@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216301,
 author = {金子, 格 and 湯田, 恵美 and Itaru, Kaneko and Emi, Yuda},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {大量のウェアラブルデバイスにより高精度の生体情報が生成されるようになった．高精度で大量となった結果，プライバシー保護の観点で適切に処理することがより重要となった．一方 AI 機械学習の進歩により，大量の高精度情報から，より多くの個人属性を導き出し，個人の識別も可能になると予想される．それらによるプライバシー侵害が懸念されるが，それらから得られる情報の価値を考えると，その共有が抑制されれば社会的利益も大きく損なわれる．これをバランスさせる方法として，個人情報エージェントがすでに提案されているが，その具体的実装方法はあまり議論されていない．本報告ではプライバシーエージェントの Docker ベクトル化の可能性を論ずる．Docker ベクトル化によりプライバシーエージェントを標準的クラウド環境に実装でき，生体情報などの個人情報を効率的に処理し，制御されたドメイン内での管理を維持することができる, Because of the large amount of highly accurate biometric information is generated by wearable devices, it became more difficult to handle these raw data appropriately in terms of privacy protection. Due to the development of AI machine learning in the future, more attribute of individual can be derived from large amount of high precision information, and it is also possible to identify individuals. Unauthorized use of them leads to infringement of individual rights but considering the value of the information obtained from them, it is a social loss to limit the use uniformly. A personal information agent has already been proposed as a method of balancing this, but the implementation method has not been discussed much. This report will describe Docker Vectorization of privacy agent. Docker Vectorization can be implemented in standardized cloud environment and may be executed efficiently and dynamically managed by the originator of personal information to maintain their usage within the controlled domain.},
 title = {大量ウェアラブルデバイスと大規模生体情報時代におけるAI機械学習のシャーロック問題への対策としてのプライバシーエージェントのDockerベクトル化},
 year = {2022}
}