データ倫理
ガイドブック
作成：JST-RISTEX「科学技術イノベーション政策のための科学研究開発プログラム」JPMJRX19B5

目次

1
2
3
4
5

初めに

P.3

データ倫理について知る

P.5

国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み

P.13

データ倫理原則について

P.20

ビジネスとデータ倫理

P.25

参考文献表

P.28

1
初めに現在さまざまな分野で，パーソナルデータをはじめとした大量のデジタルデータを流通させ，利活用してイノベーションを創出することが期待されています。一方で，データ利用の拡大に伴い，データ利用にかかわる倫理的・社会的問題も顕在化するようになりました。データを利用する側には，単なるコンプライアンス（法令遵守）にとどまらない倫理的・社会的配慮に基づく責任あるデータ利用が求められているといえます。
信頼ある自由なデータ利用を実現させるには，データ倫理，すなわちデータ利用に関する倫理規範とそれに基づくガバナンスのあり方を確立し，責任あるデータ利用を確保することが必要不可欠です。
このガイドブックではデータ倫理の概要や国内外における議論，事例，データ倫理に関する原則などを紹介・解説します。それらを通じてデータ倫理に関する基礎的な知識とともに，データ倫理について考える際の参考となる情報をお伝えすることが本書の目的です。
「イノベーションを支えるデータ倫理規範の形成」研究プロジェクトのWebサイトでは，本ガイドブックに掲載しきれなかった事例や文献の紹介など，データ倫理に関するさまざまな情報を掲載しています。ガイドブックと併せて，データ倫理について考える際の参考として頂けますと幸いです。

「イノベーションを支えるデータ倫理規範の形成」
研究プロジェクト

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初めにWebサイト

2
データ倫理について知る

Q1. データ倫理とは何ですか？
データ倫理とは何かという普遍的な定義はありませんが，いくつかの定義・概念が提案されています。ここではその代表的なものを紹介します。
英国の Open Data Institute（ODI）によれば，データ倫理とは「倫理学の一分野であり，データの収集，共有および利活用によって，人びとおよび社会に対して負の影響を与える可能性のあるデータ実務を評価するもの」とされます。
データ倫理の第一人者の一人であるルチアーノ・フロリディ教授（オックスフォード大学）は，データ倫理を「倫理学の一分野であり，データ，情報，アルゴリズムに関する道徳的問題およびそれらに対応するプラクティスやインフラを研究・評価し，道徳的に善い解決策を形成・支援することを目指すもの」と定義しています。

Q2. なぜデータ倫理が大切なのですか？
近年，機械学習やビッグデータの利活用が急速に拡大しつつあり，生産性の向上や経済成長が見込まれています。一方でプライバシーの侵害のおそれやサービス提供者が意図しない結果を生むおそれ，既存の差別や偏見を助長してしまうおそれ，さらにはビッグデータを用いたプロファイリングなどによって個人の自律的選択が脅かされるおそれなどが指摘されています。このようなビッグデータの収集や利活用により生じ得る倫理的・社会的問題を解決しながら，利活用の促進を調和するためには，データ倫理について考える必要があります。
また，P.25では，データ倫理に関する取り組みのビジネス上の必要性についても解説しています。

6

データ倫理について知る

Q3. データ倫理，情報倫理，AI倫理はそれぞれどのように違いますか？
データ倫理における第一人者のひとりであるルチアーノ・フロリ
ディ教授（オクスフォード大学）によれば，2000年代初めにはPCやタブレット，クラウドコンピューティングといった特定の技術に着目した「情報倫理」が中心でしたが，近年はそうした技術が扱う対象であるデータに着目した「データ倫理」が中心の時代に移行しています。フロリディによれば，データ倫理は，①データの倫理，②アルゴリズムの倫理，③実践の倫理という３つの軸から成るとされます。AI倫理は，特にアルゴリズムの倫理に関わる領域といえるでしょう。

