あるtwitterからビックデータ
将来性と危険性
名古屋⼯業⼤学

松尾啓志

現在の計算機の能⼒ スマートフォン

スーパーコンピューターＴＯＰ５００の速度向上
GFlops 1秒間に1000000000(１０億、１ギガ）回の命令実⾏
 最近はマルチコア（４コア以上）が載っているので４倍 ⼀般的なNOTE PC 1秒間に（５万円程度）30000000000(３０億、３ギガ）回の演算
 マルチコア（４コア）の場合は４倍 スーパーコンピュータ京
 1秒間に1000000000000000（１京、１０ペタ）回の演算
 現在（２０１４年１１⽉現在）の最速は３.3京回の演算
 Xeon３００万個（cf 京 １７８００KW12600KW)

いわゆるムーアの法則が成⽴
http://ja.wikipedia.org/wiki/TOP500#/media/File:Supercomputers-history.svg

Tポイントカードお持ちですか︖

いくらあっても⾜りない演算能⼒

 ちょっと前までは、コンピュータは計算をするもの（当たり前）だった
 インターネットの時代になるとともに、モバイルデバイス（スマホ）から発⽣する膨⼤なデータを蓄積し、利⽤する世界になった。
 １⽇で処理する必要のあるデータ量

 FACEBOOKでは１⽇１０TB（１兆⽂字)

ティングシステム 有効会員数（名寄せ後）約５４００万⼈。２０代では７０％の普及率。利⽤回数２０億回／年

 使える店舗

実店舗６万件、Yahoo!ショッピング25万店舗

スーパー– 世界で消費する電⼒の０．０１％

 「何がいくつ売れた（POSシステム）」から「誰が何を買ったか︖」へ 世界で１⽇に⽣成されるディジタルデータは3000000000000000000⽂字(３エクサバイト）

 処理が多様化、複雑化

 利⽤者のプロファイリング

 顔認識– 2040年
ト） CCC(カルチャ・コンビニエンス・クラブ）が展開するマーケッ 外⾷産業、スポーツクラブ、住宅ローン、住宅賃貸仲介、コンビニ、

 Googleでは⼀⽇１００PB(１０００兆⽂字）

 ⾃動運転 Tポイントカードって︖

⾃律⾛⾏⾞が社会における主要な交通⼿段（マッキンゼーレポー ⼀度XXを購⼊した後、１ヶ⽉利⽤がない顧客がもう⼀度購⼊に復帰する確率はYY%– サンプリングをしてDMしてみる＝＞結果を解析 PDCAモデル

個⼈が発⽣するディジタルデータ

個⼈が発⽣するディジタルデータ

すべてのデータを解析し•マーケッティング• ⾏動ターゲッテイング広告• 未来予測•⾏動履歴を⽤いて、⾃動⾞保険の査定•

気象センサーによる農業の最適化• 道路センサーからのデータによる渋滞予測

しかもこれらのデータはすべて“クラウド”上へ蓄積

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/image/n2104010.png

より

しかもこれらのデータはすべて“クラウド”上へ蓄積

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/image/n2104010.png

より

ビックデータってどれくらい“ビック”か︖

 Facebookの利⽤者


１3.5億⼈(2014/10)︓DAU(Dayly Active Users) 2015/11/04
 誰がログインしているかの表⽰
 ダイレクトメッセージング
 友達の⾏動 “いいね”ボタンの伝播

 Twitterのつぶやき数


５０京ツイート(2014/11現在)
 全て保存してあり、検索可能



６０００件／秒（バルス祭り 25088ツイート/秒)
 つぶやきはハッシュタグだけでなく、単語検索も可能

 Amazonのレコメンド機能

XXを買った⼈はYYも買っています

最近チェックした商品の履歴

情報爆発の時代へ 世界を流通している情報量は５年で１０倍と⾔われている。
 IDCレポートでは2011年 ディジタル化されたデータは1.8ZB(1GBの1,000,000,000,000倍)

