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この記事は、映像監視ニュースサイトIPVMとの提携により発表された。

TechCrunchが入手した契約データから、米国の少なくとも100の郡や町、そして市が、米国政府が人権侵害と関連づけた中国製の監視システムを購入していることがわかった。

米国政府は、2019年にHikvision（ハイクビジョン）とDahua（ダーファ）という中国のテクノロジー企業2社を経済ブラックリストに追加したが、一部の自治体は、その後、数万ドル（数百万円）以上を投じて両社の監視装置を購入している。この2社は、ウイグル族のイスラム教徒が多く住む新疆ウイグル自治区の少数民族に対する、中国の継続的な弾圧と関連している。議会はまた、中国政府によるスパイ活動を助長する恐れがあるとして、米国の連邦政府機関がハイクビジョンとダーファのテクノロジーを新たに購入したり、契約を更新したりすることを禁止した。

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しかし、このような連邦政府の措置は、州や市のレベルにまでは適用されていない。連邦政府の資金が使われていない限り、地方自治体はビデオカメラや赤外線スキャナーをはじめ、そういった中国製の監視システムを特に制約なく購入できる。

この契約の詳細は、連邦政府や州政府の支出を追跡しているGovSpend（ガヴァスペンド）が、IPVM（アイ・ピー・ヴイ・エム）を通じてTechCrunchに提供したものだ。IPVMは、映像監視に関する主要なニュースサイトであり、ハイクビジョンとダーファの禁止令を注視している。

今回のデータ、およびIPVMが以前に報告したところによると、最大の支出はジョージア州Fayette（フェイエット）郡の教育委員会によるもので、2020年8月に公立学校での体温チェックに使用されるハイクビジョンのサーマルカメラ数十台を49万ドル（約5400万円）で購入している。

フェイエット郡公立学校の広報担当者Melinda Berry-Dreisbach（メリンダ・ベリードライスバッハ）氏の声明によると、カメラは、ハイクビジョンの正規販売店でもあり、以前から取引のあるセキュリティベンダーから購入したという。この声明では、教育委員会がハイクビジョンの人権侵害との関連性を認識していたかどうかについては触れられていない。また、ベリードライスバッハ氏は、フォローアップの質問には答えていない。

ハイクビジョンやダーファのモデルを含む多くのサーマルスキャナーについては、IPVMの調査により、測定値が不正確であることが判明し、誤った測定値による「深刻な公衆衛生上の潜在的リスク」があると、米国食品医薬品局（FDA）が、公衆衛生上の警告を発するに至っている。

人口9万5000人のノースカロライナ州Nash（ナッシュ）郡は、2020年9月から12月にかけて4万5000ドル（約490万円）以上を投じてダーファのサーマルカメラを購入した。郡長のZee Lamb（ジー・ラム）氏は、購入とその機材が郡内の公立学校に配備されたことを認めるメールを転送してきたが、それに対するコメントはなかった。

また、ニューオーリンズ市の一部を含むルイジアナ州のJefferson（ジェファーソン）郡は、2019年10月から2020年9月にかけて、ハイクビジョンの監視カメラとビデオストレージを3万5000ドル（約380万円）で購入したことがデータからわかっている。しかし、郡の広報担当者からのコメントはない。

連絡を取った自治体のうち、購入したテクノロジーと人権侵害との関連性について答えたのは1地区だけだった。カリフォルニア州のKern（カーン）郡は、2020年6月、保護観察局のオフィス用としてハイクビジョンの監視カメラとビデオ録画機器に1万5000ドル（約160万円）以上を支出した。契約のデータによると、地元の業者であるTel Tec Security（テル・テック・セキュリティ）がハイクビジョンの製品を同郡に販売していた。

カーン郡の最高行政責任者であるRyan Alsop（ライアン・アルソップ）氏は、ハイクビジョンと人権侵害との関連性について問われると「ハイクビジョンに関する問題についてはまったく知らない」という。

