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人工知能（AI）ビジネスのリスク、共存できる社会へ（2）「働きがいのある社会の実現」と「これからの個人情報保護」のリスクマネジメント

東京企業リスク研究会 リスクマネジメント イニシアティブ グループ

小林久朗、古稲計、鈴木信幸、田路眞理、饗庭博之、松岡久美子

1

ＬＡＷＳは、まだ実戦配備はされてないが、米国・ロシアなどはじめに十数ヶ国が開発中で、核兵器に次ぐ兵器革命をもたらすと警告さ

当研究グループは、これまでの産業構造を根本から大きく変れるキラーロボットが誕生しないよう議論を進めている。昨年話

え、ライフスタイルや社会全体にも影響を与える人工知能（Ａ

題になったロボット「ソフィア」も、その後大きなニュースにとＩ）のリスクについて、リスクマネジメント（ＲＭ）の立場からりあげられておらず、現在のところ、活躍しているとの消息はな

検証を行ってきた。その中で、リスク制御されたＡＩの活用こそい。

が「バラ色の未来をもたらす」のであり、その羅針盤として、日本政府は12月13日にＡＩの活用に関する7つの基本原則を「持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）」を取り入れることを提言し決めた。ＡＩが基本的人権を侵さない「人間中心の原則」を柱にた。

据えている。政府は2019年6月に策定する科学技術の基本方針

今年度も引続き、「ＡＩ×ＳＤＧｓ」の視点で、ＳＤＧｓ８「統合イノベーション戦略」に反映する。同月末に大阪で開かれ（働きがいも経済成長も）とＳＤＧｓ１２（作る責任、使う責る20ヶ国・地域（Ｇ２０）首脳会議で、議長国として7原則を軸任）に着目。ＳＤＧｓ８では近年政府が取り組んでいる「働き方にＡＩに関する国際的なルール作りに向けた議論を主導していく

改革」に絡めて、理想の働きがいをどのように実現するか、ＳＤ方針。［図表１］

Ｇｓ１２では欧州の個人情報保護法を事例に、個人情報の取扱い

総務省情報通信政策研究所は、2017年10月から、社会全体にリスクへの対応によって、ＡＩビジネスを実現するためのリスク

おけるＡＩネットワーク化の推進に向けた社会的・経済的・倫理

マネジメントを考察する。

的・法的課題を総合的に検討することを目的として、産学民の有本研究は、「目的を持って活用すればＡＩの大きな不確実性は制御可能である」という仮説に基づくものである。

識者の参加を得て「ＡＩネットワーク社会推進会議」を開催している。同推進会議において、（１）ＡＩネットワーク化が社会・経済にもたらす影響 （２）ＡＩ利活用原則案 （３）今後の課題

2

人工知能（ＡＩ）に関する最新動向

を取りまとめた『報告書2018』が公表された。
検討会議においては、目指すべき社会像として、「智連社会」

ＡＩが人類最後の発明といわれ、2045年には汎用ＡＩが人類（Wisdom Network Society：ＷＩＮＳ[ウインズ]）を掲げた。

を凌駕してしまうというリスクに対して、継続的に変化を見るこ

これは、人間が主体的に技術を使いこなし、他者との連携を図るとがリスクマネジャーとして重要であると提言してきた。近年のことで、社会全体の幸福へとつながる社会像と捉えることができ

汎用ＡＩ進化に向けた動きをみる。

る。ＡＩネットワーク化に関する社会的・経済的・倫理的・法的昨年危惧されたＡＩの軍事利用について、2018年7月に世界課題をめぐる国内外の検討に寄与し、ＡＩの開発及び利活用の促のＡＩ研究者や企業経営者らが、人間の介入・操作なしに攻撃目

進やＡＩネットワーク化の健全な進展が図られ、人間中心の「智標を定め、人を殺傷するキラーロボット「自立型致死兵器システ連社会」の実現に向けた道標となることを目指す。

ム」（Lethal Autonomous Weapons System：ＬＡＷＳ）を開発しないことなどを盛り込んだ「誓い」に賛同した。7月19日時点で、2492人、172組織が賛同している。この「誓い」の中で「我々は人間の生命を奪う判断を決して機械にゆだねるべきでない」として国際的な規範や法律などによる禁止を求めている。

