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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~

  • 0h 6m (8sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 初級

このコースについて

ビジネスパーソンのための「サクッとわかる!DXリテラシー」シリーズでは、DX(デジタルトランスフォーメーション)に不可欠な基礎知識をサクッと学んでいきます。
今回のテーマはデータ利用における禁止事項です。
DXリテラシーを身につけ、トラブルを未然に防ぎながら効率的・効果的にDXを推進していきましょう。

コース内容

  • オープニング
  • データ利用における禁止事項とは
  • ①結果の捏造・改ざん
  • ②結果の盗用
  • ③恣意的な結果の抽出
  • 恣意的な結果の抽出を防ぐために
  • 事例:大手鉄鋼所の工場で発生した検査データ改ざん
  • まとめ

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

  • 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。

    2023-05-23
  • 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。

    2023-07-11
  • 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。

    2023-06-29
  • 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。

    2023-07-03
  • 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。

    2023-05-31
  • 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。

    2023-06-02
  • 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。

    2023-09-26
  • 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。

    2023-12-19
  • mk29

    人事・労務・法務

    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。

    2023-07-03
  • 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。

    2023-05-19
  • 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。

    2023-10-25
  • 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。

    2023-12-04
  • 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。

    2023-12-14
  • 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

    2023-12-18
  • 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。

    2023-06-12
  • 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。

    2023-12-20
  • 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。

    2023-10-30
  • 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。

    2023-12-12
  • 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

    2024-01-24
  • 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。

    2023-06-23
  • 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。 

    2023-08-02
  • 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。

    2024-02-26
  • 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。

    2024-03-10
  • 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。

    2023-10-25
  • bm69055

    営業

    不正やデータ盗用は絶対にダメ

    2024-02-29
  • 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

    2024-01-01
  • 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。

    2024-03-06
  • 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。

    2023-10-23
  • 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。

    2024-02-15
  • 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。

    2024-03-20
  • 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。

    2024-02-12
  • 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。

    2024-03-03
  • 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。

    2024-01-19
  • 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。

    2024-01-17
  • 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

    2023-10-13
  • karikomi-1011

    営業

    データの改ざんは企業の信用を台無しにする。

    2023-10-20
  • 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。

    2023-11-13
  • 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。

    2024-01-20
  • 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。

    2024-02-29
  • 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。

    2024-03-16
  • 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

    2024-01-22
  • 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

    2023-10-30
  • 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。

    2024-02-19
  • 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。

    2023-12-10
  • 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。

    2023-09-23
  • 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。

    2024-03-04
  • 123abc123abc123

    人事・労務・法務

    禁止事項と分かっている事を改めて学ぶことができた。

    2023-12-27
  • kohshin_yk

    メーカー技術・研究・開発

    データの改ざんだけが不正利用というわけではないということを知れてよかった。

    2023-11-02
  • taubou

    メーカー技術・研究・開発

    無意識で偏りのあるデータを使わないように気を付けたいと思いました

    2024-02-27
  • k_fujimo

    営業

    営業職において、関係しそうな内容だった。データ使用の際に注意したい。

    2023-10-13
  • nh_98

    人事・労務・法務

    DXリテラシーについてよく理解できました。データの改ざん等の不正を行わず、正しくデータを活用していきたいと思います。

    2024-03-28
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    短い時間で学べて良かったです。

    2023-06-13
  • yoo_san

    営業

    データ改竄については、システム上でされないような設計も重要ですが、過去の歴史からも、そもそも企業風土や圧力といったところに尽きるのではないかと思います。

    2023-12-30
  • takumakanai

    その他

    監査においてデータの信頼性に疑義が生じた場合には徹底的に調査する必要がある。

    2023-12-07
  • taka-hiro-shi

    経理・財務

    データ利用における禁止事項を改めて肝に命じ、目先の結果に囚われず、正しいデータの利用を心がけたい。

    2024-02-08
  • chiekimi

    販売・サービス・事務

    結論が先にある時に発生しやすく自分が意図した結果になるように、
    作り上げないことを理解しているが、より注意が必要だと感じた
    仮説立案、データ収集、仮説検証を継続していく重要性を改めて感じた

