匿名化した個人情報の活用が可能になるが、対応によっては個人特定されるリスクを伴う。このリスクを評価する技術を富士通研究所が開発した。公開[ITmedia]富士通研究所は7月19日、パーソナルデータに関するプライバシーリスクの自動評価技術を開発したと発表した。本人の同意がなくとも匿名加工によってパーソナルデータの第三者提供が可能になり、新技術で情報活用を支援するのが狙い。匿名化したパーソナルデータは、医療分野などを中心に新しいサービス・製品の品質向上につながると期待される。改正法に基づくガイドラインが策定されれば、医療機関で保有する健診データなどを匿名にするなど加工して、研究機関や製薬会社などで活用することなどが想定されている。匿名加工されたデータを提供するには、提供元が事前にガイドラインとの適合や個人特定リスク評価を行う必要があり、専門家による審査に多くの日数を要するなどの課題があった。匿名加工情報の第三者による利活用イメージ(出典:富士通研究所)富士通研究所が今回開発した技術は、データの分布に基づいて、最も個人を特定しやすい属性の組み合わせとその特定のしやすさを、現実的な時間内で自動的に探索するもの。匿名加工データから個人が特定されるリスクの評価と対策をスピーディーに実行するためには、個人を最も特定しやすい属性を探索し、その上で適切な匿名化手法を適用することが重要になる。特定しやすい属性の組み合わせの計算量は膨大で、現実的な時間での探索が困難だった。一部の属性の組み合わせで個人を特定できる例(同)新技術では、14の属性と1万人のデータに対しても3分以内で自動的にリスクを評価する。データ分布に基づいたリスク評価を行うため、属性値の価値の重さを定義した辞書などは不要だという。同技術の根幹となるのは、「個人特定可能な属性の組み合わせを効率的に探索する技術」と「個人データの特定しやすさを定量化する技術」の2つ。個人特定可能な属性の組み合わせを効率的に探索する技術では、特定しやすい属性の組み合わせを探索する際の無駄な探索を省略する。年齢と職業だけで特定できるレコードは、年齢と職業と本籍でも特定できることから、本籍についての探索は省く。個人データの特定のしやすさを定量化する技術では、データの中で最も個人を特定しやすい属性の組み合わせを分析し、その容易度を定量化する。定量化には、日本ネットワークセキュリティ協会の情報価値算定モデルに基づいて算定。これにより、優先的に匿名化すべき属性がすぐに分かり、加工も迅速化するという。データが漏えいした際の想定損害賠償額の算出や、各種匿名化ガイドラインへの適合性を判定する技術も開発している。今後は実環境での効果を検証し、2017年度をめどに実用化していく予定だ。今回開発された技術が実用化されれば、これまでプライバシーの問題から、複数機関で自由に共有できなかった膨大なビッグデータを分析し、新薬開発や予防医療などにさらに生かせる可能性が広がる。健康医療はビッグデータ利活用への期待が高い反面、厳格な法規制の下で情報セキュリティのリスクも高い。日本では医療介護データの有効活用によって医療費削減を図る方針が打ち出されたばかりだが、先行する米国はどのような形で取り組んでいるのだろうか。位置情報など様々なパーソナルデータをより高度に匿名化する技術を開発した。関連して、政府では「パーソナルデータ」の利活用に向けた制度の整備が検討されている。6月に示された大綱での課題などについて、「パーソナルデータに関する検討会技術検討WG」メンバーでパブリックコメントを提出した日本HPに話を聞いた。広告に関するお問い合わせメールマガジンSpecialインデックスRSSFacebookX利用規約ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。