サクッとわかる！DXリテラシー ~データ利用における禁止事項編~

ss-geran

営業

データの改ざん、捏造を行う気になったことはないが、立場が変わりそのようなことを考えてデータを提出される場合を考慮してデータを確認するようにする。

tsubodon2015

その他

こうして動画で見ていると「俺は絶対に大丈夫だ」と思えるような内容ではあるが、実際に社会ではこれらの禁止事項を犯している人たちがいます。一概に禁止事項を犯した者に全ての責任があるとは思えないが（周囲の環境なども影響するだろう）、迷ったときに正しい方向に進める指針としてこの動画はきっちりと押さえておきたい。

iisaka214

その他

データを改ざんすることで自分だけでなく、そのデータを信用した上で顧客に商品を販売している事業者にも多大な影響を及ぼすのでデータの扱いには十分に気を付けていきたい。

le-mon

その他

不正のないように正しくデータを活用するようにしたいと改めて思いました。

ymhr

メーカー技術・研究・開発

プレッシャーから発生するデータの改ざんには自分自身が気を付けることはもちろん、職場環境がそうでないかどうかを考えることも必要であると感じた

tatsuya_azuma

資材・購買・物流

最初から理想の結論ありきを前提にして、データ改ざんを行う。よく自動車業界などで耳にすることが多い。結局、結果を残さなければいけないという個人の焦りからこのようなことが繰り返されるのであろうから、とても難しい課題だ。

ayikes

その他

目的を達成するためだから悪いことをしているわけではない、という意識の甘さから生じている事象が多いとかんじました。目的を達成するためにまずルールを守るという躾を社内で浸透させる必要があると考えます。

w371173

経理・財務

仮定と検証の繰り返しは、正解の結論を導く。

mina_17

販売・サービス・事務

新人育成について、偏りがないよう全ての録音された通話データや入力内容のデータから課題点を見つけ、改善方法についてAIも活用して方向性をきめ、研修を行い、改善されたかどうかの検証をするといった形でPDCAを回すと倫理から外れることもなく的確な研修ができるのではないかと思う

yshr_oosawa

メーカー技術・研究・開発

ここで述べられている内容は自社でも数年前に実際に不祥事を発生させており大きく信頼をそこなった、職位の上下にかかわらずこれを順守することが大きな組織ほど難しく、比例して大きく信頼を損なう。

n189947

メーカー技術・研究・開発

恣意的なデータ分析は分析とは言えず、公平なデータ利用が必要不可欠である

hikaharu

販売・サービス・事務

わかっているようでわかっていないです。

pa-pas

その他

データの改ざんは会社にとって命取りになる行為だと学んだ

n155528

メーカー技術・研究・開発

DXリテラシーの３つの禁止事項を念頭にデーター分析をすることが必要であると理解しました。

stk_shitian

専門職

データ分析をし仮説を検証するときには、先に結論ありき、にならないよう常に意識する、偏りない平常心で臨むことが正確な仮説思考ステップ実行につながる。禁止事項を踏まえてデータを扱うことは、企業の信頼性と直結する意識を忘れないように業務に当たることが大切である。データ利用の禁止事項に意識を向け、盗用防止に引用元記載など、必要事項を含めているか、組織としてもチェック体制も大切である。個人としても意識を高くし、情報セキュリティリテラシーある仕事の仕方をして貢献できる人材になりたい。

fuji_fuji_

その他

データ利用注意
データの改ざん・盗用流用(出典元がない)・自己都合によるデータ抽出など
サンプリングが必要

isaocchi

その他

データを利用するのは人間であり自分が導き出そうとする方向性を考えている場合が多い。
但し正確性を必要とするならば、削除するのではなくトータル的に検証が必要であると認識した

ezmomonga

その他

世間でもたびたび報じられているデータ改ざんは、企業価値を大きく損ねる問題に発展することから、いかに外圧が強くとも屈してはいけないと強く感じました。

lamf67

営業

結果ありきではなく、目的の応じたありのままのデータをそのまま活用することが重要であることが理解できた

192309

その他

データの扱いには十分に気を付けていきたい

leafstone

その他

テレビの街頭調査などの結果も、適正に処理された結果かどうか、なんとなくではなく意識しながら見るようにしようと思いました。

usa_usasan

金融・不動産　関連職

正確なデータ分析をすることの重要性と、おきてはいけない改ざんなどについて理解できました

nayuta-

資材・購買・物流

適切に分析対象を抽出して検証しないと企業の信用を失いかねない

lunarium

その他

様々なデータが増えることで、恣意的な活用や改ざんが増えるので、世の中、まだまだ発覚していないことが多いことが容易に予想出来てます。

kankn

営業

恣意的なデータ抽出が、最も無意識的に起こりやすいと気づいた。特に注意したい。

ivygreen

その他

違反を起こしかねない事例について知ることができ、仕事でも生かせそう

kuny_o

メーカー技術・研究・開発

分析時の禁止事項について理解を深めることが出来ました。

shinji_muraoka

販売・サービス・事務

結局は人間がやることなので結果だけでなく過程についてもチェック、監査が必要である。

honda_toshio

メーカー技術・研究・開発

意図しないデータ不正利用も起こりえるので、しっかり勉強し注意していかないといけないと思った。

noseman

その他

・データの盗用にならないよう十分に注意しなければいけない、また結果ありきが目的のデータ抽出もおこなってはいけないと強く思いました。

suzunosuke2025

経理・財務

担当業務では、データの捏造や改ざんよりも、著作権法の順守等に関係がある。他人の著作物の引用には、引用が必須であること、自己の主張が主・引用が従の主従関係、出典を明らかにすること等をしっかりと守って適切に対応したいと思う。