    2023-10-11
  • osayo

    営業

    基本的に嘘をつくことはいけない

    2023-10-26
  • m_emt

    営業

    データを正しく取得し、用いることが大切であり、その判断はデータわわ活用する側のリテラシーであると分かりました。業務において社内外問わず、正しいデータわわ正しく取り扱うことを意識して仕事を行って参ります。

    2023-11-04
  • siro-uto

    専門職

    業務において優先すべきはコストパフォーマンス、タイムパフォーマンスではないと意志決定しています。大切なのは安全と品質、信用と信頼。
    情報は正しくないと意味がない、情報は正しく扱わないと価値が下がる。ですので情報元、取り扱う内容に留意しています。

    2024-01-06
  • tjc

    営業

    データを利用すること、悪用することは紙一重です

    2024-03-12
  • mitani-nobuhiro

    メーカー技術・研究・開発

    恣意的データ収集やデータ改ざんが発覚した場合、会社全体のイメージに関わることを理解いたしました。

    2023-11-10
  • yuduki_y

    その他

    データ利用に限らず、嘘をつくことはしてはいけないことですが、ビジネスにおいてだと嘘が生み出す損害がとても大きくなり恐ろしいということを感じました。

    2024-02-26
  • user_1811

    その他

    禁止事項を解説した講座のため、活用の機会なし

    2023-11-22
  • yoshihata

    人事・労務・法務

    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。

    2023-05-21
  • fbj00312

    営業

    恣意的なデーター使用に関しては気を付けたいと思います。

    2023-11-01
  • unnkokusai

    クリエイティブ

    統計はウソがつけるということ。

    2023-06-09
  • hiroshi0308

    人事・労務・法務

    データを用いて分析を行う際、恣意的な操作が入らないよう注意しようと感じました。
    今回はデータの捏造、改ざんについて述べられていましたが、データを客観的に分析する前に言いたい結論が決まっていると、逆にデータの加工を意図的に行うことがありえます。
    正確に仮説を検証するため、統計的な知識も身につけようと思いました。

    2024-03-03
  • chibiyuta

    マーケティング

    データは正しく利用しないと、犯罪行為につながる可能性もあるため、ルールに沿って有効に活用したい。

    2024-02-01
  • syu0303

    メーカー技術・研究・開発

    データ利用における禁止事項について理解できました。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。

    2024-02-05
  • funaishi

    IT・WEB・エンジニア

    データ改ざんは行なわないよう注意します

    2024-03-12
  • 75475

    メーカー技術・研究・開発

    SNSは使わない方が良さそうと思う。どうしても使いたい時は、慎重に気を遣ってやる必要がある。

    2023-05-28
  • kimori2

    営業

    とてもわかりやすかったです。

    2023-06-26
  • 70sp1208

    その他

    我社における身近な改ざんの例を示すと、製品の製造過程でのチェックシートの改ざんである。例えばねじの締め忘れ防止のためにチェックシートを活用しているが、面倒でチェックシートをまとめてチェックを入れているため、ねじを締めていないのにも関わらずチェックが入っている事象がある。幸いにも検査工程で流出を防止できたが、こういったことから不正の芽があるため、改善しなければならないと感じた。

