ブロックチェーン ~世の中を変える破壊的技術を知る~
ブロックチェーンとは、電子データを記録するための新しい技術のことです。取引記録を複数のコンピュータで共有し相互確認することで改ざんを防ぐ仕組みで、日本語では「分散型台帳技術」と呼ばれます。特定の管理者が不要かつシステムダウンが起きにくいというメリットがあります。 かつてインターネットが社会にもたらしたのと同様のインパクトをもたらす破壊的技術といわれる「ブロックチェーン」。ブロックチェーン技術により、仮想通貨、サプライチェーン、企業のバックオフィス機能、シェアリング・エコノミー、政府の業務など、さまざまな分野が変わっていくと言われています。 どのような仕組みで成り立ち、何を可能とする画期的な技術なのでしょうか。そして今後の社会をどう変えるのでしょうか。このコースで全体像を説明します。かつてインターネットが社会にもたらしたのと同様のインパクトをもたらす破壊的技術といわれる「ブロックチェーン」。ブロックチェーン技術により、仮想通貨、サプライチェーン、企業のバックオフィス機能、シェアリング・エコノミー、政府の業務など、さまざまな分野が変わっていくと言われています。 ブロックチェーンとはどのような仕組みで成り立ち、何を可能とする画期的な技術なのでしょうか。そして今後の社会をどう変えるのでしょうか。このコースで全体像を説明します。
会員限定
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
vegitaberu
人事・労務・法務
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。
4
sakiyam2
IT・WEB・エンジニア
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。そうせざるを得なくなるくらい精神的に追い込まれてしまっているとしたら、そういった環境(企業風土)自体が問題だと思う。
3
14001
資材・購買・物流
データ利用における禁止事項について理解できました。昨今では、政治家や建設業者によるデータの捏造・改竄・水増しが多く、国としての信用や建物の耐震性への信用が無くなってきていると思われます。研究や信頼性の構築のためにはデータを正しく扱うことが常に求められます。
3
skkzn
営業
データの偏りや改ざんはよくないこととは理解していませんでしたが、無知によるデータ不正利用も起こりえるということで、しっかり勉強しないといけないと思いました。
2
rayoshii
IT・WEB・エンジニア
仮説立証のために求める結果とデータに違いがあった場合、無理やり立証させようとせずに再度仮説を立て直すことが重要である。
2
w371173
経理・財務
仮定と検証の繰り返しは、正解の結論を導く。
1
sphsph
メーカー技術・研究・開発
理解できました。
目的をはっきりさせて活用したいと思います。
結論ありきでは意味が無いことも改めて認識しました。
不正はそんなところから起こると感じました。そうならないような風土を築き上げていきたい。
1
buta-buta
金融・不動産 関連職
データの改ざん等が発覚した場合に社会的信頼性を損ない、企業であれば業績の悪化を招くことがわかった。
1
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。
1
mk29
金融・不動産 関連職
データの改ざんや盗用は、プレッシャーのかかる現場では起きやすいという点に注意しなければならないと改めて思いました。データ活用においては、ミスがないかという点に目が行きがちですが、改ざんの可能性も含めてチェックしなければならないという点は新たな気づきになりました。通常業務において留意しなければならない事項ではあるものの、「DXリテラシー」という切り口での見方は新鮮に感じました。
1
taguchi-shin
建設・土木 関連職
技術者倫理に通ずる学び。
まず、ユーザーの安全や生命を第一という確固たる倫理感が構築できていなければ、自社に有利な自己都合の改ざんが起こってしまう。
改ざんなど倫理を逸脱した行為は、大きな代償となる事を肝に銘じる必要がある。
1
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。
1
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。
1
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。
1
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
1
lczgdgxjhz
メーカー技術・研究・開発
このようなデータの捏造や改ざんをシステム面で防止する方策もあるだろうが、より根深い背景として結果やスピード、短期的利益を重視するあまり、想定外の結果を許容出来ない組織運営の問題がありそう。風通しのいい組織を作るというアナログな対策も必要であると思う。