3

理想とする働きがいを実現するためのＡＩ活用について

１．ＳＤＧｓ８とは2013年4月に発足した「キラーロボット反対キャンペーン」

ＳＧＤｓの目標８「働きがいも経済成長も」は、すべての人のは28ヶ国から64団体が参加する国際的な組織で、日本ではＡＡ

ための持続的、包摂的かつ持続可能な経済成長、生産的な完全雇

Ｒ Ｊａｐａｎ［難民を助ける会］が発足当初から同キャンペー

用およびディーセント・ワーク（働きがいのある人間らしい仕ンの運営委員として活動している。この会を含め5つの国際ＮＧ事）を推進するものである。

Ｏと超党派国会議員6名の共催で「キラーロボットのない世界に生産性の向上と技術革新により、持続的な経済成長を促進する向けた日本の役割を考える勉強会」が1回目5月10日と2回目11ことを狙いとしており、これを達成するためには、起業と雇用創月20日に開催され、一般市民や外務省、防衛省、政府関係者、出を促す政策の推進だけでなく、強制労働や奴隷制、人身取引を専門家、ＮＧＯ職員などそれぞれ約100名、約40名が参加し根絶するための効果的な措置を取ることも重要だとされている。
加えて2030年までにすべての女性と男性の完全かつ生産的なた。
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雇用とディーセント・ワーク（働きがいのある人間らしい仕事）を達成することを目標としている。
「働きがいがある」状態には様々な定義がある。例えば「チームの連帯感がある」「目標への達成感がある」「信頼が構築されを促進する。
「働き方改革」の９つの実行計画（①～⑨）と、ＳＤＧｓ８の
ヒト視点のターゲット（Ａ～Ｄ）、ディーセント・ワークのキー
ワード（Ⅰ～Ⅴ）の関連付けを［図表２］に示す。

ている」「仕事への誇りがある」「自己成長がある」などが頻繁［図表２］の対比を見てみると、「働き方改革」が直接的あるに挙げられる。これらはＡＩ時代が到来してもＡＩによって置きいは間接的にディーセント・ワーク達成に一定の影響、貢献をす

換えることが難しい部分と一致している。あるいはＡＩよって置る可能性はある。政府の「働き方改革」そのものが「働きがい」

き換えられることなく人が維持し続けたいものではなかろうか。

を作り出せるか、あるいはディーセント・ワークを推進できるか

ＳＧＤｓ８は、ＡＩの加速度的推進に対する「リスク制御」としどうかについては、今後の行方を見守りたいところである。

ての位置づけでもあろう。

さて、このディーセント・ワーク達成に対して、ＡＩをＳＤＧ

一方、ディーセント・ワークという言葉は、国際労働機関（Ｉｓ視点で活用することが有効で、ここにＡＩが貢献する「機会」

ＬＯ）で1999年の第87回ＩＬＯ総会で最初に用いられた。このがあるのではなかろうか。ＡＩが様々なリスクを孕んでいる一方

ＩＬＯによる定義では、ディーセント・ワークとは、「権利が保で、ＡＩの開発指針としてディーセント・ワークを推進すること障され、十分な収入を生み出し、適切な社会的保護が与えられるがバラ色の世界を得ることになるのではないだろうか。そこでＡ生産的な仕事を意味し、全ての人が収入を得るのに十分な仕事がＩ事例を考察しディーセント・ワークのキーワード毎に検証すあるということ」だとしている。

る。

２．ディーセント・ワークと働き方改革

３．「十分な収入」「全員に十分な仕事」へのＡＩ活用

ディーセント・ワークを考える際、働きがいそのものの意味を理解する必要があろう。

ＡＩ導入によって今後ヒトの仕事がなくなる事例は数多く挙げられているが、逆にＡＩ導入によって、全員に十分な仕事の機会

これについては政府が推進している「働き方改革」のいわゆるを広げ、十分な収入に導くような直接的事例は現段階では見当た働き方（ワークスタイル）と混同してはならない。ディーセン

