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タピオカに学ぶdisplay: none; (出落ち感満載)/ display none with tapioca

タピオカに学ぶdisplay: none; (出落ち感満載)/ display none with tapioca

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sapi_kawahara

August 05, 2019
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  1. 2019年8月5日(月)タピオカLT #tapioca_lt タピオカに学ぶ display: none; 2019年8月5日(月)タピオカLT #tapioca_lt 1

  2. 2019年8月5日(月)タピオカLT #tapioca_lt display: none;とは7payのことです • https://twitter.com/sapi_kawahara/status/114661 5712435200001?s=20 2 スマホアプリからも操作でき る。

  3. 2019年8月5日(月)タピオカLT #tapioca_lt 語りつくされているので終わり ということで! 3

  4. 2019年8月5日(月)タピオカLT #tapioca_lt タピオカに学ぶ 行動履歴情報について 2019年8月5日(月)タピオカLT #tapioca_lt 4

  5. 自己紹介 • 名前:川原 英明 • Twitter:@sapi_kawahara • 業務:五反田のIoT企業でEM&フルスタックエンジニア • スキル:元コンシューマーゲームプログラマー、初期IT

    エンジニア、初期ITエンジニアなのでPerl大好きっ子です が、今はプログラミング言語問わない、環境問わない人 です、何でも来いや! 5
  6. 問題になった「リクナビDMPフォロー」 • リクナビDMPフォローは過去の就活生の行動履歴と辞退 データ、さらには今年度の就活生のリクナビ上での行動 履歴データを基に、個々の就活生が選考段階や内定後に どの程度辞退しそうかをAI(人工知能)で予測。それぞ れの就活生が選考辞退や内定辞退する確率を5段階に分け て、その情報を利用企業に提供していた。 ◦ 引用元

    :https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/02682/ 6
  7. これはどういうことか? • ものすごく雑に要約するとこんな感じです。 a. リクナビ上で利用ユーザの利用状況を分析していた。 b. リクナビ上で利用ユーザの行動情報を分析していた。(DMPの名前のと おり広告配信情報で元々行なっていた) c. これらの情報を元にAIを使って利用ユーザの内定辞退を五段階判定して

    いた。 d. リクナビを利用している企業が、これらの情報を購入することができ る。 e. もっと雑に言うと「レコメンドに含まれる個人の趣味」を企業に売るっ て話です。 7
  8. 内定がもらえたけど、こんなこともあるかも? 8

  9. これは何が問題か?三つの問題があります 1. 個人情報保護委員会も指摘した、個人情報保護されているデータが、別の データに変換されることの説明が不十分だった点。 2. リクナビのプライバシーポリシーの行動履歴等の項目で「採用活動補助のた めの利用企業等への情報提供(選考に利用されることはありません)。」と 書いてあるが実際は利用した点。 a. https://job.rikunabi.com/2020/general/move/?screen=navg/help/

    privacy_policy.html 3. 情報を提供された会社は、個人情報取扱事業者からの提供された情報を利用 していることになるため、取得の経緯(個人情報保護法26条1項2号、個人情 報保護法施行規則15条2項)に基づき明確にしなければらない、それを提供 先会社が怠った点。 9
  10. 他にも問題はあります • 行動履歴のオプトアウトは実装されているが、利用情報 のオプトアウトは実装されていないので退会するしかな い点。 • 情報を提供された会社が不明な点とそのためオプトアウ トができない点、さらに合否判定に使われる点。 • リクナビはサービス終了と言っているが、情報を提供さ

    れた会社は情報の破棄義務を怠っている点。 10
  11. 個人情報は企業が情報破棄するまでが重要です 11

  12. 個人情報の扱いは難しいものです • この手のシステムは、始める手間と止める手間が多いの で、エンジニアから出ることは少ないです、エンジニア 以外から出ることが多いと思います。 • エンジニア個人及び雇用主や、利用企業に是正勧告は出 ないと思いますが、SNSが当たり前の世界なのでバレま す。 •

    ちなみに実際に私も過去に、このような話をお願いされ たことがあります、当然ながら断りました。 12
  13. まとめ • 自分のケースはリコメンドにMongoDBを使ってて、これ が落ちやすい問題があり、負荷的無理と逃げてました、 でも法令的にやめたほうがいいよと言いました。 • エンジニア以外の依頼は、色々な点が抜けていることが 多いので、きちんと分析しましょう! • エンジニアでも、少し法律を勉強しましょう!

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