論文

情報インテグレーションについて
伊藤博文 † （愛知大学法科大学院）

要旨
情報が氾濫しその重要性が増す社会の中で，これまでとは異なる情報のインテグレーション（集約）が行われつつある。個人情報保護やプライバシーといった考え方から守られてきた情報がビッグデータ解析やオープンソース調査という手法で，秘匿化が骨抜きにされ個人レベルでは保護し得ない状況となり，あらたな望ましい情報管理のあり方が必要とされるようになる。
これについての問題点と対応手法について考察する。

キーワード：ビッグデータ

情報インテグレーション

1．はじめにプライバシー

オープンソース調査

根本から覆す恐れのあるものであり，慎重に扱うことを議論する必要がある。こ本稿の目的は，情報インテグレーショの意味で，情報インテグレーションの持ン（II: Information Integration）2 に かつ問題点を検討することが喫緊の課題でかわる問題点を考察することにある。情ある。

報インテグレーションとは，言葉通りに情報の集約であるが，単にビッグデータ

2．情報インテグレーションとは解析から生み出される新たな集約された情報に留まらず，元データとは異質の情情報インテグレーションを考えるにあ報を生み出す処理操作を指し，単なる集たり，まずは 2 つの事例から考えていき約という言葉だけでは表せない意味を持たい。

つ。この処理操作から生み出される情報が社会的に有用であるのは当然であるが，我々の社会における情報のあり方を†

愛知大学法科大学院教授。以下のメールアドレスに忌憚なき意見や批判を送付していただければ幸いである。hirofumi@lawschool.aichi-u.ac.jp。今後，本稿の改訂が必要な場合は，改訂版を http://cals.
aichi-u.ac.jp/project/PN0160.html にて PDF ファイルで公開する予定であり適宜参照いただければ幸甚である。また，本稿引用文中 URL の最終アクセス確認日は 2019 年 11 月 27 日である。
2
https://en.wikipedia.org/wiki/Information_integration 参照。

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2.1．オープンソース調査
インターネット上で繰り広げられる
Cyber 空間では，さまざまな情報発信が行われているが，いわゆる「ニュース」という事実を伝えるべき報道情報の中に偽物（Fake）とされる情報が蔓延した状
BellingCat
https://www.bellingcat.com

態となり，事実報道の真偽を誰もが判定できない状態に陥り，情報が錯綜し社会問題化してきている。
そこで，情報処理技術に長けた市井のSNS 上での日常での対話など，誰もがア

人達が，オープンソースの情報を集約しクセスできるオープンソース情報を地道て，真相を突き止めるという活動が行わ

な情報処理操作で一元集約することによれている。

り，撃墜したのはロシア軍であることを2014 年 ウ ク ラ イ ナ で 起 き た マ レ ー シ

突きとめたのである。

3

ア航空 17 便撃墜事件 の真相は，ウクラ

すなわち，既にこの世界中に散在する

イナとロシアの間で互いに相手が撃墜を

オープンソース情報を 1 つの目的でイン行ったと非難し合い，真相はどの報道メ

テグレーションを行うことにより，誰もディアも突き止めることができなかっが知り得なかった，また隠し通されたまた。BELLINGCAT（猫に鈴をつけるの

まの情報を明るみに出すことができるこ意）という名のインターネット上で活動とを証明しているのである。事実は存在するグループがある。エリオット・ヒギ

しその事実から漏れ発せられるオープン

ンス氏が率いる集団で，画像分析や音声

ソース情報が自由にアクセスできる環境

解析，位置情報の特定などに精通したメであれば，誰もが情報インテグレーショ

ンバーとボランティアから構成されていンを行い，求める情報を生み出すことが4る。Google Earth の衛星画像写真が示

できる。

5

す 位 置 情 報，Google Street view の 街
頭の映像が示すミサイル自走発射機の映像， 戦 地 に 赴 く 息 子 を 心 配 す る 母 親 の
3https://ja.wikipedia.org/wiki/ マレーシア航空 17 便撃墜事件
https://www.google.co.jp/earth/5
https://www.google.co.jp/intl/ja/streetview/4