1
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。
1
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。
1
haruka-kato
営業
自分の行動が予期せぬ事態を引き起こしてしまわないように、リテラシーを意識した行動をとりたいと思います。
0
h-yuki1226
販売・サービス・事務
また見返し、理解を高めます。
0
kazu_suzu
営業
結果ありきのデータ取扱いは注意が必要
0
rikuhaya
営業
データ改ざんや盗用は普通しないと思うが、意識して防止したい。
0
jumbo19
経理・財務
データ利用での禁止事項、どの業界でもプレッシャーに押される事のないようにしたいですね
0
kawauso_otter
その他
無意識に情報を入れなかったためにデータ改ざんと思われる事象があるというのは気づかなかった。分析されたものも何が含まれていないのかも考え見る必要があると思った。
0
yuki_1203
IT・WEB・エンジニア
日頃のチーム内でのコミュニケーション、相互の信頼関係を作ろうという姿勢が意識的に醸成され、それが定着していることが大事だと考えました。
0
ab0110
専門職
著作権侵害などは無意識にしてしまいそうなのでよくよく注意する。
0
ha_ya_shi
建設・土木 関連職
欲しい結果や結論ありきでデータを集めるの手法が横行しているので、禁止事項と言われると新鮮です。
0
d--dkk
メーカー技術・研究・開発
データの改ざん、捏造はよくなく、会社の信頼をも失う行為であることが分かった。
0
daiken-tomomoto
メーカー技術・研究・開発
データ利用における禁止事項としては、3つのことがあげられる。1つめとして結果の捏造や改ざん、2つ目としては結果の盗用、3つめとして恣意的な結果の抽出があげられる。それぞれ決して実行してはならないことであり、情報リテラシーとして知っておくべきことである。
0
o3naoki
その他
データの改ざん等信用、信頼を失うことは決してやってはならないことだと学びました。今後自身がそのようなことをしないよう注意してまいりたいと思います。
0
morimotosatoshi
営業
データ利用の取扱いについての注意事項の確認を行った。データの不正な使用は信用を失う危険性があるため正確にかつ正当な手順での使用を行う必要がある。
0
bm69055
営業
不正やデータ盗用は絶対にダメ
0
_yakiimo2024_
その他
意思決定に必要なデータ利用はビジネスにおいて必要不可欠なもの
自分達の都合のいい結果を求めるあまり、誤った意識で恣意的に結果を捏造する行為は犯罪に等しい行為と理解します
個人レベルの行為なら是正も可能な場合もあるが、組織レベルの行為となるとそれらを監視するために更に上位の組織体(社会や政府)による監視体制が組み込まれ、運用されることを切に願うばかりです
0
miro-s
人事・労務・法務
データ利用における禁止事項におけポイントが明確になりました。3つのポイントを念頭に業務を行いたいと思います。
0
5iwai5iwai
人事・労務・法務
結論ありきの調査や、調査結果の抽出は、何かを報告する際に行ってしまいそうになるものだと思います。
仮説は仮説であって、本当にそうなったのかはフラットに結果を観察して判断しなければならないと改めて認識しました。
0
terulin
メディカル 関連職
教授の思い込みが激しく、その仮説を立証するためのデータを集めることができず、退職していった人を何人も見たことを思い出しました。
現場の部下はわかっていても、それを認めない上司がいることが問題ですね。
そのプレッシャーに負けて捏造・改ざんするか、病んで退職するかも道しかなくなります。
0
yuki_nagato
その他
仮説立証のために求める結果とデータに違いがあった場合、無理やり立証させようとせずに再度仮説を立て直すことが重要である。
0
suehiro-k
経理・財務
ビジネス定量分析の講座も見てみようと思う
0
srk11220303
専門職
結果が欲しい時に陥りやすい事例であるが、個人がそうしないためにも周りの環境がより重要であると思う。
0
aki4444
建設・土木 関連職
データの登用には気を付けようと思った。
0
blackpepper
その他
データを利用する際は引用を示したり、適切な量や対象を抽出するなど取り扱い方に注意して正しく使用するよう心がける。
0
kazu-mishima
営業
データは正しく活用してこそ、意味と利用価値が出てくる事を再認識しました。
0
newuser2023
その他
データの不正が悪いことなのは普通であれば皆分かることだと思う。それでも不正が発生するのは、職場の雰囲気だったり、上司からの威圧だったりと、外的要因によるものが多いと思う。そこを改善しない限りデータの不正は消えないと思う。
