(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
パーソナルデータの提供関係にある人又は組織である２つのエンティティの間の前記パーソナルデータの提供に関する契約の有無と、前記２つのエンティティのうち前記パーソナルデータの利用目的を決定するエンティティと、前記２つのエンティティにおける前記パーソナルデータの利用目的の一致又は不一致を示す一致状況とを示す入力情報が入力されると、前記２つのエンティティそれぞれを特定対象として、前記契約の有無と前記利用目的を決定するエンティティと前記一致状況との組合せに対応する役割が定められたテーブルを参照して、前記入力情報が示す前記組合せに対応する役割を、特定対象のエンティティの役割として特定する役割特定部と、
役割に対応するリスク行為であって、前記パーソナルデータの取り扱いによるプライバシー侵害に関するリスク行為が定められたテーブルを参照して、前記役割特定部によって特定された前記特定対象のエンティティの前記役割に対応するリスク行為を、前記特定対象のエンティティについてのリスク行為として特定するリスク特定部とを備えるプライバシーリスク分析システム。
【請求項２】
前記プライバシーリスク分析システムは、さらに、
前記２つのエンティティそれぞれのリスクの大きさを計算するリスク計算部であって、前記リスク特定部によって特定された計算対象のエンティティの前記リスク行為の数を、前記計算対象のエンティティの前記パーソナルデータの取り扱いによるプライバシー侵害に関するリスクの大きさとして計算するリスク計算部
を備える請求項１に記載のプライバシーリスク分析システム。
【請求項３】
前記役割特定部は、複数のエンティティのうちの前記パーソナルデータの提供関係にある２つのエンティティの各組合せを対象として、対象の組合せの２つのエンティティの役割を特定し、
前記リスク計算部は、前記複数のエンティティそれぞれを計算対象として、前記各組合せにおいて、計算対象のエンティティについて特定された前記リスク行為の数を、前記計算対象のエンティティの前記パーソナルデータの取り扱いによるプライバシー侵害に関するリスクの大きさとして計算する
請求項２に記載のプライバシーリスク分析システム。
【請求項４】
前記リスク計算部は、前記各組合せにおける前記複数のエンティティそれぞれについての前記リスクの大きさを合計して、前記複数のエンティティ全体についてのリスクの大きさである全体リスクを計算し、前記計算対象のエンティティのリスクの大きさが前記全体リスクに対して占める割合を前記計算対象のエンティティの責任の大きさとして計算する請求項３に記載のプライバシーリスク分析システム。
【請求項５】
前記契約は、委託と、第三者提供と、共同利用とのいずれかである
請求項１から４までのいずれか１項に記載のプライバシーリスク分析システム。
【請求項６】
プライバシーリスク分析システムの役割特定部が、パーソナルデータの提供関係にある人又は組織である２つのエンティティの間の前記パーソナルデータの提供に関する契約の有無と、前記２つのエンティティのうち前記パーソナルデータの利用目的を決定するエンティティと、前記２つのエンティティにおける前記パーソナルデータの利用目的の一致又は不一致を示す一致状況とを示す入力情報が入力されると、前記２つのエンティティそれぞれを特定対象として、前記契約の有無と前記利用目的を決定するエンティティと前記一致状況との組合せに対応する役割が定められたテーブルを参照して、前記入力情報が示す前記組合せに対応する役割を、特定対象のエンティティの役割として特定し、
前記プライバシーリスク分析システムのリスク特定部が、役割に対応するリスク行為であって、前記パーソナルデータの取り扱いによるプライバシー侵害に関するリスク行為が定められたテーブルを参照して、前記特定対象のエンティティの前記役割に対応するリスク行為であって、前記パーソナルデータの取り扱いによるプライバシー侵害に関するリスク行為を、前記特定対象のエンティティについてのリスク行為として特定するプライバシーリスク分析方法。
【請求項７】
パーソナルデータの提供関係にある人又は組織である２つのエンティティの間の前記パーソナルデータの提供に関する契約の有無と、前記２つのエンティティのうち前記パーソナルデータの利用目的を決定するエンティティと、前記２つのエンティティにおける前記パーソナルデータの利用目的の一致又は不一致を示す一致状況とを示す入力情報が入力されると、前記２つのエンティティそれぞれを特定対象として、前記契約の有無と前記利用目的を決定するエンティティと前記一致状況との組合せに対応する役割が定められたテーブルを参照して、前記入力情報が示す前記組合せに対応する役割を、特定対象のエンティティの役割として特定する役割特定処理と、
