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case01(仮名加工情報): 加工の設計 — 4/7

各項目を「削除する/置き換える/粗くする/そのまま残す」のどれにするか、そしてその理由。判断は 識別性 × 機微度 × 利用目的上の必要性 × 必要粒度 の掛け合わせで決めます。

加工方針の全体像

加工方針加工の様子(加工前 → 加工後)
置換
会員ID整理番号
一般化
生年月日年代
住所市区町村
削除
氏名***
郵便番号***
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***
Cookie ID***
加工なし
性別性別
購入年月日/品目/数量/金額購入年月日/品目/数量/金額
アクセス履歴アクセス履歴

削除した項目は加工後データに残りません(表では ***)。「加工なし」は前後で同じ=分析に必要なので手を付けません。

考え方はシンプルです。分析に要らず特定につながる項目は削る。特定はしたくないが分析には要る項目は、必要な粗さまで一般化して残す。個人単位の履歴は整理番号でつなぐ。

なぜ会員IDを「削除」ではなく「整理番号に置換」するの?

整理番号は会員IDを振り直しただけ。しかも対応表を持っていれば元に戻せるのでは?——最初に引っかかるのはここです。

ポイントは3つです。

  1. 完全には消せない: 出店計画の分析には「同じ人の購買履歴をまとめて見る」ことが必要です。識別子を全部消すと 3 テーブルをつなげず、個人単位の分析ができません。だから 消すのではなく、意味のない通し番号に置き換えて履歴だけをつなぎます
  2. 対応表を切り離す: 会員ID ↔ 整理番号の対応表は、加工後データとは別に安全管理します(削除情報等の安全管理措置)。加工後データ単体を見ても、そこから元の人物へはたどれません。
  3. 照合が禁止されている: そもそも、加工後データを作成元の個人情報と突き合わせて本人を特定する行為は、識別行為の禁止(識別禁止義務) で禁じられています。

この「① 履歴はつなぐ / ② 対応表は分離 / ③ 照合は禁止」がそろって、はじめて置換に意味が生まれます。

項目ごとの評価と加工方針(一覧)

情報特性の評価(識別性・機微度・結合キー性)と、利用目的(地域 × 顧客層 × 商品関心の分析)から見た分析上の必要性・必要粒度を突き合わせ、評価 → 方針を1枚で決めます。色は加工の種類(緑=置換/一般化・赤=削除・無色=加工なし)、「加工の根拠」列は加工する理由の区分です。

置換・一般化削除加工なし規則で必須自主的(予防的)

項目識別性機微度分析上の必要性必要粒度加工方針加工の根拠理由
会員ID低(単体)結合に必要整理番号へ置換自主的個人単位の履歴をつなぐため置換。作成元との照合=識別禁止義務のリスク低減
氏名高(直接識別子)不要削除規則で必須特定の個人を識別できる記述
生年月日準(組合せで高)必要10歳区切り年代へ一般化自主的詳細日付は不要。準識別子の組合せリスクを下げる予防的な一般化(解釈によっては不要とも)
性別準(低)必要そのまま加工しない生年月日・住所を加工済み
郵便番号準(低)不要削除自主的加工後の住所で代替できるため不要
住所準(組合せで高)必要市区町村市区町村へ一般化自主的準識別子リスク低減の予防的な一般化。商圏判定には市区町村で十分
携帯電話番号高(本人到達性)不要削除自主的本人到達性・共用性を踏まえた予防的削除
電子メールアドレス高(本人到達性)不要削除規則で必須本人到達性・共用性。氏名等を含み識別できる場合は削除対象
クレジットカード番号不要削除規則で必須不正利用で財産的被害のおそれ。分析に使いたくても削除が必須
Cookie ID中(本人到達性)不要削除自主的本人到達性。会員ID→整理番号を識別子に使うため不要
購入年月日・品目・数量・金額必要そのまま加工しない購買動向分析に必要
アクセス日時・閲覧カテゴリ必要そのまま加工しない閲覧→購入・反応分析に必要
加工の根拠:「規則で必須」と「自主的(予防的)」の違い

加工の要否は、① 分析に必要か(設計判断)② 加工の根拠 の掛け合わせで決まります。根拠は次の2種類があります。

  • 規則で必須(法令): 個人情報保護委員会規則(個人情報の保護に関する法律施行規則)第31条=仮名加工情報の作成基準。クレジットカード番号は、たとえ分析に使いたくても、第31条第3号(財産的被害のおそれ)により削除が必須。氏名など特定の個人を識別できる記述(第1号)も同様。
  • 自主的(予防的): 規則で必須とまでは言い切れないが、識別リスクを下げるために行う加工。解釈によっては「そこまで不要」ともいえるもの。たとえば生年月日 → 年代の一般化は、他の識別子を除いていれば必須とは限らないが、準識別子の組合せリスクを下げるために自主的に加工しています。

→ 具体的な Python 処理は 加工仕様、加工後のスキーマは 加工後テーブル定義