らない。昨年、当研究グループでＡＩと教育格差の問題で取り上ト・ワークと「働き方改革」を理解するために、これらの構成要

げたが、ＡＩ自体が教育格差の解消やシェアリングを実施あるい素を比較してみよう。

は支援することで、その結果として十分な仕事や収入が達成され政府の「働き方改革」は、日本を立て直すことが目的であり、る可能性はある。

以下、9つの実行計画がある。

ＡＩによってヒトの仕事が代替され、ヒトが実施する仕事が少①非正規雇用の処遇改善

なくなる一方で、新たな仕事が実施あるいは検討されており、事②賃金引き上げ・労働生産性向上

例として以下が挙げられる。（事例の根拠は［図表３］を参照）③長時間労働の是正

・ＡＩ自体を操作する仕事④転職・再就職支援

・顧客に合わせてＡＩをカスタマイズする仕事⑤柔軟な働き方・ＡＩ用のデータを加工する仕事⑥女性・若者の活躍

・ＡＩを活用した、研究・開発・設計・デザインなどの創造的仕⑦高齢者の就業促進⑧育て・介護と仕事の両立

事・ＡＩリテラシーを人々に教育する仕事⑨外国人材受け入れ
つづいて、上述のディーセント・ワークの定義からキーワード
をピックアップすると、以下の５つがある。

４．「生産的な仕事」へのＡＩ活用
ＡＩ導入による組織や職場自体の生産性向上については多くのⅠ．権利の保障事例があるものの、ＡＩによってヒトに生産的な仕事が与えられⅡ．十分な収入

る直接的事例は現在のところ見当たらない。ただし、間接的に効Ⅲ．適切な社会的保護

果がありそうなものが以下に挙げられる。幾つかの実例が実施あⅣ．生産的な仕事

るいは検討されているようだ。

Ⅴ．全ての人に十分な仕事

・ＡＩによって、職場での労働者同士のコミュニケーションを向さらに、ＳＤＧｓ８には12のターゲットがある。ぞれぞれの上させるための事例。

項目には、国家視点、社会視点、産業視点があり、且つ労働者視・ＡＩによって、現場の見える化、業務の最適化、自動化などを点も含まれている。このうち労働者（＝ヒト）視点のキーワード

達成し、迅速な意思決定と業務の効率化を実現し、結果としてを拾い上げると以下のとおりある。

時間的余裕を得る事例。

Ａ）完全かつ生産的な雇用およびディーセント・ワーク、同
一労働同一賃金を達成する。
Ｂ）就労、就学、職業訓練のいずれも行っていない若者の割合を大幅に減らす。
Ｃ）強制労働を根絶し、現代の奴隷制、人身売買を終わらせる。児童就労を撲滅する。

・ＲＰＡから始まる、定型業務の標準化、自動化、マルチタスク
化などの効率化にともなう勤務時間削減の事例。
・熟練工の暗黙知のデータ化による経験の少ない者が高度な判断ができる事例。
・ＡＩ出現によってＡＩが単純労働を担当し、余剰人員をより創造的な領域で活躍できるセクションへシフトする事例。

Ｄ）すべての労働者の権利を保護し、安全・安心な労働環境
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５．「権利の保障」「適切な社会的保護」へのＡＩ活用

ろう。

政府がまとめた人工知能（ＡＩ）に関する７つの原則［図表１］がこのたび明らかになった。ＡＩが物事を判断する際、ＡＩを利用した企業に説明責任を求めるのが柱である。ＡＩの判断基
準を示すことで、ＡＩの負の側面に対応するもので、日本で活動する外国企業に一定の網をかけ、混乱を防ぐといった世界のルール作りに関与する狙いもあるようだ。

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ＡＩ活用データの情報保護に関するリスク対策

１．ＡＩと個人情報の関連性
ＡＩを活かす技術にディープラーニング（深層学習）があり、その為には膨大なデータ（ビッグデータ）を必要とする。ビッグ7つの原則のなかに、「ＡＩは人間の基本的人権を侵さなデータの取り扱いには近年大きなリスクが顕在化し、その対応がい」、「ＡＩにより単純労働や重労働から解放」がある。これら叫ばれてきている。総務省の「ＡＩネットワーク化検討会議報

は、尊厳のある人間らしい仕事が残ることを目指していると理解

告書2016」より、ＡＩリスクの一つとしてプライバシー・個人できる。企業が供給するＡＩによって、逆に人が実施する単純労情報に関するリスクが挙げられていたことは2年前にも取り上げ働が増えることがあってはならない。また、ヒトの労働の変化のた。

