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「個人情報保護法」が12年ぶりに改正!個人情報の匿名加工でビッグデータ利活用を促進

「個人情報」をビッグデータとして新しい製品やサービスの品質向上につなげるために

皆さんの身近に存在する「個人情報」。個人情報とは「生存する個人に関する情報」であり、氏名、生年月日などにより、特定の個人を識別できる情報のことです。2003年に「個人情報の保護に関する法律(個人情報保護法)」が公布され、2005年に全面施行されたことは、大きな話題となりました。

このたび、個人情報保護法が久しぶりに改正され、「改正個人情報保護法」として、2017年5月30日に施行 される見込みです。今回の改正では、主に「個人情報の定義の明確化」や「ビッグデータの利活用促進」などが規定されます。

中でも注目されるのは、「個人情報に匿名加工を行うことで、本人の同意がなくても第三者提供が可能となる」ことです。例えば、マーケティングにおいて「交通機関で集めた移動データを利活用することで、研究機関や広告・イベント運営会社が事故・災害も考慮した安全・効率的なイベント運営を実現 する」などの作業が、本人の同意がなくとも行えるようになります。このように、改正個人情報保護法では、異なる組織が連携することで、新しい製品やサービスの品質向上を柔軟に行うことができます。

個人情報の匿名加工を行うにあたり、提供元は、業界ごとのガイドラインを満たしているか、匿名加工されたデータから個人を特定できるか、等のリスクに備える必要があります。しかし、提供元がデータから個人を特定されるリスクを評価することは容易ではなく、専門家による確認、評価に時間がかかることが課題でした。例えば、海外では医療機関が持つデータを 匿名加工し、他の医療研究が利活用するケースにおいては、データが提供できるまでに半年以上かかるというケースも報告されています。

リスクの評価が容易ではない理由は、氏名を消したとしても、身長や年齢等の属性の組み合わせることで個人が特定できる可能性があるからです(図1)。しかし一方、多数の属性の組合わせを計算すると膨大な時間がかかることがあり、短時間での探索は困難でした。

(図1)一部の属性の組み合わせで個人を特定できる例

そこで、 富士通研究所は、リスクの評価と対策をスピーディーに実行するためには、最も個人を特定しやすい属性(性別、電話番号、住所など)を探索したうえで、適切な匿名化手法を適用することが重要であると考えました。

業界初!膨大な属性組み合わせの計算をなくし、特定にかかる時間の短縮を実現

このたび富士通研究所では、データの分布に基づいて、最も個人を特定しやすい属性の組み合わせとその容易度(特定しやすさ)を現実的な時間内で自動的に探索する技術を、業界で初めて開発しました(図2)。

一つ目は、属性の組み合わせの中から、優先的に評価すべき組み合わせを抽出することで、効率的に探索する技術です。例えば、「年齢と職業」の二つだけで特定できるレコードは、「年齢と職業と本籍」の三つでも当然特定できるので、後者の探索は省略します。これにより、属性の膨大な組み合わせを計算する必要がなくなります。二つ目は、データ中で最も個人を特定しやすい属性の組み合わせを分析し、その容易度を定量化して、特定しやすさを比較できる技術です。これにより、優先的に匿名化すべき属性がすぐに分かるようになります。

(図2)開発技術の概要

これら二つの技術をベースとした、データが漏えいした際の想定損害賠償額の算出(注1)や、各種匿名化ガイドラインへの適合性を判定する技術を開発しました。これにより、個人情報に関する幅広いリスクの評価が可能となり、そのリスクに基づいた適切な匿名加工を容易に行うことができます。 匿名加工による第三者提供による高度な分析や、目的外利用のためのデータ統合分析など、新しいデータ利活用を実現することができ、医療分野を始め、金融・自治体などで、個人情報をより早く安全に匿名加工し、第三者提供することに貢献します。

(注1)JNSA(日本ネットワークセキュリティ協会)の情報価値算定モデルに基づいて算定。

医療、金融、自治体・・・個人情報を利活用した異業種共創に向けて

本技術により安全なデータ連携が可能となることで、従来は時間がかかっていたデータ提供をスピーディーも行うことができます。将来的には、異業種の共創によるサービス・製品の品質向上などが期待できます。 例えば、匿名加工した公共機関の乗降データと、地域商店街の匿名加工した売り上げデータを連結して分析するデジタルマーケティングにより、時間帯や立地セグメントに応じて最適な商品を販売したり、イベントを実施するといった、共創による地域活性化につなげることができます。

富士通研究所では今後、実環境で効果を検証し、2017年度を目処に実用化していく予定です。

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