| ・ | 教師評価システム | ||
| ・ | USニューズの "大学ランキング" | ||
| ・ | 個人の行動履歴にもとづくターゲティング広告 | ||
| ・ | 個人の信用度あらわす "eスコア" | ||
| ・ | 個人の健康度をはかる健康スコア |
などをとりあげ、これらの野放図な利用がいかに社会に害悪を及ぼすか（または及ぼしているか）を厳しく警告していました。
このうち、"大学ランキング" は "組織体のランキング" ですが（日本の例として "都道府県幸福度ランキング" を書きました。No.247「幸福な都道府県の第１位は福井県」）、その他は "個人をランキングする"、ないしは "個人を分類する" ものです。そこに数学が使われているため、それが害悪になるときに「破壊兵器としての数学」だとオニールは言っているのでした。
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信用スコアとは "金銭の支払いや決済に関する個人の信用度をスコア化したもの" で、キャシー・オニールの本の日本語訳では "クレジット・スコア" とか "eスコア" となっていました。ここでは "信用スコア" で統一します。
全国民の信用情報を政府当局が一元的に管理
週刊 東洋経済には、上海在住のジャーナリスト・田中信彦氏の中国レポートが掲載されていました。話は "芝麻信用" から始まります。
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ダボス会議には世界の著名経済人や政治家が集まりますが、ダボスはスイスの都市です。欧州の先進国は特に人権意識やプライバシー意識が進んでいますが、そのど真ん中でのジャック・マー氏の発言です。欧米の企業家なら、たとえ内心で思っていたとしても公の場では決して口に出さない発言です。おそらくジャック・マー氏（＝中国共産党員。2018.11.26 の人民日報）は、自分の発言が欧米社会からみると異様に映るとは全く考えなかったのでしょう。その "芝麻信用" とは何か、それが次の解説です。
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中国は共産党の一党独裁国家であり、以前から個人情報の一元管理のしくみがあります。西欧流の "プライバシー" の概念は未成熟で、個人情報が公的機関や私企業に収集されることに対する抵抗感は薄いのが実状です。むしろ、個人情報の提供に相応のメリットがあるなら積極的に公開してもよいと考える人が多数派である。田中信彦氏はそう書いています。
このような背景のもとで芝麻信用が生まれてきたわけですが、ではどういう風に発展してきたのかが次です。
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支払いについての信用力が高い人はデポジットが不要になる。これは信用スコアの真っ当な使い方です。しかし芝麻信用は次第にエスカレートしていきます。
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一企業が収集した個人情報にもとづくスコアが人生を左右しかねない、しかもスコアの付け方は非公開、というのは明らかに行き過ぎです。中国政府は規制に乗り出します。
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「人間そのものの格付け」になりかねないサービスを政府が規制するのは当然です。しかしこれは「民間会社がやってはいけない」ということであって、中国政府は逆に個人情報を徹底的に収集しようとしています。要するに「政府がやろうとしていることを、民間企業はやるな」というのが、信聯を設立した意味のようです。
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この政府の信用情報システムは詳細が不明な部分が多いと、田中氏は書いています。芝麻信用などの民間サービスとの連携も伝えられているが、実態は不明で、情報の連結がどの程度なされているのかは、よくわかりません。しかし今後、政府の信用情報システムがますます強化されるのは間違いないと、田中氏は次のように結んでいます。
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この田中信彦氏のレポートにある「全国民的な信用情報ネットワーク」ですが、北京市の具体的な内容が朝日新聞(2018年12月23日）で報告されていました。それを次に紹介します。
北京市民を監視 点数化の新制度
