case01 との違い — 目的が対照的

あらすじ

小売事業者が持つ ID-POS データ（誰が・いつ・どの店で・何を買ったか）を 匿名加工情報 に加工し、別の一般事業者へ提供する。

• 加工の目的: 第三者へ提供・利活用してもらうために、特定の個人を識別できず・元に戻せない形にする
• 提供先の分析: 「どんな属性の人が、どんな商品を、どのくらい買うか」

なぜ匿名加工情報なのか

3つのテーブル（図表2-2 のデータ構造）

customers 1 : N transactions 1 : N purchases

① 施行規則第34条（匿名加工情報の作成基準）

匿名加工情報には 一律の作成基準 があり、次の各号の措置が 規則により必須。

第1〜4号は削除・置換、第5号は一般化などで対応します。

落とし穴：電話番号を消す「理由」

• 「単体で特定できるから削除」 ✗
• 「照合・到達の手がかりを断つために削除」 ✓

case01 のクレジットカード番号と同じく、必須になる理由が識別性の高さとは別の軸にあります。

② 情報特性を見る観点（case01 ＋ 2つ）

★ が匿名加工で新たに効いてくる観点。「元に戻せない」を担保するために増える視点です。

加工方針の全体像

匿名加工の目的は 再識別・復元を断つこと。個人を特定できる記述・連結符号・特異な記述を落とし、準識別子は「同じ属性の人が十分いる」粒度まで丸めます。性別・店舗名は他項目の加工で特定性が下がるため残します。

なぜ丸めるのか — 該当者の人数に応じて

• レポートは、該当者の人数・データセットの大きさ・人口の多寡に応じて丸めの度合を（可変に）判断する、としています。
  → 本デモでの選択: 年代7区分・市区郡・分単位
• 該当者が少ない値は、丸めをさらに粗くする・削除するなどで対応。
• 加えて、超高齢・限定品・大量購入・超高額のような 特異な記述（4号） は、丸めても浮くため
  削除・カテゴリ化・上限丸めで対処します。

Notebook でやること

データ規模と加工前後

確認テスト結果（すべて合格）

• 元の会員ID・氏名・電話番号・生年月日・住所が加工後データに存在しない
• 仮IDが一意（900件）で、顧客属性と購買履歴を仮IDで結合できる
• 利用日時に秒が残っていない（分単位）
• 商品名が消えてカテゴリ化され、数量は上限5、金額は区分になっている
• レコード数が意図せず変化していない（purchases 13,984）

該当者の人数を数える — 丸めの度合は十分か

準識別子の組合せ (年代 × 性別 × 市区郡) ごとの人数を数え、該当者の少ない組合せがないかを見ます。

該当者が少ない組合せへの対応

加工後データで、提供先の分析は成立するか

制度上の取り扱い（提供時）

匿名加工情報を第三者提供する際は、次の取り扱いが求められます。

• 含まれる情報の項目の公表
• 提供方法の公表と、匿名加工情報である旨の明示
• 識別行為の禁止

まとめ — 覚えておく3点

1. 匿名加工には 一律の作成基準（施行規則第34条） がある。
   1〜4号は削除・置換、5号の丸めの水準は設計者の判断。

2. 連結符号を断つ（対応表を残さない）ことと、特異な記述を消すことが、
   仮名加工との決定的な違い。

3. 規則を満たした ≠ 十分に匿名。
   該当者の人数を数えて、丸めが足りているかをデータで確かめる。