方向性を単純化ではない方向に管理運営することも企業の責任となるであろう。

おりしも欧州連合（ＥＵ）で個人情報保護の新ルール「ＥＵ一般データ保護規則」（ＧＤＰＲ：General Data Protection

仮にＡＩが人の仕事を奪う状況になることが予想される場合にRule）が施行された。この法律を中心に、ＳＤＧｓ８（作る責は、ヒトの労働をＡＩへシフトする動きを制御するような社会の任、使う責任）の視点で個人情報保護と対応について考察する。

動きが出てきてもおかしくはない。例えばＡＩ使用税などを課すことで、ＡＩ使用に対するインセンティブを小さくすることなど

２．ＧＤＰＲに対する組織のコンプライアンスリスクと対応が挙げられる。

（1）ＧＤＰＲ（General Data Protection Regulation）とは一方、ＡＩ活用のルールは現在自主規制に委ねられているが、［資料１］

このＡＩの７原則では、政府が先導してＡＩによるリスクや機会

ＧＤＰＲ（ＥＵ一般データ保護規則）は、ＥＵにおける個人について積極的に関与しようとしている。日本に限らず、欧州やデータ保護に関する法律である。1995年に施行された「ＥＵ

米国、中国についても国家が規制などを通じて関与を増加させてデータ保護指令（Data Protection Directive 95）」に代わる法いる。

規制として2016年4月に制定、2018年5月25日に施行された。

こと「権利の保障」や「適切な社会的保護」に関しては、これ以前よりＥＵでは、基本的人権として個人情報保護に関する法といったＡＩ活用事例は報告されていない。逆に仕事をＡＩに取整備が進んでおり、こうした個人情報を取り囲む環境変化への対られた後の社会的再配分施策であるベーシックインカムなどの仕応を目的として、ＧＤＰＲという新たなデータ保護の枠組みが策組みの構築、そしてその財源としての新たな法律、ルール、税の定された。留意すべきはデータそのものではなく、プライバシー形については様々な検討がなされている。

の権利保護の観点から策定されていることである。

いずれにせよ、ＳＧＤｓ８、ディーセント・ワーク自体がＳＤ

保護対象の個人データは、ＥＵ加盟国に加えＥＥＡ（欧州経済

Ｇｓ１７の目標の一つであることの意味を考える必要があろう。

領域）加盟3ヶ国に所在する一般消費者の情報のみならず、従業目標の一つだけを捉えて最大化、最適化をしても意味がない。Ｓ

員、企業担当者、顧客情報などを含むすべての個人について、そＤＧｓ８を含めたすべての目標を達成するための最適化こそ、Ａの個人識別につながる情報である。日本人の旅行者がＥＵ域内でＩが得意とする分野ではなかろうか。

使用したクレジットカード情報、また日本の個人情報保護法では実際、国連もＡＩによる失業やヒトの尊厳を奪うような状況を対象となっていないＩＰアドレス等も含まれている。

危惧している。具体的動きの一つが、ＩＬＯ仕事の未来世界委

ＧＤＰＲの最初のリスクは、ＥＵからの個人情報移転と流出等員会である。委員会では、2018年4月27日に「ディーセント・の違反に対する多額の制裁金であり、最大で世界年間総売上高のワーク（働きがいのある人間らしい仕事）と持続可能な企業のた

4％か2千万ユーロ（約26億円）のいずれか高い方を上限とする

めのビッグデータ、アルゴリズム、人工知能（ＡＩ）、ブロック

制裁金が課せられる。グローバルにビジネス展開をしている企業

チェーン、その他のデジタル技術のてこ入れ」と題し、科学技術だけでなく、日本を含めた世界の多くの企業が対象で、その概要

が仕事や作業組織に与える影響、ディーセント・ワークに向けてを知り、組織として対応を図ることが急務である。

科学技術にてこ入れするための政策選択肢について検討を行って象徴的な事件として、9月にフェイスブックが発表したハッキいる。その後もデジタル・デバイド（情報技術の利用機会におけングによる約2900万人分の個人情報への不正アクセスがある。