Q4. データ倫理について詳しく勉強したいのですが，おすすめの本や教材はありますか？
「イノベーションを支えるデータ倫理規範の形成」研究プロジェクトのWebサイトのリソースページにて，データ倫理に関する文献の紹介や論文の要約を掲載しています。ぜひご活用ください。

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データ倫理について知る

Q5. データの利活用に伴う問題とは，具体的にはどのようなものですか？
データの利活用に伴う問題は，データの収集，流通，利活用などの場面で様々な形で現れます。
個人のプライバシーの侵害に加えて，一定の人々への不利益や差別・偏見，社会的分断の創出や拡大等の害が生じるリスクがあります。さらに，多数の人に影響を及ぼす形でデータが利活用される場合には，意思決定における手続的正義の問題も生じえます。
2018年には米国で，個人データを利用した選挙への介入(ケンブリッジアナリティカ事件)が問題となりました。国内でも2019年には就活情報サイト「リクナビ」を運営していたリクルートキャリアの事例が問題となっています。人事に関わる場面以外にも，マーケティングや，保険の審査といった個人の評価にかかわる場面で問題が先鋭化すると考えられます。
また，公的部門では，福祉給付や犯罪予防，最近では感染症対策を目的とするデータの利活用に関してしばしば倫理的課題が指摘されています。

データの収集，流通，利活用

個人のプライバシーの侵害
一定の人々への不利益
差別・偏見，社会的分断の創出や拡大
意思決定における手続的正義の問題

8

データ倫理について知る

Q6. データ倫理を考えることにはどのような意義がありますか？
データ倫理について考えて実践に移すことで，社会からの信頼を得ながら責任あるデータ利活用を行うことが期待できます。データの利活用によってさまざまなメリットが期待されている一方で，扱われるデータの量・範囲の拡大やテクノロジーの高度化に伴い，新たな社会的・倫理的課題が指摘されるようになっています。こうしたリスクへの対応には，差別・偏見や社会的分断の防止，手続的正義といった，より広い視座が求められると考えられ，既存の法令等の遵守だけで対処することは困難です。
また，テクノロジーが急速に発展・複雑化する中，法律等による既存のルールではそもそもカバーされていない／想定されていない領域も拡大しています。こうした状況下でデータ倫理について考えることは，社会的信用の獲得に繋がります。
P.25では，データ倫理を考えることのビジネス上の意義についても解説しています。

9

データ倫理について知る

Q7. データ倫理の問題には正解があるのですか？
データ倫理に限らず，倫理的問題とされるものの多くは，いわゆる倫理的ジレンマを含んでおり，答えが自明ではありません。また，現在データの利活用をめぐって生じている社会的・倫理的問題の多くは，そうした性格のものです。
データ倫理は，データをめぐるそうした困難な問題について判断・選択するためのよりより方法を探求する分野であるといえます。

Q8. データ倫理の取り組みを実践するにはどのようにすればいいですか？
「イノベーションを支えるデータ倫理規範の形成」研究プロジェクトのWebサイトのリソースページにデータ倫理に関する資料やオンラインコース，評価ツールなどのリンクを掲載しています。これらを参考に，まずは現在のデータの取扱いについて，倫理的な観点から見て問題はないかを検討することをおすすめします。

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データ倫理について知る

Q9. データ倫理について学ぶ必要があるのはどのような人々でしょうか？
データ倫理には，その実践の場面により，①データサイエンティストなどデータを取り扱う専門家の専門職倫理，②データサイエンスなどデータに関わる学術研究分野の研究倫理，そして，③データを活用したビジネスを展開している事業者の企業倫理という3つの側面があります。これらの専門家や事業者がデータ倫理を学び，実践することは必須になると考えられます。
また，パーソナルデータを提供したり，データサービスを利用したりする立場の一般市民にとっても，データ倫理について学び，データが適正に取り扱われているかどうかをチェックすることは今後さらに重要になると考えられます。

