(57)【要約】【課題】対象データを抽象化後の価値に基づいて処理し、匿名化する技術を提供する。【解決手段】個人と対応付けられた複数の項目を含む対象データを受信し、対象データ中の項目の値である語を抽象化した語に替えて抽象化候補データを生成し、抽象化候補データに含まれる語の価値を受信し、抽象化候補データに含まれる語の価値に基づいて当該抽象化候補データの価値を求め、抽象化候補データの一個人と対応する項目の値の組み合わせが、当該抽象化候補データ中で単一でないことを条件として検定し、検定の条件を満たした抽象化候補データの価値に基づいて抽象化候補データを選択する。【選択図】図１
2014102643.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人と対応付けられた複数の項目を含む対象データを受信するデータ受付部と、
前記対象データ中の項目の値である語を抽象化した語に替えて抽象化候補データを生成する抽象化部と、
前記抽象化候補データに含まれる語の価値を受信し、前記抽象化候補データに含まれる語の価値に基づいて当該抽象化候補データの価値を求める価値判定部と、
前記抽象化候補データの一個人と対応する項目の値の組み合わせが、当該抽象化候補データ中で単一でないことを条件として検定する検定部と、
前記検定の条件を満たした抽象化候補データの価値に基づいて抽象化候補データを選択する選択部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記検定部は、前記抽象化候補データの一個人と対応付けられた異なる項目の値の組み合わせが前記抽象化候補データ中で単一でないことを条件として匿名性を検定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検定部は、前記抽象化候補データの一個人と対応付けられた同じ項目の値の組み合わせが前記抽象化候補データ中で単一でないことを条件として多様性を検定する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記語の価値が、ウェブサイト上で使用された語の統計情報に基づく値である請求項
１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
個人と対応付けられた複数の項目を含む対象データを受信するステップと、
前記対象データ中の項目の値である語を抽象化した語に替えて抽象化候補データを生成するステップと、
前記抽象化候補データに含まれる語の価値を受信し、前記抽象化候補データに含まれる語の価値に基づいて当該抽象化候補データの価値を求めるステップと、
前記抽象化候補データの一個人と対応する項目の値の組み合わせが、当該抽象化候補データ中で単一でないことを条件として検定するステップと、
前記検定の条件を満たした抽象化候補データの価値に基づいて抽象化候補データを選択するステップと
をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項６】
個人と対応付けられた複数の項目を含む対象データを受信するステップと、
前記対象データ中の項目の値である語を抽象化した語に替えて抽象化候補データを生成するステップと、
前記抽象化候補データに含まれる語の価値を受信し、前記抽象化候補データに含まれる語の価値に基づいて当該抽象化候補データの価値を求めるステップと、
前記抽象化候補データの一個人と対応する項目の値の組み合わせが、当該抽象化候補データ中で単一でないことを条件として検定するステップと、
前記検定の条件を満たした抽象化候補データの価値に基づいて抽象化候補データを選択するステップと
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人情報を匿名化又は多様化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理技術の発展に伴い、日常の多くの場面で情報が収集され、この収集された情報を用いた処理が行われている。例えば、消費者が店舗の会員となって商品を購入する場合、会員登録時に消費者の氏名、年齢、性別、住所、メールアドレス等を登録することが多い。そして、消費者が商品を購入すると、店舗側のシステムが、この消費者と購入した商品の情報を対応付けて記録する。このように購入した商品の情報を蓄積して分析すると、当該消費者の嗜好が推定でき、この消費者が好む新商品が発売されたような場合にダイレクトメールを発送するといったサービスを行うことができる。更に、多くの消費者の情報について分析することで、２０代女性の好む商品や関東エリアで好まれる商品といった情報を導くことができ、マーケティング等に利用される。
【０００３】
また、これらの情報は、当該店舗だけでなく、商品を製造するメーカや、他の企業にとっても新商品の開発や安全性の向上などに用いることができ、価値を有することがある。
【０００４】
しかし、店舗が有する消費者の個人情報を各消費者の許諾を得ずに、他者へ提供することはできない。このため、上記消費者に関する情報を他者へ提供する場合には、個人を特定できないように、匿名化する必要がある。
【０００５】
例えば、年齢が記載されている会員リストに２５歳の人が一人だけであると、２５歳の知人がその会員であることを知った時点で、その人を特定できることになる。即ち、２５歳の会員という属性を持つ人が一人だけであると、他の情報と照らし合わせることで、個人を特定できる可能性が高い。
【０００６】
そこで、会員リストの年齢の記載を１０歳区切りに抽象化し、２０代が３人のように同じ属性を持つ人が複数人となるようにすれば、３人のうちの誰であるかを特定できなくなる。このように同じ属性を持つ人がｋ人以上いる状態を、「k-匿名性」を満たすと称し、そのようにデータを加工することを「k-匿名化」と称する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−１３３４５１号公報