m-kusaba

販売・サービス・事務

データ利用の禁止事項は改めて学んだ

toufu_

その他

フラットな目線でデータに触れると途方もないので、仮説に基づいた結論ありきでデータを見るケースは多い。恣意的なデータ分析とその境界線は曖昧だが、仕事の提案を通すために通しやすい分析結果とそうではない分析結果があるのも事実。嘘は良くないが、目的を意識して提案後の道筋を考えながらデータ分析することも大事だと思う。

atta2_datta789

専門職

よかった。具体的な実務に生かしてゆきたい。

kazu-inokuchi

メーカー技術・研究・開発

DXとは関係なく、データの捏造、流用、悪用により、恣意的に結果を導き出すことはNGである。

black0saku

IT・WEB・エンジニア

データ活用でやってはいけないことを学ぶことができました

n161122

メーカー技術・研究・開発

都合のいいデータづくりは、心掛けています。

cc0_nishimura

IT・WEB・エンジニア

「数値は噓を付かない」というのは幻想であることが分かりました。数値を適切に利用できるかどうかは、一人一人の認識や倫理観に掛かっていると学びました。

yarukimanman

経営・経営企画

データを正しく扱うことは当たり前のように思われるが、目標値と結果に大差がある場合、つい改ざんの誘惑に負けてしまうことが考えられる。こうした誘惑に負ける本能に打ち勝つには、それが巻き起こす結果、つまり損害まで思考が及ぶ必要があり、そのための教育が欠かせないと思う。

kojkoji

IT・WEB・エンジニア

データを恣意的に分析することはいけない。ミスリードを防ぐ対策も必要

naka189

経理・財務

非常にわかりやすくよかったです

ikusei_t

その他

小心者なので故意に禁止事項はおこなった事はありませんが、知識が無く無意識に禁止事項に踏み込んでしまうケースもあるため、よく考え正しくデーターを取り扱いたいと思います。

23tim

販売・サービス・事務

データを取り扱う人の倫理観を持って取り組む必要があり、特定の人からのバイアスを受けないようにする必要がある

takadatom

その他

正しいデータ分析により、問題のない分析を行い、次のステップに行ける

jin8969

IT・WEB・エンジニア

昨今、コンプライアンスを度外視することは、今後のキャリア形成においても取り返しのつかないことになりうる行動であることを肝に銘じ、やってはいけないことはやらない。当たり前のことを愚直に行う。禁止事項を目の前にした際は、内部通報などを活用する。

hiro-k

経営・経営企画

データ利用における禁止事項について理解できた。活用する人がしっかりとしていないと、悪用等ができてしまい、そのことを理解しデータを正しく扱うことが大切と思いました。

m-onodera

IT・WEB・エンジニア

本内容については、ＤＸ云々以前の一般社会常識の問題と思われます。結果ありきであれば改ざんではなく、現状との差の分析による改善が必要ですね。

s-oketani

メーカー技術・研究・開発

データーは適切に活用することが大事

mitsu_yamagishi

メーカー技術・研究・開発

やってはいけない事例については常に意識して取り組まないと間違った結果と判断となってしまうため、慎重にやらないといけないと感じている。

kouji_oohara

その他

データが適切に扱われ、改ざんなどが起きないように扱わないといけない。報告書をPDF化　暗号化する等、加工できないようにしたりするノウハウを学びたい。また偏ったデータにならないようにサンプリングをしっかり行えるようにしたい。

nrtkws

その他

教材には、悪意をもった、もしくは恣意的にデータを改ざんした事例がありました。社内向けのデータ、社外向けのデータの事例が出ていましたが、外部向けの検査データの改ざんについては、言語道断であるばかりか、業界全体、ひいては日本という国の信頼をも損なう内容で、他人事とは思えない内容でした。当社にもコンプライアンスの報告制度がありますが、同じようなことが無いとは言えないのでは、と心配になりました。