データ倫理

データサイエンス
データエンジニアリング
データ分析

研究倫理
職業倫理
技術者倫理

データ駆動型
ビジネス

応用倫理学

ビジネス

11

データ倫理について知る

企業倫理

Q10. データ倫理に関する法律およびガイドラインにはどのようなものがありますか？
データ倫理に特化した法律やガイドラインは国内にはありません。(2023年2月時点)
関連するものとしては個人情報保護法およびその関連法・ガイドラインが挙げられます。これらの解釈・運用に際して，データ倫理の考え方を取り入れることは有用であると考えられます。また，GDPR（欧州データ保護一般規則）には，公平性（5条）など適用にあたって一定の価値判断を必要とする規定が比較的多く，データ倫理の考え方が運用上有用であると指摘されています。
経済産業省がデジタルトランスフォーメーション（DX）推進の観点から作成した「DX時代における企業のプライバシーガバナンスガイドブックver1.0」も参考になります。

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データ倫理について知る3
国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み

国外での議論
英語圏では，2010年ごろからデータ倫理に関する議論が散見され，特に2018年以降に活発な議論が見られるようになりました。2018年はGDPRの施行やケンブリッジアナリティカ事件に関する報道，米国カリフォルニア州における消費者プライバシー法の成立など，データの利活用に関する様々な出来事が起きていた時期でした。それらを契機とし，Facebook（当時）をはじめとした巨大IT企業（ビッグテック）によるデータ覇権主義への警戒が世界的に強まりました。イギリスのThe Alan Turing Institute の Data Ethics Group や Open Data Instituteなどに代表されるような，データ倫理に関する問題について研究や助言を行うさまざまな専門家から成る団体も相次いで設立されています。さらに，企業内にデータ倫理の専門家を設けて，自社のサービス提供において生じうるリスクに備える企業も増えつつあります。

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国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み米国におけるデータ倫理
米国にはビッグテックの多くが拠点を置いています。かつて，ビッグテックの経営陣やエンジニアが，自分たちは価値中立的なツールを提供しているだけだという立場を示していました。自分達の提供するツールが利用されることによって生じる結果に関して責任は生じないという考えは珍しくありませんでした。
しかし，2018 年のケンブリッジアナリティカ事件を契機に，企業やエンジニアの倫理的責任が論じられるようになります。米国では，データ倫理に関する取り組みをすることは，主として民間企業が他者や企業自身への危害のリスクを軽減するために，法令遵守を超えてデータ（とくに顧客のデータ）を倫理的に取り扱うための取り組みをすることと捉えられています。
企業・エンジニア
ツールを提供責任利用???
結果

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国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み

責任具体的な実践としては，①倫理を担当する役職の設置（Chief Data Ethics
Ofﬁcer など「倫理」を肩書きに含む役職の新設や既存の役職（CPO，CDO など）の職掌へのデータ倫理の追加）や，②データ倫理に関する諮問等の機能を担う委員会の設置（医学研究における IRB（機関内審査委員会）をモデルにする場合が多い），③データ倫理に関する社内プロセスの明確化，④倫理指針の策定，等が挙げられます。

①倫理を担当する役職の設置②データ倫理に関する諸問等の機能を担う委員会の設置③データ倫理に関する社内プロセスの明確化④倫理指針の策定

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国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み

米 国 で は，デ ー タ 倫 理 は 企 業 経 営 な い し 企 業 倫 理（corporate ethics/business ethics）の一分野として発展しつつあり，データを取り扱う企業にとって新たなかつ重要な経営上の課題であると認識されています。
法的要請がないにもかかわらず，企業がデータ倫理に関する組織的な取り組みを行うのは，それが信頼・レピュテーションの維持向上や規制の先取りといったビジネス上の優位性につながると認識しているからです。また，企業の取り組みは特定の倫理的・哲学的概念に立脚したものではなく，むしろ，社会の期待に応え責任ある公正な行動をするための努力であるとされています。米国においてデータ倫理の実践は拡大・定着しつつある
一方で，応用倫理学としての学術的議論や倫理理論と結びついたものではなく，両者の接続の必要性に関する意識は希薄です。
また，米国ではビッグテックが反トラスト法に違反しているとして，規制を強化すべきだという議論がなされています。この取り組みは，データ倫理の観点からも重要な意味を持ちます。ビッグテックが持つ競争上の優位性と大規模なデータの収集・活用は不可分です。この議論は，ビッグテックの解体を通じてデータや権力の集中を防ぐことで，データの利活用がもたらす不正義の是正を試みるものでもあります。米連邦取引委員会(FTC) はビッグテックを対象とした訴訟やその準備を進めており，判決次第では大規模なデータ収集・利活用のあり方にも大きな影響が及ぶと考えられます。

