1枚チートシート（case01 仮名加工情報）

配布・印刷について

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先に知っておく3語

• 準識別子: 単体では特定できないが、組み合わせると特定につながりうる項目（例: 生年月日＋性別＋住所）。
• 本人到達性: その情報で本人に連絡・到達できる性質（例: メール・電話番号）。
• 識別禁止義務（識別行為の禁止）: 加工後データを作成元の個人情報と照合して本人を特定してはいけない、という決まり。
• その他の語は 用語集 に。

事例のあらすじ

食品オンライン通販の事業者Aが、首都圏の実店舗の出店計画を検討するため、顧客・購買データを仮名加工情報に加工して利用目的を変更する事例。 利用目的: 地域ごとにどの顧客層（年代・性別）がどの商品に関心を持つかを分析する。

元データ（3テーブル・会員IDで結合）

テーブル	主な項目
customers（顧客）	会員ID / 氏名 / 生年月日 / 性別 / 郵便番号 / 住所 / 携帯 / メール / カード番号
purchases（購買履歴）	購買ID / 会員ID / 購入年月日 / 購入品目 / 数量 / 金額
web_access（アクセス履歴）	アクセスID / 会員ID / Cookie ID / 日時 / 閲覧カテゴリ

加工の早見表

元項目	加工	加工後	なぜ
会員ID	置換	整理番号	個人単位の履歴は残しつつ、作成元との照合（識別禁止義務）リスクを下げる
氏名	削除	—	直接だれか分かる
生年月日	一般化	年代（10歳区切り）	分析は年代で十分／組合せ識別を下げる
住所	一般化	市区町村	商圏判定に十分な粗さ
郵便番号	削除	—	市区町村で代替
携帯・メール・Cookie ID	削除	—	本人到達性・共用性（メールは識別できれば規則で必須・第1号）
クレジットカード番号	削除	—	単体では特定できないが財産的被害のおそれ（規則で必須・第3号）
性別 / 購入年月日・品目・数量・金額 / アクセス履歴	加工なし	同左	分析に必要

加工後（顧客は 9項目 → 4項目）

整理番号 / 性別 / 年代 / 市区町村 ＋ 履歴（整理番号で結合）

覚えておく3点

1. 削除・置換・一般化・維持 を、項目ごとに「識別性 × 機微度 × 利用目的上の必要性 × 必要粒度」で判断する。
2. 整理番号で「誰か」は分からなくても「同じ人の履歴」はたどれる状態を作る。
3. 加工後も、地域 × 年代 × 性別の傾向分析（出店計画の目的）は成立する。

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用語は 用語集、詳しい理由は ① 検討、実行は ② Colab、結果は ③ 結果。