G検定試験忘備録⑥（ディープラーニングの社会実装に向けて）
初めまして、みずぺーといいます。
このnoteを機に初めて私を知った方のために、箇条書きで自己紹介を記述します。
年齢：28歳
出身：長崎
大学：中堅国立大学
専門：河川、河川計画、河道計画、河川環境
転職回数：1回（建設（2年9か月）→IT系年収100万up（現職3か月））
IT系の資格：R5.4基本情報技術者試験合格💮
今日はG検定に向けた語彙を忘れぬうちにアウトプットしておく。
ディープラーニングの社会実装の手法について今日はインプットします。
CRISP-DM
CRoss-Industry Standard Process for Data Miningの略
データマイニングのための産業横断型標準プロセスのことです。
ビジネスの理解
データの理解
データの準備
モデリング
評価（ダメであればビジネス理解へ戻る）
展開
MLOps
Machine Learning Operationsの合成の造語
DevOps(DevelopmentとOperationsを合成した造語）から派生。
MLOpsのプロセスの定義はなされておらず、最も重要なのは、AIをビジネスで活用しようとしたときに、すべてのプロセスを一回だけやればよいということではなく、システム運用開始後も継続してプロセスを回すことを念頭においたシステムの構築。
オープンイノベーション
自前主義の限界から外部資源を有効に活用する手法が展開された
フィルターバブル
様々な目線を持つことは重要であるがレコメンドエンジンにより自分の欲しい情報に囲まれてしまうと、1主張に偏りすぎてしまう現象
FAT
Fairness(公平性）、Accountabilyty(説明責任）、Transparency(透明性）の頭文字をとったもの
XAI
Explainable AI(説明可能なAI）
解釈性の高いもしくは説明可能なAIのこと。米国のDARPA(Defense Advanced Research Projects Agency：国防高等研究計画局）が主導する研究プロジェクトが発端となりXAI(Explainable AI)と呼ばれる。
ESLI
Ethical Legal and Social Issuesの頭文字
RRI
Robot Revolution & Industrial IoT Initiative
AI開発ガイドライン
透明性の原則がガイドラインに記述されている
Partnership on AI
2016年にGoogle、IBM、DeepMind社が設立した団体。
AI技術の開発と倫理問題の解決を図るために設立された団体
シリアスゲーム
企業の炎上対策だけでなく、教育や医療といった広い分野の社会問題の解決を主目的とするコンピュータゲームのジャンル
クライシスコミュニケーション
炎上が発生した後に行う危機管理対応
リスクコミュニケーション
リスクに対して事前の説明や、理解を得るために行うコミュニケーション
DEI
AIシステム開発側の視点として炎上対策を行うために持っておかなければいけない方策。
Diversity(多様性）、Equality(平等性）、Inclusion(包括性）の頭文字をとったもの。
AIと法制度
学習データや学習済みモデルの知的財産権保護と流通容易性が矛盾する。
知的財産権を認めた場合に権利処理の手間の煩雑さのため既存モデルの流通が困難になる。そこで平成30年に（不正競争防止法）が改正され、知的財産権が認められていないデータの保護に関しても一定の対策が可能となった
GDPR（General Data Protection Regulation：EU一般データ保護規則)
EU一般データ保護規則でありEUを含む欧州経済領域内にいる個人の個人データを保護するためのEUにおける統一的ルール。
域内で取得した「氏名」「クレジット番号」などの個人データを域外に移転することを原則禁止。
それはEU圏内にいる日本企業に対しても幅広く適用される。
タイのPDPA
タイにおける個人情報保護法案。施行時期未定
インドのPDPB
インドにおける個人データ保護法案
シンガポールのPDPA
改正個人情報保護法は2021年一部施行
日本の個人情報保護
改正個人情報保護法は2022年に施行
ブラジルの個人情報保護法（LGPD)
個人データ保護法として2021年に施行
中国個人情報保護法
サイバーセキュリティ法で2017年
データセキュリティ法として2021年に施行
日本の著作権法
第三者に著作権があるデータ利用についても、著作権者に許諾を得なくても解析が可能としている。
そして営利目的の解析にも適用される点がある。
さらに平成30年にさらに適用範囲は広くなった。
AI開発データセットとして作成する場合、元となるデータ等の著作権者の承諾は原則必要とされない。
また国外にあるサーバーでデータ利用して開発を行う場合には日本の法律は適用されない。
匿名加工情報
個人情報、個人情報に含まれる記述を一部削除すること
個人情報、個人情報に含まれる個人識別符号の全部を削除すること
改正道路交通法
自動運転レベル4（高速道路等といった特定条件下においてのみ有効）のシステムが運転操作をすべて担当。
このレベル4が解禁される見通し。
改正航空法
レベル4での飛行は
国から機体人相を受けた機体を
操縦ライセンスを有する者が操縦し
国土交通大臣の許可認証を受けた場合
新たに使用可能となる
Coursera
機械学習などの分野をオンラインで学ぶことのできる教育プラットフォーム
MOOCs
Couseraのような大規模なオンライン講座群のことでMassive Open Online Coursesの略
arXiv
機械学習などの論文をアップロード・ダウンロードすることができるプラットフォームで、最新の研究などの情報を閲覧することができる
Tay
Microsoftが2016年に、19歳の女性の話し方を模倣するように設計されたチャットボット。様々なソーシャルネットワークサービス（SNS）に向けてリリースしたが、リリースから数時間後不適切な発言が多かったため公開停止
著作権の対象となる著作物の定義
思想または創作的に表現したものであって、文芸、学術、美術または音楽の範囲に属するものをいう
特許法2条1項
発明とは「自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度なもの」と定義。
そのため産業上利用することができるものであり、新規性の、進歩性などの要件を満たしている場合には認められる
AIモデルの新たな契約
従来のモデルは演繹的（完成型をあらかじめ設計）しそれを目指して開発を進める。
一方でAIソフトウェアは「クライアントが要求する予測精度を実現できるかどうかなどを事前に予測すること」がそもそも原理的に難しいため従来のソフトウェアとは異なる工程で開発を進める必要がある。（帰納的）
AIソフトウェアの開発工程
①アセスメント（ベンダーがクライアントから限定的なサンプルデータを受領し、AI技術の導入可能性について検証を行う段階）
②PoC（実際にデータセットを用いて一定水準の学習済みモデルを生成できるか検証する段階）
③開発
④追加学習
不正競争防止法による営業秘密
秘密管理性：社内でその情報が秘密であることがわかるように管理
有用性：事業活動のために有用な情報であること
非公知性：一般に知られている情報でない事
限定提供データ
限定提供性：生業として特定の者に提供する情報であること
相当蓄積性：電磁的方法により相当量蓄積されていること
電磁的管理性：ID,パスワードなどの電磁的方法により管理されていること
AIによる責任帰属
自立AIによる危害は不法行為責任を負わせることは難しい
ただし、所有者に民法上の不法行為責任が認められるためには故意または過失というの証明が必要となる
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