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国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み日本におけるデータ倫理
国内では，パーソナルデータの利活用に伴う倫理的・社会的課題が注目を集めつつあるものの，具体的な取り組みは進展していません。パーソナル
データの利活用自体が限定的であり，利活用に関わる倫理的・社会的課題も欧米ほどには顕在化していません。データ倫理に対する関心や取り組みは萌芽的なものにとどまっている現状です。
日本ではデータの整備，データの利活用環境の整備，実際のデータの利活用が十分に進んでこなかったとされています。総務省の国際比較調査によれば，国内企業におけるサービス等から得られるパーソナルデータの活用は拡大しつつあるものの，「積極的に活用している」及び「ある程度活用している」を合計しても 5 割弱にとどまり，米独と比べると低調であると言えます。
010

日本（2019年度）

14.3（2020年度）

16.0

20
10.8

30
5.7

4050

33.5

ドイツ
（2019年度）

35.0（2020年度）

36.2

80

90

100（%）

62.8
21.7

51.0

（2020年度）

70

6.3
33.3

米国
（2019年度）

60

12.3

17.0

8.0

16.6

1.0

39.3

23.0
18.3

26.0

8.0
44.7

既に積極的に活用している

ある程度活用している

活用する予定はない

わからない

9.0

6.5 2.4
22.0

12.2

4.5
2.4

まだ活用できていないが，活用を検討している

その理由としては，日本社会全体でのデータに係るリテラシーの低さ，プライバシーの侵害に関する強い懸念等が指摘されています。本プロジェクトで実施したヒアリング調査においても，同様の認識は多くの有識者に共有されていました。

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国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み

先に挙げた米国と比較すれば，日本の事業者は，全般的にパーソナルデータの利活用に抑制的であると言えます。パーソナルデータの取り扱いが不適切とされる事案は，破産者マップ事件やリクルートキャリア事件など，比較的少数にとどまっていますが，これらの事案が注目を集めたことにより，パーソナルデータを安心安全に取り扱うことがこれまで以上に求められるという一種の萎縮がうまれていることも指摘されています。
こうしたことから，国内の企業等の事業者は，パーソナルデータの利活用に関して慎重な立場をとる傾向が強く，保護と活用のバランスを検討するうえでは保守的に判断する事業者が多いと指摘されています。匿名加工情報（個人情報保護法）や匿名加工医療情報（次世代医療基盤法），情報銀行などパーソナルデータの利活用を推進することを目的とした制度が近年相次いで導入されていますが，いずれの制度も利用が進んでいません。
日本では，法規制が米国と比べれば厳格であるといってもよい一方で，実態としては法律に書かれたルール自体の厳格さよりも，企業等がルールの運用に際して厳格かつ慎重な立場を取る傾向が強いことがデータの利活用が停滞する要因の１つであると考えられます。法令の具体的な運用に関して，自主ルール策定する取り組みも増えてきてはいるものの，自主ルールだけでは法的にお墨付きを得られるわけではないことから，訴訟やレピュテーションリスクをおそれて活用に踏み出せないという認識や指摘もしばしば見られます。
こうした姿勢が変化しなければ，データ利活用のための新たな法制度等を導入しても，データ利活用の活性化にはつながりにくいと言えます。デー
タ倫理と法令に基づくデータ利活用の実践を積み重ねて社会の信頼を醸成する長期的な取り組みが必要とされています。