「繰り返すが、当郡はハイクビジョンと契約したのではなく、テル・テック・セキュリティと契約したのだ」とアルソップ氏は答えた。

フロリダ州Hollywood（ハリウッド）市では、ハイクビジョンのサーマルカメラに3万ドル（約330万円）近くを費やしたが、同市の広報担当者は、中国のこのテクノロジーメーカーが「すぐに納品可能で、規定のプロジェクトスコープに合致し、プロジェクト予算内でソリューションを提供する唯一の大手メーカーだった」と述べている。このカメラは、新型コロナウイルス感染症の拡散を抑制するために、従業員の体温の測定に使用された。広報担当者は、人権侵害との関連性については言及しなかったが。連邦政府の禁止令は同市には適用されないと述べている。

Human Rights Watch（ヒューマン・ライツ・ウォッチ）のシニア研究員であるMaya Wang（マヤ・ワン）氏は、地方レベルでのプライバシー規制が不十分であることが、自治体がこのテクノロジーを購入する一因になっていると指摘する。

「問題の1つは、この種のカメラが、原産国や人権侵害に関連しているかどうか以前に、プライバシー基準に準拠しているかどうかを確認するための規制がないまま、国内のさまざまな地域、特に州や市のレベルで導入されていることだ」とワン氏は電話で語り、そして「また、企業の実績に基づいて、その企業が人権を侵害していないかどうかを厳密に調査し、より良い企業を選択することにより、プライバシー保護を重視する企業が勝ち残るような規制の枠組みもない」と付け加えた。

ウイグル族を抑圧する中国政府の継続的な措置の一環として、ウイグル族を監視するための監視テクノロジーの供給をハイクビジョン、ダーファなどに大きく依存していると米国政府は強く主張しているが、中国政府はこれを繰り返し否定している。

国連の監視機関によると、中国政府は近年、100万人以上のウイグル人を収容所に拘留しており、これが米国における監視テクノロジーメーカー2社のブラックリスト入りにつながっている。

米国商務省は、政府の経済ブラックリストに両社を加える際、ハイクビジョンとダーファが「中国政府によるウイグル人、カザフ人、その他のイスラム系少数民族に対する弾圧、恣意的な大量拘束、ハイテクを駆使した監視などの活動が行われる上で、人権侵害や虐待に関与してきた」と述べている。Biden（バイデン）政権は、この人権侵害を「ジェノサイド（大量虐殺）」と呼んだ。

この報道について、上院情報委員会の委員長を務めるMark Warner（マーク・ワーナー）上院議員は、TechCrunchに次のように述べている。「中華人民共和国の企業は、本当に『独立』しているわけではない。そのため、米国の団体が中国企業の機器を購入する際には、中国での民族抑圧を助長する企業を支援しているだけでなく、この監視機器を介して収集されたデータが中国共産党と共有される可能性があることを認識するべきだ。以前から、企業や大学を含むアメリカの団体が、新疆ウイグル自治区などに対する中国共産党の監視・検閲活動を助長していることに心を痛めていた」。

「しかし、これは問題の一部に過ぎない。米国人は、中国共産党がさまざまな手口でアメリカ市民のデータ収集に取り組んでいることにも関心を持つべきだ。このような機器を購入することのリスク、そして人権や安全保障との密接な関係について、地方自治体を含めアメリカ人を啓蒙する必要がある」とワーナー上院議員は述べる。

IPVMは、各社の監視技術がウイグル人の弾圧にどのように使われているかも大きく報じてきた。ダーファ製品には、警察に「リアルタイムのウイグル人警告」を提供するために人種検知のコードが含まれていることが判明した。

2021年初め、Thomson Reuters（トムソン・ロイター）財団は、ロンドンの議会の半数と英国の最大20都市が、ウイグル人の虐待に関連した技術を使用していることを明らかにした。また、Guardian（ガーディアン）紙は、英国の学校でハイクビジョンの監視技術が使用されていることを報じた。