 次の1０年間で サーバ数１０倍
 データセンターで管理されるデータ量５０倍
 ITの専⾨家はたった１.５倍
 １つの１MBのメールを４⼈に送ると５０MBに膨らむ– 明⽰的なバックアップや複製 ９０％が⾮構造化データー– テキストデータ（つぶやきやFacebook、ブログ）– 画像データや動画データ

M2M(Machine to Machine)

⽌まらないITの進化

IoT（Internet of Things)
 インターネットは今までは間の情報伝達が⼤部分

⼈対⼈、サーバー対⼈の 今後は”もの対もの”が爆発的に増加インダストリ4.0
 ⼯場内、⼯場が受け⼊れる部品、⼯場から出荷する部

品、物流⼯程、販売ネットワーク、顧客、すべてを通信ネットワークで結び、その間に⼈間が関与することなく、機械（ロボット／⼈⼯知能）が全体（⽣産、物流、顧客対応）を最適化すること。

 ３Dプリンタ、ロボット、⼈⼯知能、インターネット、クラウド、ビックデータ解析、センサー、無線通信（WiFi,Bluetooth)などの巨⼤エンジンが回り始める。

ビックデータと巨⼤計算パワーによる最近の進化 将棋電王戦 2014年 プロ vs コンピュータ 1勝４敗
 IBM⼈⼯知能ワトソン クイズ番組で⼈間のチャンピオンに勝つ
 “⽶国が外交関係を持たない世界の四カ国のうち、最も北にある国は”今まで、独⽴に収集し、その⽬的だけのために利⽤していたデータを、全て集めて解析し、を得る

Deep Learning による猫認識

google 2012

 YouTubeにアップロードされている動画から、ランダムに取り出した200x200ピクセルサイズの画像を1000万枚⽤意し、これを⽤いてDeep Learning を⾏った
 3%前後の画像に⼈間の顔が含まれていた。猫が含まれる画像もたくさんあった グーグルの⾃動運転⾞

 １６１万キロで事故１１件。全てもらい事故

 猫の認識(google 2012) 現在は、家族写真のように限定されていれば、誰・何が写っているか理解可能
 http://www.clarifai.com/#demo

 プログラミングの⾃動化

 ニューラルチューリングマシンによる⾃動プログラミング

スマホとIoT(M2M)からのビックデーター収集

ディープラーニングによる解析ブレークスルー
着実な半導体の進歩（計算・記憶）

 ブログやフェイスブック等のソーシャルメディアデータ
 オフィスで作成される電⼦メールや⽂書データ
 CRMシステムで管理されているDM⽤販促データ等のカスタマーデータ
 Webの配信サイトから提供される⾳声・映像等のマルチメディアデータ
 販売管理システムにおけるPOSデータなどのオペレーションデータ ICカードやRFID、温度/湿度、加速度などのセンサーデータ
 ECサイトなどにおける購⼊履歴などのWebサイトデータ
 Webサーバで⾃動的に⽣成されるアクセスログ等のログデー
タムーアの法則

 ニューラルネットワークの最初の層の⼊⼒は各画素（200x200=40,000）のRGBの値で、9階層
 1000台のコンピュータで3⽇間かけて学習を⾏った。
 その結果、⼈間の顔、猫の顔、⼈間の体の写真に反応するニューロンができた所謂教師なし学習でもここまでできるようになった
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/061500148/122400043/?top_pu&rt=nocnt

シンギュラリティ（特異点）は近い

シンギュラリティは近い（２） 2020年代
 AI が ⼈間並みになる 2030年代
 ナノ単位の⼩ささのロボットで体内から多くの病気を治せる
 同じくナノボットで脳内からヴァーチャル環境に完全没⼊できる

