GDPRとAIの交差点と6つのコンプライアンス・ベストプラクティス

GDPRとは何か？

GDPR（一般データ保護規則）は、2008年に欧州連合（EU）で制定された、データ保護とプライバシーに焦点を当てた規則である。GDPRは欧州連合（EU）域内に適用されるだけでなく、EUおよびEEA域外への個人データの移転や、EU市民とビジネスを行うEU域外の組織にも影響する。GDPRの目的は、EU内の規制を統一することで、個人が自分の個人データを管理できるようにし、国際的なビジネスのための規制環境を簡素化することである。

GDPRの下では、企業は個人データのプライバシーと保護を確保し、データ侵害通知を提供し、国境を越えたデータの安全な転送を支持し、コンプライアンスを遵守するために特定の慣行を維持する必要があります。コンプライアンス違反は、最大1000万ユーロまたは企業の年間売上高の2％という多額の罰金につながる可能性がある。

GDPRは、組織がデータプライバシーと保護に取り組む方法を再構築しており、あらゆる分野に広範囲に影響を及ぼしている。GDPRは多くの点でビジネスの展望を変えており、そのひとつが人工知能（AI）システムが個人データをどのように使用し、処理するかという点である。

サイバーセキュリティにおけるAIの影響について詳しくはこちら：AIサイバーセキュリティ：サイバー脅威からAIシステムを守る。

GDPRとAIの交差点

一般データ保護規則（GDPR）は、一般的に大量のデータ処理を必要とする人工知能（AI）技術の創造と応用に大きな影響を与える。AIシステム、特に大規模言語モデル（LLM）は、EU市民のデータを使用する場合、またはEUで使用するために展開される予定の場合、GDPRの要求を厳密に遵守する必要があります。GDPRがAI開発に与える主な影響は以下の通りである：

データ管理の正当な根拠

GDPRは、AIモデルによる個人データの利用について、明示的な同意の要件を定義している。AI開発者は、同意が自発的に提供され、具体的で、十分な情報が提供され、明確であることを保証しなければならない。

場合によっては、AIは「正当な利益」という正当な理由に基づいて個人データを取り扱うことができる。とはいえ、データ主体の権利が損なわれないよう、微妙なバランスを取る必要がある。

データの最小化と目的制限

GDPRは、特定の目的のために、必要最小限のデータのみを使用すべきであると規定している。AIの仕組みはこれを遵守し、不必要なデータの収集や操作を防がなければならない。さらに、ある目的のために収集されたデータは、追加の同意なしに再利用されるべきではない。

匿名化と仮名化

LLMのようなAIメカニズムは、匿名化と仮名化の方法を採用すべきである。匿名化は恒久的に個人を特定できないようにし、仮名化は個人の識別子を偽の識別子や仮名で置き換える。これらの技術は、個人のプライバシーを保護すると同時に、AIシステムが大規模なデータセットから洞察を得ることを可能にする。

保護と説明責任

GDPRは、個人データがその保護を保証する方法で操作されることを期待している。AIシステムは、データ侵害や不正アクセスを防止するためのセキュリティ慣行を統合しなければならない。

AIの開発者とユーザーは、GDPRを遵守する責任を負う。これには、データ操作活動の記録を残し、影響評価を実施し、データ保護を設計上およびデフォルトで組み込むことが含まれる。

個人の権利

GDPRは、AIモデルにおけるデータ利用に関連して、以下の個人の権利を認めています：

• アクセスとポータビリティ：個人は自分のデータにアクセスし、再利用のためにそれを入手する権利を有する。AIシステムは、必要に応じて個人がデータを復元し、別のサービスに移すことを可能にすることで、この権利を維持しなければならない。
• 説明を受ける権利：個人は、自動化された処理による意思決定の理由を理解する権利がある。AIシステムは透明性が高く、理解しやすい意思決定方法を提供すべきである。
• 忘れられる権利：個人は自分の個人データの消去を要求できる。AIシステムは、要求があればデータを完全に消去できる仕組みを持たなければならない。

AIの開発と実装がGDPRを確実に遵守するための6つのベストプラクティス

AIシステムのGDPR対応は初期段階にある。このプロセスを軌道に乗せるのに役立つベストプラクティスをいくつかご紹介します：

1.データ・セキュリティとプライバシーをAI開発に組み込む

AI開発とGDPR規制を整合させるためには、当初からデータのセキュリティとプライバシーを優先させることが重要です。これには以下が含まれる：

• APIエンドポイントのセキュリティレビュー：APIは、データがAIシステムに出入りするための橋渡し役である。APIが安全に設計され、実装されていることを確認することが重要である。これにより、個人データの非準拠な取り込みとデータの偶発的な漏えいの両方を防ぐことができる。
• SDLC 監査：AI システムには、アプリケーションの静的テストと動的テストの両方を含む、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体の包括的な監査が必要です。これにより、設計から配備に至るプロセスの各段階でセキュリティ対策が実施されていることが保証される。