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2.2．匿名からの個人特定
Luc Rocher 氏 ら の 研 究 6 に 依 れ ば，
ビッグデータなどで広く活用される匿名化された大量のデータには安全性に問題があるとされる。この研究結果では，プ
ライバシー保護のためにデータが匿名化されていても，性別，人種，生年月日，郵便番号，住宅ローン，学歴，結婚歴，車所有の状態，職業，市民権の状態といった複数の断片的な情報を手がかりに，近Figure 1 ビッグデータの集積

時の統計学や機械学習の計算手法を駆使すれば，高い確率で個人の特定が可能で2.3．ビッグデータの情報源あったとしている。
さまざまな分野で利用されるビッグデータ分析の基となる匿名化された個人

高度の監視社会といわれる今日においデータは，提供前に個人を識別されそうて，さまざまな形態で個人にかかわる情なデータ要素を取り除いて匿名データ化

報が収集されつつある。

され汎用データとして利用されるが，専第 1 は，不同意に情報収集されるデー

門知識を持った者が統計学や機械学習

タ群である。本人に情報収集されているの 計 算 手 法 を 駆 使 す れ ば， 地 域 住 民 のことの同意を全く取らずに一方的に行わ

99.98 ％ の 個 人 が 特 定 可 能 で あ る こ と をれる情報収集方法である。

指摘している。

まずは，街中に設置してある多数の防すなわち，匿名化作業はビッグデータ

犯カメラ画像データである。警察庁によ時代において意味のないものとされてしれば「防犯カメラ画像は，被疑者の特定まうことを指摘しているのである。

や犯行の立証に有効であることから，事件関係者の足取りの確認，防犯カメラ画

6

Luc Rocher, Julien M. Hendrickx & Yves-Alexandre de Montjoye, Estimating the success of reidentifications in incomplete datasets using generative models, NATURE COMMUNICATIONS(2019), https://www.nature.com/articles/s41467-019-10933-3.pdf.「ビッグデータ，匿名化でも高確率で個人特定 海外で指摘」2019 年 8 月 11 日朝日新聞朝刊，https://www.asahi.com/articles/photo/
AS20190810002696.html。

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像を公開しての追跡捜査等，警察捜査にbeacon））9 ，広告用識別子などの技術をおける様々な場面で活用されている。防使用して取得したアクセス情報も実質的犯カメラ画像の分析結果から被疑者の検に同意を得ずに収集され，目的外利用の挙に結び付いた事件の中には，被害者と恐れは高い。

全く面識がない被疑者による偶発的な犯

そして IoT（Internet of Things）10 が行 に よ る も の も あ り， 防 犯 カ メ ラ 画 像

もたらすデータ管理である。冷蔵庫内には， 今 や 警 察 捜 査 に 欠 か せ な い も の と残された野菜や牛乳といった食材の消費なっている。」7 としている。

期限がインターネット経由で遠隔地からさらに，高速道路上の自動料金収受シ
8

わかり今日購入すべき食材を教えてく

ステム（ETC）などの記録 ，検疫目的でれ，外出先から自宅の電灯・クーラーと設置されている空港のサーモグラフィー

いった家電の On/Off が自在にできるとも，本人の同意のないまま体温情報が収して利用される技術であるが，使われた集・記録されている。空港の出入国管理

機器操作の情報データも記録・一元集約

では，強制的に顔写真と指紋が採取され可能である。

る。その利用目的は自明のこととして，

第 2 は，同意型の情報収集である。

本人に口頭で情報収集時に説明されるこ

携 帯 電 話 の 通 話 履 歴 は， プ ラ イ バとはない。拒否すれば，出入国できない

シー・ポリシー 11 により保護され誰でもだ け で あ る。 防 犯 カ メ ラ 型 の セ ン サ ー

見られる情報ではないが，今や警察捜査で 人 工 知 能 を 使 っ た 顔 認 証 は， 防 犯 カには欠かせない情報データとなっていメラと同じく，その場にいる者全員の情る。管理主体は各携帯電話会社であり，報を取得しているが同意は得ていない。