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この朝日新聞の記事にある「クルマの通過情報を記録するシステム」ですが、日本では「Nシステム」として既に30年以上の歴史があり、1980年代後半から設置が始まりました。これは "自動車利用犯罪" の捜査のために警察庁（一部は都道府県警）が設置しているもので、高速道路や主要国道、重要施設周辺道路に設置されています。これは北京市とは違ってカメラ画像だけからクルマのナンバープレートを識別する装置で、数々の犯罪捜査に役だった実績をもっています。
しかしこの日本の「Nシステム」も "犯罪が疑われる個人の動向監視" に使われた例が指摘され、問題視されたことがあります。北京市のシステムが自動車利用犯罪の捜査や交通量の詳細把握に役立つことは確かでしょうが、そこは中国なので（特定の）市民の監視に使われることは間違いないでしょう。
週刊 東洋経済の田中信彦氏のレポートと、朝日新聞の新宅記者の記事をまとめると、次のようになるでしょう。
| ◆ | 中国は全国民を対象とする個人信用情報の一元管理に向かっている。 | ||
| ◆ | そこでの信用とは、金銭の支払いについての点数化（スコア化）のみならず、社会での個人の行動（反社会的行動や迷惑行為）も考慮した点数化である。 | ||
| ◆ | 高スコアでは公共サービスや就職などで利益を得るが、低スコアでは個人の行動が制限される（いわゆるブラックリスト。「一歩も歩けなくなる」「外出もままならなくなる」）。 |
中国は共産党の一党独裁国家です。従って中国共産党の方針に合わない個人の行動は「反社会的行動」になります。天安門事件についてネットに書き込むのは内容の如何にかかわらず「反社会的行動」だし、都市の行政当局（責任者は共産党員）の政策を批判するのも、それが国のためを思った建設的な意見であっても反社会的行動になるでしょう。それはスコアの減少になる。逆に、政府の意向に沿った言動をする個人はスコア・アップになる。芝麻信用で起こったようなスコア競争になる可能性もありそうです。
まるで、ジョージ・オーウェルが『1984年』（1949年刊行）で描いた社会のような感じがします。オーウェルは共産主義やファシズムにみられる「全体主義」への批判を念頭において『1984年』を書いたわけですが、それはオーウェルの念頭にあった旧ソ連よりも中国で具現化されつつあるようです。中国は従来にも増して「監視社会」「プライバシー喪失社会」に向かっていると言えるでしょう。
中国の状況は他国の話か
以上のような中国の状況は、欧米や日本などの民主主義や人権を社会の基盤とする社会とは無縁の "特殊な" 状況なのでしょうか。
そうとも言えます。欧米や日本において「個人信用情報の一元管理システム」を作るなど、絶対に無理でしょう。また基本的人権という概念が確立しています（国によっては怪しい面もありますが）。つまり「人は生まれながらにして、たとえ政府であっても侵せない人権を持っている」という考え方で、たとえば思想、言論、信教の自由です。この面でも中国は異質です。
しかし我々は中国の状況を見て、反面教師として学ばなければならないとも思います。その第１の理由は、日本の政府や官僚、指導層の中にも中国政府のように考える人がいるに違いないからです。たとえば「全国民の生体識別情報（指紋など）を一元管理すれば犯罪捜査やテロ予防などの強力なツールになり、それは国民の福祉の増大につながる」と考える人がいてもおかしくはないと思います。こういった一元管理は確かにプラス面があるので、考える（夢想する）人はいるでしょう。もちろんマイナス面の方が圧倒的に多いのですが ･･････。分野ごとの個人情報の一元管理は、ほかにも "健康状態"（プラス面は医療費の削減） や "資産状況"（プラス面は公平な税負担）など、いろいろ考えられます。
第２の理由は、現代社会は「データがお金と同じような価値を持つ社会」に急速に向かっているからです。データにもいろいろありますが、個人データを収集し、分析し、スコア化することも大きな価値を生む。だとすると、自由主義経済の中ではその動きが民間ベースで加速することが間違いないでしょう。それを、週刊 東洋経済の特集の「データ階層社会」というキーワードで整理してみたいと思います。
データ階層社会
"データ階層社会" とは何かですが、まず "データ" とは社会や個人の状況を表現したり、社会や個人の活動によって発生する情報のすべてです。現代では主に「コンピュータで処理可能なデジタル情報」を言います。
データのうち、個人の状況を表現したり個人の活動や行動によって発生するデータが "個人データ（個人情報）" です。これはその人の住所、氏名、生年月日、電話番号、メールアドレス、職業から始まって、顔写真や遺伝子（DNA）、指紋、健康検査値などの生体情報、個人が社会生活を営むための各種のアカウント情報や識別情報（銀行口座、SNS、決済、マイナンバー、年金番号 ･･････）など、個人を説明するすべての情報が含まれます。さらに個人の行動や生活で刻々と発生する情報も個人データです。現在位置情報、インターネットサイトの閲覧履歴、検索履歴、物品の購買履歴、公共サービスの利用履歴、各種の身体活動データなどです。