akira_1504

IT・WEB・エンジニア

著作権の侵害には留意する必要がある。

shigeru7

メーカー技術・研究・開発

よくわかりました。今後の役にたちそうです。

n141876

販売・サービス・事務

データの改ざんはいけないが自分に有利な方向につくってしまうのはあり得ることだと思う
それを止めるシステムはないと思う

vogel

メーカー技術・研究・開発

基礎的な用語や振舞いを理解しました

happysmile

人事・労務・法務

良い結果を見せたい！気持ちが、データ改ざんに繋がっていく、ということは理解できなくないですが、でも、私には嘘、架空のことで良く見せる、という事の抵抗感から絶対に出来ない、嘘をついてもしょうがない、データの事実を理想に近づけるにはどうすればよいか、という思考に皆がなって欲しいです。

take1224

営業

データ利用の一般原則のようなものを理解しました。

n205927

その他

データ分析においては最初にデータクレンジングは必要ですが、それが行き過ぎると改ざんや捏造になったりするのかと思います。

n177443

メーカー技術・研究・開発

データ活用方法は基本的なリテラシー。

hinaya_0821

その他

ビジネス定量分析について学んでみたいと思った

gurisu

その他

データ改ざんは古い会社ほどあるように思える。もし改ざんを発見した場合はしっかり言えるか不安です

yoshihito_f

経営・経営企画

データ活用には、統計的な常識やデータ取集時のバイアスに気を付ける必要がある。

takizawa_takuya

メーカー技術・研究・開発

意識しないデータ改ざんが一番恐ろしいと感じました。

207407

メーカー技術・研究・開発

自ら望んで改ざんしたり盗用したりする人は少ないのではないかと感じる。

kk2106

メーカー技術・研究・開発

データを用いた分析結果を提示する場合の基本的な禁止事項を簡潔にまとめられているので、分かり易く、業務において活用できる。

n163973

その他

再現確認で取得したデータと基準値との比較を行う時に活用できる。

n195326

販売・サービス・事務

作ったデータに誤りが無いかを確認する

gotaki

メーカー技術・研究・開発

データの活用方法を学び、実務で活かす事は重要ですが、恣意的な改ざんなど、データをまとめる人の倫理観も問われると思いました。データの取り扱いに対する、第三者の監査を受ける事も必要だと思います。

shouokada

その他

データーの取扱い注意事項理解しました。

matteo

メーカー技術・研究・開発

資料の引用表記を確実に行います。

t-yanota

経理・財務

データ分析のリスクについての理解が深まりました。

aohanabusa

販売・サービス・事務

結論ありきのデータ活用は改ざんの恐れがあり、会社の信頼を失うことにもつながる。

ume2011

販売・サービス・事務

どんなにIT技術が進化しても、活用する側の技術やモラルが成熟しないと、悪い結末に至るなと、身が引き締まる思いです。

genta111

その他

適正なデータの取扱いが無くしては、分析の意味がなくなる

185080

メーカー技術・研究・開発

内容は分かり易く、理解できました。

yuki810

メーカー技術・研究・開発

改めて、気をつけていきます

saty_nml

その他

母集団の妥当性および普遍性はそもそものサンプリング段階でバイアスかかっている場合もあり判断にどう影響するか考えて使う必要がありそうです。

mars458

メーカー技術・研究・開発

注意事項は、まさかと思っていたら、将来遭遇するかもで、気を付けなければ・・

kamimura_masa

メーカー技術・研究・開発

恣意的データ改ざんは絶対行わないよう心掛けたい。

okakatsu

販売・サービス・事務

AIは改ざん禁止は当たり前であるが、信頼性、公平性に留意して活用していきたい

nkrkrpon

専門職

データ利用における禁止事項について理解できた。

souko

人事・労務・法務

都合のいい結果に誘導するための安易なデータの捏造は顧客や世間の信用を大きく落とすことにつながることを学んだ。
業務においては正確なデータを出し、傾向と対策をたてそれを繰り返すことが大切。

eguegugogo

販売・サービス・事務

DXだ、データだといい、それらを活用すれば、簡単にうまくいくと考えることもあるけれど、結局は、データも、DXも、活用する主体は、人間で、そのスキル、あるいは、倫理がしっかりとしていないと、ミスリード、場合にっては、悪用できるということだと思いますので、その特性をしっかりと理解したうえで、慎重に活用する意識を持っていたいと思いました。

n190165

メーカー技術・研究・開発

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tooru_abe

その他

仕事柄インターネットで閲覧できる情報を基に分析をおこないますので、同じようなことに気を付けていましたが、改めて勉強になりました。

fujiwara_a_uis

IT・WEB・エンジニア

データは活用するものであって、操作するものではないことが分かりました。

diguard

経営・経営企画

以前の受注案件になるが、調査結果を客先から「こういう報告内容、見せ方グラフにならないか」と相談を受けた。
結果が全てなので、改ざんではなく、結果の抽出の条件を先に提示して誤解ない前提での「別パターン」として加工。
次の調査設計にも経緯を共有した。

n147781

その他

新しい考え方を学べました。
講義の内容は理解できましたが、日常で実践できそうなものはありませんでした。その機会にあったら使ってみたいと思います。

otsukoki3

営業

禁止事項をしっかり知ることで、無意識的にルール違反をしないように気をつけようと思った。

seiren

営業

データ利用において何に留意すべきか。