19

国内外でのデータ倫理に関する議論・取り組み

4
データ倫理原則について

データの利活用に際するリスクへの懸念から，多くの機関・団体によってさまざまなガイドラインが公開・策定されています。ガイドラインは，基本的に AI 等の設計に携わる者，あるいはその基礎となるデータの収集・加工・処理等に従事する者に向けられています。したがって，ガイドラインには AI 等の設計やデータの利活用に際して遵守すべき原理が列挙されることが多くなっています。ここでは，多くのガイドライン等において列挙されるデータ倫理原則として，透明性，公平性・平等，答責性（アカウンタビリティ），人間中心の設計，不利益の最小化，エシックス・バイ・デザインとアウェアネス向上，の 6 つについて解説します。

透明性
透明性とは，データの収集・処理を行う主体は，その活動および判断，さらにそのリスクや社会的・倫理的帰結について，当該データの扱われる個人に対して明瞭かつ説明可能でなければならないという原理です。たとえば，AI やアルゴリズムによるデータの処理は，自動化されて学習を繰り返すことで，判断過程が，設計者を含めた人間にとって不明瞭になるおそれがあります。また，設計段階では予期していなかったリスクや帰結がもたらされるおそれも指摘されています。そのデータを扱われる個人にとって，当該データの提供および利活用にどのようなリスクが内在するかは，（推定的なものを含む）同意のために不可欠の情報です。また，データに基づく決定によって影響を受ける者にとって，データに伴うリスクは予測可能性の前提となる情報です。これらの事情から，データの収集・処理を行う主体は，可能なかぎり透明性を確保する必要があります。

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データ倫理原則について

公平性・平等
公平性・平等とは，アルゴリズムや AI が既存の差別，偏見，社会的不平等の再生産を行わないよう注意を向けるという原理です。とくに社会的に弱い立場に置かれた者に対して負の効果が及ばないようにすることが重要です。ビッグデータを処理するアルゴリズムや AI は，既存の情報を所与として学習を繰り返すことから，すでに固定化された不平等を再生産するおそれがあります。アメリカのニューヨーク州やウィスコンシン州などで用いられていた犯罪者の再犯リスク予測システム (COMPAS) は，黒人の再犯リスクを白人のそれより過大に評価している疑いがあるとのことから，大きな問題となりました。こうした技術が裁判における量刑判断や犯罪予防のための警察活動などに利用されれば，マイノリティに対する偏見の助長といった差別的効果がもたらされる可能性があります。

答責性（アカウンタビリティ）
答責性とは，アルゴリズムや AI の自動化された処理について，それを実行する主体ないし機関が，個人や社会に対して説明可能でなければならないという原理です。先述のとおり，アルゴリズムや AI は大量のデータを次々に学習し，それを自動的に繰り返すことでさまざまな決定を行っています。そうした自動的・自律的な決定は，設計者にとっても説明不能となることがあり得ます。しかし，最終的な責任は当該アルゴリズムないしAI を設計した主体・機関，あるいはそれを利用した主体・機関が負うことになる以上，自動的・自律的な決定について可能なかぎり説明可能であることが求められます。

22

データ倫理原則について人間中心の設計
人間中心の設計とは，人間はつねに制度的利益や商業的利益に優先されなければならず，データ処理において中心に置かれなければならないという原理です。

不利益の最小化
不利益の最小化とは，データの収集・処理によって生じる社会や人々に対する不利益をあらかじめ特定し，最小化するよう措置をとらなければならないという原理です。

エシックス・バイ・デザイン
エシックス・バイ・デザインとは，データの利活用等の倫理的問題が生じうるプロジェクトを行う際に，体制，環境，チーム構築，ルール・メイキング等の段階から倫理的課題に取り組むことができるよう設計する取り組みです。倫理的課題について認識し，注意することが出来るような人物であっても，他の事柄に意識が向けられると非倫理的な行為を行う危険があります。日常的に倫理的課題に目を向けるよう設計することで，こうした危険を未然に防止することが可能となります。