役割に対応するリスク行為であって、前記パーソナルデータの取り扱いによるプライバシー侵害に関するリスク行為が定められたテーブルを参照して、前記役割特定処理によって特定された前記特定対象のエンティティの前記役割に対応するリスク行為であって、前記パーソナルデータの取り扱いによるプライバシー侵害に関するリスク行為を、前記特定対象のエンティティについてのリスク行為として特定するリスク特定処理とを行うプライバシーリスク分析装置としてコンピュータを機能させるプライバシーリスク分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、パーソナルデータの取り扱いに関するリスクであるプライバシーに関するリスク（以下、プライバシーリスク）を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルデータのサービスでの活用が広がっている。これに伴いプライバシー侵害の事案も増加し、パーソナルデータを取り扱う事業者はプライバシーへの配慮が求められている。そのため、事業者はパーソナルデータを取り扱うシステムの開発、又は、パーソナルデータを使ったサービスを行うにあたり、プライバシーリスクを把握し、対策を行う必要がある。
しかし、複数の事業者でパーソナルデータを取り扱う場合、事業者毎にプライバシーリスクが異なる。例えば、システムの運用を担当する事業者からシステムの保守を担当する別の事業者にパーソナルデータを提供する場合、「データの安全管理措置の不備」といったリスクの対処については、システムの運用事業者と保守事業者の両方に求められる。これに対して、「利用目的が具体的でない」といったリスクの対処についてはシステムの運用事業者のみに求められる。
複数の事業者でパーソナルデータを取り扱う場合、現状は各事業者が個別にお互いのリスク対処範囲を把握せず、自身の利害のみを考慮してリスク対処を行っている。そのため、パーソナルデータ提供者のプライバシー保護に必要なリスク対処範囲全体において、対処の漏れや重複が発生する可能性がある。【０００３】
このようなプライバシーリスク対処の漏れや重複を回避する手段として、パーソナルデータを取り扱う事業者間でリスク対処について協議及び連携しながら、各事業者がリスクに対処する方法が検討されている。
例えば、非特許文献１には、パーソナルデータ利活用に関するマルチステークホルダープロセスの検討の中で、データ提供者と事業者との間でプライバシーリスクについて協議することが記載されている。
また、非特許文献２には、プライバシー侵害による損害を事前に防ぐため、プライバシー侵害が起こるリスクを事前に評価しシステム設計に反映させるプライバシーリスク評価手法であるＰＩＡ（Ｐｒｉｖａｃｙ  Ｉｍｐａｃｔ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）が記載されている。ＰＩＡでは、リスク評価対象システムの開発や運用に関連する事業者を分析し、事業者のリスク対処の責任範囲を明らかにすることが求められている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】野村総合研究所著，  「平成２６年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備  （パーソナルデータ利活用に関するマルチステークホルダープロセスの実施方法等の調査事業）  報告書」，  平成２７年３月
【非特許文献２】ＩＳＯ／ＩＥＣ  ２９１３４：２０１７  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  −  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ――  Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ  ｆｏｒ  ｐｒｉｖａｃｙ  ｉｍｐａｃｔ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現状は、各事業者のプライバシーリスク又はリスク対処の責任の大きさを分析するための詳細手順及びツールは無く、分析者は独自のノウハウで分析を実施している。そのため、知識を持っている人でないと分析が困難である。さらに、分析の詳細手順が体系的に整理されていないため、分析を実施できる人であっても時間がかかってしまう。
この発明は、分析者の能力に依存せずにプライバシーリスクに関する分析を可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係るプライバシーリスク分析システムは、
パーソナルデータの提供関係にある２つのエンティティの間の前記パーソナルデータに関する契約の有無と、前記パーソナルデータの利用目的を決定するエンティティと、前記２つのエンティティにおける前記パーソナルデータの利用目的の一致状況とに応じて、前記２つのエンティティそれぞれを特定対象として、特定対象のエンティティの役割を特定する役割特定部と、
前記役割特定部によって特定された前記特定対象のエンティティの前記役割に基づき、前記特定対象のエンティティのリスク行為を特定するリスク特定部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