恣意的な情報管理が行われても誰も知らWeb ア ク セ ス 時 に 発 生 す る 情 報（ ク ッ

ないままで済まされてしまう可能性があキ ー（cookie）， ウ ェ ブ ビ ー コ ン（web

る。


7

特 集： 変 容 す る 捜 査 環 境 と 警 察 の 取 組 https://www.npa.go.jp/hakusyo/h26/honbun/html/
qf310000.html。
8
有料道路自動料金収受システムにおける個人情報の保護に関する指針 https://www.its-tea.or.jp/
library/law/guideline.html。
9
Cookie の利用規制については，就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリア社が就職活動中の学生のサイト閲覧履歴などを基に内定辞退の指標を採用企業に提供していた問題が記憶に新しい。この問題を受けて，個人情報保護委員会が，個人情報保護法改正に取り組むこととなっている。「『クッキー』利用に法規制 リクナビ問題受け改正へ」日本経済新聞社 2019 年 11 月 26 日記事，https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52606310W9A121C1000000/ 参照。
10
IoT は，「モノのインターネット」とも言われ，これを実装したものの一つがコネクティッド技術である。https://ja.wikipedia.org/wiki/ モノのインターネット 参照。
11
たとえば，https://www.kddi.com/corporate/kddi/public/privacy/exhibit2/ 参照。

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ビッグデータ集積情報インテグレーション
高度な情報処理技術Figure 2

新たな情報
の統合

情報インテグレーションの流れ

生体認証が求める個人情報は，目的外

利用履歴，等々である。

流用されないという信頼関係に基づきや

まさに，高度情報化社会を超えた超高り 取 り さ れ て い る が， 生 体 認 証 が 求 め

度情報化社会が到来しているのである。

る，虹彩・指紋・静脈・行動様式などの情ゆりかごから墓場まで，人が生きている

報がどのように処理されているかを検証

間に生み出す情報は全てインターネットする術は無い。医療機関の持つ電子カルを経由してビッグデータの中に入ること

テ上の病歴・既往症などの個人情報，調になる。

剤薬局の持つ薬事情報，社会保険会社のこうした情報収集は高度化し，それに持つ顧客の治療情報，など同様である。

伴うデータ集約は不可避であり，問題は種々の個人認証操作がもたらすデータ

誰がそれを適切にコントロールするのかの集約も同様である。コンビニの ATMである。

からお金を引き出したときの機器操作記録，銀行の ATM における機器操作デー

2.4．情報インテグレーション

タ， パ ス ポ ー ト に よ る 出 入 国 管 理 デ ータ，航空券の購入履歴情報，運転免許証

こうしたビッグデータとなった情報に記載される住所・本籍地・生年月日，

は，現状は様々な組織や個人が個別に記

住民基本台帳による住民管理情報，学校録保管しており，その手持ちデータの利における学業成績簿，卒業アルバム上の用可能範囲内で行われるデータマイニン

個人写真や氏名，学級の連絡網一覧表がグ技術を駆使し，データ集約という名の示す住所・電話番号，クレジットカード

下に，ビッグデータを情報処理して活用

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するということが行われてきた。この段

3.1．プライバシーとは

階では，情報を集約する時点で特定の意図があるわけではなく，情報加工プロセ

プライバシーとは「他人の干渉を許さス を 経 て 統 計 的 な 処 理 を 行 い， 新 た なな い， 各 個 人 の 私 生 活 上 の 自 由 」12 と さ

