名刺管理Sansanの反社チェック機能は名誉毀損にあたらないのか？ 近未来なデータ活用社会。
これを見た時、単純に便利と思える人間はどれほどいるだろうか？
近年、吉本興業などの反社に対する闇営業などが問題になる中、こういった機能が出てきたというのは非常によく分かる話ではあるが、このような反社指定をどのような判断基準で行うのか？
金融データプロバイダーの登場
リスクのある企業のデータベースを持つ金融データプロバイダー、英Refinitivの協力のもとで開発する。読み取った名刺情報をRefinitivのデータベースと照合し、リスクの有無を判定。反社会的勢力に該当する場合は、名刺をスキャンしたユーザーが所属する企業のコンプライアンス担当者や事業部責任者に通知を送る。
反社指定の根拠データの開発は金融データプロバイダーと英国のRefinitivという会社と協力して開発するらしい。
Refinitivとは？
所謂アナリストのような存在は昔から存在しており、今ほどデータ活用や分析がコンピューターに依存しない時から、その有用性やニーズはあった。
つまる所、分析、予想をどの分野で行うかだけで、古くは巫女的な存在から分野をギャンブルなどの大衆的に物であれば、馬券予想を生業としている人たちもそれにあたる。
元になるものはデータであり、予想は何らかの係数に基づいて行われる為、今のようにビックデータ分析やAI活用が出来る時代にはさらに制度が上がっているとは思われる。
しかし、この反社チェックと言うものは、何かしらキナ臭い、危険な香りを感じる。
データ分析の罠
データ自体の信用性
データ自体がゴミの場合はそもそもデータ分析自体も意味をなさない。 しかし仮にこの金融データ類がゴミではないとすれば、そこには明確な「反社の証拠」が見て取れるという主張、もしくは事実が存在する事になる。
確率の罠
次に上記の内容が真実かどうかを一旦保留にしても次に出てくるのは確率の罠だ。
どんな分析も１００％予想が当たるという物はない。
どんな分析もその分析をする人が持っていきたい結論に向けての論理構築がなされる。
機械学習のような物でも持って行きたい答え（教師あり）への推論がなされる。（もしくは教師無しなどの、分類という物がなされる。）
それらは全て１００％を保証する物ではない。
そして、１００％以下の９０％、８０％・・・・なども実は０％だったという事もありえる。
そして人の決断
法律的な問題を考えるのであれば反社の可能性があるというデータを活用するかしないかは、このデータを利用する担当者、会社であるという点は明確ではある。
この場合、「御社は反社チェックにひっかっかったから・・・」とは言わないであろう。
そして気になるのはSansan自体にこのデータの真偽を含めた何らかの訴えが起こされる心配があるか無いという点だ。
反社チェック判定の真偽
はじめに述べた吉本興業の例のように会社単体で、このようなチェックを行わないといけないのは明確だ。
そしてそれらを裏付けるデータ収集に正解があるかも疑問だ。
唯一、このような機能の評価されるべき点は「 抑制力 」になりえるという事だ。
しかし抑制力と呼ばれる物は得てして間違った評価や結末をもってくる事もある。
データに基づくこのような判定は今後も増えていくだろうが、その判定に何の責任も持たないという事は今はまだあり得ないだろう。
Sansanは近未来社会に向けて、思い切った事をしたと感じるし、旧世代的な感覚では少しの恐怖と違和感はいなめない。