【特許文献２】特開２０１１−１０８１９５号公報
【特許文献３】特開２０１１−１２８８６２号公報
【特許文献４】特開２０１２−７８９３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の匿名化を行う装置では、k-匿名性を満たすように各項目の値を抽象化する場合、単に同じ属性値が複数となるようにデータを区切るため、例え匿名性を満たしても利用価値の無いデータとなってしまうことがある。例えば、ファッションの傾向を知るためにデータを利用する場合、年齢の項目は重要であり、匿名化のために年齢の項目を抽象化し過ぎると、利用価値が無くなってしまう。この場合、操作者が抽象化する項目の優先度を指定し、年齢以外の項目を抽象化することで匿名性を満たすようにする。また、匿名化のため、年齢の項目を１７歳以上２２歳未満のように区切ると、同一グループに成年と未成年
が混在したり、高校生と社会人が混在したりすることになり、利用価値が無くなってしまう。この場合、操作者が年齢の項目の区切りを指定し、他の項目を抽象化することで匿名性を満たすようにする。
【０００９】
このように従来の匿名化を行う装置では、操作者の判断を必要とする機会が多く、実用的ではなかった。特にインターネット上の店舗（ネットショップ）や、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）の会員情報のような所謂ビッグデータを従来の装置で匿名化するのは困難であった。
そこで本発明は、対象データを抽象化後の価値に基づいて処理し、匿名化する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明の情報処理装置は、
個人と対応付けられた複数の項目を含む対象データを受信するデータ受付部と、
前記対象データ中の項目の値である語を抽象化した語に替えて抽象化候補データを生成する抽象化部と、
前記抽象化候補データに含まれる語の価値を受信し、前記抽象化候補データに含まれる語の価値に基づいて当該抽象化候補データの価値を求める価値判定部と、
前記抽象化候補データの一個人と対応する項目の値の組み合わせが、当該抽象化候補データ中で単一でないことを条件として検定する検定部と、
前記検定の条件を満たした抽象化候補データの価値に基づいて抽象化候補データを選択する選択部と
を備える。
【００１１】
前記検定部は、前記抽象化候補データの一個人と対応付けられた異なる項目の値の組み合わせが前記抽象化候補データ中で単一でないことを条件として匿名性を検定しても良い。
【００１２】
前記検定部は、前記抽象化候補データの一個人と対応付けられた同じ項目の値の組み合わせが前記抽象化候補データ中で単一でないことを条件として多様性を検定しても良い。
前記語の価値は、ウェブサイト上で使用された語の統計情報に基づく値であっても良い。
上記課題を解決するため、本発明の情報処理装置は、
個人と対応付けられた複数の項目を含む対象データを受信するステップと、
前記対象データ中の項目の値である語を抽象化した語に替えて抽象化候補データを生成するステップと、
前記抽象化候補データに含まれる語の価値を受信し、前記抽象化候補データに含まれる語の価値に基づいて当該抽象化候補データの価値を求めるステップと、
前記抽象化候補データの一個人と対応する項目の値の組み合わせが、当該抽象化候補データ中で単一でないことを条件として検定するステップと、
前記検定の条件を満たした抽象化候補データの価値に基づいて抽象化候補データを選択するステップと
をコンピュータが実行する。
【００１３】
また、本発明は、上記方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであっても良い。更に、前記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていても良い。
【００１４】
ここで、コンピュータが読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから
読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体の内コンピュータから取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R/W、DVD、DAT、８mmテープ、メモリカード等がある。
また、コンピュータに固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、対象データを抽象化後の価値に基づいて処理し、匿名化する技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、情報処理装置の機能ブロック図である。
【図２】図２は、匿名化処理の説明図である。
【図３】図３は、多様化処理の説明図である。
【図４】図４は、情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図５】図５は、抽象化後のデータの価値を用いた匿名化処理の説明図である。
【図６】図６は、候補パターンの説明図である。
【図７】図７は、対象データにおける年齢の項目の一部の例を示す図である。
【図８】図８は、年齢について取得する価値データの一例を示す図である。
【図９】図９は、年齢の項目の価値を示す図である。
【図１０】図１０は、年齢の項目の価値を示す表である。
【図１１】図１１は、抽象化候補データにおける年齢の項目の一部の例を示す図である。