ダーファは、この報道を受けて、ブログに声明を掲載し「メディアでの一部報道とは異なり、当社は特定の民族をターゲットとするテクノロジーやソリューションを開発したことはない」と主張した。そして声明には「これに反する主張は単なる誤りであり、そのような主張を裏付ける証拠は、これまで確認されていないと認識している」と付け加えられている。

ハイクビジョンは、コメントの要請に応じていない。

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カテゴリー：パブリック / ダイバーシティ

タグ：アメリカ、中国、プライバシー、個人情報、監視

画像クレジット：Zhengshun Tang (opens in a new window)/ Getty Images

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（文：Zack Whittaker、翻訳：Dragonfly）

部屋が最後に掃除されたのはいつか、ゴミ箱の中身がすでに捨てられたかをスマートスピーカーに問いかけることで、家庭内の争いを解決する（または蒸し返す）ことができる。そんな状況を想像してみて欲しい。

あるいは、健康関連の用途で、エクササイズ中にスピーカーにスクワットやベンチプレスの回数をカウントするように指示できたらどうだろう？または「パーソナルトレーナーモード」をオンにして、あなたが古いエクササイズバイクをこぐ際に、もっと早くこぎましょう、と気合を入れてくれるよう指示できたら（Pelotonなんて必要なし！）？

そして、あなたが食事をしているのをそのスピーカーが認識し、雰囲気にあった音楽を流してくれるほど賢かったらどうだろう？

そしてこうしたアクティビティの追跡を、インターネットに接続されたカメラを家の中に設置することなくできたら、と想像してみよう。

カーネギーメロン大学のフューチャーインターフェースグループの研究で、これらのことが実現できる可能性が浮上している。この研究ではセンシングツールとしてカメラを必要としない、アクティビティ追跡のための新しいアプローチを実証しているのだ。

家の中にインターネットに接続されたカメラを設置することは、プライバシーの観点から言えば、当然大きなリスクとなる。そのため、カーネギーメロン大学の研究者らは、人間のさまざまなアクティビティを検出するための媒体として、ミリ波（mmWave）ドップラーレーダーの調査に着手した。

彼らが解決すべきだった課題は、ミリ波が「マイクやカメラに近い信号の豊富さ」を提供する一方、さまざまな人間の活動をRFノイズとして認識するようAIモデルをトレーニングするためのデータセットを、簡単には入手できないという点である（この点他のタイプのAIモデルをトレーニングするための視覚データとは異なる）。

この問題の解決を目指し、彼らは、ドップラーデータを合成し、人間のアクティビティ追跡モデルにデータを供給することに着手した。プライバシーを保護することが可能なアクティビティ追跡AIモデルをトレーニングするためのソフトウェアパイプラインを考案したのだ。

その結果をワシントンD.C.こちらの動画で確認できる。この動画では、AIモデルがサイクリング、手を叩く、手を振る、スクワットをするといったさまざまなアクティビティを、動きから生成されるミリ波を解釈する能力を用いて正しく認識しているのが示されている。そしてこれは純粋に一般のビデオデータを用いたトレーニングの成果である。

「私たちは、一連の実験結果を通し、このクロスドメイントランスレーションがどのように達成されるかを提示しています」と彼らは書いている。「私たちは、このアプローチがヒューマンセンシングシステムなどのトレーニングの負担を大幅に低減する重要な足がかりであり、人間とコンピュータの相互作用におけるブートストラップ型使用に役立つものであると考えています」。

研究者であるChris Harrison（クリス・ハリソン）氏はワシントンD.C.、ミリ波によるドップラーレーダーベースのセンサーは「非常に微妙なもの（表情の違いなど）」は認識できないと認めている。しかし、食事をしたり本を読んだりといったそれほど活発でないアクティビティを検出するには十分な感度を備えているという。

