データ倫理 (Data Ethics)
DAMA-DMBOK 2nd Edition — Chapter 2: Data Ethics
出題割合: 2%（約2問）
1. データ倫理とは
定義: データの収集・管理・利用に関わる行為の倫理的な側面と正しい行動規範を定める領域。
2. データ倫理の主要原則
| 原則 | 内容 |
|---|---|
| プライバシーの尊重 | 個人データを適切に保護する |
| 透明性 | データの収集・利用目的を明示する |
| 公正性（Fairness） | アルゴリズム・データの偏見・差別を防ぐ |
| 説明責任（Accountability） | データの利用に対する責任を持つ |
| 害の防止（Non-maleficence） | データの利用が個人・社会に害を与えない |
| 利益（Beneficence） | データ利用が価値・利益をもたらす |
3. 倫理的課題
アルゴリズムバイアス（Algorithmic Bias）
- 学習データや設計の偏りにより、不公平な結果が生じる
- 例: 採用AIが特定の性別・人種を不当に除外
- 公平性（Fairness）の確保が重要
データプライバシー
- 個人の同意なしのデータ収集・共有
- データの目的外利用
- 再識別化リスク（匿名化したはずのデータから個人が特定される）
インフォームドコンセント
- データ主体（個人）が収集・利用の目的を理解・同意する権利
4. 組織の倫理的責任
- データ倫理ポリシーの策定
- 倫理審査委員会の設置
- データ倫理教育・研修の実施
- プライバシー・バイアスの継続的監視
試験ポイント
- データ倫理の6原則（プライバシー・透明性・公正性・説明責任・無害・利益）
- アルゴリズムバイアスの問題
- インフォームドコンセントの概念
- データ倫理は個人・組織・社会全体に関わる