ロケーションプライバシーの重要性
みなさん、こんにちは〜。
大変長い時間だったと思いますが、これ最後になります。
今日、私どうしても来たかったので、
ここに登壇できる会社実はかなり限られているんですよ。
私、最後の最後で、どうしても行かせてください。
何でもやるんで、という感じでお願いして、この10分何度かけてもらいました。
ちょっと渾身の10分をいただきたいなと思っております。
私、山下大輔と申しまして、新卒でIT系のベンチャーに入って、
大企業とベンチャーの中で、いろいろ点々としながら、
企画とか授業開発をやっていました。
私のどちらかというと、文系の仕事を学部を出ているというところでございます。
位置情報系の会社は、2018年からやっていて、
データを増やすという仕事から、
ガバナンスするみたいな仕事になっていると。
LBMA Japanは、ガイドラインを変えたりとか、
業界のルールを作ったりとか、
プライバシティックという会社を2022年に創業して、
今、4年目も書いております。
いきなりなんですけど、位置情報データで、
みなさん、今、隣に座っている人の行動を追跡できると思いますか?
追跡できると思う人?
おお。
いいですね。さすがでございます。
こういった位置情報の使い方というのは、
プライベートが追跡されるとか、データを紐付けるとか、
ダイナマチックに提供されるかもしれないという、
そういった不安を喚起すると、
結構リスクが高まってくるというものでありまして、
ここにいろんな会社の名前が出ているんですけど、
みなさん知ってますよね、どの会社も。
どの会社ももちろん、ちゃんとした会社だし、
データ使う上で、ホーム部門とか、
ちゃんとチェックをした上でやってるんですけども、
過去に炎上をたくさんしてきましたと。
何で炎上する?炎上するとめちゃくちゃ悪いんですよ。
ターゲットが止まったりとか、社長が謝ったりとか、
損害が一瞬消費されたりとか、
その会社のデータ活用が止まるだけじゃなくて、
業界全体に、ちょっとこれやめとこうか、
あそこの会社がやられたからみたいな感じの雰囲気になっていて、
どんどんどんどんイノベーションが遅滞していくというか、
法令遵守と炎上リスク
そんな悪い循環が起きているというところでございます。
で、何でかというと、これ法令で学ぶこと。
個人情報保護法ってみなさん知ってますよね。
法学で学ぶことです。
ここでやることって、伝統的にホーム部がちゃんとチェックするんですけども、
今の時代はこの右側の部分、ユーザーの心、心情ですね。
ここの法令というのが不足してしまうと、
炎上がたちまち招いてしまうというところであっています。
これ難しいんですよ。難しくて、
皆さん、これデータ扱うという会社はもう、
皆さんの仕事がこれから働く上では絶対に避けられないと思うんですけども、
防げないんです。防げないというか、
必ずこういった問いかけが出ます。
法令は遵守できているの?って当たり前なんですけども、
炎上リスクはないの?炎上リスクないって聞かれても、
分からんのだけど、分かんないんだけど、どうしたらいいんだよ。
こういった様々な問いかけに対して答えていかないと、
施策を実行に移すことはできないと。
ただ一方で、経営者、案件担当者がバランスをする側って、
必ず会社の中にはそれぞれの立場がいるじゃないですか。
それぞれの人たちがみんな同じ目標を持っているはずだけども、
説明の壁みたいなのがあって、
それを乗り越えていかないことには、
なかなか案件を前に進むことができないというところですね。
逆に言うと、しっかりとお互いが説明をできるという状態。
説明するというのは社内の中だけじゃなくて、
当然社外も含めて説明していくということが、
できれば進めていけると。
ただ、社内の説明って超面倒くさい。
超面倒くさい。一番面倒いというものでございます。
で、ちょっと漫画で言うんですけど、
これはドラマを見ているみたいな、
皆さんあまりリアリティを持たないかもしれないですけども、
やっていきましょう、データを使いましょう、
絵を付けましょうと言っても、
基本無理ですと言われるんですよ。
法務部門の人から。
経営部門とかからは、よし当てこうと言ったのに、
リスクが多かったらやめとけば、みたいな。
箸を外されるんですよ。
めっちゃ悲しいじゃないですか。
この社内の壁をどう乗り越えていくかというのが非常に重要です。
で、これ清井さん。
清井さんが新卒2年目とか3年目とかにしましょう。
会社に入って、これから一流法のデータを活用していくぞ、
データ活用の実践
プロジェクト始めるぞ、という立ちになるので。
若くせいな、俺何の仕事できるんだろう、みたいな。
そのふうに思っているところですね。
君、守り固めてね、よろしくというふうに部長から言われます。
え、守り?データ活用の守りってなんだ?