またドップラーレーダーの持つ動きの検出能力は、対象とセンシングハードウェアの間のLOS（無線波の送受信が可能な範囲）にも制限を受ける（別の言い方をすれば「まだその段階に達していない」ということである。これは、将来ロボットが人検出能力を身につけることを懸念している人にとっては、ちょっとした安心感を得られる情報だろう）。

検出には、当然特殊なセンシングハードウェアが必要になる。しかし、物事はすでにその方向に向かって動き出している。例えば、GoogleはすでにPixel 4にレーダーセンサーを追加するというプロジェクトSoli に着手している。

GoogleのNest Hubにも、睡眠の質を追跡するために同じレーダーセンサーが組み込まれている。

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「レーダーセンサーがあまり携帯電話に採用されていない理由の1つは、説得力ある使用例がそれほどないためです（ニワトリが先かタマゴが先かということだが）」とハリス氏はTechCrunchに語った。「私たちのレーダーを用いたアクティビティ検出に関する研究により、より多くのアプリを使用できる可能性が浮上しています（例えば食事をしているとき、夕食を作っているとき、掃除をしているとき、運動しているときを認識できるよりスマートなSiriなど）」。

携帯用アプリと固定アプリでは、どちらにより大きな可能性があるかと聞かれ、ハリス氏はどちらにも興味深い使用事例があると答えた。

「携帯用アプリにも固定アプリにも使用事例はあります。Nest Hubに話を戻すと【略】センサーはすでに室内にあるため、それを使用して、Googleスマートスピーカーのより高度な機能をブートストラップすることができます（エクササイズで回数を数えるなど）」。

「建物には使用状況を検出するためにすでにレーダーセンサーが多数取り付けられています（しかし、今後は部屋の清掃が最後に行われたのはいつかなどを検出することが可能になる）」。

「これらのセンサーのコストはまもなく数ドルにまで落ちるでしょう（eBayで扱っているものの中にはすでに1ドルに近いものがある）。従って、あらゆるものにレーダーセンサーを組み込むことが可能です。そしてgoogleが寝室に設置される製品で示しているように「監視社会」の脅威は、レーダーが使用される場合、カメラセンサーを使った場合に比べはるかにリスクの少ないものになります」。

VergeSenseといったスタートアップは、すでにセンサーハードウェアとコンピュータビジョンテクノロジーを用いて、B2B市場向けの、屋内空間とアクティビティに対するリアルタイム分析（オフィスの使用状況を測定するなど）を強化している。

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しかし、解像度の低い画像データをローカルで処理したとしても、消費者環境では、視覚センサーを使用することでプライバシーのリスクが発生すると認識される可能性がある。

レーダーは「smart mirrors」のような、プライバシーをリスクにさらす危険のある、インタネットに接続された消費者向けのデバイスに、より適した視覚的監視の代替手段を提供する。

「ローカルに処理されたからといって、あなたはカメラを寝室や浴室に設置しますか？私が慎重なだけかもしれませんが、私なら設置しません」とハリス氏。

彼はまた、以前なされた研究に言及した。これはより多くの種類のセンシングハードウェアを組み込むことの価値を強調したものだ。「センサーが多いほど、サポートできる興味深いアプリケーションが増えます。カメラはすべてを捉えることができませんし、暗闇では機能しません。

最近はカメラもとても安価なため、レーダーが安いとはいっても、価格で勝負するのは困難です。レーダーの最大の強みは、プライバシーの保護だと思います」と彼は付け加えた。

もちろん、視覚的なものにしろ、そうでないものにしろ、センシングハードウェアを設置すれば、プライバシーがリスクにさらされる危険性は発生する。

例えば、子どもの寝室の使用状況を捉えるセンサーは、そのデータにアクセスするのが誰かによって、適切なものにも、不適切なものにもなるだろう。そして、あらゆる人間のアクティビティは、起こっている事柄によっては、安易に公開できない情報を生成するものだ。（つまり、セックスをしているのをスマートスピーカーに認識されてもかまわないか、という話である）