2.AIプロジェクトにおけるデータガバナンス基準の定義

組織は、AIプロジェクトのために、明確で、正確で、透明性のあるデータガバナンス基準を導入しなければならない。これらの基準は、AIシステム内でデータがどのように収集、分析、保存、使用されるかを詳述する必要がある。このようなガバナンスにより、開発者からエンドユーザーに至るまで、すべての利害関係者がデータの正確性とプライバシーを守る義務を理解することができる。

データガバナンス基準の重要な側面は、AIシステムの倫理的ユースケースを決定し、プロジェクトの非機能要件の一部として開発者に提供することである。開発者が信頼性とパフォーマンスの高いAIシステムの構築を目指すのと同様に、開発者はAIシステムを倫理的ガイドラインに準拠させ、個人や社会への危害を防ぐよう努めるべきである。

3.目的の特定と文書化

GDPRを遵守するためには、AIシステムが個人データを使用する具体的、明示的、かつ正当な目的を定義し、記録することが重要である。この文書化された目的は、AIシステムの設計運用を指示し、透明性と説明責任を確保するものでなければならない。これは、AIの目的を合法性と倫理に合致させ、データの乱用や意図しない目的へのデータの適用を回避するのに役立つ。

4.DPIAの実施

GDPRの第35条に基づくデータ保護影響評価（DPIA）は、リスクの高いプロセスを扱うAIシステムの要件です。DPIAは、データ処理業務に関連するリスクの検出と軽減を支援する。AIシステムの複雑さと個人のプライバシーへの潜在的な影響を考えると、AIシステムがこの分析を受けることは極めて重要です。DPIAをプロジェクトのライフサイクルに組み込むことで、潜在的なデータ保護の問題を早期に発見し、解決することができます。

5.AI主導の意思決定ロジックをユーザーに知らせる

GDPRは、AIによる選択の背後にある理由をユーザーに知らせることを要求している。これは、AIシステムがどのようにデータを処理し、意思決定を行うかを明らかにすることを意味する。透明性はユーザーの信頼を育むだけでなく、個人が自分に影響を与える決定を理解し、必要に応じて異議を唱えることを可能にする。これは、金融や医療など、AIの決定が大きな影響を及ぼす分野では特に重要である。

6.継続的なGDPRコンプライアンスモニタリングの実施

GDPRは組織に対し、継続的なコンプライアンス監督とAIシステム監査の手順を定義するよう求めている。継続的な監視、コンプライアンス上の問題を発生時に特定し、修正するのに役立つ。AIシステムを定期的にチェックすることで、AIシステムが希望通りに機能し、GDPRの規定に準拠していることを保証する。これらの手順は、データプライバシーとセキュリティを維持し、法的および技術的なシフトに適応するための継続的なコミットメントの一部でなければなりません。

エクサビームによるGDPR対応

エクサビームでは、製品の作り方からオペレーションの運営方法まで、すべてを網羅する「信頼」を基本としています。お客様の最も貴重な資産のひとつがデータであることを理解し、データの安全性、データ・プライバシー・ルールの遵守、プラットフォームの高い稼働率の確保に注力しています。

Exabeam AI-driven Security Operations Platformは、コンプライアンスや脅威検知のユースケースにおいて、各アプリケーションチームが監査ログにイベントを送信できる一元的なメカニズムを提供します。ユーザーは契約期間中、監査イベントを保存し、他のサードパーティログと同様にイベントを検索し、Exabeamプラットフォームで処理します。コンプライアンス違反のイベントを検出するために監査ログとの相関ルールを設定したり、監査ログイベントを含むイベントストア内のあらゆるイベントをダッシュボードに設定することができます。

監査ログは、組織内のユーザー、オブジェクト、設定のイベントを表します。すべての Exabeam ユーザーに関連する特定のイベントが記録され、ユーザー・インターフェイス内のアクティビティや設定アクティビティも含まれます。Exabeamはすべての監査ログを保存し、検索で監査ログを検索し、エクスポートするためのクエリー・インターフェースを提供します。これは、ダッシュボードの監査ニーズによってタグ付けされたビジュアライゼーションやテーブルとともに、GDPR監査のためのアクティビティをレビューする際に特に役立ちます。