case01（仮名加工情報）: データを見る（加工前テーブル定義） — 2/7¶

加工プロセス

加工する「前」のデータが、どんな表（テーブル）と項目でできているか。まず全体像をつかみます。3つのテーブルは 会員ID でつながっています。

全体像¶

テーブル	役割	主キー	1レコード	想定件数
`customers`	顧客の属性情報	会員ID	顧客1人	800
`purchases`	購買トランザクション	購買ID	購入1件	約4,800
`web_access`	自社サイト閲覧ログ	アクセスID	アクセス1件	約8,000

erDiagram
    customers ||--o{ purchases : "会員ID"
    customers ||--o{ web_access : "会員ID"
    customers {
        string 会員ID PK
        string 氏名
        date 生年月日
        string 性別
        string 郵便番号
        string 住所
        string 携帯電話番号
        string 電子メールアドレス
        string クレジットカード番号
    }
    purchases {
        string 購買ID PK
        string 会員ID FK
        date 購入年月日
        string 購入品目
        int 購入数量
        int 購入金額
    }
    web_access {
        string アクセスID PK
        string 会員ID FK
        string Cookie_ID
        datetime アクセス日時
        string 閲覧カテゴリ
    }

顧客の属性（customers）は 9 項目。この中に、氏名・住所・電話・メールなど そのままでは個人が特定できる／連絡できてしまう項目 や、カード番号のように 単体では特定できないが不正利用で財産的被害のおそれがある項目 が含まれています。次ページで、各項目の性質を評価します。

実データのサンプル（先頭3行・すべて合成データ）

customers

会員ID	氏名	生年月日	性別	郵便番号	住所	携帯電話番号	電子メールアドレス	クレジットカード番号
M000001	松本直樹	1991-11-09	男性	192-0000	東京都八王子市3丁目7-18	080-8643-3829	m000001@example.com	4321469208498442
M000002	高橋愛	1977-12-19	女性	166-0000	東京都杉並区3丁目5-1	080-2396-9995	m000002@example.com	4484765306802001
M000003	中村直樹	1981-06-10	男性	192-0000	東京都八王子市5丁目1-3	080-4489-2757	m000003@example.com	4242652328741924

purchases

購買ID	会員ID	購入年月日	購入品目	購入数量	購入金額
P0000001	M000001	2026-04-18	精肉	3	3093
P0000002	M000001	2025-12-07	飲料	5	1740
P0000003	M000001	2026-01-12	野菜	2	1124

値はすべて教材用の合成データで、実在の個人・値とは無関係です。「加工前はこれだけ生々しい情報が並ぶ」という出発点を確認してください。

項目定義（詳細）¶

customers（顧客マスタ）

No.	項目	データ型	形式・値域	キー	値の例
1	会員ID	文字列	`M` + 6桁連番	PK	M000001
2	氏名	文字列	姓名		佐藤翔太
3	生年月日	日付	YYYY-MM-DD		1985-04-12
4	性別	文字列	{男性, 女性}		女性
5	郵便番号	文字列	NNN-NNNN		154-0000
6	住所	文字列	都道府県+市区町村+丁目番地		東京都世田谷区3丁目12-5
7	携帯電話番号	文字列	0N0-NNNN-NNNN		090-1234-5678
8	電子メールアドレス	文字列	email		m000001@example.com
9	クレジットカード番号	文字列	16桁		4000123456789012

purchases（購買履歴）

No.	項目	データ型	形式・値域	キー	値の例
1	購買ID	文字列	`P` + 7桁連番	PK	P0000001
2	会員ID	文字列	customers 参照	FK	M000001
3	購入年月日	日付	YYYY-MM-DD		2026-03-05
4	購入品目	文字列	商品カテゴリ10種		野菜
5	購入数量	整数	1〜5		2
6	購入金額	整数	円（>0）		1180

web_access（Webアクセス履歴）

No.	項目	データ型	形式・値域	キー	値の例
1	アクセスID	文字列	`A` + 8桁連番	PK	A00000001
2	会員ID	文字列	customers 参照	FK	M000001
3	Cookie ID	文字列	16桁hex		3f9a1c8b2d4e6f70
4	アクセス日時	日時	ISO8601		2026-03-05T14:22:00
5	閲覧カテゴリ	文字列	商品カテゴリ10種		果物

→ 次に情報特性の評価で、どの列がどれだけ危険か・分析に必要かを見極めます。

使用する合成データの作り方はデモデータについてを参照。