法令遵守に対応すればいいのかな?
法令って言ったら、代表収益ポリシーかな?
そこで一流法のデータの活用のほうを書いてないのか書けばいいのかな?と思って。
これに一流法のデータを活用するのにニュアンス入れて、
つってやったらすぐ出てくるじゃないですか。
はい、とありました。
OKかな?みたいな。
で、こういうふうに持っていくと、ちょっとわからんなと。
結果、やりたいことはそうしないと。
バチバチ思っちゃいますねと。
どうしたらいいのかな?と悩んでたら、新しい後輩が。
いつも説明に使っているデータの流れを示すようなものを使ったらどうですか?
というふうに言われました。
あ、そうか。
じゃあ、使ってみましょうって言ったら、いきなり炎上が起きました。
さっき言ってきましたね。炎上が起きるんです。
で、法令守っても炎上するならどうすればいいの?
という質問をしたときに、
やっぱり人々の気持ちに寄り添ったらいいんじゃないの?
ということを先輩からアドバイスしました。
なるほど、じゃあデータの流れと人々の気持ちを含めた法令の観点と心情と、
それに対してどういう対応策を取ればいいのかということをまとめて
取り込みました。
あ、これだったらいいね。よくわかりました。
オウムグはOKです。
あとはちょっとリスクはあるけど、原因を確認しましょう。
原因に対しても、こういった形で進めていきます。
というふうな形ですね。
リスクもあるし、非作の効果も一方ありますので、
これバランスにかけてあります。
これも会社の中で必ず両方転移にかけて、
全部丸、全部×とか基本ないので、
そういった形でやっていくと。
これでたちまち調査にされて、
おー、よかったねというふうになってくるというハッピーエンドですね。
こんなふうにして、一応このデータを含めて
いろんなデータを活用していくという流れになっているところでございます。
全然話が変わるんですけども、
全然本当に変わっちゃいます。
これ何のグラフかわかりますか?
誰でもいいです。
始まりは結構昔からなんですけど。
何でしょう?
国で出資金とは?
GDP?
じゃあ、思ってみます。
我々の国は何色でしょうか?
もう大体気づいてると思うんですけども、
GDPの成長を表しているのはグラフでありまして、
中央の先進国です。
日本はどんどんどんどん下がってきて、
今や再開に。
ここで言っても泣きたくなりますけど、
そんな形でございます。
もう一つこれが、
労働の生産性を表したグラフになっています。
労働指標。
一人当たりでどれくらいのGDPを出せるかというところですね。
ここに関しても、
これは赤じゃなくて、緑と。
あれじゃ、赤かな?