【図１２】図１２は、年代について取得する各ワードの価値データを示すである。
【図１３】図１３は、年代の項目の価値を示す図である。
【図１４】図１４は、年齢の項目の価値を示す図である。
【図１５】図１５は、実施形態１の変形例を示す匿名化処理の説明図である。
【図１６】図１６は、実施形態２を示す匿名化処理の説明図である。
【図１７】図１７は、未知語からカテゴリを取得する処理の説明図である。
【図１８】図１８は、実施形態２の変形例を示す匿名化処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。以下の実施の形態の構成は例示であり、本発明は実施の形態の構成に限定されない。
〈実施形態１〉
図１は、情報処理装置の機能ブロック図、図２は匿名化処理の説明図、図３は多様化処理の説明図である。本実施形態１の情報処理装置１０は、処理対象の個人情報から個人が特定できないように匿名化を行うものである。
【００１８】
図２（Ａ）は、姓、年齢、性別の項目を含む会員情報から姓の項目を削除した例を示す。図２（Ａ）に示すように年齢が記載されている会員情報に１６歳の女性が一人だけであると、１６歳の女性が、この会員であることが分かった時点で、その人を特定できる。即ち、１６歳・女性という属性を持つ人が一人だけであると、他の情報と照らし合わせることで、個人を特定できる可能性がある。
【００１９】
図２（Ｂ）では、会員リストの年齢の記載を抽象化し、０代（１０歳未満）、１０代、２０代のように年代別とした。しかし、この場合でも１０代女性は一人だけであり、図２（Ａ）と同様に個人が特定できてしまい匿名化としては不十分である。
【００２０】
そこで、図２（Ｃ）では、更に抽象化し、１０代以下（１９歳以下）と２０代のように
年代の区切りを変更した。図２（Ｃ）の場合、１０代以下の女性が２人であり、［１０代以下］及び［女性］という属性が単一では無くなる。このため前述のように１６歳の女性が、この会員であることが分かったとしても、どちらが当該１６歳女性のデータであるかは特定できない。このように同じ属性を持つ人がｋ人以上いる状態を、「k-匿名性」を満たすと称し、そのようにデータを加工することを「k-匿名化」と称する。
【００２１】
図３は、ユーザ毎の利用駅のデータを抽象化し、ユーザ毎の利用駅が属する区のデータとした例を示す。抽象化前のデータでは、駅が特定されているために、住居が新宿駅付近で勤務地が東京駅付近といったデータと照らし合わせることでユーザを特定できる可能性がある。このため利用駅を抽象化して、利用駅が属する区とすることで、新宿区内の駅と千代田区内の駅を利用するユーザが複数となり、利用者が特定されなくなる。このように「新宿区内の駅と千代田区内の駅を利用する」のように属性値がｌ種類の可能性を持つよう抽象化することをｌ−多様化と称する。
【００２２】
情報処理装置１０は、図１に示すように、抽象化部１１、価値判定部１２、検定部１３選択部１４、データ更新部１５、データ受付部１６、価値データ取得部１７、ワードカテゴリ分析部１８、ワード価値計算部１９、データ出力部４０を備えている。
【００２３】
データ受付部１６は、個人と対応付けられた複数の項目を含む対象データを受信し、検定用ＤＢ（データベース）４１に記憶させる。
【００２４】
抽象化部１１は、対象データを匿名化或いは多様化する際に、対象データ中の項目の値であるワード（語）を抽象化したワードに替えて抽象化候補データを生成する。本実施形態においてワード（語）は、単語や句など、一まとまりの言葉であり、位置情報や電話番号等の数値、メールアドレスやＩＰアドレス等の識別情報、言葉と同様の意味を持つ記号等を含んでも良い。
価値判定部１２は、抽象化候補データに含まれるワードの価値に基づいて当該抽象化候補データの価値を求める。
【００２５】
検定部１３は、抽象化候補データの一個人と対応する項目の値の組み合わせが、当該抽象化候補データ中で単一でないことを条件として検定する。例えば検定部１３は、抽象化候補データがｋ−匿名性を満たしているか、ｌ−多様性を満たしているかを検定する。
【００２６】
選択部１４は、前記検定の条件を満たした抽象化候補データの価値に基づいて抽象化候補データを選択する。例えば、選択部１４は、ｋ−匿名性やｌ−多様性を満たした抽象化候補データを価値が高い順に所定数選択する。また、選択部１４は、ｋ−匿名性やｌ−多様性を満たした抽象化候補データのうち、最も価値が高い抽象化候補データを選択しても良い。
【００２７】
データ更新部１５は、選択部１４で選択された抽象化候補データに基づき、検定用ＤＢ４１の個人情報のうち個人が特定される項目の値を抽象化した値に更新して匿名化情報とする。
【００２８】
価値データ取得部１７は、抽象化候補データに含まれるワードの価値データを検索情報蓄積ＤＢから取得（受信）する。また、価値データ取得部１７は、検索情報蓄積ＤＢに前記ワードの価値データが登録されていない場合に、他の装置にリクエストし、取得した価値データを検索情報蓄積ＤＢに登録する機能（データリクエスト）や、定期的に他の装置を巡回して最新の価値データを取得し、検索情報蓄積ＤＢに登録されている価値データを更新する機能（データクローラ）を有する。本実施形態では、この価値データとして検索エンジン２０から各ワードの統計情報を受信する。ここで、各ワードの統計情報は、例え
ばＳＥＭの広告単価（クリック単価）や、クリック率、平均掲載順位、１日の表示回数、１日のクリック数等である。なお、価値の取得先は、検索エンジンに限らず、ウェブページやＳＮＳ等であっても良い。この場合、例えばウェブページやＳＮＳにおける各ワードの使用頻度を価値としても良い。
【００２９】
ワードカテゴリ分析部１８は、ウェブサイト等のデータを分析して、新規のワードや、当該ワードを抽象化したワード（カテゴリ）を求め、検索情報蓄積ＤＢに登録する。