"データ階層社会" と言う場合のデータとは個人データを指します。「データがお金と同様の価値を持つ社会」になりつつありますが、個人データもそれ自体が価値を持っており、また個人データ集積して分析することで新たな価値が生まれます。そのときの重要なキーワードが "プロファイリング" です。
プロファイリングとは、もともと犯罪捜査の手法です。つまり、過去の犯罪の情報の蓄積（データベース）を使って、新たに起こった犯罪を分析し、犯人像を描き出すことです。
しかし個人データについて言われるプロファイリングは少々別の意味で使われます。EUが2018年に制定した GDPR（一般データ保護規則。General Data Protection Regulation。データとは個人データのこと）では、プロファイリングを次のように定義しています。
（GDPR 第4条 第4項） |
法律英語の直訳なのでわかりにくいですが、自然人とは法人（企業など）の対立概念で、個人データという場合の個人のことです。上の定義をかいつまんで箇条書きにすると、
| ・ | プロファイリングとは個人データの自動的な処理である。 | ||
| ・ | その処理は個人の一定の「側面」を分析したり評価するために行われる。 | ||
| ・ | その側面とは特に、個人の業務実績、経済状況、健康、嗜好、興味、信頼、行動、所在または移動などである。 |
となるでしょう。この定義における「自動的な処理」ですが、これはコンピュータを使って行われることが多く、特にその中でもAI（人工知能）の技術を使うことが増えてきました。これが一つのポイントです。
プロファイリングの結果として得られた「個人の一定の側面」のことを "プロフィール" と呼ぶことにすると、プロフィールはさまざまな形で表現可能です。言葉や文章で表現してもよいし、たとえば映画の嗜好だと "ジャンル" とか "好きな俳優" で表現が可能でしょう。
プロフィールのうち、一つの数値で個人をランク付けできるように表現されたものが "スコア" です。ないしは、個人に関するものであることを明確にしたい場合は "個人スコア" です。最初に引用した中国の芝麻信用は、個人の支払い・決済に関する信頼度のスコアなので "信用スコア" です。
"データ階層社会" を定義すると、
| プロファイリングで得られたスコアによって個人がランク付け（格付け、階層化）され、それが個人の社会的行動に重要な影響を及ぼす社会 |
と言えるでしょう。"スコア化社会" ないしは "格付け社会" という言い方もできる。個人が位置づけられる "階層" は、もちろん個人にとって固定的なものではなく、変化します。ただし、スコアの作り方によっては固定的になる傾向が出てくることにもなるでしょう。たとえば信用スコアだと、いちど支払いの延伸（債務不履行）を起こすと長期間にわたって下位の階層に位置づけられる、ということがスコア化の方法によっては起こり得るわけです。
プロファイリングはすでに大々的に行われていて、その一つが「ターゲティング広告」です。個人データから個人の嗜好や好みといったプロフィールを分析し、その個人にとって最適な広告を打つ。もちろんこれは広告主と個人の双方にとって有益な面があるのは確かです。ただし、そのネガティブな面にも着目すべきです。No.240「破壊兵器としての数学」でキャシー・オニールが指摘していたのは、個人の知識不足につけ込んで "困り果てた人に（合法ではあるが）詐欺まがいの広告を大量に打つ" 行為です。オニールはこれを「略奪的広告」と呼んでいるのでした。
また、ターゲティング広告の手法が選挙に使われる可能性についても、オニールは警鐘を鳴らしていました。たとえば "この人は有機食品を多く買うので環境問題への関心が高いと推定できる" というプロファイリングがあったとすると（これは例です）、候補者がその個人には「環境問題にいかに力を入れているかというアッピールをメールで送る」といったたぐいです。こうなると民主主義の根幹を崩しかねません。
プロファイリングとターゲティング広告が重要なビジネスモデルになっているのが、Facebook を筆頭とする SNS です。もっと一般化すると、SNS は大々的な個人データ収集装置であり、収集した個人データとそのプロファイリングによってビジネス拡大と利益の増大を図るのがビジネスモデルの根幹と言えるでしょう。
SNS が個人データの収集と利潤化という観点からすると Facebook からの個人データ流出事件は、起こるべくして起こったとも言えます。2018年3月に内部告発で判明したのは、Facebook の8700万人の個人データが英国のデータ分析会社、ケンブリッジ・アナリティカに流出し（2014年）、それがアメリカ大統領選挙の選挙運動に使われたことでした。この事件は Facebook の "脇の甘さ" が露呈したわけです。ちなみにケンブリッジ・アナリティカは、米国トランプ大統領の首席戦略官兼上級顧問だったスティーヴン・バノン氏が立ち上げた会社です。