る格差）についての議論を行うなど、未来世界委員会の動きは見

フェイスブック社自身が故意に流出させたわけではないが、デー逃せない。

タを適切に保護する措置（安全管理措置）を怠ったとみなされＳＤＧｓ８は、ＡＩとの関係性において、ＡＩが「プラスの影
響を持つリスク＝機会」を創出する部分と、ＡＩによる職業代替

る。この事件に対する制裁金は最大で16億ドル（1800億円）と推測される。ほか株価への大きな影響も出ている。

リスクなどの暴走、つまりマイナスの影響を持つリスクに対してひとたび違反と見なされれば、制裁だけでなく、レピュテー「リスク回避・低減」する部分の2つの面を持ち合わせている。

ションリスクも大きいことになる。自社管理に加え、第三者によヒトが主体として目的を見失わず、ディーセント・ワークのキーワードを念頭におくこと、つまりＳＤＧｓ８を羅針盤としてるハッキングへの情報セキュリティ対策が必要である。
（2）日系Ａ社の社内対応事例用いる事で、企業や組織はＡＩがもたらすヒトの働きがいに関す

欧州に事業会社を持つＡ社の対応事例を紹介する。

る不確実性そのものをリスクマネジメントすることが出来るであ・ＧＤＰＲのＷＧを設置。

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・ＧＤＰＲの概要と原則の共有。

（1） ＧＤＰＲ制定の背景から見る国家権力の個人情報管理と乱用制定の背景［原則］－適法かつ公正で透明性のある形で処理。

なぜＧＤＰＲのような個人情報を扱う法律ができたのであろう－明示されていて明確かつ正当な目的のたに収集。

か？

－組織のニーズを満たす上で必要最小限にとどめる。

【欧州】プライバシー保護と尊厳－正確なものとし、必要に応じて最新の状態に維持。
－データ主体を特定できる形式を維持するのは必要な期間内にとどめる。
－個人データのセキュリティを適切に確保できる形で処理。
・Ｑ＆Ａ事例をＥ－ラーニング等でも啓発。
①域外移転
ＥＵ域内にある個人データの受信と閲覧

欧州は、ナチスがＩＢＭのパンチカードによってユダヤ人を見つけ出し、迫害をしたという過ちや、東欧における秘密警察による私生活の監視といった苦い歴史を体験している。これらの反省に基づき、いち早くプライバシー保護の厳格な法律を整備。この伝統が「ＥＵ基本権憲章」の第一条に引き継がれている。人間の尊厳は不可侵である。
世界・各国において、関連する情報の取り扱いの法律制定の動－名刺交換―リスク低い。

きがある。しかしデータ保護規制の内容が国ごとに違い、趣旨を－出向員の評価情報―リスク高い。

理解した上での対応が必要。特に個人のプライバシーへの配慮が－ＳＣＣ（標準契約事項）の締結。

ある国とそうでない国の意図を理解することは重要であり、扱い②域外適用

方によってはプライバシーや人間の尊厳を侵害する可能性がある

ＥＵ域内のデータ主体からの直接的個人情報収集ことは特筆したい。

－目的の明確化と限定。

【米国】プライバシーと自由－関係者限定。
－期限の設定と削除。
例）海外研修生ビザ認定証明書に必要な情報のみ収集。
（3）適切な保護措置
日本政府は現在欧州と対応を鋭意交渉中。すでに最終合意は確

米国愛国者法には時限規定が存在（外国諜報活動監視法に関連する通信傍受や業務記録の入手時の令状取得要件の緩和、捜査権限を拡張した規定）であるがプライバシーの視点で反対論が多く
恒久化せず。（2006年2月3日）【中国】

