1枚チートシート（case02 匿名加工情報）¶
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、利用日時＋店舗）。
- 連結符号: 加工後データを元データにつなぎ直せる符号（例: 元の会員ID）。匿名加工では削除・置換する。
- 特異な記述: 珍しくて少数の人しか当てはまらない値（例: 超高齢、限定品、極端な数量・金額）。丸めるか削除する。
- その他の語は 用語集 に。
事例のあらすじ¶
小売事業者が、ID-POS 購買データ（誰が・いつ・どこで・何を買ったか）を、外部の分析事業者へ第三者提供するため 匿名加工情報 に加工する事例。 提供先の利用目的: どんな属性の人（年代・性別・エリア）が、どんな商品を買うかを分析する。
元データ（3テーブル・会員ID／取引IDで結合）¶
| テーブル | 主な項目 |
|---|---|
| customers（顧客属性） | 会員ID / 氏名 / 電話番号 / 生年月日 / 性別 / 住所 |
| transactions（取引情報） | 取引ID / 会員ID / 利用日時 / 店舗ID / 店舗名 / 担当者ID |
| purchases（購買履歴） | 明細ID / 取引ID / 商品ID / 商品名 / 数量 / 金額 |
加工の早見表¶
| 元項目 | 加工 | 加工後 | なぜ |
|---|---|---|---|
| 会員ID | 置換 | 仮ID（対応表は残さない） | 履歴は仮IDでつなぐが、元へは戻せない（連結符号を断つ） |
| 氏名・電話番号 | 削除 | — | 氏名は直接だれか分かる／電話番号は本人到達性・照合の手がかり（ともに規則で必須・第1号） |
| 生年月日 | 一般化 | 年代（7区分） | 該当者の人数を増やし特定を防ぐ。超高齢は「70歳以上」に吸収 |
| 住所 | 一般化 | 市区郡 | 詳細エリアを落として特定性を下げる |
| 利用日時 | 一般化 | 分単位 | 店舗（位置）× 秒精度での照合を防ぐ |
| 商品名 | 一般化 | 商品カテゴリ | 限定品・超高級品（特異な記述）をカテゴリに吸収 |
| 数量 | 丸め | 上限で丸め | 大量購入（特異な記述）の突出を消す |
| 金額 | 丸め | 金額区分 | 超高額（特異な記述）を区分に吸収 |
| 店舗ID・取引ID・担当者ID・商品ID・明細ID | 削除 | — | 提供先に不要／再識別リスク低減 |
| 性別 / 店舗名 | 加工なし | 同左 | 他項目の加工で特定性が下がり、有用性が高い |
加工後（顧客は 6項目 → 4項目）¶
仮ID / 年代 / 性別 / 市区郡 ＋ 履歴（仮IDで結合、カテゴリ・数量上限・金額区分）
覚えておく3点¶
- 元に戻せないのが匿名加工。元の会員IDと仮IDの対応表は残さない（残せば連結符号）。
- 準識別子は「同じ属性の人が十分いる」粗さまで丸める。丸めの度合は該当者の人数・データ量に応じて決める。特異な記述は削除・カテゴリ化・上限丸めで消す。
- 加工後も、属性（年代・性別・エリア）× 購買傾向の分析は成立する。