おしごと活動報告 YouTubeUP AI統計特例 個人情報保護法2026年改正｜氏名住所付き病歴等の要配慮個人情報をAI学習、同意不要・拒否不可の法的整理Part3
個人情報保護法2026年改正のAI統計特例により、要配慮個人情報でも同意不要で拒否権保障なくAI学習が可能となる。結論は適法でもリスクあり。データ最小化原則を踏まえて、氏名住所利用を極力避けるべきであるが、合わせてハッシュ化の誤解など実務論点を整理している。
おしごと活動報告 
よんだほん 中田亨著「マニュアル」をナメるな！
仕事の仕組化・構造化に取り組んでおり、マニュアルの整備を課題と認識してはいるものの、全然進まないので、図書館行ったときに、タイトルを見ていいなと思って気軽に読み始めましたが、すばらしく内容の濃い本でした。やっぱ本ってすごいなと。自分が全く知...
おしごと活動報告 YouTubeUP 顔特徴量データ（顔認証・顔認識）の識別子リスクと個人情報保護法2026年改正での規制強化の理由
顔認証・顔認識に使われる顔特徴量データは、個人情報保護法2026年改正によって特定生体個人情報として規制が強化される。顔特徴量の識別子リスク、データ連結リスクと実務対応について解説する。
おしごと活動報告 YouTubeUP 個人情報保護法2026改正における学術研究機関等の定義見直し
個人情報保護法2026年改正のうち学術研究機関等の定義見直しを解説。市中病院における個人データ取扱研究 整理。大学病院との法的差異の解消やGDPR対応の背景を実務観点で解説する。
おしごと活動報告 YouTubeUP個人情報保護法2026年改正｜同意困難な場面でのデータ利用と「相当理由」要件の整理｜個人情報の医療研究・創薬・医療機器開発・災害等活用が進む？！弁護士による解説
個人情報保護法2026年改正のうち、同意困難要件が緩和され、相当理由が導入された点に関する実務影響を整理する。医療データ利活用、第三者提供、目的外利用の法的根拠と保護措置の要点を簡潔に解説する。
おしごと活動報告 YouTubeUP「名前が漏れてなくても漏えい？漏えい対応はどこまで緩和されるのか？ 漏えい元基準・容易照合性から読む個人情報保護法2026年改正弁護士解説｜本人の権利利益を害しないことが明らかである場合の同意不要規定も」
個人情報保護法2026年改正、漏えい対応、本人通知義務緩和、同意不要事由の新設の実務影響を整理。容易照合性や漏えい元基準説の解説や第三者提供同意の例外を企業・自治体向けに解説する。
個人情報保護法（公的機関） 個人情報保護法ガイドライン等要修正箇所
誤記等を見つけたら、ガイドライン改訂タイミングで改訂できた方が良いと思うので、備忘用にこのブログに書き溜めておく趣旨です。けして「やーい、誤記だぞ」というようないじわる目的ではございませんので、その点何卒ご理解いただけますと幸いです。誤記等...
おしごと活動報告 26/6/9東京新聞にコメントしました
自民の提言「マイナカード」取得義務化が「できない人」を追い詰める未来 よくよく考えるべきいろんな事情：東京新聞デジタル2026年6月9日以下の記事にコメントしました。自民の提言「マイナカード」取得義務化が「できない人」を追い詰める未来 よく...
IT/DX法務 医療情報システムの契約事項～３省２ガイドラインを踏まえて
※ミス、漏れもありますので、必ず原典をご確認ください。３省２ガイドライン（医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版および医療情報を取り扱う情報システム・サービスの 提供事業者における安全管理ガイドライン 第2.0 版）を踏...
おしごと活動報告 YouTubeUP 個人情報保護法2026年改正とAI統計活用の実務｜「規制緩和」の誤解と企業が押さえるべき論点Part2
AI統計特例（個人情報保護法2026年改正）とは個人情報保護法の2026年改正では、AI活用・統計作成に関する規制緩和が大きなテーマとして報じられています。しかし、見出しベースで理解したまま実務に落とすと、「想定よりも厳しい」というギャップ...