データを生み出すことに留まる。

れ，「誰もが他人には知られたくない私

これに対し，情報インテグレーション的な情報を持っている。その個人にとっでは，単に文字情報のデータのみならずて場合によっては，知られたくない情報

画像や音声などあらゆる情報を集約しとなりうる。このような，他人に勝手にて，これまで関連付けられなかったオー

踏み込まれたくない個人の私生活上の自プンソース情報も含めて全ての情報が一

由 を プ ラ イ バ シ ー」13 と 一 般 に 定 義 さ れ

元管理され情報処理され，新たな付加価る。我々の社会生活上の重要な概念の一値の加わった情報を生み出すことに意義つである。
次 に， プ ラ イ バ シ ー の 発 展 史 で あ る。

がある。
これまでのビッグデータ解析とは次元

プライバシーの概念が日本に導入されたの異なるインパクトを社会にもたらすもの は ア メ リ カ か ら で あ り， ア メ リ カ にのである。

おいてプライバシー権が認められるよう に な っ た の は，1890 年， ウ ォ ー レ ン

3．プライバシーの果たした役割（Samuel D. Warren） と ブ ラ ン ダ イ ス（Louis D. Brandeis） が 連 名 で，「The情報を護るという観点からいつも引きRight to Privacy」（ プ ラ イ バ シ ー の 権合いにだされるのは，プライバシーであ利）と題する論文 14 を掲載したことに端る。そのプライバシーの意義とこれまでを 発 す る。 当 時， ア メ リ カ は イ エ ロ ー

果たしてきた役割について考える。

ジャーナリズムが横行する時代であり，目先の購読者数獲得のため人の私生活を覗き見たり秘密を暴いたりする取材報道には社会的にも批判が加えられようとしていた。そこでプライバシーという概念

12

広辞苑第七版。プライバシーについては，伊藤博文「プライバシーと不法行為法」豊橋創造大学
短期大学部研究紀要第 20 号 19 頁（2003 年），available at http://cals.aichi-u.ac.jp/products/articles/
Privacy&torts.pdf 参照。
13
岡本敏雄・山際隆『最新社会と情報 新訂版』実教出版 2018 年 22 頁 参照。
14
Samuel D. Warren and Louis D. Brandeis, The Right to Privacy: The Implicit Made Explicit, 4Harv. L. Rev. 193 (1890).

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を創成し，「独りにしておいてもらう権

一方，日本においては，プライバシー

利（the right to be let alone）」が確立

は 憲 法 13 条 が 保 障 す る 人 格 権 の 一 部 とされていくのである。アメリカ法においしての幸福追求権に由来するとする。プて， こ の 論 文 発 表 の 1890 年 以 前 に も プ

ライバシーは，「私生活をみだりに公開

ライバシー侵害のような事件を扱った判されないという権利」，「独りにしておい例等は存在していたが，明確にプライバてもらう権利」という受動的な側面を協シー権と判示したものは無かった。1890

調される定義から，もっと積極的かつ主

年以降，ウォーレン・ブランダイス論文

体的に「自己の情報を自らコントロールに依拠して，後の判例の多くがプライバし得る権利」として定義する方向へシフシー権を確立していくのである。

トしてきた 19 。

アメリカでの発端は，マスメディアとつまり，プライバシーは唯一不変の法

いう急速に発達した情報拡散媒体から個概念ではなく時代の変遷につれてその中人の情報を護り安寧な生活を維持してい身を変質させてきている。なかでも，高くための人格権的権利としてプライバ

度情報化社会へと向かった時代では，自シ ー を 位 置 づ け た。 こ の 後， プ ラ イ バ

己決定権の尊重という考えを徹底するこシー保護は，損害賠償制度を基調とするとは，プライバシーという個人の持つ情不法行為法に委ねられ，プロッサーの 4報を自身が積極的にコントロールできる