    2024-02-15
  • oku_susumu

    営業

    データの改ざんや不正利用は気を付けないといけない。

    2024-01-10
  • tat6star

    営業

    こういった過ちを防ぐには、組織文化の醸成がもっとも必要だと感じました。

    2024-01-29
  • mattyan_n

    その他

    当たり前のことだが、常に意識すべきこと

    2023-05-27
  • munehiro_hirai

    マーケティング

    流石に改ざん捏造はすることはないが、アンケート調査などでサンプル数として満足できるのか?ということは特に気をつけている。

    2024-01-15
  • arare516

    人事・労務・法務

    データ分析の基本についてしっかり学習してみたいと思いました。

    2023-07-26
  • isaac_m

    メーカー技術・研究・開発

    納期のプレッシャーは不正に繋がりやすい。納期が迫っていても、データの改竄はしないという、リーダの強い意志が必要である。

    2023-06-24
  • youko_su132

    販売・サービス・事務

    知識不足や熱意によってデータが改ざんされる事がある、悪意がなくても間違っていまう事が有る事が良く分かりました。

    2024-03-13
  • k_soda

    営業

    DXリテラシーが無ければ、これも活用していくことができないので
    まずは基礎知識のインプットを大切にしたい

    2023-10-20
  • matsumoto_shi

    その他

    日常業務に取り込み効率化を図りたい

    2024-03-21
  • sumiyakouji

    営業

    分析とはある問いに対して分解し比較をして意味のある差を解釈する事。
    それが頭にあれば改ざんする発想などわかない。

    2023-06-30
  • casbar33

    販売・サービス・事務

    データ利用における禁止事項の要約を理解しました。

    2024-01-12
  • yysan1600

    営業

    データーの取扱い注意事項理解しました。

    2023-05-21
  • stani

    専門職

    データを改ざんすることは最も危険な行為の一つであるので、チェック体制を強化する必要がある。

    2023-11-15
  • alksdjfo

    その他

    目的に合わないからと現実(データ)を改ざんする事は、結果的にビジネスの損失につながる。

    2023-10-31
  • yama_0611

    IT・WEB・エンジニア

    ビジネスジにおいて、結果ありきのデータ活用となってしまう傾向はあると思う。そのならないような風土づくりも重要だと感じた。

    2023-10-24
  • uemura7

    その他

    結論ありきでデータを見てしまう事は割とあるので、客観的な目で見る事は重要と思います。
    仮説指向は大事ですね。

    2024-02-22
  • jikkoh

    営業

    データ活用に関しては、恣意的、無意識に関わらず、偏りや不正がないように留意しなければならない。

    2024-01-03
  • 19390226

    営業

    最近、お客さまも根拠となる性能データを求めるケースが増えてきた。試験自体も人が行う事なので、記載、記録ミスも充分に注意して行うことが大切だとと感じた、

    2024-02-22
  • abe-sandesuyo

    金融・不動産 関連職

    データ分析をする場合は、検証の目的や仮説に基づいて必要なデータを集め作業をするわけですが、悪意の有無はともかく持っていきたい結論の方向に恣意的になりがちなのは自分事として反省すべきことかなと感じます。

    2024-01-03
  • chang_shin

    販売・サービス・事務

    データ改ざんは発覚したあとの悪影響が大きすぎる。

    2023-10-10
  • takahashi_mi

    販売・サービス・事務

    基本的な内容が分かりやすく説明されていました。

    2024-01-18
  • nagao_yuhei

    IT・WEB・エンジニア

    データの改ざんや盗用は、プレッシャーのかかる現場で起きやすいという解説を聞いて、日頃気を付けているつもりでも油断する場面は起こりうると思った。
    改めて気を引き締めて業務にかかりたいと思う。

    2023-11-14
  • ma-sa1226

    営業

    データ分析の重要性について理解できた。

    2023-12-15
  • shoji-k

    IT・WEB・エンジニア

    データの改ざんなどにより結果をよく見せたとしても、それは一時的に評価されるだけであって、後から必ず問題が発覚する。コンプライアンスが重要視されている今の世の中で、データ改ざんや捏造は企業の存続を左右するほどの大問題になる可能性があり、絶対にやってはならないと思う。

    2023-12-17
  • takito2021

    営業

    DXが加速化していく中において、それに伴ったリテラシーについても、併せてしっかりと備え、理解を深めていく必要があると認識している。

    2024-01-17
  • k_hiro23

    経営・経営企画

    仮説立証時に改ざんは気を付けなければならない

    2024-01-14
  • irayoimoon

    マーケティング

    リスキングの定義が分かりイメージがつかめた。
    会社として、チームとして環境変化に対応するための戦略の一つだと認識した。

    2023-06-27

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