認済みであり、実施に必要な国内手続きを双方で進めている状

サイバーセキュリティ法17年6月施行、企業や個人がネット上況。日本が「十分性認定」を受けられれば、ＳＣＣ（標準契約事

で監視をされる。（罰金、営業停止、11千人が逮捕、国家管理項）等は不要となり規制が免除される。但し日本から「十分性認色が強い。）

定」の無い第三国への移転は不可。（欧州から日本経由で米国へ【日本】データ活用とプライバシーと個人の尊重。（15年改正の移転、あるいは米国経由での日本移転など）

個人情報保護法）

現在、以下の企業がデータ移転に関しＥＵ内各国データ監督局

日本では蓄積された膨大な個人情報をビッグデータとして企業と契約を締結中。

が利用しやすくする一方情報漏えいに関する罰則が新設された。

・標準的契約事項（ＳＣＣ：Standard Contractual Clauses）（2）プロファイリングリスク

締結企業：ソフトバンク株式会社、Ｓａｎｓａｎ株式会社
・拘束的企業準則（ＢＣＲ：Binding Corporate Rules）申請

次のようなデータのマーケティング的活用で起きるより個人に関わる問題も指摘されている。

データを取り扱うグローバル企業によるグループ企業内での第オックスフォード辞書によると「ある分野における能力を評

三国移転も可能：楽天株式会社、株式会社インタネットイニシ

価・予測するため、若しくは人々の分類の識別を支援するため個

アチブ、富士通

人の精神的及び行動的特性を記録・分析すること」とある。ＧＤ

以上、大手の企業例を挙げたが、ＧＤＰＲは組織の規模に関係

ＰＲ上では、以下のように規定されている。

なく、零細・中小企業等も本規則の対象となる。概要を知り、最・自動化された取扱い形式であること。

低限の組織対応は必要である。ただし個人データ「処理」に関す・個人データに関するものであること。

る様々な義務のうち、処理記録を保管する義務についてのみ、被・目的が自然人の個人的側面を評価するものであること。

雇用者250名未満の組織については免除される（第30条5項）。

（4条4項）

以上のような但し書きもあるが、移転については厳しい。

個人データを用いたプロファイリングの課題としては、・データの誤り（個人だけでなく、他の人のデータで補完し、分

３．その他リスクと対応
ここで改めてＪＩＰＤＥＣ（一般社団法人日本情報経済社会推進協会）による個人情報とプライバシーの定義を記しておく。
“個人情報”とは、本人の氏名、生年月日、住所などの記述等により特定の個人を識別できる情報。

類、予測）・本人の知らないところでの収集。
ＡＩ等のアルゴリズムからはじき出された人物像が、個人の自由な選択や、平等の取り扱いを享受する機会を奪うリスクは増している。

“プライバシー”とは、「個人や家庭内の私事・私生活。個人

既にクレジットカード情報等による個人の格付けは起きていの秘密。また、それが他人から干渉・侵害を受けない権利。」

る。将来は遺伝情報による保険、採用、雇用を差別、写真、閲覧（小学館『大辞泉』より）という意味がある。ほかに「自己の情

情報履歴や嗜好も予測される。

報をコントロールできる権利。」プライバシー＝知られたくない（3）ネット上の情報は永久に残る情報（個人、状況によって変わる。）「“人の噂も75日”はもう通用しない」事態が発生している。拡
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散性リスクも広がっている。対応としてＧＤＰＲにおいては、個羅針盤となる。英語の順番では使う責任、作る責任となってい人に対して以下のような各種権利を認めている。

る。個人のレベルでも個人情報を使うことに十分意識をもつべき①情報提供を受ける権利（13条）

である。
更に企業（組織）に働く人としてコンプライアンスや事業資源②アクセス権（15条）③訂正権（16条）・削除権（17条）・取扱制限権（18条）

として双方の認識を持つべきである。米国の未来学者アルビント④異議申立権（21条）

フラーの造語、生産消費者（Prosumer）として、作る、使う責つまり評価等についてはＡＩ評価を拒否できる権利やネット上等で過去の自分の権利を消去する権利（忘れられる権利）が認め任の主体でありたい。
この項目の最後としてＳＤＧｓ１２を見るとＡＩやデータの取られるようになっている。

り扱いには触れていない。しかし次世代ＳＤＧｓには必ず入って（4）ＧＡＦＡフェイスブックの独占と肥大化への対応くる事項である。その時の項目としては［図表５－１］のようにＧＡＦＡ（グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン）なると推定する。現ＳＤＧｓ１２は主に人間の使用により環境負は個人の購買履歴やネット上の検索、様々なサービス利用を通じ荷となる形あるハードな資源（天然資源、食料ロス、化学物質、膨大なデータを収集している。これらの個人情報を集約して、新その他廃棄物等）を管理する目標である。本目標に関するＡＩ活