【００３０】
価値計算部１９は、価値データ取得部１７で取得したワードの価値に基づき、ワードの価値の年平均や月平均、週平均など、ワードの価値の統計情報を求める。
【００３１】
データ出力部４０は、検定用ＤＢ４１から匿名化情報を読み出して出力する。ここで、匿名化情報の出力とは、表示装置による表示出力や、プリンタによる印刷出力、他のコンピュータへの送信、記憶媒体への書き込み等である。例えばデータ更新部１５は、リクエストに応じてユーザの端末へ匿名化情報を配信することや、所定の配信先に匿名化情報を配信すること等を行う。なお、データ出力部４０は、匿名化の処理が完了した時点で匿名化情報を匿名化完了ＤＢ（不図示）にコピーし、匿名化完了ＤＢから読み出して出力しても良い。
【００３２】
検定用ＤＢ４１は、個人情報（対象データ）が入力され、当該個人情報を検定用に供すと共に、データ更新部１５により個人が特定されるデータが書き換えられ、匿名化した匿名化情報を保持する。
【００３３】
検索情報蓄積ＤＢ４２は、価値データ取得部１７で取得したワードの価値や、ワードカテゴリ分析部１８で求めたワードやカテゴリの情報、価値計算部１９で求めた価値の統計情報などを記憶する。
【００３４】
また、図１中、検索エンジン２０は、インターネット等のネットワーク上に存在する情報の検索機能を提供するサイト（コンピュータ）である。即ち、検索エンジン２０は、ユーザ端末から検索するキーワードを受信すると、このキーワードを含むウェブページのＵＲＬ等のリストを検索結果として提供し、ユーザ端末に表示させる。
【００３５】
また、検索エンジン２０は、この検索機能を利用し、検索結果にキーワードと連動した広告を表示させることや、キーワードに応じた広告料を支払ったスポンサーサイトへのリンクを表示させることも行う。このため、検索エンジン２０は、検索されたワード毎に、１日の検索回数（表示回数）、検索結果の広告がクリックされた回数（クリック数）、１クリック当たりの広告料（クリック単価）等をワードの統計情報として記憶する。
【００３６】
また、これらの情報に基づき、検索エンジン２０は、表示回数をクリック数で除したクリック率や、１日のクリック数にクリック単価を乗じた値（１日の費用）、広告の申し込み時（広告オークション時）に提示した費用に応じた広告の掲載順位等も求める。
【００３７】
検索エンジン２０は、情報処理装置１０に対し、上記クリック数、表示回数、掲載順位、１日の費用、クリック率、クリック単価等の情報を提供するデータ出力部２１や、これらワードに関する情報を記憶する検索ワード蓄積ＤＢ２２、検索結果と共に配信する広告の情報を記憶する検索広告配信ＤＢ２３を備える。
【００３８】
図４は情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１０は、ＣＰＵ１、メモリ２、通信制御部３、記憶装置４、入出力インタフェース５を有する所謂コンピュータである。
【００３９】
ＣＰＵ１は、メモリ２に実行可能に展開されたプログラムを実行し、前述の抽象化部１１、価値判定部１２、検定部１３、選択部１４、データ更新部１５、データ受付部１６、価値データ取得部１７、ワードカテゴリ分析部１８、ワード価値計算部１９、データ出力部４０の機能を提供する。
【００４０】
メモリ２は、主記憶装置ということもできる。メモリ２は、例えば、ＣＰＵ１が実行するプログラムや、通信制御部３を介して受信したデータ、記憶装置４から読み出したデータ、その他のデータ等を記憶する。
【００４１】
通信制御部３は、ネットワークを介して他の装置と接続し、当該装置との通信を制御する。入出力インタフェース５は、表示装置やプリンタ等の出力手段や、キーボードやポインティングデバイス等の入力手段、ドライブ装置等の入出力手段が適宜接続される。ドライブ装置は、着脱可能な記憶媒体の読み書き装置であり、例えば、フラッシュメモリカードの入出力装置、ＵＳＢメモリを接続するＵＳＢのアダプタ等である。また、着脱可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ブルーレイディスク（Blu-ray Disc）等のディスク媒体であってもよい。ドライブ装置は、着脱可能な記憶媒体からプログラムを読み出し、記憶装置４に格納する。
【００４２】
記憶装置４は、外部記憶装置ということもできる。記憶装置４としては、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ等であってもよい。記憶装置４は、ドライブ装置との間で、デ
ータを授受する。例えば、記憶装置４は、ドライブ装置からインストールされる情報処理プログラム等を記憶する。また、記憶装置４は、プログラムを読み出し、メモリ２に引き渡す。本実施形態では、記憶装置４が前述の検定用ＤＢ４１や検索情報蓄積ＤＢ４２を格納している。
【００４３】
図５は、抽象化後のデータの価値を用いた匿名化処理の説明図である。情報処理装置１０は、先ず他のコンピュータ或いは記憶装置から対象データを取得（受信）し（ステップＳ１０）、対象データが所定形式となるよう正規化して、検定用ＤＢ４１に登録する（ステップＳ２０）。
【００４４】
情報処理装置１０は、検定用ＤＢ４１から対象データを読み出し（ステップＳ３０）、対象データ中の各ワードについて、価値データが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在するか否かを判定する（ステップＳ４０）。情報処理装置１０は、全てのワードの価値データが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在する場合にはステップＳ６０へ移行し（ステップＳ４０，Ｙｅｓ）、足りない価値データがある場合（ステップＳ４０，Ｎｏ）、当該ワードの価値データを外部の装置、本例では検索エンジン２０から取得する（ステップＳ５０）。なお、検索エンジンから取得した価値データ以外、即ち検索情報蓄積ＤＢ４２に存在したワードの価値情報は、検索情報蓄積ＤＢ４２から取得する（ステップＳ６０）。
