「理論的に正しい」だけではダメ　考えるべきデータ活用のモラル

数学的、理論的に正しいと思われたアルゴリズムが、人の不利益になるケースは少なくない。データ活用には、法律やルールを守ることだけでなく、モラルの問題が常につきまとう。データドリブンを推進する上で避けては通れないこの問題を、東日本旅客鉄道（JR東日本）でデータマーケティング部門を率いる渋谷直正氏が解説する。