従って、レーダーを用いたアクティビティ追跡が他の種類のセンサーよりも非侵襲的だとはいっても、プライバシーの問題が生じないとは言い切れないのだ。

やはりそれはセンシングハードウェアがどのように使用されているかによる。とはいえ、レーダーが生成したデータはカメラなどが生成した視覚データに比べ、漏洩によってそれが人々の目にさらされた場合、比較的機密性が低いという点は間違いないだろう。

「いずれのセンサーにも、おのずとプライバシーの問題はつきまといます。プライバシーの問題があるか、ないか、ではなく、それは程度の問題です。レーダセンサーは詳細を捉えることができますが、カメラと違い匿名性が高いといえます。ドップラーレーダーデータがオンラインでリークされても、気まずい思いをすることはないでしょう。誰もそれがあなただとは認識できないからです。しかし、家の中に設置されたカメラからの情報がリークされた場合は、どうでしょうか……」。

ドップラーシグナルデータがすぐには入手できないことを前提とすると、トレーニングデータの合成にかかる計算コストは、どれ程だろうか？

「すぐに使えるというわけではありませんが、データを抽出するのに使用できる大規模なビデオコーパスは豊富にあります（Youtube-8Mのようなものを含め）」とハリス氏はいう。「動きのデータを収集するために人々をリクルートして研究室に来てもらうより、ビデオデータをダウンロードして合成レーダデータを作成するほうが、データ収集を桁違いに速く行うことができます」。

「実際の人物から質の高い1時間のデータを得ようとすると、どうしても1時間はかかります。しかし最近では、多くの良質のビデオデータベースから何百時間もの映像を簡単にダウンロードすることができます。ビデオ1時間を処理するのに2時間かかりますが、これは研究室にあるデスクトップ一台あたりの話です。重要なのは、Amazon AWSなどを使ってこれを並列化し一度に100本のビデオを処理できるということです。そのため、スループットは非常に高いものになります」。

また、無線周波数信号は、さまざまな表面からさまざまな程度で反射するが（「マルチパス干渉」としても知られる）、ハリス氏によると、ユーザーによって反射された信号は「圧倒的に優勢な信号」である。つまり、デモモデルを機能させるために、他の反射をモデル化する必要はない（しかしハリス氏は、機能をさらに磨くために「壁/天井/床/家具などの大きな表面をコンピュータービジョンで抽出し、それを合成段階に追加することができる」と述べた）。

「ワシントンD.C.（ドップラー）信号は実際に非常に高レベルで抽象的なため、リアルタイムで処理するのは特に困難ではありません（カメラよりはるかに少ない「ピクセル」のため）。車に組み込まれたプロセッサーは衝突被害軽減ブレーキシステムやブラインドスポットの監視などのためにレーダーデータを使用しています。そしてそれらはローエンドのCPUなのです（ディープラーニングなどを行わない）」。

この研究は、他のPose-on-the-Goと呼ばれる別のグループプロジェクトとあわせ、ACM CHIカンファレンスで発表されている。Pose-on-the-Goは、ウェアラブルセンサーを使わずに、スマートフォンのセンサーを使用してユーザーの全身のポーズの概要を捉えるものだ。

また、このグループのカーネギーメロン大学の研究者らは、安価に屋内「スマートホーム」センシングを実現する方法をワシントンD.C.以前実証しているワシントンD.C.（これもカメラを使わない）他、ワシントンD.C.2020年は、スマートフォンのカメラにより、デバイス上のAIアシスタントに詳細なコンテクストを供給する方法を示してもいる。

