モノのインターネット (IoT) におけるデータプライバシー

データガバナンス、IoT（モノのインターネット）におけるプライバシーを保護するための技術的、法的、制度的メカニズム、および個人のデータ権利に関する問題を扱っています。

IoT とデータをつなぐ

モノのインターネット (IoT) について話すとき、よく思い浮かぶのは、相互接続された複数のIoTデバイスの関連です。そして、デバイス同士や人間のファシリテーターとのコミュニケーションの方法が多岐にわたっていることを思い浮かべます。そのビジョンは、データセンター、プラットフォーム、エッジデバイス、ローカルアグリゲーターに向けて、さまざまなプロトコルを使用してあらゆる種類の形式のデータをストリーミングする、というものです。

この絶え間ない混乱の中で、人と人、それを可能にするインターフェース、そしてつながるモノの間のコミュニケーションにおける唯一の不変の通貨は、依然としてデータです。しかし同時に、IoT アーキテクチャとデータインフラストラクチャという隠れた主体であると同時に、人間と人間以外のアクターというデジタルツインが絡み合うリアリティテクスチャーのなかで、おそらく最も秘密にされているアクターはデータです。

IoT と AI のコンフルエンス:AIoT

最近のグローバル調査によると、IoTの強みとIoTデバイスによって生成される驚くほど豊富なデータは、AIの力と組み合わせて初めて最大限に活用できます。この調査では、IoT 戦略の新たな目標として AI と IoT の戦略的組み合わせを示す独自の略語「AIoT」が提案されるところまで進んでいます。インテルのチーフ・データ・サイエンティスト、メルビン・グリア氏によれば、

「AI と IoT のメリットは、それらを組み合わせるとさらに大きくなります。AIoT アプローチは、エッジからクラウドまでの可視性を提供し、スマートコネクテッドデバイスへの分析を促進します。」

AIとIoTを切り離せないものとして考える考え方は、徐々に主流になりつつあります。自社の IoT システムが生成する膨大な量のデータを活用するには、データサイエンスソリューションが必要であることを認識する企業が増えています。

IoTとAIを同じコインの両面と考えることは、おそらく当たり前になりつつあります。この調査によれば、IoT データの価値はデータ分析と AI を組み合わせて初めて完全に明らかになるという認識を持つ企業が増えています。

従来のシステムでは、もはやビッグデータがもたらす課題に耐えられません。プロセスを自動化し、データから学び、高度な信頼性と効率性への取り組みを支援するためのさまざまな取り組みの流れを埋めるために、AI が IoT と並行して導入されるケースが増えています。

「AIoT能力を開発した人は、業務のスピードアップや新しいデジタルサービスの導入能力から、従業員の生産性の向上やコスト削減まで、さまざまな重要な組織目標にわたってはるかに優れた成果を上げていると報告しています。いずれの場合も、大きな価値を達成していると回答した人と達成していない人の間には 2 桁のパーセンテージの差があり、AI が違いを生み出しています。」IDG 社の調査

IoT（モノのインターネット）のデータ:インフラストラクチャの検討

しかし、そのためには、IoT データから始める必要があります。このデータはどのように流れるのでしょうか。センサーやローカルの IoT エッジデバイスからクラウドへのデータ移行を可能にする構造とは?そのデータを入手するには、データ収集インフラストラクチャそのものに関して複数の決定を下す必要があります。データの集約方法、仮名化や匿名化などのさまざまな匿名化技術の適用、データがクラウドに到達する形式などについて検討する必要があります。

要するに、データがインフラストラクチャー内を流れ、高度な IoT アーキテクチャーの一部となるというこの多層的な図は、データが IoT エコシステムに複雑に絡み合っていることを示しています。インフラストラクチャの設定そのものが、データの収集、操作、そして最終的な解釈の方法に大きな影響を与える可能性があります。また、特定の考え方の長所を生かして構築されたインフラストラクチャは、非常に直感的に言えば、この考え方の産物であるデータ成果を生み出す可能性があります。

この現象は、生活環境のいたるところで遭遇します。生態系はそこに生息する生物と非生物に影響を与え、建築上の決定は住人の幸福に影響を与え、インフラストラクチャ（広く考えれば）はその中で活動するエンティティを制限したり、有効化したりする可能性があります。