さらに2018年6月にニューヨーク・タイムズは「Facebook がスマホや端末機メーカー約60社に対して、個人データへのアクセスを許していた」ことをスッパ抜きました。報道によると友達関係もたどれるようにしていたとのことです。日本では考えられない話ですが「個人データの収集と利潤化」を目的にしている Facebook としては "自然で、当たり前の" 行為だったのでしょう。
以上のように、個人データの収集とプロファイリングは、SNS やターゲット広告などを通して我々の生活と既に関係を持っているのですが、以下はプロファイリングの結果として得られる "個人スコア" に話を絞ります。
スコア化社会の到来
日本においても個人スコアにもとづくビジネスを展開する企業が現れてきました。2016年9月15日にソフトバンクとみずほ銀行が新会社を設立することを発表しましたが（No.175「半沢直樹は機械化できる」の「補記１」参照）、その会社が J・Score（ジェイスコア）です。
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週刊 東洋経済には J・Scoreの大森社長へのインタビューも載っていました。
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J・Score のビジネスモデルは「レンディング（lending）」と「リワード（reward）」です。レンディングとは "貸出し（融資）" であり、リワードとは（他企業からの）"特典提供" です。しかし大森社長の発言から明らかなことは、J・Score は出来るだけ多くの個人データを集め、それを利益に転換することを目的としていることです。「スコアアップのための項目が150ほどあり、これは入力すればするほどスコアが上がる」のは、まさに多くの個人データを集めたいからです。また「ヤフーなどとの情報連携に同意すれば基本スコアアップにつながる」のも、そうすることで個人がヤフーで行ったショッピングやオークションや情報閲覧の履歴が入手できるからです。
なぜ多くの個人データを集めるとスコアアップになるかと言うと、一つの理由は、信用スコアの精度が向上するからです。精度が悪いと、AIで算出したスコア範囲の最低ランクに位置づけざるを得ない。企業としてのリスク回避のためにはそうなるわけで、逆に精度が向上するとスコアアップになる（可能性が高い）ことになります。
さらにもう一つの（さらに重要な）理由は、集めた個人データが信用スコアの精度向上という以上に価値を持つからです。まさに「データがお金と同様の価値をもつ」社会に突入しています。たとえばヤフーとしては J・Scoreの個人データ（ないはそれを自動処理してできた信用スコア）を入手できるのは多大な金銭的メリットになるでしょう。
「レンディング」と「リワード」は、「出来るだけ多くの個人データを集めて、それを利益に転換する」というJ・Score のビジネスモデルの「最初の例」に過ぎないと思います。
身体・生活習慣データと "健康スコア"
個人データでも特に気になるのが "身体・生活習慣データ" で、その中でも健康に関係すると考えらるデータです。これは普通、健康診断や人間ドックの検査結果として個人に通知され、我々は生活習慣の改善や治療の判断に使うわけです。これが個人にとどまることなく、企業活動との関係が出てくることが懸念されます。その一つが医療保険や生命保険をビジネスにしている保険会社です。
保険会社にとって、個人の身体データ、特に長期間にわたって経年的に把握可能な身体データは "のどから手が出るほど欲しい情報"（週刊 東洋経済）です。身体データの分析によって保険の加入の判断や保険金額の査定に使えるからです。
もちろん分析によって「従来、保険に加入出来なかった人が加入できるようになる」というメリットが生まるでしょう。たとえば死亡率の高い病気にかかった人は、完治したとしても生命保険に加入できないということがあります。しかし身体データの分析によって再発リスクが薄いと判断できれば加入の道が開ける、こういったことが起こり得ます。しかし全く逆のことも起こり得る。
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"究極の身体データ" とも言うべきものが、個人の遺伝子データです。2017年の11月～12月、保険会社４社の約款に遺伝に関する記載があることが判明して問題になりました（日本生命、メットライフ生命保険、損保ジャパン日本興亜ひまわり生命保険、SBI生命保険）。約款には「健康状態、遺伝、既往症などが社内基準に合わない場合は保険料の支払いを一部削減する場合がある」などどあったわけです。各保険会社は、昔の約款が残っていた、今は遺伝を利用していない、約款から遺伝を削除する、と釈明に追われました。