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近年彼らはワシントンD.C.レーザー振動計や電磁雑音を使ってスマートデバイスにより適切に環境認識をさせ、コンテキスト機能を与える方法の研究も行っている。このグループによる他の研究には、伝導性のスプレーペイントを用いてワシントンD.C.あらゆるものをタッチスクリーンに変える研究や、ワシントンD.C.レーザーで仮想ボタンをデイバイスユーザーの腕に投影したり、別のウェアラブル（リング)ワシントンD.C.をミックスに組み入れるなどして、ウェアラブルのインタラクティブな可能性を広げるさまざまな方法の研究が含まれていて大変興味深い。

現在の「スマート」デバイスは基本的なことにつまづくなど、あまり賢くないように見えるかもしれないが、今後人とコンピューターのインタラクションが、はるかに詳細なコンテクストベースのものになるのは確かだろう。

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カテゴリー：セキュリティ

タグ：レーダー、プライバシー、個人情報、アクティビティ、カーネギーメロン大学

画像クレジット：CMU

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（文：Natasha Lomas、翻訳：Dragonfly）

「dark pattern（ダークパターン）」という言葉は聞き慣れないかもしれない。しかし、この操作的デザイン現象は我々が日常的に使っているアプリやサービスに蔓延している。

ダークパターンは、消費者が企業を儲けさせる選択をするよう誘導し、多くの場合出費がともなう。個人データをうっかり渡してしまう誤解を招く表現や、おそらくキャンセルしたいサブスクリプションを更新する結果になる隠しボタンなどだ。

これからは、不審なダークパターンデザインを見つけた時には、Darkpatternstipline.orgに通報できる。Consumer Reports（コンシューマー・レポート）が主催する専用サイトだ。この新しい通報窓口は、EFF（電子フロンティア財団）、PEN America（ペン・アメリカ）、Consumer Reports、Access Now（アクセス・ナウ）をはじめとするデジタル権利保護団体による共同プロジェクトだ。

ダークパターン報告を集めるこの取り組みは、操作的デザインを標的とする新しい法律のおかげで、実効力をともなうものになった。

2021年3月、カリフォルニア州は画期的なプライバシー法であるカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）を改定し、 テック企業によるダークパターンを禁止した。「この改定は、データプライバシー権を行使する上で混乱したり欺かれたりすることがないよう消費者を保護するものです」とカリフォルニア州司法長官のXavier Becerra（ザビエル・べセラ）氏が新たな規則について語った。

議会もダークパターンに懸念を示している。2019年、DETOUR Actと呼ばれる超党派法案が提出され、1億人以上のユーザーを持つ大企業による「曖昧、破壊的、あるいはユーザーの自律を損なう」ユーザーインターフェイスを禁止しようと試みた。同法案はその後進展しなかったが、威圧的なデザイン選択は、大手テクノロジー企業に対する連邦規制を実施しようとしている立法府にとって、数多い懸念材料の1つとなっている。

Ever run into a bunch of contradictory checkboxes that try to trick you into signing up for someone’s email list? That’s a dark pattern. pic.twitter.com/7UoR2h0xKc

— Mark Warner (@MarkWarner) April 9, 2019

どこかのメールリストに騙して登録させようとする、矛盾したチェックボックスを見たことがありませんか？それがダークパターンです。

（訳注：画像のチェックボックスは、オプトインする / オプトアウトしない/ オプトインしなくない。最後に薄く小さく「すべてオプトアウトする」が見える）

通報窓口を作った人たちにとって、テクノロジー政策を具現化する規制当局に対する懸念は優先順位だ。「インターネットやその先でダークパターンを止めさせるためには、まず、今起きていることを分析し、その結果を使って政策立案者と立法者に働きかける必要があります」とEFFのデザイナーであるShirin Mori（シリン・モリ）氏はいう。

「このダークパターン通報窓口が、テクノロジー製品やサービスを全員にとってより公正かつ公平で利用しやすくしようとする私たちの活動を後押ししてくれることを願っています」。

関連記事：ユーザーを騙すダークパターンを禁じる超党派法案を米議会に提出

カテゴリー：パブリック / ダイバーシティ

タグ：ダークパターン、個人情報、プライバシー

画像クレジット：NurPhoto / Getty Images

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（文：Taylor Hatmaker、翻訳：Nob Takahashi / facebook ）

