匿名化の実社会での利用に向 けての技術課題 中川裕志 発表の骨子 技術検討ワーキングWG報告[佐藤2013]（以 下では「報告書」と略記する．）が同年12月10 日に公表 パーソナルデータに関連する法制度に関して は、日本は不十分であるとして、EUからはゲ ノム情報などの有用な情報の輸入を禁止さ れている 匿名化を現実社会で使うにあたっての技術 課題，制度設計について検討してみた 匿名化における基本概念 個人データのレコード構造 – 個人ID（氏名） – 疑似ID（性別、住所、年齢、国籍、など） – その他のデータ • センシティブ情報：その他の情報のうち、人種、宗教、病名、 収入など他人に知られたくない情報をセンシティブ情報とい う。 「特定」＝「ある情報が誰の情報であるかが分か ること」 「識別」＝「ある情報が誰か一人の情報であるこ とが分かること」 完全な匿名化の不可能性 • データ業者Aのデータベースは疑似ＩＤがk-匿名化され ているが、個人の購買履歴も含まれていたとしよう。 • 一方別のデータ業者Ｂは購買履歴と、行動履歴（通勤 などの乗降駅）からなるデータベースを持っていたと する。 • すると、データ業者Ａのデータベースをデータ業者Ｂ が入手すれば、購買履歴によって個人を一意に識別 でき、その個人の行動履歴を知ることができる。 突き合わせに使う外部データベースを予見しきれない 以上、データ業者は疑似ＩＤ以外の全情報も合わせて k-匿名化しなければならない。しかし、これによって データベースの精度は劣悪化 ＦＴＣ3要件 1. データ事業者はそのデータの非識別化を確保するた めに合理的な措置を講ずるべき 2. データ事業者は、そのデータを非識別化された形態 で保有及び利用し、そのデータの再識別化を試みな いことを、公に約束すべき 3. データ事業者が非識別化されたデータを他の事業者 に提供する場合には、それがサービス提供事業者で あろうとその他の第三者であろうと、その事業者が データの再識別化を試みることを契約で禁止 • ※個人を識別可能なデータと、ここで説明した非識別 化のための措置を講じたデータの双方を保有及び利 用する場合には、これらのデータは別々に保管すべき • データ受領者＝データ事業者が使う外部データ ベースを予見することがますます難しくなってくる。 かくして、どのような危険性が存在するかを事前 に把握しきれない． この状況においては、データ源の個人から同意をと ることは難しくなってくる 統計データだったらどうか？ • 統計法第2条12項 この法律において「匿名デー タ」とは、一般の利用に供することを目的として 調査票情報を特定の個人又は法人その他の団 体の識別（他の情報との照合による識別を含 む。）ができないように加工したものをいう。 • この条文中の「識別ができないように加工」に 関して「匿名データの作成・提供に係るガイド ライン」において、 • – 1) 識別情報の削除、2) 匿名データの再ソート（配 列順の並べ替え）、3) 識別情報のトップ（ボトム）・ コーディング、4) 識別情報のグルーピング（リ コーディング）、5) リサンプリング、6) スワッピン グ 、7) 誤差の導入 • のような処理が列挙されているが、匿名化の 基準については、次のページのような記述 • 調査票情報の特性は統計調査ごとに異なる ことから、各統計調査について一律に匿名化 の基準を設定することは困難である。このた め、提供機関は、匿名化する統計調査ごとに その特性を勘案し、一橋大学における匿名標 本データの試行的提供の事例及び諸外国の 統計機関における同様の提供の事例等を参 考に匿名化の基準となる値、例えば、最小値 が２件以下とならない等を定める。 • 技術的なことは何も言ってくれていない 匿名化が有力なケースの分析 • a．疑似ＩＤ（住所、年齢、性別などの典型的な もの）の有無 • b．III．の「それ以外の情報」を収集しているこ とが外部の第三者から観察できるかどうか III．それ以外の情報 疑似ＩＤ無 疑似ＩＤ有 外部から観察不可能 －外観－擬ＩＤ －外観＋擬ＩＤ 外部から観察可能 ＋外観－擬ＩＤ ＋外観＋擬ＩＤ －外観－擬ＩＤ データ収集の有無も知られず、かつ疑似IDも ないとなると、仮にデータが公開されても本人 特定は困難である。 k-匿名化はしていなくても特定はできない。 識別できる唯一の可能性は、本人のデータ自体 が一意的である場合、例えば１０億円の宝石を購 入したなど。この場合は、トップコーディングのよ うな既存の手法が有効である。 －外観＋擬ＩＤ データ収集の有無は知られていないので、識 別さらには特定の手がかりは疑似IDだけ この場合は、疑似IDから識別特定されなけれ ばよい 同じ疑似IDの人がk人以上いるように疑似 IDの精度を落とすk-匿名化が効果的 ＋外観－擬ＩＤ データ収集事象を外部から観察できると、収集されたデータが入 手できれば、疑似IDの有無にかかわらず、データと観察日時など から本人特定が可能 データ自体をk-匿名化すればよいのではないかというとそれも難し い。 なぜなら、長期にわたって収集されたデータが大きくなると、データ 自体の個別性が高まりk-匿名化が困難になる。 つまり、k-匿名化によってデータの精度を大幅に落とさなければなら ないが、そうなるとデータの価値自体が大きく下がってしまう。 個人IDを仮名化し、その仮名化を1日単位など頻繁に取り替えるこ とは有力 同一の個人の行動履歴ではなくなるため、やはりデータの価値は下 がってしまう。 ＋外観＋擬ＩＤ この場合は、収集したデータと疑似ＩＤを連結 したデータに対してk-匿名化を施す 前記の＋外観－擬ＩＤの場合よりもさらにデー タの価値は下がってしまう。 以上をまとめると 外部からデータ収集していることを観察でき る場合は、k-匿名化はデータの価値をさげる ため、有力な匿名化手法ではない。 外部からデータ収集していることを観察でき ない場合は、疑似ＩＤがなければk-匿名化は 不要、疑似IDがあれば疑似ID を対象にしたk匿名化が有力となる。 センシティブ情報 コアなセンシティブ情報： 誰にとっても他人に知られたくない情報をコアなセンシ ティブ情報とする。 ゲノム情報、病気などの生体情報ないし健康情報、財産、債務、 学業成績、親族などがあげられ 何を選ぶかは社会常識によるしかない。 逆に言えば、その定義には社会常識程度の安定性はある。 ところで、EUでは滞在場所の情報はセンシティブ情報を 超えて氏名と同じレベルの個人ＩＤと見なすData Protection Directive が昨年の欧州議会で可決 日本では、滞在場所、移動履歴がどの個人ＩＤなのかセン シティブ情報なのかの議論すら進んでいない 状況依存センシティブ情報 上記の滞在場所や移動履歴がセンシティブ情報 かどうかは個人ごとに異なる。 例えば、ストーカー行為を受けている人にとっては、相 手に知られたくない情報なので、センシティブ情報であ ろう。しかし、他人につきまとわれることのない人であ ればセンシティブ情報ではない。 議論を簡単にするためにはEUのように個人IDとし てしまうのもひとつの策 ただし、滞在場所や行動履歴はビジネスに役立つ情 報なので、できれば活用したいものである。 購買履歴も個人ないし状況依存 たとえば、薬剤の購入は場合によってはセンシティブ 情報になりうる。 k-匿名化が誘発する濡れ衣 名前 性別 住所 一郎 年 齢 35 男 文京区本郷XX 次郎 三子 四郎 30 33 39 男 男 男 文京区湯島YY 文京区弥生ZZ 文京区千駄木WW 仮名 年齢 性別 住所 A 30代 男 文京区 B C D 30代 30代 30代 男 男 男 文京区 文京区 文京区 N月M日P時の所 在 K消費者金融店 舗 T大学 T大学 Y病院 N月M日P時 の所在 K消費者金 融店舗 T大学 T大学 Y病院 自己情報コントロール権 個人IDを消去ないし仮名化すること。 さらに仮名の変更を頻繁に行うこと。 この基礎的方策により、簡単には識別や特定ができなくなるので、必須であ る。 疑似ＩＤはデータベース内に含ませないことをデフォールトとする 疑似ＩＤも必要な場合は、それだけをデータベースから分離して別のデータ ベースとして、 仮名化されている個人ＩＤとの対応テーブルは暗号化などでさらに管理を厳 重化する。 疑似ＩＤが存在しなければ、個人の特定は難度が高い。 自己情報コントロール権： 上記の方策でも、III.その他の情報が集積すると完全な匿名化は難しい。 その場合にはデータ源である個人が 自己の情報の利用され方を開示要求して閲覧できること、 消去要求でき実際の消去を確認できること が重要となる。 自己情報の開示と消去の権利は2013年12月に欧州 議会で可決されたEUのData Protection Directiveの Proposal for a directive Recital 16の改正案に記載され ている 日本の法制度をEUレベルにするなら必要な改革となる。 データ利用についても同意内容が重要だが [Schornberger2013]の9章： ビッグデータの利用法は収集の前には予め列挙できない こと， ゆえに利用法を指定しての同意取得は実効性がない データ源の個人に安心して同意してもらうためには、 個人IDの消去や仮名化に加え、上記の自己情報コン トロール権（開示と消去）の実施が確実に行えることを 保証することが有効
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