0
fujii_kouki
資材・購買・物流
データ利用における禁止事項について理解できました。
0
sakamoto_tomomi
専門職
データの不正利用が招く社会的影響の恐ろしさ。社内での内部統制の重要性を学べた
0
shin1_sgb
IT・WEB・エンジニア
データ利用の禁止事項をよく理解して、意図せずやってしまうなどのことがないようにしていきたい。
0
ts-aizawa
建設・土木 関連職
分析対象となるデータ利用において3つの主な禁止事項について、それぞれの内容と共に、防ぐための方法・事例の解説により、理解を深めることが出来た。
0
yuya_1219
営業
無知によるデータ不正利用も起こりえるということで、しっかり勉強しないといけないと思いました。
0
hirekatsu
メーカー技術・研究・開発
大学在学中によく他人のレポートを丸写しする話を聞いたがそれと同じと思う。楽な方に行かないように気を付ける
0
nagase29
営業
今回学んだ禁止事項などは社会人としては身についている範囲だと考えますが、会社の組織、社内圧力によって行われるケースが多いと思われます。問題はどこにあるかは別として、データ分析の基本は大学などで論文や研究の際の欠かせないものであったはずなので初心をはすれることなく取り込みたいと考えます。
0
reikon
マーケティング
結論や主張ありきだと、データの偏った扱いは容易に起こりうると感じた。
資料を読む側もデータの根拠などに注意を払う必要があると思う。
0
h_kouno
販売・サービス・事務
意図的ではなく起こり得る可能性もあるので、私たちも十分注意する必要がある事が分かりました。
0
yasu0114
営業
データの適切な利用は当たり前のことであるが、今後さらに留意したい。
0
hoshi-yuuki
IT・WEB・エンジニア
データの利用は慎重にしたいと思った。
0
hiranof
その他
AIを利用では利用者に悪意がなくとも法に違反した行為を知らず知らずのうちに実行してしまっているケースも多くなってくると思うので、出力結果を無条件で信用せずに確認しながら使っていきたいと思いました。
0
nw905
営業
他社等のデータを利用する場合は必ず出典元を記載すること、データの改ざんも行わないこと。
0
kenichi-nakamu
営業
社内資料作成の際に外部のデータを使用したり、調べたデータをまとめる際に自分が求めている結果になるようにデータを変えたり削除したことがあった。今後はありのままを確認してそこからどうするかを考えるようにデータの取り扱いには注意する。
0
kawa_michi
専門職
データの改ざんや捏造など、基本的な禁止事項ですが、あらためて重要だと感じました。
0
y_ok
経営・経営企画
これまであまりデータ分析を行う機会はなかったが、結論ありきの誘導等の不正をはじめ、防ぐべきことがあることを理解。部内でデータ活用を行う際には、部員への意識づけも含め、慎重に対応したい。
0
-_-b
その他
データを改竄などしてしまう原因に、目的が先にあってしまうからだという言葉を聞いて気をつけなければならないと思いました。仮説を立て検証していく事を心がけてしっかしと結果に基づいた考察をしていこうと思いました。
0
techno_yonemura
人事・労務・法務
恣意的な偏りによりデータを抽出した場合は、全体像が見えず結果がどうか判断できない。
0
genchawan
販売・サービス・事務
データ改ざんなど、無意識からおこってしまうこともあるのかなと思います。
無知ではゆるされないことなので今後もしっかり学びたいです。
0
jzo
販売・サービス・事務
大学時代の卒論作成を思い出しました。結論ありきで恣意的に資料検索していました。気が付かず行いがちであること留意します。
0
nt838119
IT・WEB・エンジニア
改竄は問題になって表に出る、抽出の偏りはまだまだ多くの場所で行われているイメージがあります。
0
suzuki_mi
IT・WEB・エンジニア
上がってきた資料のデータが操作されていないか確認する必要があると思った
0
karikomi-1011
営業
データの改ざんは企業の信用を台無しにする。
0
tanakatake
経営・経営企画
データ活用においては、倫理観を持ちながら仮説立案~データ収集~仮説検証のサイクルを回すことが必要である。
0
matw
営業
データの登用や改ざんはいかなることがあってもやってはいっけないと学んだ。
0
hayahaya
金融・不動産 関連職
データ利用における禁止事項について学んだ。
0
in-a
マーケティング
自分が不正をすることはないが、扱うデータには十分気を付けたい。
0
an14793
メーカー技術・研究・開発
検査をしっかりしなければならない、その理念の基礎部分だと考える。
0
yhyhyhyhyhyhyh
IT・WEB・エンジニア
故意ではなくとも恣意的な抽出を行ってしまう事例があるので、抽出に関する知識を付けることが大事である。