この発明では、２つのエンティティの間のパーソナルデータに関する契約の有無といった情報から各エンティティの役割を特定して、各エンティティのリスク行為を特定する。契約の有無といった情報は、分析者の能力に依存せずに特定可能な情報であり、分析者の能力に依存せずにプライバシーリスクに関する分析が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係るプライバシーリスク分析システム１０の構成図。
【図２】実施の形態１に係るエンティティ分析装置２０の構成図。
【図３】実施の形態１に係るリスク特定装置３０の構成図。
【図４】実施の形態１に係る評価装置４０の構成図。
【図５】実施の形態１に係るエンティティ分析装置２０の動作を示すフローチャート。
【図６】実施の形態１に係るデータ入力情報２３１を示す図。
【図７】実施の形態１に係るデータフロー情報２３２（ステップＳ１２）を示す図。
【図８】実施の形態１に係るデータフロー情報２３２（ステップＳ１３）を示す図。
【図９】実施の形態１に係る契約関係情報２３３（ステップＳ１４）を示す図。
【図１０】実施の形態１に係る契約関係情報２３３（ステップＳ１５）を示す図。
【図１１】実施の形態１に係る提供形態情報２３４を示す図。
【図１２】実施の形態１に係るデータフロー情報２３２（ステップＳ１６）を示す図。
【図１３】実施の形態１に係るリスク特定装置３０の動作を示すフローチャート。
【図１４】実施の形態１に係るリスク情報３３１を示す図。
【図１５】実施の形態１に係るデータフロー情報２３２（ステップＳ２１）を示す図。
【図１６】実施の形態１に係る分析情報３３２（ステップＳ２２）を示す図。
【図１７】実施の形態１に係る評価装置４０の動作を示すフローチャート。
【図１８】実施の形態１に係る分析情報３３２（ステップＳ３１）を示す図。
【図１９】データ入力情報２３１とデータフロー情報２３２と契約関係情報２３３と分析情報３３２との関係の説明図。
【図２０】変形例３に係るデータフロー情報２３２を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係るプライバシーリスク分析システム１０の構成を説明する。
プライバシーリスク分析システム１０は、エンティティ分析装置２０と、リスク特定装置３０と、評価装置４０とを備える。エンティティ分析装置２０と、リスク特定装置３０と、評価装置４０とは、インターネットとＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）と専用線といった伝送路５０を介して接続されている。
【００１０】
図２を参照して、実施の形態１に係るエンティティ分析装置２０の構成を説明する。
エンティティ分析装置２０は、コンピュータである。エンティティ分析装置２０は、エンティティ間のデータフローと契約関係とを分析し、パーソナルデータに関する各エンティティの役割を特定する。エンティティとは、パーソナルデータを取り扱う事業者及びパーソナルデータ提供者である。
エンティティ分析装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ２３と、通信インタフェース２４とのハードウェアを備える。プロセッサ２１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１１】
エンティティ分析装置２０は、機能構成要素として、データ入力部２１１と、データフロー生成部２１２と、データフロー入力部２１３と、契約関係生成部２１４と、契約関係入力部２１５と、役割特定部２１６とを備える。エンティティ分析装置２０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ２３には、エンティティ分析装置２０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ２１によりメモリ２２に読み込まれ、プロセッサ２１によって実行される。これにより、エンティティ分析装置２０の各機能構成要素の機能が実現される。
【００１２】
ストレージ２３は、データ入力情報２３１と、データフロー情報２３２と、契約関係情報２３３と、提供形態情報２３４とを記憶する。
【００１３】
図３を参照して、実施の形態１に係るリスク特定装置３０の構成を説明する。
リスク特定装置３０は、コンピュータである。リスク特定装置３０は、エンティティ分析装置２０によって特定されたエンティティの役割からエンティティのプライバシーリスク行為を特定する。
リスク特定装置３０は、プロセッサ３１と、メモリ３２と、ストレージ３３と、通信インタフェース３４とのハードウェアを備える。プロセッサ３１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１４】
リスク特定装置３０は、機能構成要素として、リスク特定部３１１と、分析情報生成部３１２とを備える。リスク特定装置３０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ３３には、リスク特定装置３０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ３１によりメモリ３２に読み込まれ、プロセッサ３１によって実行される。これにより、リスク特定装置３０の各機能構成要素の機能が実現される。