 2040年代
 ⼈間の脳の構造が研究しつくされ、コンピュータは超⾼性能になる
 その結果、⼈間の脳内の情報をコンピュータにコピーできるようになる

23

第3章

まずエネルギーがフリーになる

第4章

⽣活のために働く必要がない社会の出現

第5章

⼈類が「不⽼」を得る⽇

24リアルな話（私失敗しないので）近い未来 スーパーコンピュータ京の２４００倍の計算速度があれば、ヒトの全脳をリアルタイムでシミュレーション可能(「京（けい）」を使い10兆個の結合の神経回路のシミュレーションに成功
http://www.riken.jp/pr/topics/2013/20130802_2/）
 次期スーパーコンピュータの性能は京の１００倍の予定
 問題点
 京を動かすために必要な電⼒ 10MW(10000000W)
 次期スーパーコンピュータは30MWを想定
 つまり電⼒性能⽐３３倍１）電⼒⽐性能は５０倍
２）京はアクセラレータなし
３）性能のチューリングレベルであり、ブレークスルーではない淡路島で使われている電力を超えるアクセラレータ―

なしあり

レースコース＆プロドライバ⽤Ｆ１

余談京スーパーコンピューターの２４００倍の計算速度があれば、⼈の脳をリアルタイムでシミュレーション可能
では⼈間の脳の消費電⼒は︖

約２０W

Vs10000000w(京）オートマチック付きランドクルーザーもう⼀つの“⽇本の”問題点ビックデータの利活⽤ Google: DeepMind ⼈間の短期記憶を再現
 IBM: Watson 知識の学習

 Microsoft: Skype Translator

リアルタイム翻訳
 Amazon: Echo ノークリック購⼊
 Facebook: Deep Learning、売り上げの１／３を研究開発資⾦に投⼊

ビックデータの危険性

ビックデータの収集、活⽤のエコシステムを持たない⽇本は、ビックデータによるイノベーションのス
タート点にも⽴てないかも

⽇本の最⼤の問題かもマイナンバー制度に対する誤解

 １９６２年から「住⺠登録番号」という国⺠背番号制度を導⼊している韓国
 ０７年から１５年１⽉までの間で２億数千万件もの不正アクセスと内部からの個⼈情報流出が発⽣ 韓国ではクレジットカードのカード番号も住⺠登録番号で⼀元管理先⼈の轍を踏まない⼯夫 ⽇本では「分散管理⽅式」の採⽤により、個⼈情報の集中化による情報漏えいリスクを回避
さらに下記のような保護措置を講じて安全性に配慮

いずれ⽬的は増えます（笑い）

 昨年１⽉、クレジットカード会社３社や銀⾏⼝座関連の個⼈情報

 個⼈番号の利⽤範囲や情報連携の範囲を法律で限定し、⽬的外の利⽤を禁⽌。罰則はかなりの厳罰（やり過ぎ感あり）
個⼈番号のみでは なりすまし防⽌のため、個⼈番号のみでの本⼈確認を禁⽌認証できない 預⾦の無事を確認しようと顧客が銀⾏に殺到する騒ぎ

約１億４００万件が流出し

 アメリカでは、３６年から「社会保障番号」が導⼊ パソコンの普及した９０年代後半以降になって、なりすまし犯罪が激増

 ０６年から０８年の３年間だけで約１１７０万件、被害額は約１兆７３００億円にも上る

http://news.livedoor.com/article/detail/10131463/

法律で認められている範囲外での、個⼈番号を含む個⼈情報の収集・保管等のいままでゆるゆるだった情報保禁⽌厳しすぎるくらいの護に関する意識改⾰に＼(^o^)／チェック体制 システム上情報が保護される仕組みかを、事前に評価する制度を実施
 第三者機関（特定個⼈情報保護委員会）による監視・監督
 特定個⼈情報保護委員会による情報システムに関する総務⼤⾂等への措置の要求
 ⾏政機関等による個⼈情報へのアクセス記録を、国⺠⾃らが確認する仕組み
 報提供記録等開⽰システム(通称マイポータル）の構築
縦割り⾏政の 国⺠への⽤意かつ安全な個⼈認証を提供（個⼈番号カード）排除へhttp://www.cas.go.jp/jp/seisaku/bangoseido/pdf/250409kanrihou.pdf より