データ保護やIoTセキュリティで好ましくない結果が出ると、エンドユーザーに責任を向けることがよくあります。しかし、データチェーンの最下位にいる人々の問題ではない場合もあります。同様に、データを可視化する複雑なプロセスにおいて、IoT インフラストラクチャが果たす役割についても検討する必要があります。

IoT（モノのインターネット）におけるデータプライバシー：イネーブラーとは何か、制約とは何か

事前に確立されたインフラストラクチャ内のデータフローを可能にし、促進する特別なケースの 1 つが、IoT データプライバシーです。プライバシーに関する現代の議論の大半は、個人を特定できる情報 (PII) に焦点を当てています。PII (PII) は識別可能な財産と見なされています。いわゆる「プライバシーパラドックス」（Barnes 2006）は、一方では意図+懸念と、他方では実際の行動との間に裂け目があることを示しています。つまり、プライバシーへの懸念は明確に述べられても、プライバシー保護に向けて効果的に作用する行動が欠けている可能性があるということだ。

この長年にわたる偏見は、デジタル環境におけるプライバシー法に関する議論につながり、些細なことになっています。 哲学者D・E・ウィットコワーが「責任化」と呼ぶものの複雑なプロセス。ここでは、一方では個人データの強制抽出を軽視し、プライバシー保護を ユーザー問題 一方。このようなシナリオでは、実際に保護する明確な意図が明確に示されています。しかし、機密データを保護する責任はエンドユーザーに委ねられています。同時に、保護の意図は、データ転送を容易にするインフラストラクチャの取り決めの本質そのものに関する懸念によって裏付けられていません。

したがって、IoT インフラストラクチャでは、最初からプライバシーを考慮する必要があります。実用的な IoT インフラストラクチャには、その構成のさまざまな側面にデータプライバシーの懸念事項を組み込む必要があります。これらには以下の要素が含まれます。

• 設計上の決定
• 効果的なデータセキュリティの選択肢
• プライバシーの性質と価値に関する概念の推進

どうやってそこにたどり着くの？

堅牢な IoT インフラストラクチャ:予防への転換

2019年には、調査対象の全企業の約 67% が 接続された IoT デバイスに関連するセキュリティ障害が発生した。同時に、セキュリティ上の懸念事項の一部としてのIoTデータプライバシーの問題は、まだほとんど解決されていません。せいぜい、ほとんどのIT部門で大雑把にしか認識されていません。私たちに必要なのは 堅牢な IoT インフラストラクチャ 強力なセキュリティ機能を備えています。そのような IoT インフラストラクチャの 1 つは、処理されるデータの種類をきわめて細かいレベルで考慮に入れることです。

広く考えられている予防的アプローチは、予防のベストプラクティス、リスク評価、セキュリティ上の考慮事項、および既存のプライバシー侵害履歴から得た洞察を活用して、プライバシー衛生をIoTインフラストラクチャの中核に組み込み、優れたIoTプラクティスを構成するものと切り離せない要素にします。そのようなアプローチの 1 つが、以下の点を軽減することです。 個人の自主性（したがって責任）を重視することと、まさにその自主性を確保するための条件として認識されている予防の必要性との間にある緊張。

そのため、IoT 製品を検討する場合、予防的アプローチを取ることで、サイバーセキュリティと IoT プライバシーの問題を最初から回避できる構造を構築できます。こうすることで、データへのアクセスを許可された人だけが利用できるようにすることができます。これにより、IT インフラストラクチャのセキュリティに関する問題を回避できるだけでなく、入ってくる IoT データのストリームを処理する際のプライバシー保護をさらに強化できます。

アイアンフロック そのため、IoT データプライバシーは最大の懸念事項の 1 つになっています。プラットフォームの IoT 開発スタジオ 4 種類のデータを区別します。これらには、ユーザーデータ、デバイスデータ、コードデータ、およびデバイスから収集された IoT 分析用のデータが含まれます。当社では、きめ細かな認証および承認メカニズムを使用して、4 種類のデータすべてを不正アクセスから保護しています。

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