【００１５】
ストレージ３３は、リスク情報３３１と、分析情報３３２とを記憶する。
【００１６】
図４を参照して、実施の形態１に係る評価装置４０の構成を説明する。
評価装置４０は、コンピュータである。評価装置４０は、リスク特定装置３０によって特定されたエンティティのリスク行為から、エンティティのプライバシーリスクの大きさを計算する。
評価装置４０は、プロセッサ４１と、メモリ４２と、ストレージ４３と、通信インタフェース４４とのハードウェアを備える。プロセッサ４１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１７】
評価装置４０は、機能構成要素として、リスク計算部４１１と、出力部４１２とを備える。評価装置４０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ４３には、評価装置４０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ４１によりメモリ４２に読み込まれ、プロセッサ４１によって実行される。これにより、評価装置４０の各機能構成要素の機能が実現される。
【００１８】
プロセッサ２１，３１，４１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ２１，３１，４１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００１９】
メモリ２２，３２，４２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ２２，３２，４２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００２０】
ストレージ２３，３３，４３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ２３，３３，４３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ２３，３３，４３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。
【００２１】
通信インタフェース２４，３４，４４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース２４，３４，４４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。
【００２２】
図２では、プロセッサ２１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ２１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ２１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。同様に、プロセッサ３１，４１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ３１，４１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【００２３】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図５から図１７を参照して、実施の形態１に係るプライバシーリスク分析システム１０の動作を説明する。
実施の形態１に係るプライバシーリスク分析システム１０の動作は、実施の形態１に係るプライバシーリスク分析方法に相当する。また、実施の形態１に係るプライバシーリスク分析システム１０の動作は、実施の形態１に係るプライバシーリスク分析プログラムの処理に相当する。
【００２４】
図５を参照して、実施の形態１に係るエンティティ分析装置２０の動作を説明する。
（ステップＳ１１：データ入力処理）
データ入力部２１１は、分析対象とするパーソナルデータのデータ項目の入力を受け付ける。そして、データ入力部２１１は、受け付けられたパーソナルデータのデータ項目をデータ入力情報２３１としてストレージ２３に書き込む。
具体的には、データ入力部２１１は、通信インタフェース２４を介して、エンティティ分析装置２０のユーザから、分析対象とするパーソナルデータのデータ項目の入力を受け付ける。分析対象とするパーソナルデータのデータ項目は、例えば、ユーザがビジネス展開するサービスや開発するシステムで取り扱うパーソナルデータの項目である。そして、データ入力部２１１は、各データ項目にＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を割り当てて、データ入力情報２３１としてストレージ２３に書き込む。
