問15 匿名加工情報を作る手法の選び方

情報セキュリティ​マネジメント試験 令和7年度 公開問題、全15問のうちの問15。

出典:令和7年度 情報セキュリティマネジメント試験 科目A・B 公開問題 問15(表 1 は原本の画像を文字に書き起こし、狭い画面で読めるよう利用者番号のほかの項目を 1 つの欄にまとめた。表 2 と表 3 は原本の画像を文字に書き起こし、表 3 は項番を手法名の欄に入れた。表 3 の注記は問題文に移した。解答群の表を文に組み直した)

A 社は,スマートフォン用ヘルスケア関連アプリケーションソフトウェア(以下,A アプリという)の開発,販売を行う会社である。A アプリは,ヘルスケアデータ収集機能によって,利用者の体重や歩数のデータを収集するとともに,アンケート機能によって,勤務先の業種,年収などのデータを収集している。

営業部は,保険会社である B 社と共同のビジネスを検討している。その中で,A アプリで収集したデータ及び今後収集するデータから匿名加工情報を作成した上で,その匿名加工情報を B 社に第三者提供することを検討している。B 社では,提供を受けた匿名加工情報を分析して,B 社の保険商品のマーケティングに活用しようとしている。分析の対象は,年代,性別,年収区分,住んでいる地域区分及び勤務先の業種と体重及び歩数との関係である。ここで,地域区分とは,北海道,東北,南関東などの区分のことをいう。

加工対象となる“個人情報データベース等”(以下,加工対象情報という)は,表 1 の顧客属性データと表 2 のヘルスケアデータの 2 種類からなり,利用者番号によって関連付けられている。

表 1 顧客属性データ
利用者番号氏名,性別,生年月日,電子メールアドレス,住所,勤務先の業種,年収
1⁠1⁠4⁠5⁠6⁠7情報 一郎,男,1⁠9⁠8⁠4 年 4 月 4 日,ichiro@●●●.ne.jp,愛知県名古屋市中区上前津 X-⁠X-⁠X,金融業,1,8⁠5⁠0 万
1⁠1⁠4⁠5⁠6⁠8積招 花子,女,2⁠0⁠0⁠3 年 3 月 3⁠1 日,sekimane@▲▲▲.ne.jp,東京都文京区本駒込 X-⁠X-⁠X,小売業,3⁠8⁠0 万
1⁠1⁠4⁠5⁠7⁠3試験 五郎,男,1⁠9⁠5⁠1 年 1⁠2 月 9 日,shiken@■■■.ne.jp,東京都中央区月島 X-⁠X-⁠X,製造業,6⁠3⁠0 万
……
表 2 ヘルスケアデータ
利用者番号記録日体重歩数
1⁠1⁠4⁠5⁠6⁠72⁠0⁠2N 年 0⁠2 月 1⁠1 日1⁠2⁠1.35,3⁠2⁠1
1⁠1⁠4⁠5⁠6⁠82⁠0⁠2N 年 0⁠2 月 1⁠1 日4⁠3.53⁠3,0⁠1⁠2
1⁠1⁠4⁠5⁠6⁠82⁠0⁠2N 年 0⁠2 月 1⁠2 日4⁠3.01⁠2,0⁠0⁠7
1⁠1⁠4⁠5⁠7⁠32⁠0⁠2N 年 0⁠2 月 1⁠2 日6⁠3.07,6⁠0⁠4
…………

表は横に送ると続きが見えます。

営業部の情報セキュリティリーダーである C 課長は,加工対象情報に含まれる各情報の項目について,適用する匿名加工情報の作成に係る手法(以下,匿名加工情報の作成に係る手法を匿名加工手法という)を表 3 にまとめた。

表 3 匿名加工手法
項番と手法名解説
(一) 項目削除加工対象情報に含まれる個人情報の項目を削除すること。例えば,年齢のデータを加工対象情報から削除すること。
(二) 一般化加工対象情報に含まれる記述などについて,上位概念に置き換えること。例えば,購買履歴のデータで“きゅうり”を“野菜”に置き換えること。
(三) トップ(ボトム)コーディング加工対象情報に含まれる数値について,特に大きい又は小さい数値をまとめること。例えば,年齢に関するデータで,“9⁠8 歳”,“1⁠1⁠5 歳”といった数値データを“8⁠0 歳以上”というデータにまとめること。
(四) 丸め加工対象情報に含まれる数値について,四捨五入などして丸めること。例えば,生年月日から“3⁠4 歳”とされる場合について,“3⁠0 代”のように年代に置き換えること。