特定個⼈情報保護評価制度

http://www.soumu.go.jp/main_content/000314021.pdf

p.5

マイナポータル⽇本版PIA(PIA=プライバシーインパクトアセスメント）
個⼈番号を取り扱う事務に対し
 そのワークフローや情報システムがどのように管理されているか評価
 第三者評価を受けた上で、特定個⼈情報保護委員会に報告

国の機関に関しても承認も受けなくてはならない
結果は「マイナンバー保護評価Web」で公表
結果的に
１）公共機関での効率化が進む
２）個⼈情報がより適切に管理される

内閣官房社会保障改⾰担当室「社会保障・税番号制度概要資料」Ｐ７より

個⼈番号カードによる２種類のサービス
基本４情報（⽒名、⽣年⽉⽇、性別、住所）を利⽤する署名⽤電⼦証明書
 e-Taxによる確定申告、⽂書を伴う電⼦申請
 基本４情報は、暗号化の上、送信利⽤者証明⽤電⼦証明書
 性質︓インターネットを利⽤する際に、基本４情報を⽤いずに、利⽤者本⼈であることのみを証明するしくみ（公開鍵暗号⽅式）
 初期段階では、マイナポータルへのログインにのみ⽤いられるが、利⽤範囲が広がっていく

決してアクセス情報などの情報が⼀元管理される訳ではな
いし、名寄せもほぼ不可能
http://www.soumu.go.jp/main_content/000314021.pdf

p.20

余談
法⼈番号の利⽤の可能性
 法⼈番号のデーターベースが提供
 電⼦的にダウンロード可能 WebAPIも提供される（予定）

情報漏えいではなく、名寄せのコストが劇的に下がるため危険内閣官房社会保障改⾰担当室「社会保障・税番号制度概要資料」Ｐ２７より取引先コード、債権コードなど、会社内で利⽤されている法⼈情報が共通化できる可能性では⽋点は︖
 マイナンバー（だけ）は、漏洩は起こることを覚悟

個⼈情報保護法読んだことあります︖
 個⼈情報保護法上、同意を得なければならない場合

 ちゃんとしたセキュリティ、プライバシーに関する啓は、利⽤⽬的の範囲を超えて利⽤する「⽬的外利⽤」の場合や第三者提供する場合

蒙活動が重要 しかも利⽤⽬的の変更にあっては、通知、公表で⾜りる

ビックデーター時代のプライバシーとセキュリティ対策

 公務員もしくはそれに準ずる職の場合︓これらの職にある者が、正当な理由がない場合に、業務上取扱い知り得た秘密を漏らしたときは、刑法134条2項の秘密漏⽰罪が成⽴することがある。

もっと致命的な⽋点

膨⼤な構築コスト（市町村による国からの委託事業）なのに、仕様がころころ変わり、システム開発が遅れに遅れている
システム開発を急かすとろくな事はない。バグや致命的なセキュリティフォールが混⼊する可能性が上がる

個⼈情報と匿名化のおさらい個⼈情報とは 指名を特定するのではなく、個⼈を特定可能なものが個⼈情報。
 指名だけを抜けば個⼈情報であるという考え⽅はおか
しい連結不可能匿名化

 該当者とかかわりのない新たな符号（番号）を付すこと。

 提供者と新たな符号の対応表を残さない(もしくは他組織で管理）k-匿名化 同じ属性データーがk個以上になる匿名化

l-多様性 属性にl種類以上の多様性があるかの指標

第3者提供 ⼀番気をつけなければならないのは

41

個⼈情報保護法改正（案）匿名化すれば、本⼈の同意がなくても第三者提供可
能に 世界的流れ 相変わらず⽇本のマスコミの批判キャンペーン(>_<)

海外への個⼈情報の第三者提供（どちらかが満たされること）
 ⽇本と同等の⽔準で個⼈情報が保護されている、と認められた国にある（⽶国、EUを想定）
 ⽇本の個⼈情報取扱事業者と同じような個⼈情報保護の体制を整備している ちょっと曖昧 アジアに拠点のある多国籍企業の場合問題となる可能性