【００４５】
また、情報処理装置１０は、匿名性を満たすため対象データの各項目を抽象化したワード（カテゴリ）に置き換えて抽象化候補データを作成する（ステップＳ７０）。なお、抽象化可能な項目が複数存在する場合には、各項目を抽象化した場合と抽象化しない場合の全てのパターンを作成する。例えば対象データに三つの項目Ａ，Ｂ，Ｃが含まれ、全項目について抽象化が可能で、抽象化した項目をＡ´，Ｂ´，Ｃ´とした場合、図６に示すように、項目Ａだけを抽象化した場合Ａ´，Ｂ，Ｃ、項目Ａ，Ｂを抽象化した場合Ａ´，Ｂ´，Ｃなど、六つの候補パターンが作成できる。
【００４６】
次に情報処理装置１０は、抽象化候補データに含まれる各ワードの価値データに基づいて各パターンの抽象化候補データの価値を算出し（ステップＳ８０）、この抽象化候補デ
ータの価値に基づいて検定の順番を決定する（ステップＳ９０）。例えばこの価値が高い順（降順）に検定の順番を決定する。なお、全ての候補パターンについて検定を行うことが望ましいが、この抽象化候補データの価値に基づき、価値の低過ぎる抽象化候補データを順番から外しても良い。例えば、価値の高い順番で、所定番目以降或いは半分未満など所定割合未満の抽象化候補データを外しても良い。また、抽象化候補データの価値が対象データの価値に対して所定割合未満となった抽象化候補データを外しても良い。これにより検定数が少なくなり、処理時間の短縮化が図れる。
【００４７】
この検定の順番に従い、情報処理装置１０は、抽象化候補データの匿名性を検定する（ステップＳ１００）。例えば、ｋ−匿名性を検定するため、一個人と対応付けられた異なる項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。或いは、ｌ多様性を検定するため、一個人と対応付けられた同じ項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。そして、この存在数のうち最小のものを最低出現数（ｋ値／ｌ値）として求め（ステップＳ１１０）、この最低出現数が１を超えているか否かを判定する（ステップＳ１２０）。即ち、ここでｋ値が１を超えていればｋ−匿名性を満たし、１であればｋ−匿名性を満たさない。同様にｌ値が１を超えていればｌ−多様性を満たし、１であればｌ−多様性を満たさない。
【００４８】
最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えていない場合（ステップＳ１２０，Ｎｏ）、情報処理装置１０は、抽象化候補データのうち、少なくとも一つの項目の値を更に抽象化する、即ち抽象化したワードに置き換え（ステップＳ１３０）、ステップＳ１００に戻る。
【００４９】
一方、最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えている場合（ステップＳ１２０，Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、当該抽象化候補データの価値と元の対象データの価値との差分を求め（ステップＳ１４０）、この差分や、この差分に基づく値、例えば対象データの価値に対する差分の割合、対象データの価値に対する抽象化候補データの価値の割合を当該抽象化候補データの価値として決定する（ステップＳ１５０）。
【００５０】
また、情報処理装置１０は、検定していない候補パターンがあるか否かを判定し（ステップＳ１６０）、検定していない候補パターンがあれば（ステップＳ１６０，Ｙｅｓ）、ステップＳ９０で決定した順番に従って、次の順番の抽象化候補データを特定し（ステップＳ１７０）、ステップＳ１００に戻って次の抽象化候補データについて検定を行う。
【００５１】
このように各パターンの抽象化候補データについて検定を繰り返し、次の候補パターンが無くなった場合（ステップＳ１６０，Ｎｏ）、情報処理装置１０は、ステップＳ１５０で求各抽象化候補データの価値に基づいて、採用すべき抽象化候補データを選択し（ステップＳ１８０）、選択した抽象化候補データに基づいて検定用ＤＢ４１の対象データを更新して（ステップＳ１９０）、処理を終了する。
【００５２】
抽象化候補データの選択は、例えば、全候補パターンの中で最も価値の高い抽象化候補データを選択する。また、情報処理装置１０は、全候補パターンの中から価値の高い順に複数の抽象化候補データを出力し、この出力された抽象化候補データの中から操作者が適切だと思う抽象化候補データを指定し、この指定された抽象化候補データを選択しても良い。なお、検定用ＤＢ４１の更新は、選択された抽象化候補データで対象データを上書きして匿名化データとしても良いし、対象データ中のワードを選択された抽象化候補データと同じように抽象化することで匿名化データとしても良い。
【００５３】
次に図７−図１４を用いて本実施形態におけるデータの価値について説明する。図７は対象データにおける年齢の項目の一部の例を示す図である。図７に示すように対象データは、年齢ｓｉ毎に人数ｃｉを有している。例えば、１８歳（ｓ１）の人数（ｃ１）が３０
人、１９歳（ｓ２）の人数（ｃ２）が１０人である。
【００５４】
図８は、年齢ｓｉについて取得する価値データの一例を示す。図８の価値データは、年齢ｓｉ毎にＳＥＭ単価ｅｉを有している。
この年齢ｓｉの価値は、ＳＥＭ単価ｅｉに人数ｃｉを乗じた値であり、式１で示される。
ｓｉ＝ｃｉ×ｅｉ  ・・・（式１）