たなビジネス資源（新経済資源）とし活用するため、プラット用事例を若干追加しておく。今後より一層活用例が出てくること

フォーマーとも呼ばれる。

を期待する。［図表５－２］

ＧＡＦＡは収集したデータを活用し広告料等や新たなサービスを立ち上げ、莫大な利益を上げている。買収や新規事業への参入、さらにＡＩ活用などによる改善で、よりデータが寡占化される事態となっており、富の集中が起きている。
過去25年の世界のトップ企業の時価総額の推移をみると、新産業資源を収集するプラットフォーマーの存在感が実感できる。
現在、世界時価総額ランキングの上位をＧＡＦＡが占めている。

5

おわりに

「人の働きがい」とは、ＡＩが持つ不確実性の制御を行うこと、すなわち本質的に人の思いや考え方であり、単に定量分析できるものではないということを実感した。
「種の起源」で有名なダーウィンの言葉に、「強い者、頭の良い者が生き残るのではない。変化するものが生き残るのだ」とあ［図表４］
ＧＤＰＲ制定の理由は、ＧＡＦＡのような大きなプラット
フォーマーへの情報独占を規制・けん制する意図もある。日本政る。ＡＩの活用も日進月歩での進歩・変化がめざましく、ゴールまでもが変化し続ける可能性が高い。

府も12月12日、米国等巨大ＩＴ企業の監視を強化するための専変化の激しいＡＩの活用に当たって、リスクマネジャーはＡＩ

門組織の創設を検討すると発表、1月から対象企業の取引慣行にの技術的なことのほかに「ＡＩの利用目的の明確化」と「ＳＤＧ

ついて実態調査を始める。

ｓの有効性」という視点で、リスク対策を提案・実行することがまた欧州でもデジタル課税という名の法制の検討が始まってい必要である。

る。英国では10月に2020年からＩＴ大手に対する課税の導入を

ＡＩがどれだけ広範囲に大きく進化しても「ＳＤＧｓに貢献す決定。アジアや中東でも独自課税が加速する。16年以降、イスるか？」という普遍の問いかけをすることで、ＡＩの進化に左右

ラエルやインドが外資企業のネットサービスに新税制を導入。シ

されない、ＡＩのＲＭが実現する。このことはＡＩのみならず、

ンガポールやマレーシアも課税強化を検討する。

次々と生まれる新しい技術・手法に対しても、この「ＳＤＧｓに貢献しているか？」という新しい視点を持つことで、未知の不確

４．ＡＩ活用のために実性に対するＲＭを実現することが可能となる。

ＡＩを活用するためには多くのデータ（ビッグデータ）が必要

今後、「発生頻度」と「影響度」というリスクマップに、更にであり、正しいデータの供給、又個人情報保護やプライバシーの「ＳＤＧｓに貢献しているか？」という3つ目の軸を加えること保護が重要となる。人間の基本的人権が意識されざるを得ない。

で、現時点での定量表現することができない新たな事象について

そして人間の持続可能な発展性を高めるために使用されなければもRMが可能となる。

ならない。
ビッグデータは石油の次の新産業資源としてビジネスだけでな
く、社会の仕組みや考え方まで変える力を持つ。社会の全体最適【キーワード：用語解説】化につながるような利活用が求められている。そのためには私た
ちひとり一人が、ビッグデータの利便性とリスクを理解し、自身のデータがどう利活用されるか、より意識的にかかわっていく必
要がある。
情報検索、購買活動、ナビ、天気動向等、様々なサービスが無料で提供されている。そして同時に私たちの知らないところで多くのデータが収集されている。データが形のないソフトであるというリスクには鈍感であったかもしれない。ＰＣのウイルス感
染、ＳＮＳでの炎上、クレジットカード情報リスク等と共に重要性を理解することが必要だ。
そこで、ＳＤＧｓ１２（作る責任、使う責任）のキーワードが40

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人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）（1）特化型ＡＩ＝特定の課題・目的にのみ対応できる。人間の能力を模して人間と同じ能力を持たせようとするもの、あるいはその途上にあるもの。
（2）汎用ＡＩ＝あらゆる課題・目的に対応できる。人間の知能を超えた存在を目指すもの、あるいはすでに人間を超えているもの。
ＳＤＧｓ（Sust ＡＩ nable Development Goals）：
2015 年の「国連持続可能な開発サミット」で各国が合意した社会、経済、環境面での「持続可能な開発」を目指す国際社会共通の目標。17 のグロー
バル目標と 169 のターゲット（達成基準）からなり、達成期限は 2030 年。
国連が 2001 年にまとめた「ミレニアム開発目標（ＭＤＧｓ）」を引き継

