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「トップデータプライバシーツール2023」

データプライバシー管理ソフトウェアは、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシーアクト（CCPA）などのプライバシー規制に対する遵守を容易にします。データ主体アクセスリクエスト（DSAR）や一般データ保護規則（GDPR）における消去権（忘れられる権利）などは、行わなければならないことの一部です。データプライバシー管理ソリューションを活用することで、企業はプライバシープログラムをより効果的に管理できます。これにより、手動操作を自動化し、透明性を高め、レポートツールを使用することができます。 Enzuzo ウェブサイト、オンラインショップ、モバイルアプリ、SaaSプラットフォームは、法的なプライバシールールの恩恵を受けます。Enzuzoを使用すると、予算を超えることなくこれを実現することができます。自動DSARリクエストジェネレータ、クッキーコンセントバナーテンプレートなど、包括的なコンプライアンスプラットフォームです。Enzuzoは、シングルで直感的なインターフェースからのさまざまな機能や要求を管理する能力が、このプラットフォームの最大の強みの一つです。個々の詳細を安全に収集する方法は、実装に時間がかかる場合があります。規制フレームワーク、地域の規制要件、複数の言語、コンプライアンス要件の頻繁な変更など、平均的なビジネスには多くの課題があります。 DataGrail プライバシー管理ツールとして、DataGrailはクライアントデータの追跡と管理をシステムと部門全体で一元化することで、企業のコンプライアンスを簡素化します。また、DSARなどのプライバシー関連の活動を自動化するための有用なツールも提供しています。DataGrailは、多くの国際的な規制要件に準拠し、企業がデータ主体からの要求やその他のコンプライアンス問題を管理するのに役立ちます。システムが提供する多くの機能には、データマッピングと在庫、同意管理、ポリシーと通知管理、ベンダー管理などがあります。また、リアルタイムの分析とダッシュボードも提供され、ビジネスのコンプライアンス業務を監視し、懸念のある領域を特定するのに役立ちます。 PrivacyEngine PrivacyEngineの主な目標は、データプライバシーに関連するリスクを軽減し、プライバシーが優先される文化を確立するために企業を支援することです。データインベントリとマッピング、プライバシーリスク評価、DSR管理、インシデント管理、ベンダー管理など、PrivacyEngineが提供するサービスの一部です。個別のリスク評価とプライバシー影響評価を通じて、ビジネスは機密データのプライバシーに対する脅威を特定し、測定し、軽減するのに役立ちます。ただし、PrivacyEngineは高価なため、一部の小規模およびVoAGI規模の企業には手の届かない価格になる可能性があります。企業が拡大したりニーズが変わったりすると、ソフトウェアの価格も上昇する場合があります。PrivacyEngineの導入とメンテナンスは、同様のプラットフォームと同様に、課題があり、時間とエネルギーのかなりの投資が必要です。ビジネスは、既存のインフラストラクチャや手順にソフトウェアを設定し、統合するために、かなりの時間とエネルギーを費やす必要があります。 OneTrust プライバシー、セキュリティ、ガバナンスに関しては、OneTrustが頼りになるプロバイダです。同社は、GDPR、CCPA、LGPDなどの国際基準を満たすために、組織が利用できるさまざまなソフトウェアソリューションの完全なスイートを提供しています。OneTrustのソフトウェア製品は、プライバシー、セキュリティ、ガバナンスの取り組みを監督するための強力なツールを企業に提供します。ソフトウェアは、さまざまな業界の企業の特定の要件に合わせてカスタマイズすることができる柔軟性を持っています。コンサルティングやトレーニングは、OneTrustが提供する多くの専門サービスのうちの2つにすぎません。これらのサービスは、組織がプライバシーの取り組みを改善し、国際基準に適合するのを支援するためのものです。 Securiti Securitiは、オンプレミス、ハイブリッド、およびマルチクラウドの環境で、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスを提供するエンドツーエンドのプライバシーおよびデータセキュリティ自動化システムです。データのカタログ化、機密データの検出、アクセスインテリジェンスとコントロール、セキュリティポストマネジメントなど、Securitiのソフトウェア製品にはさまざまな機能があります。これにより、エンドツーエンドのデータ保護が実現されます。Securitiは、ビジネスが自社の機密データを理解し、データ漏洩の可能性を低下させ、法的基準を遵守するのに役立ちます。Securitiの競争力のある要素は、低価格で広範な機能を提供することです。このプラットフォームは、オンボーディングを容易にするための便利な技術リソースを提供し、データの透明性を高めるための便利なダッシュボードと可視化ツールのセットを管理します。 Collibra Collibraは、クラウドで動作するデータインテリジェンスプラットフォームであり、企業がデータ資産を管理し、統治するのを支援します。