そして、図９に示すように年齢の項目Ｓ（ｅ）の価値は、各年齢ｓｉの総計であり、式２で示される。なお、図９においてｎは５である。従って、年齢の項目Ｓ（ｅ）の価値は、図１０に示すように、２４４６円である。また、対象データにおける全ての項目の価値を合計したものが対象データの価値である。
【００５５】
一方、図１１は抽象化候補データにおける年齢の項目の一部の例を示す図である。図１１に示すように抽象化候補データは、年代ｋｉ毎に人数ｃｉを有している。例えば、１０代（ｋ１）の人数（ｃ１）が４０人、２０代（ｋ２）の人数（ｃ２）が２２人である。
【００５６】
図１２は、年代ｋｉについて取得する各ワードの価値データの一例を示す。図１２の価値データは、年代ｋｉ毎にＳＥＭ単価ｅｉを有している。
この年代ｋｉの価値は、ＳＥＭ単価ｅｉに人数ｃｉを乗じた値であり、式３で示される。
ｋｉ＝ｃｉ×ｅｉ  ・・・（式３）
そして、図１３に示すように年代の項目Ｓ（ｋ）の価値は、各年代ｋｉの総計であり、式４で示される。なお、図１３においてｎは２である。従って、年齢の項目Ｓ（ｋ）の価値は、図１４に示すように、２１３４円である。即ち、年齢の項目を年代に抽象化したことにより、価値が３１２円減損したことになる。また、抽象化候補データにおける全ての項目の価値を合計したものが抽象化候補データの価値である。
【００５７】
そして、ステップＳ１５０で求める抽象化候補データの価値として、例えば式５に示すように、抽象化候補データの価値を抽象化候補データの価値と対象データの価値の合計で除した減損率Ｍ（ｋ）を求める。
Ｍ（ｋ）＝Ｓ（ｋ）／（Ｓ（ｋ）＋Ｓ（ｅ））  ・・・（式５）
このように本実施形態の情報処理装置１０は、各抽象化候補データの価値を抽象化したワードの価値に基づいて評価することにより、精度良く各抽象化候補データの価値を評価でき、抽象化後も高い価値を有する抽象化候補データを選択できるので、適切な匿名化処理を行うことができる。
〈変形例〉
上記実施形態１では、検定用ＤＢに登録されている対象データを更新する処理を示したが、これに限らず受信した対象データを順次処理して配信する構成としても良い。図１５は、この変形例を示す匿名化処理の説明図である。なお、本変形例は、前述の実施形態１と比べ、図１５に示す匿名化処理の流れが異なり、その他の構成は同じである。例えば情報処理装置１０のハードウェア構成などは同じであり再度の説明は省略する。
【００５８】
情報処理装置１０は、先ずユーザ端末或いは他のコンピュータから対象データを取得（受信）し（ステップＳ１０）、対象データが所定形式となるよう正規化して、メモリ２に格納する（ステップＳ２５）。
【００５９】
情報処理装置１０は、メモリ２から対象データを読み出し（ステップＳ３０）、対象データ中の各ワードについて、価値データが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在するか否かを判定する（ステップＳ４０）。情報処理装置１０は、全てのワードの価値データが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在する場合にはステップＳ６０へ移行し（ステップＳ４０，Ｙｅｓ）、足
りない価値データがある場合（ステップＳ４０，Ｎｏ）、当該ワードの価値データを外部の装置、本例では検索エンジン２０から取得する（ステップＳ５０）。なお、検索エンジンから取得した価値データ以外、即ち検索情報蓄積ＤＢ４２に存在したワードの価値情報は、検索情報蓄積ＤＢ４２から取得する（ステップＳ６０）。
【００６０】
また、情報処理装置１０は、匿名性を満たすため対象データの各項目を抽象化したワード（カテゴリ）に置き換えて抽象化候補データを作成する（ステップＳ７０）。なお、抽象化可能な項目が複数存在する場合には、各項目を抽象化した場合と抽象化しない場合の全てのパターンを作成する。
【００６１】
次に情報処理装置１０は、抽象化候補データに含まれる各ワードの価値データに基づいて各パターンの抽象化候補データの価値を算出し（ステップＳ８０）、この抽象化候補データの価値に基づいて検定を行う抽象化候補データを決定する（ステップＳ９５）。抽象化候補データの決定は、例えば、全候補パターンの中で最も価値の高い抽象化候補データに決定する。また、情報処理装置１０は、全候補パターンの中から価値の高い順に複数の抽象化候補データを出力し、この出力された抽象化候補データの中から操作者が適切だと思う抽象化候補データを指定し、この指定された抽象化候補データに決定しても良い。
【００６２】
この検定の順番に従い、情報処理装置１０は、抽象化候補データの匿名性を検定する（ステップＳ１００）。例えば、ｋ−匿名性を検定するため、一個人と対応付けられた異なる項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。或いは、ｌ多様性を検定するため、一個人と対応付けられた同じ項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。そして、この存在数のうち最小のものを最低出現数（ｋ値／ｌ値）として求め（ステップＳ１１０）、この最低出現数が１を超えているか否かを判定する（ステップＳ１２０）。
【００６３】
最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えていない場合（ステップＳ１２０，Ｎｏ）、情報処理装置１０は、抽象化候補データのうち、少なくとも一つの項目の値を更に抽象化する、即ち抽象化したワードに置き換え（ステップＳ１３０）、ステップＳ１００に戻る。
【００６４】
一方、最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えている場合（ステップＳ１２０，Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、当該抽象化候補データを匿名化データとして配信する（ステップＳ１４５）。