これらの諸原理は上記のように分類されていますが，相互に重なり合うことも多々あります。
種々のガイドラインにおいて提示されるものを抽出したこれらの諸原理は，データの利活用に際して念頭に置くべき最低限度の要素に留まっています。当然ながら，これら以外にも遵守すべき倫理的原理ないし原則は存23

データ倫理原則について

在し得ます。また，これらの原則はいずれも抽象度が高いものです。具体的な場面においてどのような対応・対策が可能か，あるいは求められるか，という点については，更なる検討が必要です。

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透明性

公平性・平等

答責性（アカウンタビリティ）

人間中心の設計

不利益の最小化

エシックス・バイ・デザイン

データ倫理原則について

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ビジネスとデータ倫理

データの利活用に伴う倫理的・社会的問題に対応する上で，コンプライアンス ( 法令遵守 ) だけではカバーできない領域が多く存在します。ここでは，法令とは異なる規範としてソフトローについて解説します。また，ソフトローの遵守がビジネスにどのような望ましい影響を与えるかについても解説します。
2000 年代後半ごろから，国際的に，ビジネスと人権や環境・サステナビリティに関する課題が指摘されることが増えました。それに伴い，これらの課題に関して倫理原則と同様の形態をとるソフトロー（法的拘束力は持たないものの，事実上拘束力のある規範）が注目されるようになっています。
ビジネスと人権やサステナビリティに関する分野では，ソフトローのまま，すなわち法的拘束力のあるハードローにならなくとも大きな影響力を持つ国際的な規範が増えています。環境や人権といった国家の枠組みを超え，各国法の拘束力の及ばない問題を含む課題については，国際規制・国際スタンダードの設定手段としてソフトローが用いられており，ハードローでないからこそむしろ，国境を超えてグローバルな企業活動に対して影響力をもちうるともいえるでしょう。
なお，これらの規範では共通して，取引先等のビジネス上の関係も含め，事業活動によって生じうる人権や環境に対する負の影響のリスクの特定と評価，リスクを特定した場合の防止や軽減といった対応策，そしてこれらのプロセスについての透明性の確保が企業に求められています。負の影響のリスクの特定と評価，リスクの防止や軽減，透明性の確保といった視点はデータ倫理の分野で求められている取り組みと基本的に共通すると言えるでしょう。

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ビジネスとデータ倫理

近年国際的に影響力を増しているソフトローとして国連「ビジネスと人権に関する指導原則」（2011 年）が挙げられます。この指導原則は，法的拘束力を持たない国際文書ですが，国際社会で支持され，国家や企業の行動に大きな影響を及ぼすものとなっています。
指導原則は機関投資家による投資行動にも影響を与えています。多くの機 関 投 資 家 が 署 名 す る 国 連 責 任 投 資 原 則（Principles for ResponsibleInvestment：PRI）では ESG 課題を投資の意思決定プロセスに組み込むことを要請しており，投資分野で大きな影響力があります。ソフトローに応じた企業活動を行うことは，人権や環境といった要素への配慮を実現するだけでなく，企業価値を高めることにも繋がります。
単なる法令遵守を越えて，データ倫理の観点から人権尊重の取り組みを進めることは，国際スタンダードの形成や法制化への備えとしても有用であると言えます。国連では，SDGs を含む 2030 アジェンダの遂行にあたり，データ倫理に関するガイダンスを策定しており，今後，データと人権，データ倫理に関してもソフトローによる国際スタンダードの形成やさらにはその（一部の）ハードロー化が進む可能性があります。
デジタル分野は他の分野と比べて企業活動のグローバル化が容易に進むことや，国際的なデータ流通によって生じる課題に対しては各国法による対応に限界があることから，ソフトローによる国際スタンダードの形成が指向されやすい分野であると言えます。法令遵守に止まらず，データ倫理規範の遵守を意識することで，国際スタンダードや新たな法令に素早く対応することが可能になります。