2013年、女優のアンジェリーナ・ジョリーは両乳房切除手術を受け、それを公表しました。母親を乳癌で失い、自身も遺伝子検査で乳癌になる確率が高いと示されたからです。しかし母親が乳癌になった主たる原因が遺伝子にあったという証明はなく、また彼女に乳癌の予兆とか何らかの身体的不調があったわけでもありません。とにかく彼女はリスクを低減する方向に行動した。そしてその行動は世間から称賛されました。少なくとも好意的に受け取られた。
これを保険会社と医療保険・生命保険の加入申請者に当てはめたらどうなるでしょうか。加入申請者の遺伝子情報から乳癌のリスクが高いと判断されると、その申請を切る（＝申請を却下する）ということになります。アンジェリーナ・ジョリーの決断を称賛するのなら、そいういう風潮に次第になっていってもおかしくはない。
週刊 東洋経済によると、世界には保険・雇用分野において遺伝子情報による差別を法律で禁止している国があり、米国、ドイツ、フランス、スイス、カナダ、韓国がそうだとあります。ところが日本にはそういった法律はないのです（2018年現在）。
遺伝子データはさておき、一般的な身体データ・生活習慣データを利用して個人の「健康スコア」を作ることは容易に考えられます。もちろん国レベルでそういうことは無いでしょうが、企業・組織レベルでは考えられる。「破壊兵器としての数学」でキャシー・オニールは、「（アメリカでは）独自の健康スコアを策定し、スコアに応じて健康保険料を変えるところが現れている」と書いていて、さらに次のように警鐘を鳴らしているのでした。
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「健康スコア」によって個人が健康問題に向き合えるように後押しするのは悪いことではありません。重要なのは、それが「提案」でとどまるべきことです。それが「命令・強制」になったり何らかの差別（＝階層化）になると、それは個人の自由の侵害になるのです。
ウーバー・テクノロジーズの "デジタル格付け"
週刊 東洋経済の「データ階層化社会」の特集には、ウーバー・テクノロジーズの "デジタル格付け" の話が出ていました。
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こうした機械的な格付けが公正だとするのは幻想です。運転手への人種的偏見が紛れ込む恐れもあるし、低格付けという「仕返し」を恐れて理不尽な乗客に耐える運転手もいます。渋滞への不満が運転手に向けられることもありうる。運転手は不満を訴えるすべがなく、格付けの理由も透明性に欠けます。要するに "デジタル格付け" という「見えない上司」が運転手の一挙手一投足をひそかに監視しているのです。
日本を含む民主主義国家にける「スコア化社会（格付け社会）」、もっと大きく言うと「データ階層社会」は、中国のように国家レベルではなく、J・Scoreやウーバー・テクノロジーズのように企業レベルで進行するはずです。そのメンバーになるかどうかは個人の意志決定ですが、現代人が各種の企業活動に "覆われて" 生活している以上、必然的に「データ階層社会」の一員とならざるを得なくなると想定できます。
以上、週刊 東洋経済の「データ階層社会」特集の一部を紹介したわけですが、以降は、データ階層社会の到来に備えた「個人の権利の重要性」についての動向です。
個人データに関する権利の重要性
個人データに関する「個人の権利」という意味で画期的なのは、2018年5月25日から EEA（＝欧州経済域。EU加盟28ヶ国＋ノルウェー、アイスランド、リヒテンシュタイン）で施行された GDPR（一般データ保護規則。General Data Protection Regulation）です。GDPRでは「データ主体の８つの権利」が明確化されました。「データ主体」とは個人データを提供する個人のことです。また、以下の「管理者」とは個人データを収集する企業や各種団体・組織のことです。「データ主体の８つの権利」は以下の８つを言います。
| データ主体の８つの権利 |
◆情報権
| データ主体は、個人データを収集する管理者から各種の情報の通知を受け取る権利があります。この通知には、管理者の身元と連絡先、予定している個人データの処理内容とその法的根拠、個人データの保管期間、データ主体の各種権利（以下のアクセス権、訂正権、削除権、等々）、プロファイリングを含む自動決定に個人データを使用する場合はその必要性、などが含まれます。 |
◆アクセス権
| 個人データへのアクセスができ、そのコピーを入手できる権利 |
◆訂正権
| 不正確な個人データの訂正を管理者に求める権利 |
◆削除権
| 自分に関する個人データを削除するように管理者に要求できる権利。いわゆる「忘れられる権利」。 |
◆制限権
| 個人データの処理を制限するように管理者に要求できる権利。データ主体が管理者に訂正を求めたり異議を唱えたりしていて、それが解決するまでの期間における処理の禁止など。 |
◆データポータビリティの権利
