AI時代のAPPI改正：日本企業の“データ調達・利用”は何が変わる？
2026年4月に個人情報保護法（APPI）改正案が国会提出され、生成AI活用の論点は「できる/できない」から「同意例外・統計加工・ガバナンス設計」へ移った。企業が今すぐ着手すべきは、データ分類、提供フロー、監査証跡の整備である。
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「合成データ（Synthetic Data）」が日本の現場AIを加速する：撮影コスト・プライバシー・レア事故を“生成”で埋める時代へ
合成データ（Synthetic Data）が、日本の製造、物流、建設、介護、モビリティなどの現場AIを加速している。学習データ不足を現場撮影だけで補うのではなく、画像・教師ラベル・事故シナリオを生成することで、プライバシー、撮影コスト、レア事故の再現という課題を解決しやすくなる。NEDO・産総研やNVIDIA、NISTの取り組みをもとに、現場AIにおける合成データ活用の実務ポイントを解説する。
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日本のAIガバナンスが“実務モード”へ：「AI事業者ガイドライン」とライフサイクル型リスク管理のチェックリスト
経産省・総務省が取りまとめた**「AI事業者ガイドライン」は、AIの利活用に伴うリスクを認識し、開発から運用までライフサイクル全体で対策を講じる実務フレームを提示する。企業が“今すぐ実装すべき”人の関与、ログ、データ管理、インシデント対応をチェックリスト形式で整理する。ガイドライン（METI）
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