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＞ データ・AI利活用における留意事項とは？【DS検定リテラシー】
データ・AI利活用における留意事項とは？
（数理・データサイエンス・AI リテラシーレベル モデルカリキュラム対応）
まず結論
データ・AI利活用における留意事項とは、
データやAIを使うときに守るべき倫理・法律・セキュリティの理解です。
DS検定では、
- 個人情報保護
- AI倫理
- データバイアス
- セキュリティ
が重要テーマです。
直感的な説明
データやAIは便利ですが、
使い方を間違えると社会的リスクになる
ということを理解する分野です。
- 個人情報の流出
- 差別的AI
- 説明できないAI
- データ改ざん
これらを防ぐ視点が問われます。
定義・仕組み（スキルセット完全整理）
学修目標
- 個人情報保護法やEU一般データ保護規則（GDPR）など、データを取り巻く国際的な動きを理解する
- データ・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する
- データ駆動型社会における脅威（リスク）について理解する
- 個人のデータを守るために留意すべき事項を理解する
3-1. データ・AIを扱う上での留意事項
ELSI
- Ethical, Legal and Social Issues
倫理・法的・社会的課題を指します。
個人情報保護・GDPR
- 個人情報保護法
- EU一般データ保護規則（GDPR）
- 忘れられる権利
- オプトアウト
データ管理
- データのねつ造
- 改ざん
- 盗用
- プライバシー保護
AI社会原則
- 公平性
- 説明責任
- 透明性
- 人間中心の判断
バイアス問題
- データバイアス
- アルゴリズムバイアス
AIサービスの責任論
- AIの判断責任は誰が負うのか
負の事例
- データ・AI利活用における失敗事例
3-2. データを守る上での留意事項
情報セキュリティの三要素
- 機密性（Confidentiality）
- 完全性（Integrity）
- 可用性（Availability）
セキュリティ対策
- 匿名加工情報
- 暗号化
- パスワード管理
- 悪意ある情報搾取
情報漏洩事例
- セキュリティ事故の実例理解
どんな場面で問われる？
DS検定では：
- 相関と因果よりも「倫理問題」が出ることがある
- 情報セキュリティ三要素は頻出
- GDPRの内容
- AIの説明責任
- バイアスの問題
よくある誤解
❌ データを匿名化すれば安全
→ 再識別リスクがある
❌ AIは中立
→ データ次第で偏る
❌ セキュリティはIT部門の仕事
→ 利用者全員の責任
❌ 法律は海外の話
→ GDPRは日本企業にも影響
まとめ（試験直前用）
データ・AI利活用の留意事項のポイントは：
- 倫理・法律（ELSI）
- 個人情報保護・GDPR
- AIバイアス
- 情報セキュリティ三要素
DS検定では、
「安全に使えるか？」
という視点が問われます。
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