生成AIの進展と影響
この水産性が高まっているというのが下のほうになっていて、
水産性が高まっていないというのが上のほうですね。
非効率性の中のほうです。
こんだけ日本は他の国と比較しても
これを取っているというようなものでございます。
これは本当にいろんなところで言われているので、
あまり新しい話じゃないかなと思っています。
ただ、一方でこれGPTって、
チャットGPTのGPTですみます。
これってGeneral Purpose Informationの略で、
汎用技術であります。
そのまま翻訳すると。
別に今出てきたものじゃなくて、
過去いろんなところで汎用技術が出てきています。
さかのぼると産業革命があったりとか、
自動車が出てきたりとかっていろんなところがあるんですけども、
皆さん考えてみてください。
そういった産業革命が起きると、
一つの産業だけに対してインパクトがあるというよりも、
全ての産業において大きな変革が起きますよね。
例えば電気がある前となしでは全然違います。
電話ができる前とあるなしでは全く違いません。
それぐらい今起きている、
この生成映画が出てきているということも、
ものすごくインパクトのあるものでございます。
裏を返すと、
今まで正しいと思っていたこととか、
今までこのビジネスが成功しているということが、
根底から覆ろうとしている、
そんな時代でありますねという話でございます。
例えば、私が小さい頃に見つかったものですけど、
フィルムカメラとか、MDウォークマンとか、
このガラガラ系の携帯とか、
全部なくなりました。
めちゃくちゃ使いやすい、
めちゃくちゃ大先端だと思って生きているかったんですけど、
全く使えなくなりましたというところでございます。
ただ一方で、
生成AIというのは、
どんどん技術を進化させていこうとしていますよということですね。
これは世界においてもそうですし、
日本においても例外ではありません。
単純にこれ、
AIを使っていけば生産性が上がるというわけではなくて、
AIを使うことによって、
空いた労働時間ですね、
これをちゃんと生産性高いものに
転換をしていくということまでしっかりとしていけば、
まだまだ成長する余地がありますよというところでございます。
皆さんこれから職業を選択する、
そんなタイミング、
議論で立たれているかと思うんですけども、
こんなに素敵な時代、
こんなにチャンスがひしめいている時代って、
後にも先にも50年は絶対来ないと思っています。
それぐらい皆さんのポテンシャルに秘めていると思います。
そんな皆さんに私から言いたいのは、
ぜひ自ら仕組みを作る仕事を
していただきたいなというふうに思っております。
例えば、このLBMA Japanという組織全体も、
仕組みを作るということを目指して
作っているものになっております。
冒頭のほうでも説明がありましたけど、
一応このデータですごくリスクが高いもの、
それに対して法規制を困っているんじゃなくて、
自分たちからちゃんとルールを作ろうと、
ルールを守っていく仕組み自体も作ろうということで、
こういったガイドラインを作るという仕事をやってきました。
単純に自分たちで作るということだけじゃなくて、
ちゃんと法執行機関とかアカデミアというところを
巻き込んでやっていく。
それを作って終わりだけじゃなくて、
ちゃんと皆さんに研修していく、
啓発をしていくということもやっています。
我々の会社はこういったルールを各会社の中にも
ちゃんと根づかせるというルールを作るという動きを
いろんな会社さんでやらせていただいているところでございます。
こういったノウハウを含めて、
私たちこのデータを使っていくとか、
AIを活用していくとか、
このリスクを評価するということを
AIにやらせてしまおうということを、
日本で初めてやっているところで自負しているんですけども、
こういった監査をするAIエージェントというものを
作っているというところでございます。
こういった形で業務プロセスがめちゃくちゃたくさんあって、
そこに大大な資料であったりとか、
コミュニケーションとか、無駄なものがいっぱいあるんですけども、
これを全部、効率化しよう、
AIに乗り換えようというところのコンセプトで作っている
というものでございます。
最後、我々この技術をどんどん社会に実装していくということを進めて、
日本を根底から強くしていくということを
会社としてやっていきたいなと思っています。
AIを活用したルール作り
世の中変えるのは、政治は投票で変えられるかもしれないけど、
社会は私たち一人一人、
皆さん座っているあなたたち一人一人が、
どう毎日行動するか、何をして働くかも、
本当にそれでしか変わらないかなと思っていますので、
ぜひそういう仕事を選んでいただけたらと思っております。
ちなみに、私たち今、ノリに乗っているスタートアップでございまして、
先日、DNAさんから大きな資金調達をさせていただいております。
ご関心のある方は、オンテトリーに
サイブページに載っておりますので、
ぜひアクセスしていただけたらと思います。
今後ともありまして、
ここでチラシ配っておりますので、ぜひご覧ください。
ありがとうございました。
