@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234343,
 author = {鈴木, 健二},
 issue = {17},
 month = {May},
 note = {学習データや学習済みモデルには，法的要請に基づいて消去すべき個人情報が含まれていることがある．しかし，学習済みモデルから該当データを消去しモデルを再構築することには，経済的なコストを伴う．このため，学習済みモデルから特定の個人情報を忘れさせる技術として，マシンアンラーニングが注目されている．本稿では，マシンアンラーニングの意義と技術的限界に焦点を当て，法的な位置づけを明らかにする．各地域のプライバシー保護法制へのマシンアンラーニングの適用について考察し，その有用性と限界について検討する．EU の GDPR や米国カリフォルニア州の CCPA は，技術的な限界に対して柔軟な解釈の余地がある．},
 title = {プライバシー保護におけるマシンアンラーニングの法的役割},
 year = {2024}
}