0
h-h-h
金融・不動産 関連職
データに対する揉められる姿勢は、不変ですね
0
kousaku728
人事・労務・法務
データの抽出後の改ざんなどは小さいものから大きいものまで様々だが事例のとおり結果として良いことはないので肝に銘じたいと思った。
0
kasugaicc
経営・経営企画
データ利用における禁止事項と何かを把握できました。 社会的信用を失う可能性があるため
改ざん。捏造等 あってはいけないことだと感じました。
0
e-s-y
その他
当たり前の事ではあるが、改ざんをする様な環境とならぬよう注意したい。
0
aqueous
メーカー技術・研究・開発
科学研究の不正行為と全く同じ。
0
mitti24gym
専門職
結論を先に考えてデータを抽出すると別に悪意はないのに犯罪となりかねないこともあるので意識しようと感じました。
0
sbsconts
コンサルタント
DXに限らず、分析するうえでやってはいけないこととして、改めて戒める必要があると思いました。自説を通すための過程において陥りそうな事象出るため、客観性をもって業務を行うようにします。
0
sayaka123
販売・サービス・事務
先に結果論ありきではなく、出たデータを分析し正しい結論を導き出すことが正しいデータ活用だと学んだ。
0
arii-m
IT・WEB・エンジニア
既知の内容が大半でした。
0
nagahara-yuki
人事・労務・法務
データの改ざんは意図的に行われる印象がありますが、恣意的な改ざんは「これくらい…」といった軽い気持ちで起こりそうだなと思い、怖いなぁと感じました。
怖いと思う気持ちは大事だと思いますので、常に自分へ認識させるためにも、定期的に学ぶことが大事なのではと思いました。
0
kiyoe2023
その他
恣意的な結果を抽出してしまわないように、あえて自分とは違う意見(反対意見)の人にサンプル偏りがないかや、抽出したデータに自分の意図した方向にもっていってないかみてもらうのはありかもしれないと思いました。
0
komo3021
人事・労務・法務
コンプライアンスを遵守してデータ活用したいと思います
0
nagashima42205
経営・経営企画
結論ありきのデータ活用は、無意識的にしてしまいがちのため気をつけたい
0
2023-tsuyoshi
その他
データの意図的、恣意的な改ざんなど、理由の如何を問わずその直接の上司の管理に問題があると考える。
0
kswatana
その他
データ利用における禁止事項について理解できました。昨今では、政治家や建設業者によるデータの捏造・改竄・水増しが多く、国としての信用や建物の耐震性への信用が無くなってきていると思われます。研究や信頼性の構築のためにはデータを正しく扱うことが常に求められます。
0
kkinta
営業
仮説思考無いデータ収集、分析は無意味ですね。この点が理解出来ていれば禁止事項にある様な事案は無くなるのではないでしょうか。
0
marimariiii
金融・不動産 関連職
大企業であっても
データ改ざんや様々な問題を
引き起こす可能性がある
自己においても注意して情報に触れたいと思う
0
abe-misato
メーカー技術・研究・開発
データの取り方、扱い方は、自分が出すときも気を付けなければならないし、他人のデータを見るときも意識して批判的に見なければならないと思っています
0
xiao3yu
IT・WEB・エンジニア
無意識に欲しい結果に有効なデータを集めることもあるかもしれない。客観的な視点が重要かなと思いました。
0
ksd_0153
その他
プレッシャーが強すぎると改竄への考えが出てしまうのは昨今のニュースと合致します。
ただ、自分の知識不足によってもデータを恣意的に選んでしまう可能性がある事に気が付かされました。
0
11132
営業
改ざんはしない。しっかりデータを管理する。
0
kumasanta1
IT・WEB・エンジニア
結論ありきが改ざん、盗用、恣意的利用になる。当たり前だが、事実を表しているデータを正しく活用し検討.結論を出していく事が大事である。
0
x0888
メーカー技術・研究・開発
企業は改ざんや不正が大きな問題をおこすことを理解しておかなけれぱならない。
0
sawada-hiroko
その他
自身の業務ではあまり対象となることは思いつきませんが、今後注意して同様の危険がないかせいさしようと思いました。
0
charlie0316
営業
守るべき項目を整理して 理解を進める
0
akira_zizi
経営・経営企画
データの正しい活用方法を学び、企業の信頼を失わないよう細心の注意を払っていく。
0
iso_ken
専門職
持っていきたい方向に誘導しようという意図は持っていなくても、見たいデータだけ見てしまうことはある。
他人のデータもそのようなものが含まれている可能性があることに注意し、サンプリングの仕方などもしっかり確認する。
0
m_yuuki02
その他
データの不正操作が増え、国や建物の信頼性が低下しています。信頼を築くには、データを正確に扱うことが重要。
0