15

類型 へと結実していく。そして「法とかに焦点が当てられることになる 20 。

経済学」学派の影響を受け 16 ，サーバース
ペースでのプライバシー保護についてのLawrence Lessig の主唱する財産権論

3.2．個人情報とプライバシー

17

へと流れていくのである 18 。

プライバシーと相俟って引き合いに出
15

Prosser and Keeton’s Hornbook on Torts (5th ed.) at 850 (1984)；望月礼二郎『英米法［新版］』青林書院（1997 年）254‒256 頁。
16
Guido Calabresi & Douglas Melamed, Property Rules, Liability Rules, and Inalienability: One Viewof the Cathedral, 85 HARV. L. REV. 1089（1972 年）。 松浦以津子「所有権法ルール，損害賠償法ルー
ル，不可譲な権原ルール：大聖堂の一考察」松浦好治編『不法行為法の新世界』111‒172 頁，木鐸社（1994 年）。
17
Lawrence Lessig, CODE VERSION 2.0, pp. 200‒232（2006 年）。山形浩生『CODE VERSION 2.0』
翔泳社 279–324 頁（2007 年）。
18
この流れについては，石井夏生利「伝統的プライバシー理論へのインパクト」『AI がつなげる社会AI ネットワーク時代の法・政策』弘文堂（2017 年）参照。
19
前田達明『民法Ⅵ 2（不法行為法）』青林書院新社 102 頁（1979 年）。
20伊藤博文「プライバシーと不法行為法」豊橋創造大学短期大学部研究紀要第 20 号 19 頁（2003 年），
available at http://cals.aichi-u.ac.jp/products/articles/Privacy&torts.pdf 22 頁参照。

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護法という法でもって保護範囲を確定して，「個人情報の適正かつ効果的な活用が新たな産業の創出並びに活力ある経済
社会及び豊かな国民生活の実現に資するものであることその他の個人情報の有用性に配慮しつつ，個人の権利利益を保護することを目的」24 としているのである。
Figure 3

3.3．伝統的プライバシー論の終焉

情報の分類図集団と個という対立構造で人類が社会されるのは，個人情報である。個人情報
21

2条

生活を生きていく中で，個の許容範囲をが規定し，氏名，住所，生年月日，性別，限定する道具としてプライバシーは働い

電話番号，学歴，職業など個人に関するてきた。人らしい生き方，自由な人生と情報のうち，生存している個人を特定でいう名の下に機能してきたプライバシー

き る 情 報 と し て い る。 特 に， 氏 名， 住

論は，情報インテグレーションにおいて所，生年月日，性別の 4 つを基本四情報は終焉期を迎えつつある。

そのもの定義は，個人情報保護法とし，他の情報と組み合わせることで容では，プライバシーという概念はどの

易に個人を特定できる情報も個人情報とような機能を私たちの社会で果たしてきされる 22 。

たのであろうか。近代哲学の祖デカルト

個人情報保護法という個別の立法によ（René Descartes） の コ ギ ト（Cogito

りプライバシーを守ろうとする意図は，

ergo sum）は「自己と他者」の対立を生「情報化社会の進展とプライバシー問題

み出し，ここにプライバシーの種が蒔かの認識」と「個人情報保護法制定の世界れる。人間社会が成熟し情報伝達量が高的潮流」にあるとする 23 。すなわちプライ

まれば，集団から個への干渉が大きくな

バシーの具現化を図るために個人情報保り，反動として個の存在領域を主張する


21

個人情報の保護に関する法律（平成 15 年法律第 57 号）。
岡本敏雄・山際隆『最新社会と情報 新訂版』実教出版 2018 年 22 頁。
23
基本的人権の保障に関する調査小委員会「衆憲資第 28 号 知る権利・アクセス権とプライバシー
権に関する基礎的資料―情報公開法制・個人情報保護法制を含む―（平成 15 年 5 月 15 日の参考資料）（PDF）」衆議院 pp. 77‒78, http://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_kenpou.nsf/html/kenpou/chosa/shukenshi028.pdf/$File/shukenshi028.pdf。
24
個人情報の保護に関する法律（平成 15 年法律第 57 号）第 1 条（目的）。
22