注記 表 3 は,個人情報保護委員会事務局“仮名加工情報・匿名加工情報 信頼ある個人情報の利活用に向けてー制度編ー(第 2 版)"を基に C 課長が作成した。

C 課長は,加工対象情報である表 1 及び表 2 に示す各データに対して,表 3 の匿名加工手法を必要に応じて適用し匿名加工情報を作成する案を用意した。その案を法務部の D 課長に報告したところ,D 課長からは,想定するマーケティング用途にも有効であり,匿名加工手法の適用も適切であるとの回答を得た。

設問 解答群に示した 3 項目それぞれについて,C 課長が適用した匿名加工手法はどれか。表 3 の手法のうち,適用したものの組合せを,解答群の中から選べ。なお,各項目に対して複数の匿名加工手法を適用しても構わないし,一つも適用せずに“加工なし”としても構わない。

  1. ア電子メールアドレス 加工なし,勤務先の業種 加工なし,体重 (三)
  2. イ電子メールアドレス 加工なし,勤務先の業種 加工なし,体重 (三),(四)
  3. ウ電子メールアドレス 加工なし,勤務先の業種 (一),体重 (一)
  4. エ電子メールアドレス 加工なし,勤務先の業種 (一),体重 (三)
  5. オ電子メールアドレス 加工なし,勤務先の業種 (一),体重 (三),(四)
  6. カ電子メールアドレス (一),勤務先の業種 加工なし,体重 (三)
  7. キ電子メールアドレス (一),勤務先の業種 加工なし,体重 (三),(四)
  8. ク電子メールアドレス (一),勤務先の業種 (一),体重 (一)
  9. ケ電子メールアドレス (一),勤務先の業種 (一),体重 (三)
  10. コ電子メールアドレス (一),勤務先の業種 (一),体重 (三),(四)
答えと解説を開く

正解はキです。

匿名加工情報は、本人が誰か分からないように加工し、元に戻せないようにした情報です。一方で、B 社の分析 (年代、性別、年収区分、地域区分、勤務先の業種と、体重や歩数との関係) に使えなければ意味がありません。電子メールアドレスは、それだけで本人に連絡できたり特定できたりするうえ、分析には使わないので、項目削除 (一) をします。勤務先の業種は分析の対象なので、加工しないで残します。体重は分析に使うので消せませんが、1⁠2⁠1.3 のように特に大きい値は本人の特定につながりやすいので、トップ (ボトム) コーディング (三) でまとめます。さらに小数点以下まで細かい値は丸め (四) で粗くします。正解はキです。

ほかの選択肢が違う理由

  • ア体重の (三) は合っていますが、電子メールアドレスを残すと、本人の特定につながります。削除が必要です。
  • イ体重の加工は合っていますが、電子メールアドレスを加工なしで残している点が誤りです。
  • ウ電子メールアドレスを残し、分析に必要な勤務先の業種と体重を削除しています。分析にも使えず、匿名化にもなりません。
  • エ電子メールアドレスを残している点と、分析に使う勤務先の業種を削除している点が誤りです。
  • オ体重の加工は合っていますが、電子メールアドレスを残し、勤務先の業種を削除している点が誤りです。
  • カ電子メールアドレスの削除と勤務先の業種は合っていますが、体重は細かい値のままだと特定につながりやすいので、丸め (四) も必要です。
  • ク勤務先の業種と体重は分析の対象です。削除すると B 社の分析に使えません。
  • ケ勤務先の業種は分析に使うので削除してはいけません。体重の丸めも足りません。
  • コ体重の加工は合っていますが、分析の対象である勤務先の業種を削除しています。

仕組み

匿名加工の項目ごとの判断は「本人の特定につながるか」と「分析に要るか」の 2 つで決めます。特定につながり分析に要らない物は削除、分析に要る物は一般化やまとめ、丸めで粗くして残します。

極端な値は人数が少ないので、それだけで本人が分かってしまうことがあります。トップ (ボトム) コーディングは、こうした外れた値を範囲にまとめて目立たなくする手法です。