このように本変形例によれば、適切な価値を有した匿名化データを即時に配信できる。
【００６５】
〈実施形態２〉
上記実施形態１では、検索情報蓄積ＤＢに登録されているワードを用いて抽象化する処理を示したが、これに限らず検索情報蓄積ＤＢに登録されていないワードを受信した場合に外部の装置から取得して抽象化する構成としても良い。図１６は、この実施形態２を示す匿名化処理の説明図である。なお、本実施形態２は、前述の実施形態１と比べ、図１６に示す匿名化処理の流れが異なり、その他の構成は同じである。例えば情報処理装置１０のハードウェア構成などは同じであり再度の説明は省略する。
【００６６】
情報処理装置１０は、先ず他のコンピュータ或いは記憶装置から対象データを取得（受信）し（ステップＳ２１０）、対象データが所定形式となるよう正規化して、検定用ＤＢ４１に登録する（ステップＳ２２０）。
【００６７】
情報処理装置１０は、検定用ＤＢ４１から対象データを読み出し（ステップＳ２３０）、対象データ中の各ワードが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在するか否かを判定する（ステップＳ２４０）。情報処理装置１０は、全てのワードが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在する場
合にはステップＳ２６０へ移行し（ステップＳ２４０，Ｙｅｓ）、足りないワードがある場合（ステップＳ２４０，Ｎｏ）、当該ワードを抽象化したワード（カテゴリ）のデータを外部の装置、本例では検索エンジン２０から取得する（ステップＳ２５０）。図１７は、未知語からカテゴリを取得する処理の説明図である。図１７に示すように、例えば「日本 太郎」という未知の氏名が対象データに含まれていた場合、この未知語を検索エンジ
ン２０で検索し、検索結果のウェブページにおいて共起数の多いワードや距離の近いワードを抽出する。例えば「ドラマ」「退団」「チーム４８」「俳優」「アイドル」「芸能人」などのワードが抽出された場合に、既知のシソーラスとの照合や自然語解析によりこれらのワードの関係を求め、前記未知語を抽象化したカテゴリを判定し、更にこのカテゴリを抽象化したカテゴリを判定する。例えば、「日本 太郎」→「チーム４８」→「俳優」
→「芸能人」のように抽象化のレベルを定義する。
【００６８】
なお、検索エンジン２０から取得したカテゴリ以外、即ち検索情報蓄積ＤＢ４２に存在したカテゴリは、検索情報蓄積ＤＢ４２から取得し、匿名性を満たすため対象データの各項目を抽象化したワード（カテゴリ）に置き換えて抽象化候補データを作成する（ステップＳ２６０）。なお、抽象化可能な項目が複数存在する場合には、各項目を抽象化した場合と抽象化しない場合の全てのパターンを作成する。
【００６９】
次に情報処理装置１０は、抽象化候補データに含まれる各ワードの価値データに基づいて各パターンの抽象化候補データの価値を算出し、この抽象化候補データの価値に基づいて検定の順番を決定する（ステップＳ２７０）。例えばこの価値が高い順（降順）に検定の順番を決定する。
【００７０】
この検定の順番に従い、情報処理装置１０は、抽象化候補データの匿名性を検定する（ステップＳ２８０）。例えば、ｋ−匿名性を検定するため、一個人と対応付けられた異なる項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。或いは、ｌ多様性を検定するため、一個人と対応付けられた同じ項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。そして、この存在数のうち最小のものを最低出現数（ｋ値／ｌ値）として求め（ステップＳ２９０）、この最低出現数が１を超えているか否かを判定する（ステップＳ３００）。
【００７１】
最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えていない場合（ステップＳ３００，Ｎｏ）、情報処理装置１０は、抽象化候補データのうち、少なくとも一つの項目の値を更に抽象化する、即ち抽象化したワードに置き換え（ステップＳ３１０）、ステップＳ２８０に戻る。
【００７２】
一方、最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えている場合（ステップＳ３００，Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、当該抽象化候補データの価値と元の対象データの価値との差分や、この差分に基づく値、例えば対象データの価値に対する差分の割合、対象データの価値に対する抽象化候補データの価値の割合を当該抽象化候補データの価値として決定する（ステップＳ３２０）。
【００７３】
また、情報処理装置１０は、検定していない候補パターンがあるか否かを判定し（ステップＳ３３０）、検定していない候補パターンがあれば（ステップＳ３３０，Ｙｅｓ）、ステップＳ２７０で決定した順番に従って、次の順番の抽象化候補データを特定し（ステップＳ３４０）、ステップＳ２８０に戻って次の抽象化候補データについて検定を行う。
【００７４】
このように各パターンの抽象化候補データについて検定を繰り返し、次の候補パターンが無くなった場合（ステップＳ３３０，Ｎｏ）、情報処理装置１０は、ステップＳ３２０で求めた各抽象化候補データの価値に基づいて、採用すべき抽象化候補データを選択し（ステップＳ３４０）、選択した抽象化候補データに基づいて検定用ＤＢ４１の対象データ
を更新して（ステップＳ３５０）、処理を終了する。
【００７５】