このシステムは、企業がデータから学び、それを利益に変えるための基盤を提供します。データガバナンス、カテゴリ化、データライン、データ品質など、対応するために構築された機能が数多くあります。Collibraのソフトウェアソリューションには、自動データの発見とカテゴリ化、データラインの可視化、データ品質の監視、データのカタログ化とインデックス化、ワークフローの管理などの機能があります。プラットフォームの統合されたコラボレーションとコミュニケーション機能は、データスチュワードとアナリストの間の情報共有と協力を促進します。Collibraのプラットフォームの複雑さは、技術的な専門知識を持つユーザーに適していますが、展開にはより技術的なノウハウを持つ企業が必要です。多くのユーザーは、Collibraのインターフェースについての説明が必要であり、慎重な準備にもかかわらず、ソフトウェアの最大限の活用には外部の支援が必要になる場合があります。 Palqee Palqeeは、企業がリスク、コンプライアンス、ガバナンスの目標を達成するための包括的なツールです。データマッピング、アセスメント、主体の権利管理、ドキュメンテーション、プライバシー主導の文化の醸成など、このプログラムはいくつかの分野で輝いています。Palqeeは、ユーザーフレンドリーな設定オプション、豊富なプリメイドテンプレートのライブラリ、活発なユーザーコミュニティを備えたため、コンプライアンス管理と協力のための人気のある選択肢となっています。他のソフトウェアオプションとは異なり、Palqeeは初期費用が高額であり、利用者はより長期の契約条件に同意する必要があります。Palqeeコミュニティとそのコンプライアンス機能は主に南米市場に焦点を当てており、他の地域の企業にとってはプラットフォームの有用性が低下する可能性があります。 Osano Osanoは、ウェブサイトやアプリのプライバシーポリシーを管理し、データプライバシールールに準拠するためのさまざまなリソースを提供します。基本的な機能には、プライバシーの問題を分析すること、ユーザーの同意を管理すること、規制の遵守をチェックすることが含まれます。Osanoは、企業が特定の用途に適応できるプライバシーポリシーテンプレートやコンプライアンスレポートも提供しています。Osanoプラットフォームには直感的なインターフェースとシンプルなコントロールがあります。プライバシーフローの問題をチェックするための包括的なプライバシースキャンモジュールなど、他にも便利なツールがあります。これらの機能は、組織が主要なプライバシースタンダードを満たすための進捗状況を示す編集可能なレポートによってサポートされています。 TrustArc TrustArcは、プライバシーフレームワーク、インテリジェンス、レポートの洞察、データインベントリの機能を調整してコンプライアンス管理を一元化するプライバシー管理プラットフォームです。時間のかかる労力を削減し、効率化するために、TrustArcはエンドツーエンドのコンプライアンス管理のための完全に自動化されたプラットフォームを提供しています。さらに、プラットフォームは展開中に生じる可能性のある問題に対処するための一流のカスタマーサービスチームのサポートを受けています。TrustArcの欠点は、プラットフォームの多機能性と個別化の選択肢に起因しています。TrustArcを信頼できる情報の中心とするためには、多くの監視が必要な場合があります。 BigID BigIDは、人工知能エンジンを搭載した企業全体のデータ発見と管理プラットフォームです。データ発見とインテリジェンスがこのツールの強みであり、効率的な評価、カテゴリ化、プライベートデータの管理などの機能も備えています。このため、BigIDは、企業がデータをよりよく理解し活用するためのプリメイドとカスタマイズ可能なツールセットを提供しています。BigIDの利点と欠点は、エンタープライズレベルのデータ発見と分類ソリューションとしての性質を反映しています。パワフルなツールキットとさまざまな発見ツールは素晴らしいですが、これらのツールには一定の制御が必要です。BigIDは比較的直感的でないユーザーインターフェースを持っているため、初心者にとって使用が難しいことを知っておく必要があります。 Didomi Didomiは、組織が地元のデータプライバシーレギュレーションの要件を満たすためのクッキーコンセントソリューションです。ユーザーは、クッキーや類似のトラッキング技術の受け入れを記録、変更、証明することができるシステムです。組織は、クッキーコンセントプログラムを管理するためのいくつかの便利なツールを利用することができます。企業が独自の承認ポップアップやフォームをデザインする自由を与える承認システム、すべての法的要件に適合した同意情報の中央リポジトリ、Didomiを他のエンタープライズソフトウェアに接続するために使用できる認可アプリケーションプログラミングインターフェースなどのツールがあります。ユーザーが自分の権限をどのように使用しているかを明らかにする同意分析ダッシュボードもあります。Didomiは、ブートストラップスタートアップから多国籍の複合企業まで、さまざまな規模の企業によって利用されています。Google、Microsoft、Salesforceなどの大手企業も信頼しています。 IBM…

