セキュリティ関連法規・個人情報保護｜令和7年度 情報セキュリティマネジメント試験 科目B 問15
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 |
|---|---|---|---|
| 114567 | 202N年02月11日 | 121.3 | 5,321 |
| 114568 | 202N年02月11日 | 43.5 | 33,012 |
| 114568 | 202N年02月12日 | 43.0 | 12,007 |
| 114573 | 202N年02月12日 | 63.0 | 7,604 |
| … | … | … | … |
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 | 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 本表は，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。
- 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）
- 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）
- 電子メールアドレス=加工なし ／ 勤務先の業種=（一） ／ 体重=（一）
- 電子メールアドレス=加工なし ／ 勤務先の業種=（一） ／ 体重=（三）
- 電子メールアドレス=加工なし ／ 勤務先の業種=（一） ／ 体重=（三），（四）
- 電子メールアドレス=（一） ／ 勤務先の業種=加工なし ／ 体重=（三）
- ✓ これが正解電子メールアドレス=（一） ／ 勤務先の業種=加工なし ／ 体重=（三），（四）
- 電子メールアドレス=（一） ／ 勤務先の業種=（一） ／ 体重=（一）
- 電子メールアドレス=（一） ／ 勤務先の業種=（一） ／ 体重=（三）
- 電子メールアドレス=（一） ／ 勤務先の業種=（一） ／ 体重=（三），（四）
解説
分析に要る項目かで、消すか残して整えるかが決まります。
科目Bは、事例文のどこを読めば決まるかを押さえるのが要点です。この設問で見るべきなのは、B社が何を調べたいのかを書いた一文です。事例文には「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。」とあります。ここに名前の挙がっている項目と、挙がっていない項目とで、扱いがまるで変わります。 そこで、匿名加工情報を作るときの当てはめは二段で考えます。第一段は、その項目が分析に要るかどうか。要らないなら残す理由がないので消します。第二段は、要る項目をどう残すか。すでに粗い区分の言葉になっているものは、手を加えるとかえって分析が成り立たなくなります。逆に、一人ひとりで違う数値をそのまま残すと、その値だけで誰かが浮き上がります。 この第二段で、表3に並んだ手法の使い分けが効いてきます。数値を扱う手法は二つあり、片方は「特に大きい又は小さい数値をまとめること」、もう片方は「四捨五入などして丸めること」です。前者は端に一人だけ立っている値を、後者は細かすぎる刻みを、それぞれ別の理由でならします。目的が違うので、片方をやればもう片方が済むという関係にはありません。表2に戻って体重の並びを眺めると、両方が要る理由が見えます。 読む順序はこうです。まず分析の対象を書いた一文を読み、設問が挙げた三つの項目がそこに載っているかを確かめる。載っていなければ消す側、載っていれば残す側。残す側は、それが言葉なのか数値なのかを見て、数値なら端と刻みを別々に考える。表3の解説文には例まで付いているので、当てはめは表を見ながらで足ります。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- 項目そのものを消す手法です。設問が挙げた三つのうち、分析の対象を書いた一文に出てこない項目に当てはまります。逆に、その一文に名指しされている項目へ同じ扱いをすると、B社が見たかった関係が調べられなくなるので、消してよい項目とそうでない項目をここで分けます。
- 上位概念に置き換える手法です。設問が挙げた三つには使いません。業種はもともと表1の時点で粗い区分の言葉になっており置き換える先がなく、体重は言葉ではなく数値なので数値向けの手法で扱います。表1の住所のように、この手法が生きる項目は別にあります。
- 端の値をまとめる手法で、体重に当てはまります。表2を見ると、ほかの値から大きく離れた体重が混じっています。端に一人だけ立っている値は、ほかの項目と突き合わせるまでもなく誰のことか分かってしまうため、上のほうをひとまとめの区分に置き換えます。
- 刻みをならす手法で、こちらも体重に当てはまります。表2の体重は小数点以下まで記録され、しかも日ごとに続きます。細かい刻みのまま残すと値の並びが目印として働きます。B社が見たいのは体重との関係だけなので、区切りのよい数値に置き換えても分析は成り立ちます。
この問題に関係する言葉
- 匿名加工情報特定の個人を識別できないように加工し、元に戻せないようにした情報。定められた基準に従って作る必要があります。
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B 問15
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