X16: データ倫理・AI ガバナンス実習

データ取得手順

⚠️ このスクリプトは自動取得に対応していません。以下のデータセットを DoBoX から手動でダウンロードし、data/extras/ 以下に保存してください。

実行コマンド:

cd "2026 DoBoX 教材"
python -X utf8 lessons/X16_data_ethics_governance.py

DoBoX のオープンデータは申請不要・商用/非商用とも利用可。 data/extras/ は .gitignore 対象（約 57 GB のキャッシュ）。 スクリプト実行で自動再生成されます。

スクリプト（全体ソースコード）

⬇ X16_data_ethics_governance.py

cd "2026 DoBoX 教材"
python -X utf8 lessons/X16_data_ethics_governance.py

DoBoX カタログ分析とライセンス規約

DoBoX に登録された 551 件のデータセットを 13 カテゴリに分類した。

H3 検証: ハザード系（洪水・土砂・津波）は 142 件（25.8%） ― 仮説棄却 ✗（閾値 33%）。 防災県・広島の特性がデータ構成に表れている。

DoBoX ライセンス規約の要点

全 551 件は 広島県オープンデータ利用規約 に準拠する。 CC BY 4.0 に相当する規約で、商用・非商用ともに申請不要。ただし：

「二次著作物」の例：航空レーザ計測

LiDAR 点群（dataset #65, #1434）は国土地理院の基盤地図情報を含む可能性がある。 この場合、DoBoX 規約のみでは不十分で 測量法に基づく複製・刊行の許可申請が別途必要になることがある。 派生データを公開・配布する前には出典の法的地位を必ず確認すること。

観測センサーの空間偏在性と AI バイアス

H1 検証: カメラ 351 台のうち「道路」管理区分は 131 台（37.3%） ― 仮説棄却 ✗（ただし道路系が主体）。 河川・砂防管理カメラも相当数含まれる。

観測バイアスの 3 類型

「公平な AI」のための観測設計

AI モデルの予測精度は訓練データの空間範囲に依存する。 広島県北部（三次市・庄原市）や島嶼部（江田島市・大崎上島）では センサー密度が沿岸都市部の 1/5 以下であり、これらの地域向け AI モデルには 別途の精度検証と不確実性の開示が必要である。

位置情報の集約粒度と再識別リスク

再識別リスク（Re-identification Risk）とは、 匿名化されたデータから特定の個人・物体を特定できてしまうリスク。 位置情報は氏名を削除しても「自宅付近 → 職場付近」の移動パターンで個人が特定される。

H2 検証: 1 km グリッドで集約した際に k=1（グリッド内カメラ 1 台のみ）のセルは 89.0% ― 仮説支持 ✓。 単独セルでは集約後も位置と ID が 1 対 1 対応するため、カメラ個体が特定可能。

k-匿名性（k-anonymity）

k-匿名性モデルでは、あるレコードが少なくとも k 件の他レコードと 区別できない状態を「k 匿名」とする。 最低でも k≥3 を確保するため、約 330 m グリッドへの集約が必要であることがわかる。

プライバシー保護手法の比較

データ真正性とハッシュ検証

データ真正性（Data Integrity）とは、データが改ざんされていないことを保証する性質。 分析を再現する際、ダウンロードしたファイルが公式版と一致するかを確認することで 「分析条件の完全な記録」が可能になる。

本プロジェクト使用ファイルの SHA-256 ハッシュ（先頭 32 桁）

ファイルが 1 バイトでも変更されると完全に異なるハッシュになる。

Python 実装（3 行）

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import hashlib
from pathlib import Path

def sha256(path):
    return hashlib.sha256(Path(path).read_bytes()).hexdigest()

# ダウンロード直後に実行して保存しておく
print(sha256("data/dataset_index.csv"))   # → 64 文字の 16 進数

タイムスタンプと更新検知

DoBoX の各データセットページには「更新日時」フィールドがある。 前回分析時のハッシュ値と比較することで、データが更新されたタイミングで 分析を再実行するワークフロー（CI/CD）を構築できる。

国際法規制比較と AI 倫理ガイドライン

位置情報・センサーデータを公開・AI 学習に使う際は、 どの法制度が適用されるかを把握する必要がある。 DoBoX は広島県の公的機関が公開したオープンデータのため「個人情報」には 直接該当しないが、二次利用で個人を特定できる加工データを作成した場合は注意が必要。

主要法制度の比較

AI 倫理ガイドライン（日本）

DoBoX データ利用前チェックリスト

1. 出典表記（広島県または提供組織名）を成果物に含めているか
2. 加工データと原データの区別が明示されているか
3. 位置情報を含む成果物で個人・物体が特定可能でないか（k≥3 以上を確認）
4. AI モデルの訓練データとして使う場合、空間偏在性のバイアス評価を行ったか
5. LiDAR 派生データを公開する場合、測量法上の許可要否を確認したか
6. ファイルハッシュを記録し、再現性を担保したか

発展課題

1. カメラ位置データを 500 m グリッドで集約し、k=1 セルの割合が 1 km グリッド時と比べてどう変化するか計算せよ。
2. 差分プライバシーを実装し（ラプラスノイズ付加）、 ノイズ量（ε）を変化させたときのカメラ密度マップの精度変化を可視化せよ。
3. DoBoX カタログ 551 件の Desc（説明文）を形態素解析し、 頻出単語上位 30 語を WordCloud で表示せよ。
4. GDPR の「忘れられる権利（Right to Erasure）」は DoBoX オープンデータに適用可能か？ 理由とともに 200 字以内で論じよ。
5. EU AI 法のリスク分類に基づき、本プロジェクトで作成した AI モデル（例: L07 回帰、L08 PCA） を「禁止 / 高リスク / 低リスク / 最小リスク」に分類せよ。