その結果、図６に示すように、データ項目ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）と、データ項目とを含むデータ入力情報２３１が生成される。図６では、分析対象とするパーソナルデータのデータ項目として、「氏名」と「映像情報」とが示されている。
【００２５】
（ステップＳ１２：データフロー生成処理）
データフロー生成部２１２は、ステップＳ１１で受け付けられたパーソナルデータの各データ項目を対象として、対象のデータ項目について、データフロー情報２３２のシートを生成する。つまり、データフロー生成部２１２は、パーソナルデータのデータ項目がｎ個ある場合、データフロー情報２３２のシートをｎ枚生成する。データフロー情報２３２は、エンティティ間のデータフローに関する情報である。
具体的には、図７に示すように、データフロー生成部２１２は、対象のデータ項目について、エンティティＩＤと、データ項目と、エンティティと、データが渡る順序と、エンティティの役割と、リスク行為とを含むデータフロー情報２３２のシートを生成する。そして、データフロー生成部２１２は、シートのデータ項目の欄に対象のデータ項目の名称を設定して、ストレージ２３に書き込む。
図６に示すように「氏名」と「映像情報」とのデータ項目がステップＳ１１で受け付けられた場合には、図７に示すように、「氏名」のシートと、「映像情報」のシートとが生成される。「氏名」のシートのデータ項目の欄には、Ｄ１．氏名が設定され、「映像情報」のシートのデータ項目の欄には、Ｄ２．映像情報が設定される。なお、Ｄ１及びＤ２は、データの取得元のデータ項目ＩＤを示す。
【００２６】
（ステップＳ１３：データフロー入力処理）
データフロー入力部２１３は、ステップＳ１１で受け付けられたパーソナルデータの各データ項目を対象として、対象のデータ項目について、パーソナルデータを取り扱うエンティティと、データが渡る順序との入力を受け付ける。そして、データフロー入力部２１３は、受け付けられたエンティティとデータが渡る順序とを、データフロー情報２３２の対応するシートに書き込む。
具体的には、データフロー入力部２１３は、通信インタフェース２４を介して、エンティティ分析装置２０のユーザから、対象のデータ項目について、パーソナルデータを取り扱うエンティティと、データが渡る順序との入力を受け付ける。データフロー入力部２１３は、対象のデータ項目のパーソナルデータを取り扱うエンティティがｍ個ある場合には、ｍ個のエンティティと、ｍ個のエンティティそれぞれについてデータが渡る順序を表す１〜ｍの数値との入力を受け付ける。データフロー入力部２１３は、データが渡る順に、Ｅ１，Ｅ２，．．．，ＥｍのエンティティＩＤを割り当てる。そして、図８に示すように、データフロー入力部２１３は、データフロー情報２３２における対象のデータ項目についてのシートのエンティティＩＤと、エンティティと、データが渡る順序との欄にデータを設定する。
その結果、図８に示すように、データフロー情報２３２の「氏名」のシートについては、エンティティＩＤがＥ１からＥ４のレコードが設定される。そして、各レコードのエンティティ及びデータが渡る順序の欄には、「通行人」及び「１」と、「Ｘ社」及び「２」と、「Ｙ社」及び「３」と、「Ｚ社」及び「４」とが設定される。
【００２７】
（ステップＳ１４：契約関係生成処理）
契約関係生成部２１４は、ステップＳ１１で受け付けられたパーソナルデータの各データ項目を対象として、対象のデータ項目について、データフロー情報２３２のシートに基づき、契約関係情報２３３のシートを生成する。つまり、契約関係生成部２１４は、パーソナルデータのデータ項目がｎ個ある場合、契約関係情報２３３のシートをｎ枚生成する。契約関係情報２３３は、エンティティ間の契約関係を構成する情報である。
具体的には、図９に示すように、契約関係生成部２１４は、対象のデータ項目について、契約ＩＤと、データ項目と、エンティティの組合せと、エンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況とを含む契約関係情報２３３のシートを生成する。エンティティの組合せには、データを渡すエンティティと、データを受け取るエンティティとが含まれる。契約関係生成部２１４は、パーソナルデータの直接の提供関係にあるエンティティの組合せ毎にレコードを生成する。そのため、対象のデータ項目のパーソナルデータを取り扱うエンティティがｍ個ある場合には、ｍ−１個のレコードが生成される。契約関係生成部２１４は、シートのデータ項目の欄に対象のデータ項目の名称を設定し、シートのエンティティの組合せの欄にパーソナルデータの直接の提供関係にあるエンティティの組合せを設定する。具体的には、データが渡る順序が早い方のエンティティがデータを渡すエンティティの欄に設定され、データが渡る順序が遅い方のエンティティがデータを受け取るエンティティの欄に設定される。契約関係生成部２１４は、データが渡る順序が早い方から、契約ＩＤをＣ１，Ｃ２，．．．Ｃｍ−１の順に設定する。そして、契約関係生成部２１４は、契約関係情報２３３をストレージ２３に書き込む。
