カメラ画像利活用ガイドブック
事業者と生活者の相互理解を構築するための参考となるように作成されたものが「カメラ画像利活用ガイドブック」です。
例えば、街中にカメラを設置することにより迷子の早期発見に繋がったり、またスーパーにおいて客の移動データを利用することで商品の陳列に役立てる等様々な利活用が可能です。一方、生活者は「自分の撮影データが何に使用されるか分からない」といった不安を抱える可能性があります。
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ
クイズ
以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
スーパー等でカメラを設置し、来店者の身体情報と購買情報の関係を学習して利用することで売り上げの向上が期待できる。しかし、ユーザーの中には行動を監視されていると不安を感じる者もいる。そこでカメラ画像等をデータとして利用する企業が配慮しなければならないことに関する（ア）が経済産業省などから公開されている。
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
人工知能基礎講座はこちら↓
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ
関連ワード
ディープラーニングの社会実装に向けて
AIと社会
AIプロジェクトの進め方
- MLOps
- CRISP-DM
- BPR
- クラウド
- Web API
- データサイエンティスト
- プライバシー・バイ・デザイン
- AI プロジェクトの進め方
- AI プロジェクト進行の全体像
- AI システムの提供方法
- 開発計画の策定
- AI を運用した場合のプロセスの再設計
- プロジェクト体制の構築
- AI を運営すべきかの検討
データの収集
- 個人情報保護法
- オープンデータセット
- 個別の契約
- 著作権法
- 特許法
- 不正競争防止法
- 他企業や他業種との連携
- サンプリング・バイアス
- データの網羅性
- 転移学習
- 産学連携
- オープン・イノベーション
- AI・データの利用に関する契約ガイドライン
- データの収集方法および利用条件の確認
- 法令に基づくデータ利用条件
- データセットの偏りによる注意
- 学習可能なデータの収集
- 外部の役割と責任を明確にした連携
データの加工・分析・学習
- アノテーション
- 匿名加工情報
- ELSI
- カメラ画像利活用ガイドブック
- ライブラリ
- Docker
- Python
- 説明可能AI（XAI）
- Jupyter Notebook
- FAT
- フィルター バブル
- PoC
- データの加工
- プライバシーの配慮
- 開発・学習環境の準備
- アルゴリズムの設計・調整
- アセスメントによる次フェーズ以降の実施の可否検討
実装・運用・評価
- 著作物
- データベースの著作物
- 営業秘密
- オープンデータに関する適用除外
- 限定提供データ
- 個人情報
- 秘密管理
- GDPR
- 十分性認定
- 敵対的な攻撃(Adversarial attacks)
- ディープフェイク
- フェイクニュー ス
- アルゴリズムバイアス
- ステークホルダーのニーズ
- 運用の改善やシステムの改修
- 成果物を知的財産として守る
- 本番環境での実装・運用
- 利用者・データ保持者の保護
- 悪用へのセキュリティ対策
- 予期しない振る舞いへの対処
- インセンティブの設計と多様な人の巻き込み