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論文・著書情報


タイトル
和文:マシン・アンラーニング技術の法的意義と限界：データ保護法制との関係性の検討 
英文:Legal Significance and Limitations of Machine Unlearning Technology: Relation to Data Protection Legislation 
著者
和文: 鈴木健二.  
英文: Kenji Suzuki.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:情報処理学会論文誌 
英文:IPSJ Journal 
巻, 号, ページ Vol. 66    No. 9    pp. 1323-1336
出版年月 2025年9月15日 
出版者
和文: 
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会議名称
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開催地
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DOI https://doi.org/10.20729/0002004348
アブストラクト 本稿は，データ保護法制との関係における「マシン・アンラーニング」の有用性と限界を明らかにす るものである．「マシン・アンラーニング」は，AI 学習済みモデルから特定のデータを効率的に消去する 技術であり，データ保護法制への対応において重要な役割を果たす．EU 一般データ保護規則（「GDPR」） は「忘れられる権利」を明確に規定しているが，他の地域では法制度が異なる．そのため，各法域（EU， 米国，インド，日本）のデータ保護法制を分析し，「マシン・アンラーニング」の法的な適用可能性を評価 した．その結果，今後の「マシン・アンラーニング」の発展とともに，その評価手法の確立やガイドライ ンの整備によって，現実的かつ法的に妥当な対応手段として実務で効果的な活用が期待される．

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