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Figure 4

プライバシーライン

必要が出てくる。それは権利による保障

ル方法について考えてみる。

であり，情報化社会となると情報の自己4.1．ビッグデータ時代のプライバシー

コントロール権へと変わる。
しかしながら，超高度情報社会となる
現 代 で は， 自 分 で 自 分 の 情 報 を コ ン ト

ま ず， ビ ッ グ デ ー タ と 匿 名 個 人 情 報

ロールすることはほぼ不可能である。オ

と の 境 界 線 で あ る。AI 開 発 に は ビ ッ グ

プト・イン（Opt In），オプト・アウト

データは不可欠である。ビッグデータは（Opt Out） と い っ た 情 報 提 供 者 と 情 報

個人情報を匿名化したデータの集合体で収集者間の意思表示だけでは，情報管理ある。この境界を決める判断基準がプラができない時代になってきているのであイバシー・ライン（上記 Figure 4 参照）

25

る 。

である。
たとえば，A さんが週末にデートでイ

4．新しい情報コントロール

タリア・レストランにて会食をし，スマホ（スマートフォン）の電子決済で代金

超高度情報社会となる現代において個支払いをしたという情報はどうだろう

人で情報をコントロールすることは容易か。誰が何時・何処で何の代金支払いをではない。こうした状況でのコントロー

したという情報データは，イタリア・レ25See, Ronald Leenes and Silvia De Conca, Artificial intelligence and privacy – AI enters the housethrough the Cloud, Woodrow Barfield, Ugo Pagallo, Research Handbook on the Law of Artificial
Intelligence, Edward Elger (2019) p. 280; S.J. Blodgett-Ford, Future privacy: A real right to privacy for
artificial intelligence, Woodrow Barfield, Ugo Pagallo, Research Handbook on the Law of Artificial
Intelligence, Edward Elger (2019) p. 307.

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ストラン店の今後の売り上げには大きなり，調べればわかることである。年齢を情報である。加えて，店内の監視・防犯

隠すことによるメリットを求める人に

カメラ，店の向かいにあるマンションのとっては，その場は秘匿できても，戸籍防犯カメラの録画データが一元集約化さには生年月日が書かれている。プライバれることにより，A さんの個人情報は更シーという判断基準は極めて恣意的なもに大きな価値を生む。ビッグデータとしのであり，主観的で恣意的な意思判断をて欲しいのは，性別，年齢，当日の天気，重要視し保護しようとするのもプライバ

日付，年収，嗜好，同伴者の数などであシーである。

ろう。これがマーケティング手法により来店予測に繋がり，更に店独自に持つ注4.2．秘匿と匿名の希釈化

文履歴等を合わせれば，材料仕入れにも反映させることが可能である。大きなビ
ジネスチャンスとなる。

匿名化された情報はビッグデータとして活用されれば有用であるが，プライバ

この場合，プライバシー上保護される

シーなどによって保護される情報は利活べき個人情報とされるか否かの境界線

用されることも日の目を見ること無く消は，データ解析の目的により左右される

滅すると考えるのがプライバシーの求めものであり，一義的には決められない。

る帰結である。

個人情報とされるものを限定的に列挙しこれは，情報の全てを知らされず一部てもそれをインテグレーションすることのみを知り満足している状態と同じであにより，推測が可能となることは既に述る。まさに「裸の王様」 状態である。そべた。

