対お客様、しかもセンシティブな内容なので、ユーザー名をマスクするとか当たり前なことですが、プライバシー保護が大切です。
伊藤さん コンピューターを理解することが大切です。FinTechの業界で、金融のカテゴリに入るのでユーザの生活に特に密着しているということを意識しています。
谷川さん?開発者、データに携わる者として最低限の知識は絶対に必要です。例えば、自社では半期に１回コンプライアンスの試験、年に１回セキュリティの試験があり、これに合格しないと開発ができないという線引きをしており、開発者の力量を計って質を保っています。
他にも、ログとログを繋ぎ合わせてマネタイズしていく、ビジネスの観点をもつといった力も必要になってきます。教育ももちろん大切ですね。
他にも、リアルタイムアンケートで取った参加者からの質問に答えるQ＆Aタイムもあり、とても学びになったパネルディスカッションとなりました。
まとめ
最後はみんなで集合写真
Actionable AI vol.2 集合写真
ハッシュタグ「#A_AI」でのツイートもありがとうございました。「コンプライアンス」という難しいけれど絶対に必要で大切なテーマに、参加者の皆さんからはとても勉強になったとの感想をいただきました。
#A_AI
今日はAIの勉強会
@マクニカさん pic.twitter.com/mqMC7r4xeK— フクイ@コミュニティ用務員のおじさん (@keita_kitami_) November 27, 2019
コンプライアンスって何でも重要…#A_AI pic.twitter.com/ICRfFgIPJm
— goma (@goma_ok) November 27, 2019
ユーザーの同意はちゃんと取っているそうです。
サービスを窓口で開設するときとか、早く承認ボタン押してプレッシャーがきつい。
利用規約やプライバシーポリシーをもっと楽しく印象に残るように読めるようにならないんだろうか、、。 pic.twitter.com/oziML7I2YV— 寿 (@jyugi_t) November 27, 2019
今回「活用のコンプライアンス」がテーマだったAIコミュニティActionable AI vol.3、ご参加いただいた皆さんありがとうございました。
Ayy ：今回は「データ活用のコンプライアンス」がテーマ。わたしは今まで携わったことがないテーマだったけど、皆さんのセミナーやLTの内容が本当に濃くて、勉強になったな。特にパネルディスカッションでは、１つのテーマについてそれぞれの角度から色んな意見を聞くことができるので、理解もしやすくて「学びになる！」と思うことが沢山あった。これは、どこかでまたやってみてもいいなって思った！
Mitz：「コンプライアンス」っていうテーマは少々取っ付き辛い内容ではあるけど、データを活用する上では絶対に必要な事だね。何かが起こった際に「炎上」どころか「事件」になってしまうほど個人情報を扱うということは危険だという意識が大事。それに「何かが起こる」以前に、「個人情報を扱う」という事に対して顧客に「どうやって安心していただくか」を本気で考える事も必要。今回のイベントではそういった事への意識等も共有される本当に良い登壇・ディスカッションだった。また次回のテーマが楽しみだね。
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