第7章

計測の失敗から、プライバシー基盤へ

COVID-19は「計測の失敗」でもありました。感染対策に必要な接触履歴、移動、検査、生体信号は、十分な解像度で捉えられませんでした。必要な技術がなかったからではありません。人々が安心して高解像度の計測に参加できるプライバシー基盤が、社会になかったからです。

位置づけ: プライバシー保護型の感染症計測ガバナンス

接触追跡アプリのジレンマを分析し、VRAIO（Verifiable Record of AI Output）を感染症計測に適用することを提案した Viewpoint です。2026年10月5日公開。

接触追跡アプリのジレンマ

設計	結果
プライバシー重視の設計	人々は参加するが、疫学的な有用性を失う
情報を多く集める設計	有用だが、信頼と参加を失う

感染症の計測は、人の行動・関係・身体の状態を対象とするため、精度を上げるほどプライバシーへの踏み込みも大きくなります。この板挟みは、技術の改良だけでは解けません。

プライバシー保護を高解像度計測の「制約」としてではなく、そうした計測を社会的に可能にする「前提条件」として扱います。

VRAIO は、AIやシステムが「何を知ってよいか」だけでなく、どの情報を、誰に、何の目的で出してよいかを検証・記録・監査できるようにする制度的な仕組みです。

この論文は、個人の曝露制御（PAPR for Everyone）と、AI・プライバシーの統治（VRAIO）という二つの研究の合流点です。PAPRの装着状態や呼吸状態の計測も、信頼できるプライバシー基盤の上で初めて、次世代の感染症計測の一部になり得ます。

Y. Fujii, "Verifiable record of AI output for privacy protection: public space watched by AI-connected cameras as a target example", AI & Society, Vol.40, pp.3697–3706, 2025. https://doi.org/10.1007/s00146-024-02122-8
Y. Fujii, "Governing AI Output in Autonomous Driving: Scalable Privacy Infrastructure for Societal Acceptance", Future Transportation, Vol.5, No.3, 116, 2025.
街路灯カメラ網への適用：FMPS + VRAIO：街路灯から始める公共安全インフラ