このように本実施形態によれば、未知の項目についても他の装置からカテゴリを取得して抽象化を行うことができる。
【００７６】
〈変形例〉
上記実施形態２では、検定用ＤＢに登録されている対象データを更新する処理を示したが、これに限らず受信した対象データを順次処理して配信する構成としても良い。図１８は、この変形例を示す匿名化処理の説明図である。なお、本変形例は、前述の実施形態２と比べ、図１８に示す匿名化処理の流れが異なり、その他の構成は同じである。例えば情報処理装置１０のハードウェア構成などは同じであり再度の説明は省略する。
【００７７】
情報処理装置１０は、先ず他のコンピュータ或いは記憶装置から対象データを取得（受信）し（ステップＳ２１０）、対象データが所定形式となるよう正規化して、メモリ２に登録する（ステップＳ２２５）。
【００７８】
情報処理装置１０は、検定用ＤＢ４１から対象データを読み出し（ステップＳ２３０）、対象データ中の各ワードが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在するか否かを判定する（ステップＳ２４０）。情報処理装置１０は、全てのワードが検索情報蓄積ＤＢ４２に存在する場合にはステップＳ２６０へ移行し（ステップＳ２４０，Ｙｅｓ）、足りないワードがある場合（ステップＳ２４０，Ｎｏ）、当該ワードを抽象化したワード（カテゴリ）のデータを外部の装置、本例では検索エンジン２０から取得する（ステップＳ２５０）。
【００７９】
なお、検索エンジン２０から取得したカテゴリ以外、即ち検索情報蓄積ＤＢ４２に存在したカテゴリは、検索情報蓄積ＤＢ４２から取得し、匿名性を満たすため対象データの各項目を抽象化したワード（カテゴリ）に置き換えて抽象化候補データを作成する（ステップＳ２６０）。なお、抽象化可能な項目が複数存在する場合には、各項目を抽象化した場合と抽象化しない場合の全てのパターンを作成する。
【００８０】
次に情報処理装置１０は、抽象化候補データに含まれる各ワードの価値データに基づいて各パターンの抽象化候補データの価値を算出し、この抽象化候補データの価値に基づいて検定を行う抽象化候補データを決定する（ステップＳ２７５）。抽象化候補データの決定は、例えば、全候補パターンの中で最も価値の高い抽象化候補データに決定する。また、情報処理装置１０は、全候補パターンの中から価値の高い順に複数の抽象化候補データを出力し、この出力された抽象化候補データの中から操作者が適切だと思う抽象化候補データを指定し、この指定された抽象化候補データに決定しても良い。
【００８１】
この検定の順番に従い、情報処理装置１０は、抽象化候補データの匿名性を検定する（ステップＳ２８０）。例えば、ｋ−匿名性を検定するため、一個人と対応付けられた異なる項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。或いは、ｌ多様性を検定するため、一個人と対応付けられた同じ項目の値の組み合わせが当該抽象化候補データ中に存在する数（存在数）を求める。そして、この存在数のうち最小のものを最低出現数（ｋ値／ｌ値）として求め（ステップＳ２９０）、この最低出現数が１を超えているか否かを判定する（ステップＳ３００）。
【００８２】
最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えていない場合（ステップＳ３００，Ｎｏ）、情報処理装置１０は、抽象化候補データのうち、少なくとも一つの項目の値を更に抽象化する、即ち抽象化したワードに置き換え（ステップＳ３１０）、ステップＳ２８０に戻る。
【００８３】
一方、最低出現数（ｋ値／ｌ値）が１を超えている場合（ステップＳ３００，Ｙｅｓ）
、情報処理装置１０は、当該抽象化候補データを匿名化データとして配信する（ステップＳ３２５）。
このように本変形例によれば、未知の項目についても他の装置からカテゴリを取得して抽象化を行い、適切な価値を有した匿名化データを即時に配信できる。
【００８４】
〈その他〉
本発明は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００８５】
１    情報処理装置
２    メモリ
３    通信制御部
４    記憶装置
５    入出力インタフェース
１０  情報処理装置
１１  抽象化部
１２  価値判定部
１３  検定部
１４  選択部
１５  データ更新部
１６  データ受付部
１７  価値データ取得部
１８  ワードカテゴリ分析部
１９  ワード価値計算
１９  価値計算部
１９  ワード価値計算
２０  検索エンジン
２１  データ出力部
２２  歳以上
４０  データ出力部
【図１】
2014102643.tif 000003
【図２】
2014102643.tif 000004
【図３】
2014102643.tif 000005
【図４】
2014102643.tif 000006
【図５】
2014102643.tif 000007
【図６】
2014102643.tif 000008
【図７】
2014102643.tif 000009
【図８】
2014102643.tif 000010
【図９】
2014102643.tif 000011
【図１０】
2014102643.tif 000012
【図１１】
2014102643.tif 000013
【図１２】
2014102643.tif 000014
【図１３】
2014102643.tif 000015
【図１４】
2014102643.tif 000016
【図１５】
2014102643.tif 000017
【図１６】
2014102643.tif 000018
【図１７】
2014102643.tif 000019
【図１８】
2014102643.tif 000020