図８に示すようにデータフロー情報２３２の「氏名」のシートが設定されている場合には、パーソナルデータの流れは、Ｅ１．通行人→Ｅ２．Ｘ社→Ｅ３．Ｙ社→Ｅ４．Ｚ社である。そのため、図９に示すように、契約ＩＤがＣ１からＣ３のレコードが生成される。そして、契約ＩＤがＣ１のレコードには、エンティティの組合せの欄に「Ｅ１．通行人」及び「Ｅ２．Ｘ社」が設定される。契約ＩＤがＣ２のレコードには、エンティティの組合せの欄に「Ｅ２．Ｘ社」及び「Ｅ３．Ｙ社」が設定される。契約ＩＤがＣ３のレコードには、エンティティの組合せの欄に「Ｅ３．Ｙ社」及び「Ｅ４．Ｚ社」が設定される。なお、Ｅ１からＥ４は、データの取得元のエンティティＩＤを示す。
【００２８】
（ステップＳ１５：契約関係入力処理）
契約関係入力部２１５は、ステップＳ１４で生成された契約関係情報２３３の各シートの各レコードを対象として、エンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況との入力を受け付ける。そして、契約関係入力部２１５は、受け付けられたエンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況とを、契約関係情報２３３における対象のシートの対象のレコードに設定する。
具体的には、契約関係入力部２１５は、通信インタフェース２４を介して、エンティティ分析装置２０のユーザから、対象のシートの対象のレコードについてのエンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況との入力を受け付ける。そして、契約関係入力部２１５は、受け付けられたエンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況とを、契約関係情報２３３における対象のシートの対象のレコードに設定する。
【００２９】
エンティティ間の契約の有無は、パーソナルデータの提供関係にある２つのエンティティの間のパーソナルデータに関する契約の有無を意味している。エンティティ間の契約の有無としては、「有」又は「無」が入力される。
利用目的を決定するエンティティは、２つのエンティティのうちのどちらのエンティティがパーソナルデータの利用目的を決定するかを意味している。なお、ここでは２つのエンティティにおいてデータの利用目的を決定するかどうか不明といった状況は考慮しない。利用目的を決定するエンティティとしては、エンティティの組合せにおけるデータを渡すエンティティの欄のエンティティとデータを受け取るエンティティの欄のエンティティとの少なくともいずれか、又は、エンティティが利用目的を決定しないことを示す「−」が入力される。
利用目的の一致状況は、２つのエンティティにおけるパーソナルデータの利用目的が一致しているか否かを意味している。利用目的の一致状況としては、利用目的が一致することを示す「一致」と、利用目的が一致しないことを示す「不一致」と、入力不要を示す「−」とのいずれかが入力される。なお、利用目的を決定するエンティティ欄にエンティティが２つ入力されていない場合には、利用目的の一致状況は入力不要になる。
ここでは、図１０に示すように、エンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況として、「氏名」のシートにおける契約ＩＤがＣ１のレコードには、「無」と、「−」と、「−」とが設定され、契約ＩＤがＣ２のレコードには、「有」と、「Ｅ３．Ｙ社」と、「−」とが設定され、契約ＩＤがＣ３のレコードには、「有」と、「Ｅ３．Ｙ社、Ｅ４．Ｚ社」と、「不一致」とが設定されたとする。
【００３０】
ここでの契約は、個人情報保護法で規定される委託、第三者提供、共同利用におけるデータ提供契約を指す。データ提供時の本人同意及びサービス利用に関する契約に関しては、適用範囲外とする。また、ここでは、データ提供が直接行われる事業者間で契約を結ぶケースを対象とし、データ提供が間接的に行われる事業者間で契約を結ぶケースについては対象外とする。
【００３１】
（ステップＳ１６：役割特定処理）
役割特定部２１６は、ステップＳ１４で生成された契約関係情報２３３の各シートの各レコードを対象として、２つのエンティティの役割を特定する。そして、データフロー情報２３２の特定対象のエンティティのレコードにおけるエンティティの役割の欄に、特定された役割を設定する。この際、役割特定部２１６は、パーソナルデータの提供関係にある２つのエンティティの間のパーソナルデータに関する契約の有無と、パーソナルデータの利用目的を決定するエンティティと、２つのエンティティにおけるパーソナルデータの利用目的の一致状況とに応じて、２つのエンティティの役割を特定する。なお、１つのエンティティに対して、複数の役割が特定される場合も起こり得る。