「2024年のデータ管理の未来予想：トップ4の新興トレンド」

「これらは、私の個人的な経験、最近の研究、および主要なプラットフォームからのレポートに基づいた予測です」

Data Engineering

「今日必要なマーケティング分析とデータサイエンスのプロが持つべき5つのスキル」

2023年9月26日から28日まで、ワシントンD.C.で開催されるMADSカンファレンスにぜひご参加ください詳細はこちらでご確認いただけますまた、KDN100コードを使用して登録すると、カンファレンスパスが$100割引になります

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このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃62

今週は、METAのコーディングモデルの開発とOpenAIの新しいファインチューニング機能の進展を見てきましたMetaは、Code LLaMAという大規模な言語モデルを導入しましたこのモデルは…

AIに倫理を注入する

規制の代わりに、企業は人工知能の使用を制御するために独自のガイドラインを開発し始めています

高度な言語モデルの世界における倫理とプライバシーの探求

はじめに現代の急速に進化する技術的な景観において、大規模言語モデル（LLM）は、産業を再構築し、人間とコンピュータの相互作用を革新する変革的なイノベーションです。高度な言語モデルの驚異的な能力は、人間のようなテキストを理解し生成することで、深いポジティブな影響をもたらす可能性を秘めています。しかし、これらの強力なツールは複雑な倫理的な課題を浮き彫りにします。この記事は、LLMの倫理的な次元に深く立ち入り、バイアスとプライバシーの問題という重要な問題に焦点を当てています。LLMは、比類のない創造力と効率性を提供しますが、無意識にバイアスを持続させ、個人のプライバシーを損なう可能性があります。私たちの共有の責任は、これらの懸念に積極的に取り組み、倫理的な考慮事項がLLMの設計と展開を促進し、それによって社会的な幸福を優先することです。これらの倫理的な考慮事項を緻密に組み込むことで、私たちはAIの可能性を活かしながら、私たちを定義する価値と権利を守ります。学習目標大規模言語モデル（LLM）とその産業や人間とコンピュータの相互作用に与える変革的な影響について、深い理解を開発する。バイアスとプライバシーの懸念に関連する、LLMが抱える複雑な倫理的な課題を探求する。これらの考慮事項がAI技術の倫理的な開発を形作る方法を学ぶ。 Pythonと必須の自然言語処理ライブラリを使用して、倫理的に優れたLLMを作成するためのプロジェクト環境を確立する実践的なスキルを習得する。 LLMの出力に潜在的なバイアスを特定し修正する能力を向上させ、公平かつ包括的なAI生成コンテンツを確保する。データのプライバシーを保護する重要性を理解し、LLMプロジェクト内での機密情報の責任ある取り扱いのための技術を習得し、説明責任と透明性の環境を育成する。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。言語モデルとは何ですか？言語モデルは、人間のようなテキストを理解し生成するために設計された人工知能システムです。言語モデルは、広範なテキストデータからパターンや関係を学び、一貫した文や文脈に即した文章を生成することができます。言語モデルは、コンテンツの生成から翻訳、要約、会話の支援など、さまざまな分野で応用されています。プロジェクト環境の設定倫理的な大規模言語モデルの開発のためには、適切なプロジェクト環境の構築が重要です。このセクションでは、LLMプロジェクトの環境を構築するための基本的な手順を案内します。必須のライブラリと依存関係のインストール倫理的な大規模言語モデル（LLM）の開発には、最適な環境が不可欠です。このセグメントでは、Pythonの仮想環境を使用して、適切なLLMプロジェクトのセットアップ手順を案内します。 LLMの旅に乗り出す前に、必要なツールとライブラリが揃っていることを確認してください。このガイドでは、Pythonの仮想環境を介して重要なライブラリと依存関係のインストール手順を案内します。準備を入念に行って成功への道を切り開きます。これらの手順は、効果的かつ倫理的な方法でLLMをプロジェクトで活用するための堅牢な基盤を築きます。なぜ仮想環境が重要なのですか？技術的な詳細に入る前に、仮想環境の目的を理解しましょう。それはプロジェクト用の砂場のようなものであり、プロジェクト固有のライブラリや依存関係をインストールする自己完結型のスペースを作成します。この隔離により、他のプロジェクトとの競合を防ぎ、LLMの開発におけるクリーンな作業スペースを確保します。 Hugging Face Transformersライブラリ：LLMプロジェクトの強化 Transformersライブラリは、事前学習済みの言語モデルやAI開発ツールのスイートにアクセスするためのゲートウェイです。これにより、LLMとの作業がシームレスで効率的になります。…

「Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？特徴とアプリケーション」

イントロダクションデータ駆動型の意思決定の時代において、データを効率的に統合することは重要です。Azure Data Factory（ADF）は、この統合をオーケストレーションするための重要なソリューションです。この記事では、ADFのコアコンセプトとデータワークフローの効率化における役割について紹介し、初心者が現代のデータ管理戦略におけるその重要性を理解するのに役立ちます。 Azure Data Factory（ADF）とは何ですか？ Azure Data Factory（ADF）は、Microsoft Azureが提供するデータ統合サービスです。ADFを使用すると、ユーザーはデータパイプラインを構築、スケジュール、管理し、さまざまなソースから目的のデスティネーションへのデータの輸送、変換、統合を支援することができます。これにより、ビジネスは統一されたデータインサイトに基づいて的確な意思決定を行うことができます。また、こちらもご覧ください：AWS vs Azure：究極のクラウド対決データ統合の理解異なるソースからデータを統合し、統一されたビューを生成するプロセスをデータ統合と呼びます。これにより、組織は的確な意思決定を行うための意味のある洞察を得ることができます。Azure Data Factoryは、この複雑なタスクを簡素化し、さまざまな起源からのデータを統一された形式に統合することを容易にします。 Azure Data Factoryの機能と機能 Azure Data Factory（ADF）には、ビジネスがデータワークフローと統合手順をより効果的に管理するための多くのツールと機能があります。以下はADFの重要な機能のリストです：…

エンティティの解決実装の複雑さ

エンティティの解決は、データセット内の2つ以上のレコードが同じ現実世界のエンティティ（しばしば人や会社）を参照しているかどうかを判断するプロセスです一見すると、エンティティの解決は...

「個人データへのアクセス」

「データプライバシー法は、世界中の国々で登場しており、他の人々があなたをどのように見ているかを学ぶ機会を提供すると同時に、自分自身についての洞察を得るためのユニークな機会を創出していますほとんどの法律は...」