して，すべての人類が既に「裸の王様」

26

また，知られたくない個人の情報，プ状態にあるとしたらどうであろうか？つライバシーと主唱して保護を求める情報

まり，情報インテグレーションが徹底さは，主観的に決まる。自分の年齢を対外れた社会では，あらゆる情報が集約され的にも公にする人もいればひたすら隠そ

一元管理されている。もちろん，多元的うとする人もいる。しかし，情報データな管理も可能である。そこでは，存在すの深層ではそのような情報は公知である情報を個の目で見て見えない情報にす
26「裸の王様」については，https://ja.wikipedia.org/wiki/ 裸の王様 参照。「知らないのは王様本人
だけで，王様の臣下と国民はちゃんと知っている。でも王様は満足している。なぜなら自分の情報をきちんと管理していると信じているからだ。」将にこの状態である。情報は常に事実そのものを表象しているのではなく，その事実を人が伝達可能にしたものである。情報は人が作り出すものなのである。

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るのがプライバシーである。しかし存在する情報は誰にも隠し通すことはできない。オープンソース情報調査などにより個人情報は丸裸にされてしまうからである。
Figure 5

プライバシーが求める情報の秘匿化は情報の区分希釈化され薄れ匿名情報との峻別は意味をなさなくなる。
市場経済を前提とする社会では情報は財となり自由に売買され得る。財としての情報の自由な流通というベクトルが大きな力を持つ。ビッグデータ解析による情報分析が新たなビジネスチャンスを生む 27 。だから，プライバシー保護に消極的な国家ほど，多くの有用なビッグデー

Figure 6

公共財と私有財の包摂関係

タを持つことができてしまうという現実
4.3．公共財としての情報があり，国家間の不均衡が生じ得る。
情報は存在し続ける。ただそれへのア
クセスを否定することで，無い物と扱お

情報は公共財であり，情報は個人の財うとしているに過ぎない。我々の棲む高ではない。公共財である情報の一部を，度情報社会では，あらゆるところに自分

プライバシーという考え方から秘匿するの痕跡を残しながら生きていくことは避ことにより，個人の排他的アクセスを認けられないのである。

めているだけなのである。
土地所有制度を例にとろう。国家が国境という名の下にこの地球上に存在する


27

これは規制に緩やかな国家と厳格な国家下での AI（人工知能）開発にも言えることである。たとえば，自動車の自動運転技術の開発である。規制の厳しい国家では道路交通法等の規制をたてに，開発段階の自動運転自動車の公道走行を許可しない。また自動運転車が起こす可能性のある事故の法的責任のあり方も AI 開発者にとって酷なものとなり，開発意欲を萎縮させる。一方，規制のゆるいも
しくは国策的に規制の無い特区などを認めるところでは開発は自ずと進む。人工知能開発は営利企業が主体であり，市場原理が命題となって開発が進むのである。市場は多様な商品としての AI を出
現させ，その AI の優劣により市場占有が決まり，企業収益が変わる。国家の下での企業活動である
限りは，AI は国家の政策に大きく左右されてしまうのである。

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土地を囲い込んでいる。これが領土であ個が生み出す情報を個のものとしてプラる。この国境内の領土上で，私有財産制

イバシー保護を行い日の目を見させない度の下に，個人に土地の排他的使用を認のは，情報という財を十分に利活用してめる。地球上の陸地という観点から見れいるとは言えない。オープンソース調査

ば，誰がその一部を支配しているかは瑣を駆使すればあらゆるプライバシーは存末なことである。土地を私的財産制度の在し得ないはずである。個が生み出す情

下で土地の個人所有を認め，個人に自由報は，膨大なセンサーにより日々集約さに活用させることがその土地自体の価値

れビッグデータとなっていく。生きていを最大限化できるという信念の下，こうくこと自体が情報発信となり，その情報した制度が近代以降の資本主義社会で行インテグレーションはもはや誰にも止めわれてきた。しかし，土地の「私的所有られないのである。公共財としての情報