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ビジネスとデータ倫理参考文献表
Floridi, L. ʻMind the App: Considerations on the Ethical Risks of COVID-19 Apps,ʼ
Philosophy & Technology, 33, 2020, pp.167-172.
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31, 1‒8 (2018).
Floridi, Luciano and Taddeo, Mariarosaria, What is Data Ethics?ʼ PhilosophicalTransactions of The Royal Society A Mathematical Physical and Engineering
Sciences, Volume 374, Issue 2083, December 2016.
Herschel, Richard and Virginia M. Miori, "Ethics & big data," in Technology in Society
49 (2017): 31-36.
Hirsch, D et al., Ohio State Public Law Working Paper No. 522, Available at SSRN:
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3478826 , 2019.09.
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Jessica Morley, Josh Cowls, Mariarosaria Taddeo, Luciano Floridi, ʻEthical guidelines
for COVID-19 tracing apps: Protect privacy, equality and fairness in digital contact
tracing with these key questions.ʼ in Nature, 28, May, 2020.
Lina M. Khan, The Separation of Platforms and Commerce, 119 Colum. L. Rev. 973(2019)
NewVantage Partners, Data and AI Leadership Executive Survey 2022: Executive
Summary of Findings.
Open Data Institute https://www.theodi.org/service/consultancy/data-ethics/
Randy Bean, ʻIs The Business World Ready For A Chief Data Ethics Ofﬁcer?ʼ Forbes(July 13, 2020)
https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2020/07/13/is-the-business-world-ready-for-a-chief-data-ethics-ofﬁcer/?sh=3a50c1be675b.
Taddeo, M. ʻThe Ethical Governance of the Digital During and After the COVID-19
Pandemic,ʼ Minds and Machines, 30, 2020, pp.171-176.
Yonatan Zunger, ʻComputer science faces an ethics crisis. The Cambridge Analytica
scandal proves itʼ Boston Globe (March 22, 2018)https://www.bostonglobe.com/ideas/2018/03/22/computer-science-faces-ethics-c
risis-the-cambridge-analytica-scandal-proves/IzaXxl2BsYBtwM4nxezgcP/story.html.

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参考文献表

参考文献表DAMA International（DAMA 日本支部・Metaﬁnd コンサルティング株式会社監訳）『データマネジメント知識体系ガイド第二版』（日経 BP 社，2018 年）
PRI「投資家が人権に取り組むべき理由とその方法」（2020 年）「包括的データ戦略」（2021 年 6 月 18 日）
https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/ﬁeld̲ref̲resources/57
6be222-e4f3-494c-bf05-8a79ab17ef4d/210618̲01̲doc03.pdf
ブリタニー・カイザー（染田屋茂ほか訳）「告発

フェイスブックを揺るがした巨大スキャンダル」( ハーパーコリンズ・ジャパン，2019 年 )株式会社野村総合研究所「パーソナルデータの適正な利活用の在り方に関する実態調査（報告書）」（2020 年３月）
https://www.ppc.go.jp/ﬁles/pdf/personal̲date̲report2019̲1.pdf
菅原絵美「ビジネスと人権に関する指導原則の国内的実施─マルチステークホルダー・アプローチを通じた実効性確保と課題」法律時報 94 巻 4 号（2022 年）
総務省「令和３年版情報通信白書」（2021 年）
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd112480.html
森・濱田松本法律事務所『ルール・チェンジ 武器としてのビジネス法』（日本経済新聞出版，2020 年）
山田美和「『ビジネスと人権に関する国連指導原則』は企業行動を変えるのか─国家の義
務と企業の責任」法律時報 95 巻 1 号（2023 年）

作成
横野恵 ( 早稲田大学 )児玉聡 ( 京都大学 )松本有平 ( 早稲田大学 )三上航志 ( 京都大学 )渡邉燃 ( 東京工業大学 )作成協力井上彩 ( 東京女子大学 )本書の内容に関するお問い合わせ先：data.ethics.jp@gmail.com

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参考文献表