「ZoomがAIトレーニングのために顧客データを使用することで法的ジレンマに直面」

新たな出来事の展開により、人気のあるビデオ会議プラットフォームであるZoomが、顧客データを人工知能（AI）モデルのトレーニングに使用することに関する法的なジレンマに巻き込まれています。この論争は、最近の利用規約を中心に展開しており、ユーザーの憤りを引き起こし、データプライバシーや同意に関する重要な問題を提起しています。Zoomのデータの取り扱いとそのユーザーや広範なデジタル環境への潜在的な影響について、私たちと一緒に解析してみましょう。また読む：ZoomがAIを統合してシームレスなビデオ会議を実現虚偽の歴史再考：Zoomのセキュリティに関する苦闘 Zoomの法的なトラブルは新しい現象ではありません。3年前、同社は連邦取引委員会（FTC）との間で、セキュリティに関する主張に関連する欺瞞的なマーケティングの告発について和解しました。この告発は、暗号化の強度を過大評価したという主張に基づいています。現在に至るまで、Zoomはプライバシーポリシーや顧客データのAIモデルトレーニングに関する別の法的な問題に直面しています。また読む：ChatGPTが潜在的な被害のために連邦取引委員会によって調査されるプライバシーの論争：一連の出来事最近の論争は、2023年3月に追加されたZoomの利用規約内に埋め込まれた条項を中心に展開しています。Hacker Newsの投稿によって明らかにされたこの条項は、顧客データをAIモデルのトレーニングに利用することを許可しているように見えますが、オプトアウトのオプションを提供していません。この事実により、ソーシャルメディア上での激しい怒りの嵐が巻き起こり、プライバシーやデータの使用に関する懸念が高まりました。また読む：ジェネラティブAIツールを使用する際のプライバシー保護の6つの手順法的用語の解析：条項は何を意味するのか？より詳細な調査の結果、一部の専門家は、議論の的となっている「オプトアウト不可」の条項がZoomが「サービス生成データ」と呼ぶものにのみ適用されると示唆しています。これには、テレメトリデータ、製品利用データ、診断データが含まれます。ただし、この条項はプラットフォーム上でのすべてのユーザーの活動や会話を包括しているわけではないようです。それにもかかわらず、この論争は、顧客の入力を使用してAIモデルをトレーニングすることの潜在的な影響についての熱い討論を引き起こしました。また読む：オンライン投稿はすべてAIのもの、とGoogleが発表プライバシーの懸念と潜在的な仕事の重複 Zoomが顧客の入力を再利用してAIモデルのトレーニングを行う可能性には重大な懸念があります。AIの急速な進歩の時代において、そのようなデータが一部の仕事を不要にする可能性があるという恐れがあります。個人の貢献が生活に影響を与える可能性のある方法で使用されることは、この状況にさらなる複雑さをもたらします。また読む：OpenAIのCEOサム・アルトマン：AIがその力を証明するにつれて仕事が危険にさらされるヨーロッパの法的状況とGDPRの影響 Zoomの法的なジレンマは、ユーザーの憤りにとどまりません。ヨーロッパ連合のデータ保護法、例えば一般データ保護規則（GDPR）や電子プライバシー指令が関与してきます。これらの規制は、ユーザーデータを保護し、ユーザーが情報の利用方法に対して権利を持つための枠組みを確立しています。この論争は、Zoomの慣行がこれらの厳格なEUの法律に準拠しているかどうかについての疑問を投げかけています。また読む：EUのAIアクトがAI規制の世界標準を確立、アジア諸国は慎重な姿勢を維持 Zoomの対応：明確化と矛盾 Zoomは、問題が拡大するにつれて、自社の立場を明確にするための更新と声明を発表しました。同社は、音声、ビデオ、チャットの顧客コンテンツは、同意なしにAIモデルのトレーニングに使用されることはないと強調しました。しかし、批評家は、Zoomが使用する言語が不明確であり、解釈の余地を残していると指摘しています。一部の場合において、同社の懸念の緩和の試みは、むしろ混乱をもたらす結果となりました。法的枠組みの衝突：GDPR対ePrivacy 専門家は、Zoomの行動が米国のデータ保護の慣行とEUの法律を組み合わせていることを指摘しています。これは、特にGDPRで明記されている同意と目的制限の原則に関して、矛盾を引き起こしています。これらの枠組みの衝突は、Zoomのデータの取り扱いがヨーロッパの基準と一致するかどうかに影響を与えます。また読む：アメリカ議会が行動を起こす：二つの新しい法案がAIの規制を提案前進の道：未解決の問題と不確実性…

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