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ぎ、従来の途上国支援に加えて気候変動への対策など幅広い課題も盛り【参考文献】

込まれている。この開発目標として設定された“ゴール”と“ターゲット”について、ゴールは、いわば「あるべき姿」であり「目指すべき到・ 日本経済新聞社編『ＡＩ２０４５』日本経済新聞出版社（2018.6.12）

達点」。ターゲットは、到達点に至るまでのマイルストーンである。ター・ 日経クロストレンド編『この１冊でまるごとわかる 人工知能 & ＩｏＴ

ゲットには、具体的な達成目標年と数値化された目標が盛り込まれる。
ＧＤＰＲ（General Data Protection Regulation）：
2018 年 5 月 25 日、欧州連合（ＥＵ）で施行された。「ＥＵ一般データ
保護規制」のこと。ＥＵにおける個人データ保護に関する法律。1995
年に施行された「ＥＵデータ保護指令」に代わる法規制として 2016 年

ビジネス 2018-19』日経ＢＰ社（2018.6.14）
・ 総務省ＡＩネットワーク社会推進会議『報告書２０１８～ＡＩの利活用の促進及びＡＩネットワーク化の健全な進展に向けて〜』（2018.7.17）
・『日本経済新聞』（2018.10.10 〜 10.17） コラム・やさしい経済学「ビッグデータの理想と現実」（1）-（8）4 月に制定、2018 年 5 月 25 日に施行。個人データを欧州経済領域（Ｅ・ 宮 下 絋『 ビ ッ グ デ ー タ の 支 配 と プ ラ イ バ シ ー 危 機 』 集 英 社 新 書

ＥＡ：ＥＵ加盟国 28 ヶ国＋アイルランド、リヒテンシュタイン、ノル（2017.3.17）

ウェー）から第三国に移転するために満たすべき法的要件を規定。個人
データの移転は、原則禁止されており、例外的に適法化される。適切なネット上の記事、文書等の参考資料［資料 2］

保護措置として行動規範、認証制度、標準契約条項（ＳＣＣ）、高速的・ ＡＡＲ ＪＡＰＡＮ https://www.aarjapan.gr.jp/（2018/12/27）

企業準則（ＢＣＲ）などがある。

・ 内閣府 <https://www.cao.go.jp/index.html>（2018/12/27）

十分性認定：・ ＪＥＴＲＯ日本貿易振興機構 <https://www.jetro.go.jp/>（2018/12/27）

ＧＤＰＲでは、ＥＵ域外の企業などが、ＥＵから個人情報を取得するた・ 個人情報保護委員会 < https://www.ppc.go.jp/>（2018/12/27）

めには、前述した所定の契約を締結したり個人情報の本人からの明示の・ リスクマネジメント イニシアティブ グループ『人工知能（ＡＩ）ビ

同意を取得するなど、規定された手続きをとる必要がある。これらの所

ジネスのリスク、共存できる社会へ イノベーションとリスクマネジメ

定の手続きから一部解放されるのが、欧州委員会の「十分性認定」である。

ントの考え方』リスクマネジメント協会 2015 年論文集（2015.3.15）「十分性認定」は、十分な個人情報の保護水準が保障されていることを・ リスクマネジメント イニシアティブ グループ『人工知能（ＡＩ）ビ

認定するもので、ＥＵから EU 域外に個人情報を移転する規制が免除さ

ジネスのリスク、共存できる社会へ ＡＩによる職業代替にどう向き合れる。2018 年 2018 年 7 月 17 日、欧州委員会と個人情報保護委員会とで、うか』リスクマネジメント協会 2016 年論文集（2016.3.15）

十分性認定の最終合意を確認。2018 年秋までに当該個人データ移転の・ リスクマネジメント イニシアティブ グループ『人工知能（ＡＩ）ビ

枠組みを運用可能とするため、双方において必要な国内手続きを完了さ

ジネスのリスク、持続可能な社会を実現するためのリスクマネジメント』

せることを約束した。

リスクマネジメント協会 2017 年論文集（2017.3.15）

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