vs． 公 共 の 福 祉 」 と い う 対 立 構 造 の 下を人類全体として有用に活用する手法がに行われる個と集団の葛藤が，個人所有求められるのである。

の範囲を狭める。功利主義的な考えにより，個よりも集団全体が優先された方が4.4．AI による情報インテグレーション

価値が上がると考えられるのであれば，個を押さえ全体の利益を優先させることさらに問題となるのが，AI（ 人工知能）

により，結果として個の利益に繋がるとの 進 化 で あ る。 ビ ッ グ デ ー タ 解 析 に AIいう考えが可能である。これが福祉国家

が 不 可 欠 な の は い う ま で も な い が，AIであり，今後も求められるものである。

28
がシンギュラリティ 以降，情報インテ国家が，法制度により国土という財を最グレーション技術の駆使を自発的に行え

大限活用できるように制度運営を行うよ

ば，人類には及びもしない情報管理社会

うに，情報も財として全体にとって最もが生まれてくる 29 。

価値の上がる管理手法を考える必要があ

DNA デ ー タ の 集 約 に よ る 発 病 リ ス クの予測，気候変動による災害リスクの予る。
ビッグデータは，個のデータをより多測，人身事故発生予測等が可能となりポく集約することによりその価値を増す。

ジティブな未来社会予測が可能となる一
28

Ray Kurzweil, The Singularity is Near: When Humans Transcend Biology (2005)，邦訳『ポスト・ヒューマン誕生 コンピューターが人類の知性を超えるとき』井上健監訳他 NHK 出版 2007 年。
29
伊藤博文「法的特異点について」愛知大学情報メディアセンター紀要『COM』Vol. 26/No. 1 第 41 号
13 頁（2016 年），available at http://cals.aichi-u.ac.jp/products/articles/OnJudicialSingularityV1.pdf。

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方で，個として埋没する個人情報の範囲

処方法が見出せないのが実情である。今（プライバシー・ライン）が AI により決後の研究に大いに期待するところであ定されるようになり，全体の利益のためる。

に没個性が強く要求される社会になる。

現状で考え得る一つの方法としては，情報処理演算能力の向上，情報インテ

情報インテグレーション権（Information

グ レ ー シ ョ ン 技 術 の 向 上， 情 報 収 集 技

Integration Right）を構想していく方法

術 の 向 上 と 深 化（IoT，GPS， ス マ ホ のが考え得る。また今後の開発されるテク

通 信 デ ー タ，SNS 上 で の 情 報 発 信， 遺ノロジーを駆使して，情報データに対し伝子情報解析の普及等），AI が自律的にブロックチェーン（Block Chain）技術を

情報インテグレーションを行うように駆使して情報のトレーサビリティを確保するのは大きなリスクが伴う。特に，汎して情報管理することも一案となろう。

用 人 工 知 能（AGI: Artificial General

いずれにせよ，誰がどうやって認めるIntelligence） の よ う に， 自 己 学 習 すのか社会的なコンセンサスが不可欠である AI，自ら情報を取りに行く AI，強いる。営利追求を前提としたビジネスは匿AI と呼ばれる段階の AI が情報インテグ

名化されないビッグデータを欲しがる。

レーションを管理するとき，もはや人類

しかし市井の人々は自らの情報を安易には AI の 完 全 な る 管 理 下 に お か れ る こ と提供することには躊躇いがある。この両となる。

者のバランスをどう保つかという社会的AI が 細 胞 レ ベ ル の 小 さ な チ ッ プ に なに議論が必要とされる。この論稿が今後れ ば， 人 は サ イ ボ ー グ 化 さ れ た も の にのその議論の一助となれば幸いである。

な り， 将 に Hybrid Human の 出 現 と なる。近未来の人間は，バイタルデータやDNA 情報等が逐次 AI の持つセンサーによ り 自 動 記 録・ 管 理 さ れ る こ と と な ろう。このような時代にプライバシーを論ずる意義を再考する必要があろう。
5．おわりに
ここまで情報インテグレーションについて考察してきたのであるが，残念ながら，指摘してきた問題点への決定的な対
愛知大学情報メディアセンター

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