本当に怖いのは、⺠間による情報収集

匿名化とＦＴＣ３要件(ビックデータを安全に利⽤するために） なぜ１ポイント１円を業者側は払わなければならないサービスを、しつこく要求してくるのか︖考えたことがありますか︖
 有効会員数（名寄せ後）約５４００万⼈。２０代では７０％の普及率。利⽤回数２０億回／年
 使える店舗 実店舗６万件、Yahoo!ショッピング25万店舗
 Tポイントのパートナーは外⾷産業、コンビニ、スーパー、住宅ローン、カラオケ店、ドラッグストア、図書館（武雄市）。

ビックデータの時代、データを使わないと国際競争に間違いなく負ける
安全に使うためには、匿名化に関するFTC３要件が重要

 事業者は、⾮識別化を確保するために合理的な措置を講ずる
 事業者は、そのデータを、⾮識別化された形態で保有及び利⽤し、そのデータの再識別化を試みないことを、公に約束
 他社にデータを提供する際は、その提供された事業者がデータの再識別化を試ることを契約で禁⽌Tポイントカードお持ちですか︖、、、の危険性を理解してますか︖

http://japan.zdnet.com/cio/sp_bigdata2011/35018019/ 46

でもあなたは既に認めている(>_<)

⾏動ターゲッティング広告の危険（実話）http://www.frantech.biz/article/14487743.html

Tサイトサービス利⽤規約
 http://tsite.jp/pc/r/kiyaku/ １２条

個⼈情報の利⽤と提供︓T会員が本サイトをご利⽤になったことに伴い当社が取得した利⽤者の個⼈情報は、「T会員規約」に従い取り扱うものとします。

T会員規約
http://www.ccc.co.jp/member/agreement/4748

ビックデータとプライバシーグレーマーケットの存在 オープンAPIの公開

 必ずしも利⽤規約に従っているのか︖
 彼らも商売

匿名の嘘
 匿名Twitterの発⾔が、2chで炎上 様々な公開情報から推測

個⼈情報保護法におけるオプトアウト
個⼈情報保護法では、個⼈情報の第三者提供を⾏う際には、本⼈の同意を得なければならない“ただし”、本⼈の同意を得ずに第三者提供を⾏い、本⼈からの要求があった場合は、第三者提供を停⽌する⽅法がとれる。＝＞“オプトアウト”
つまり、デフォルトは“オプトイン”

 位置情報が危険（ジオタグ）

ではどうすれば︖
 “オプトアウト”という⾔葉知っていますか︖

IDとパスワードについて
なぜICカードによる認証は、ID＋パスワード認証に⽐べて安全なのか︖ 答え２つ

ID＋パスワードさん
さようなら
PINさん こんにちは 物理的に存在する＝＞紛失するとわかる

vs ID,PASS PINは必ずしも⻑くなくてよい。(誤⼊⼒制限あり）
 磁気ストライプ付きのカードでも同じ︖

 複製不可能 磁気ストライプの場合スキミング可能52

IDの使い回しの危険
 ＩＤの使い回し合

パスワードは定期的に変えた⽅がいいの︖

特に電⼦メールアドレスをIDにする場パスワードに関する誤解（よく考えればわかる）同じIDとパスワード使っていませんか︖

 パスワードを定期的に変更すること（きっぱり）︖

 楽天、アマゾン

 誰が運営しているかわからないWEBサービスで、クレジットカードと紐付いたIDを使い回しする危険 ではどうすればいいのか︖

 パスワードは８⽂字以上＋数字＋記号を⼊れること。それだけでＯＫ ＷＥＢサービスへの登録はパスワードの使い回しはできるだけ避ける。特にクレジットと紐ついているのはできる限り独⽴に と⾔っても無理な場合は