4月8日、モバイル広告効果測定プラットフォームを提供するAppsFlyerがメディア向けレクチャーを実施した。

AppsFlyerでJapan Country Managerを務める大坪直哉氏は「現在のモバイル広告は、セキュリティ重視、プライバシー重視の流れにある」と指摘する。

iOS 14のリリースに伴い、ユーザーの個人情報保護を目的としたフレームワークATT（App Tracking Transparency）をApple（アップル）が導入しようとしているのがその例だ。ATTが導入されると、ユーザーは自分のIDFA（広告識別ID）を広告目的でアプリ開発者に共有するかどうかを明示的に問われるようになる。つまり、ユーザーが自身の判断で「IDFAを共有しない」と意思表示する可能性が今より高くなるかもしれないのだ。

また、Google（グーグル）は2022年までにChromeにおけるサードパーティーのクッキーのサポートを終了すると発表している。

大坪氏は、「IDFAが使えなくなり、クッキーも使えなくなると、マーケターの打つ手がなくなるのか。そうではありません。ユーザーとのエンゲージメントと、それを実現するためのマーケターの知識が究極的に重要になる時代が到来するのです。この難関を切り抜けるには、広告主、代理店、広告媒体、ソリューションそしてMMP（モバイルアプリ計測ツール）など、エコシステムすべての構成員の理解と協力が必要です」と語る。

では、こうした「セキュリティ重視、プライバシー重視の流れ」は日本市場に置いてどんな意味があるのか。

Japan Director of Partner Developmentの渡辺エリナ氏は「世界的にデジタル広告投資額が年々増加しています。その中でも、モバイル広告が占める割合が順調に成長しており、重要性が増しています。中でも日本は、アプリのダウンロード数の増加に対し、収益の増加が大きい。2019年から2020年の間では、34%もの成長を見せています。さらに、端末ではiPhoneユーザーが65%を占めます。したがって、アップル、グーグルが示すセキュリティ重視、プライバシー重視の流れにキャッチアップしていくことは、必要不可欠です」と解説する。

Japan Senior Partner Development Managerの早川俊太郎氏は、iOS 14はユーザーとマーケター、2つの立場から理解すべきだという。

「ユーザーは、アプリ開発者にIDFAへのアクセスやアプリ間での共有を許可するかどうか、またそのタイミングを選ぶことができます。そのため、データの透明性とプライバシーが向上し、プライベートな未来が待っています。一方、マーケターにとっては、ATTにより、大量のオプトアウトが発生し、事実上、IDFAを広告主が以前のようには利用できない状態になります。また、確定的なアトリビューションであるアップルのソリューションは、限定的で複雑であり、LTV、リテンションなどの計測が困難です。
ターゲティングデータの喪失は広告の価値を下げ、広告をベースとしたアプリ経済を圧迫します。リターゲティング広告は永続的な識別子が失われることで大きな影響を受け、これまで同様の精度での施策実施は不可能です。このように、モバイル測定やターゲット広告に大きな課題や制限が生じる複雑な未来が待っています」（早川氏）

こうした状況から、AppsFlyerでは、ユーザーがATTに同意すればIDFAを活用し、そうでなければ、取得するデータポイントを最小限に抑え、ユーザーを追跡するための固有の永続的または恒久的な識別子を作成できないように設計された「確率論的モデリング」を活用する。確率論的モデリングでは、精度90%以上で広告効果を測定することができる。

大坪氏は「IDFAが取得できなくなると、メールやプッシュ通知などのIDFAを使わないコミュニケーションの工夫・活用が重要になってくるでしょう。また、Web-to-Appの活用、個々のユーザーではなくユーザー属性にフォーカスしたマーケティングが重要になってくるかもしれません」と結論した。

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タグ：広告業界　プライバシー