| 個人データを別の管理者に提供するため、転送可能な形で自分に関する個人データの提供を管理者から受け取る権利。 |
◆異議権
| 管理者が行う個人データの処理に異議を唱える権利。その処理がダイレクトマーケティングであれば、管理者は処理を中止。それ以外なら、管理者はその処理がデータ主体の権利に優先することの根拠を示す必要がある。 |
◆自動化された "個人についての判断" に関する権利
| データ主体が、プロファイリングを含む自動処理のみにもとづいた個人に関する重要な決定の対象にならない権利。重要とは、法的な決定やそれに準じる決定（人事採用、保険加入など）。 |
この中でも重要なのは、まず「削除権」でしょう。個人データを削除することで、個人データを収集した管理者から「忘れられる」という権利です。
「データポータビリティの権利」は、今後広まると考えられる "情報銀行" を意識しているはずです。個人データを管理し、使い道を決め、修正・追加・削除する権限は、データの主体 ＝ 個人にあるべきです。しかし個人がデータを全面的に管理するのはやりきれません。そこで専門の "情報銀行" に個人データを預け（預金ならぬ "預データ"）、許可した事業者に個人データの使用を可能にして、その対価やリワードを得るしくみが必要になってきます。このとき、個人データを収集している事業者（SNS、検索、eコマース、フリマ、･･････）から個人データを集めて "情報銀行" に預けるという行為が必要になります。この行為の権利を個人に保証するのがデータポータビリティです。"情報銀行" の法制度は日本でも整備されたわけですが、GDPRはそれを実効的にする権利をいち早く定めたと言えるでしょう。
また「異議権」は、「ダイレクト・マーケティングの対象にならない権利」もその中に含まれることになります。
さらに最後の「自動化された個人についての判断に関する権利」は、AIを強く意識しているところが重要です。つまり、最近のAI技術はビッグデータを収集し、機械学習でコンピュータを訓練し、それによって予測や判断をするのが主流です。人間はなぜコンピュータがそう判断したのか、必ずしも分からない。AIの危ういところです。GDPRの規制は、AIを含む自動処理はあくまで人間の判断の補助に使え、ということでしょう。
これに関連しますが、最近、日本政府の「人間中心のAI社会原則 検討会議」は「AIの7原則」を打ち出しました（日本経済新聞 2018.11.27 による）。この7原則の6番目は「AIを利用した企業は決定過程の説明責任を負う」というものです。日本経済新聞の記事の見出しは「AI判断 企業に説明責任」というものでした。7原則の中でもこの「説明責任」が重要（ないしは各国のAI原則とくらべても特徴的）ということでしょう。
日本は GDPR のような個人データを扱いのルール整備が遅れていると言われています。そもそも「保険、雇用分野において遺伝子情報による差別をしてはならない」という法律がありません。週刊 東洋経済の特集にあった「データ階層社会」は、必然的にその方向に向かうと考えられます。ルール整備が喫緊の課題だと思いました。
| 補記 |
本文の中で、Facebookについて次の主旨のことを書きました。
| ◆ | Facebook は大々的な個人データの収集装置である。 | ||
| ◆ | 収集した個人データとそのプロファイリングで利益を生むのがFacebookのビジネスモデルである。 | ||
| ◆ | 2018年に、Facebookからの大量の個人データ流出が相次いで判明した。 |
その個人データを利益に転換する最大のものが、Facebookのターゲティング広告です。それについて、日本経済新聞（2019年3月21日）に記事があったので紹介します。Facebookがターゲティング広告の機能制限をしたという記事の一部です。
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この記事では「フェイスブックは2019年3月19日に、求人や住宅売買、信用貸しの3分野のネット広告について、性別、人種、郵便番号などをもとに配信先を絞り込めなくすると発表した」と紹介されていました。ターゲティング広告が差別を助長しているとの批判を受けて機能を制限をしたものです。
しかしこの機能制限には実質的な意味がほとんど無いと推測されます。3分野だけということと、性別、人種、郵便番号（＝居住地域）が分からなくても、個人の投稿などからそれらを推定することができるからです。記事にも、次のようにありました。
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最近のAI技術の発展で、個人データを分析する能力は飛躍的に高まりました。その分析力を悪用すると、現代社会における人権や倫理の破壊につながることは明白です。個人データの保護規程や倫理規程の整備が急がれるところでしょう。
（2019.4.12）