 重要なサイト(クレジットと紐づいている)サイトのパスワードは、楽天とアマゾン

xxxxxx＝raku,xxxxxx＝ama のように

 万が⼀漏れても何とかなる場合は、メールＩＤ＋同⼀パスでもいいけど、そのリスクは覚ること

 シンプルな使い回し メモ書き＝＞⾯倒パスワードがもし破られた、漏洩した場合は、瞬時に被害が発⽣する。犯⼈は待ってくれない。
パスワードが破られる危険より、パスワードが他の組織から漏洩する可能性の⽅がかなり⼤定期的な変更よりも、⻑いパスワードとWEBサービ
ス毎の使い分けを– 本⼈を装ったfacebook , gmail,twitter は結構被害がある
54

PINさん こんにちは

クラウド時代の認証 FIDO

復習 なぜICカード＋PINによる認証は安全なのか︖
 理由１

物理的に存在するカードに紐付いたPIN 理由２ スキミング（情報コピー）不可能これをPCの認証にも応⽤
 まずはPCそのものを、サービス業者に認証してもらう

 物理的に存在するPC（内に存在する秘密鍵）による認証。

つまりPCがICカード代わり 疑問︓最初のアカウント作成時の認証は

 答え︓多要素認証（知識、所有、固有、場所要素）

 アカウント作成時に指定した携帯電話番号にSNS経由で情報確認。
 もしくは他の経路（メールアドレス）で情報確認

将来的には個⼈番号カードと結合するような気がします
来的個結
気がが、世界の流れは、携帯による⽣体認証＋FIDO

⾃分を守るにはクラウドとセキュリティ

 おいしい話はない。只でもらえるものはない。何かを売っている
 Webのビジネスモデル

クラウド型ディスクサービス
 Dropbox,Evernote,Google Drive, Microsoft Live 特にOFFICE2013はクラウドサービスと密接に結合

 毎⽉課⾦モデル

 Freemiumモデル（アイテム販売、いいとこからは有料ね︕）

利便性 vs セキュリティ

 CM

 只のサービスを使うときには、なぜ只かをちゃんと考 個⼈情報えること Google Drive の規約読んだことあります︖

例 ツールバー︓Tポイントツールバー

クレディセゾン http://www.google.com/policies/terms/

⾏動
ターゲッティング
広告

永久不滅プラスツールバー

 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20120906/421121/

 ユーザーがコンテンツをアップロードすると Googleに対 LINEして、使⽤、保存、複製、変更、派⽣物の作成、送信、出版などを⾏うための全世界的なライセンスを付与することになる このライセンスは、ユーザーが本サービスの利⽤を停⽌しても継続

 LINEは初期の頃から⽐べるとすこしまともになったけど、本質的な危険性は変わっていない。

 Facebook,Gmail

 海外サービスは個⼈情報保護に関しては、かなりまとも

57

よもやま話
 BYOD （bring your own device）
 スマホ、タブレットのアプリ

 LINEの危険性（だいぶましになったけど） 危険なアプリの存在(太陽光発電ソフトちょっと考えたらわかると思うけど） インストールする際は、そのソフトがどのような権限を要求しているかちゃんと⾒ること(Android) ちなみにLINEが必要とする権限
https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.naver.li
ne.android パスワード付きのＰＤＦをメールで送り、その後にパスワードを同⼀メールで送る。どこが安全なのか不明（苦笑） メールの差出⼈は詐称できることを知っていますか︖
 電⼦署名のみが差出⼈を確認することができる

まとめ ビックデータは、次世代の産業の⽶ プライバシーを確保した上で積極的に使う“しかない”
 国際的な産業競争⼒の確保のために

 プライバシーに関しては世界的な基準に準拠していく必要あり ⽇本だけ緩い規制、厳しい規制は危険

 現在のマイナンバーはEUをお⼿本にしているのでよくできている

 問題は、⺠間によるビックデーター収集にあり

 主に⽇本発ソーシャルネット、ゲーム会社、インターネット通販は、構造的な問題が多い 今後、最低限の個⼈情報（特にマイナンバー、基本４情報）は、漏れていることを前提に⾏動
インターネットやマイナンバーの有無にかかわらず、うまい話は絶対にないこと、冷静に⾏動することは、肝に銘じる