そんなAIは要らない

デジタル朝日の記事です。

怖いなあ、と思いました。

デジタル機器への接続は、個人情報の駄々洩れなのでしょうか。

潜在的な意欲まで、って大きなお世話だと思います。

そんなにAIを信用するのか？

日々の行動、メールの文面まで分析されて

プロファイリングされなければならないのか。

そんなAIは要らない、と思いました。

技術は、人間や社会の幸せのために活きるものであってほしい、と思います。

これで、人々は幸せになれるのでしょうか。

「なぜ知ってる」突然の転職勧誘メール、仕掛け人はＡＩ

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■シンギュラリティーにっぽん

　私も知らない「自分」を、人工知能（ＡＩ）が分析していたとしたら。大量の個人データからその人を評価し、企業の採用や人事管理に活用する動きが広がりつつある。私たちは、どこまで見透かされているのだろうか。（牛尾梓、渡辺淳基）

■天職に偶然ではなく必然で出会う

　突然来た一通のメールが、細西伸彦さん（４２）の転職のきっかけになった。

　「関心のあるプログラミング言語を生かして、一緒に働きませんか」

　縁もゆかりもなかったＩＴ大手サイバーエージェントの人事担当者から昨年３月、誘われた。福岡市に住んでいることまで触れられていて、「何で僕のことをここまで知っているのだろう」と驚いた。

　市内の物流会社で倉庫管理のシステムを開発していた。ビッグデータの解析やＡＩの勉強をしており、技術が生かせる企業に転職したいと思った時期もあったが、活動はしていなかった。エンジニアの情報共有サービスに、自ら開発した技術を投稿していたぐらいだった。

　そんな両者を結びつけたのが、人材サービスを手がけるＡＩベンチャー「ＬＡＰＲＡＳ（ラプラス）」（東京）だ。転職希望者を「募る」のではなく、掘り起こす。本人さえも忘れていた情報を、ＡＩを使ってネットから拾い、その人の能力を点数化する。

　５点満点で評価するのは「技術力」「ビジネス力」「影響力」の三つだ。開発したプログラミングを積極的にネットで発信したり、ＳＮＳのフォロワー数が多かったりすると、点数が高くなる傾向にある。

　潜在的な転職意欲までも判定。ツイッターに「明日、会社に行きたくない」とつぶやけば、転職意欲があると見なされる。実際に転職する人は、活動を始める前にＳＮＳのプロフィル欄を書き換える傾向があるとされ、機械はわずかな変化も見逃さない。

　ＳＮＳのアカウント名がニックネームだったり複数にまたがっていたりしても、リンク先のブログやプロフィルに使っている画像などから人物を特定し、同一人物の情報として集約していく。趣味や嗜好（しこう）、経歴もまとめる。集めたデータはのべ１０７万人分にのぼり、うち２５万人分は連絡先まで分かっているという。

　本人が知らないところで個人情報が企業に提供されることに問題はないのか。ＬＡＰＲＡＳ側は、個人情報保護委員会に届け出ており、提供されたことを知った本人が希望すれば情報の利用を停止できると説明する。島田寛基（ひろき）最高経営責任者（ＣＥＯ、２７）は「天職は偶然出会えるのではなく、ＡＩの技術を使って必然に変えたい」と語る。

■メール文面で健康状態をチェック

　ネット上に公開された個人データを、自社の従業員のチェックに使う動きも出ている。風評被害対策を手がける「ソルナ」（東京）は昨年４月、採用や昇進時などに使うサービスを始めた。

　企業から提供された履歴書を使い、名前だけでなく出身地や卒業校、添付された顔写真などから、ＡＩがネット上の情報を収集。検索件数が増えたことで精度は上がっているという。

　今年１月までに同社が経歴を調べた７３８６人のうち、約２割に当たる１３８６人に犯罪歴や、中退を卒業と偽る学歴詐称などの「問題」が見つかった。「問題」とは言えないものの、政治思想なども提供される。

　従業員が勤め先での行き過ぎた悪ふざけや犯罪行為をネット上に投稿する「バカッター」行為で、企業イメージを大きく損なう例は少なくない。かつて千葉県警でサイバー捜査に携わっていた同社の森雅人代表補佐（４０）は「問題を起こすリスクのある人物を事前に見つけられるのなら、企業も対処のしようがある」と話す。

　公開情報の枠を越えて、企業に眠っていた大量の個人データを「宝の山」とみなすサービスも現れた。

　社員の勤怠実績や、取引先や同僚とのメールのやり取り、勤務中の顔の表情までもＡＩに分析させて、仕事の能力を引き出そうとする会社がある。「エクサウィザーズ」（東京）だ。年内にもサービスの提供を始める。

　メールで使われた単語の頻度や文面の長短、返信のタイミングなどをＡＩで分析。社員の心身の健康状態やモチベーションを測る。文章が淡泊で返信が遅ければ、退職に向けた兆候かもしれない、といった具合だ。

　すでに提供している人事配置のサービスでは部署ごとに、これまで活躍してきた人の傾向を業務実績や人事考課など数百にも及ぶ項目から算出。ＡＩが各従業員との相性を分析し、配置案を自動的に作り出す。

　厚生労働省の労働政策審議会の部会で委員も務める石山洸（こう）社長（３７）は「国内は働き手が足りない上に、労働生産性も主要７カ国で最低。テクノロジーを使って生産性を上げられないかと考えた」と説明する。

■人間は過去の通り生きるわけではない

　ＡＩに個人データを分析させて人事や採用に使うことは、どこまで許されるのか。

　複数の個人データを組み合わせて、その人の傾向を機械的につかむ手法は「プロファイリング」と呼ばれる。世界一厳しい個人情報保護法令とも言われ、欧州連合（ＥＵ）が昨年施行した「一般データ保護規則」（ＧＤＰＲ）では、プロファイリングを根拠とした取り扱いに異議を申し立てる権利を定めている。米カリフォルニア州で来年施行される消費者個人情報保護法でも、プロファイリングのために収集された消費志向や性格などの情報は、消費者が開示や削除を申し立てる権利を認めている。

　一方、日本では個人情報保護委が「技術の進歩が速い中、新たなサービスを導入する企業は事前に法令に適合しているか検討する必要がある」（担当者）とするものの、個人情報保護法にはプロファイリングの規定はなく、取り扱いは明確でない。

　たとえ公開データであっても情報をつなぎ合わせることで、表面上では見えない政治信条や病気の有無といったセンシティブな側面が分かってしまうことも考えられる。慶応大の山本龍彦教授（憲法）は「使い方次第では、プライバシー権を侵害する可能性がある」と指摘する。

　一定の歯止めをかけようと、リクルートキャリアやメルカリなど約８０社が加盟する一般社団法人「ピープルアナリティクス＆ＨＲ（エイチアール）テクノロジー協会」は、ＡＩで個人データを収集・分析するときのガイドラインを年度内につくる方針だ。

　ガイドラインでは、企業側が利用目的を明らかにすることや、評価される側にとってもどんなメリットがあるのかを説明するよう促す内容になるという。さらに、人事データを適切に取り扱ったり、分析できたりする専門家を育てるための資格制度の創設もめざす。（後略）