具体的には、役割特定部２１６は、図１１に示すような提供形態情報２３４を参照する。提供形態情報２３４は、エンティティ間のデータフロー及び契約関係を、個人情報保護法で規定されるデータ提供（委託、第三者提供、共同利用）と情報提供者本人からの提供の４つの提供の種類に応じてパターン化した情報である。提供形態情報２３４は、エンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況との組合せ毎にエンティティの役割を示す。役割特定部２１６は、対象のシートの対象のレコードについてのエンティティ間の契約の有無と、利用目的を決定するエンティティと、利用目的の一致状況との組合せに対応するエンティティの役割を抽出する。これにより、役割特定部２１６は、対象のシートの対象のレコードについてのエンティティの役割を特定する。そして、図１２に示すように、データフロー情報２３２の「氏名」のシートにおけるエンティティＩＤがＥ１のレコードには、役割として「データ主体」が設定され、エンティティＩＤがＥ２のレコードには、役割として「データ処理者」が設定され、エンティティＩＤがＥ３のレコードには、役割として「データ管理者」が設定され、エンティティＩＤがＥ４のレコードには、役割として「第三者」が設定される。
【００３２】
ここでは、エンティティの役割は、ＩＳＯ／ＩＥＣ  ２９１００：２０１１で定義されているデータ主体（ＰＩＩ  ｐｒｉｎｃｉｐａｌ）、データ管理者（ＰＩＩ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、データ処理者（ＰＩＩ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、第三者（ｔｈｉｒｄ  ｐａｒｔｙ）を指す。
【００３３】
（ステップＳ１７：データ送信処理）
役割特定部２１６は、ストレージ２３からデータフロー情報２３２を読み出し、通信インタフェース２４を介してデータフロー情報２３２をリスク特定装置３０に送信する。つまり、役割特定部２１６は、図１２に示すように、リスク行為の欄が空欄になったデータフロー情報２３２をリスク特定装置３０に送信する。
【００３４】
図１３を参照して、実施の形態１に係るリスク特定装置３０の動作を説明する。
（ステップＳ２１：リスク特定処理）
リスク特定部３１１は、ステップＳ１７で送信されたデータフロー情報２３２の各シートにおける各エンティティを特定対象として、特定対象のエンティティの役割に基づき、特定対象のエンティティのリスク行為を特定する。
具体的には、リスク特定部３１１は、図１４に示すようなリスク情報３３１を参照する。リスク情報３３１は、エンティティの役割毎に、プライバシー侵害が生じるリスク行為を示す定義情報である。リスク行為は、例えば、エンティティの役割で要求事項が整理されているＩＳＯ２７０１８やＧＤＰＲ（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｄａｔａ  Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ  Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ）といった規格への違反行為である。また、エンティティの役割に応じて整理されているリスク行為であれば、これらの規格に記載されているかに関わらずリスク行為としてリスク情報３３１に含めてもよい。
また、リスク情報３３１のリスク行為欄については、リスクに関する情報でなく、エンティティの役割で整理される規格に記載される要求事項に関する情報でもよい。
リスク特定部３１１は、特定対象のエンティティの役割についてのリスク行為をリスク情報３３１から抽出する。リスク特定部３１１は、特定対象のエンティティに複数の役割がある場合には、各役割についてのリスク行為をリスク情報３３１から抽出する。これにより、特定対象のエンティティのリスク行為が特定される。そして、リスク情報３３１は、データフロー情報２３２のリスク行為の欄に、特定されたリスク行為を設定する。
ここでは、図１５に示すように、データフロー情報２３２の「氏名」のシートにおけるエンティティＩＤがＥ２のレコードには、リスク行為として「安全管理措置を徹底しない」といった情報が設定される。その他のレコードにもリスク行為が設定される。
【００３５】
（ステップＳ２２：分析情報生成処理）
分析情報生成部３１２は、データフロー情報２３２の各シートを参照して、エンティティ毎にリスク行為をまとめ直した分析情報３３２を生成する。
具体的には、分析情報生成部３１２は、図１６に示すように、エンティティと、リスクと、リスクの大きさとを含む分析情報３３２を生成する。リスクには、エンティティの役割と、データ項目と、リスク行為とが含まれる。分析情報生成部３１２は、データフロー情報２３２のいずれかのシートに含まれる各エンティティを対象として、対象のエンティティについてのレコードを生成し、対象のエンティティをエンティティの欄に設定する。分析情報生成部３１２は、分析情報３３２の対象のエンティティのレコードのエンティティの役割とデータ項目とリスク行為との欄に、対象のエンティティに関する情報を設定する。そして、分析情報生成部３１２は、分析情報３３２をストレージ３３に書き込む。
【００３６】
（ステップＳ２３：データ送信処理）
分析情報生成部３１２は、ストレージ２３から分析情報３３２を読み出し、通信インタフェース３４を介して分析情報３３２を評価装置４０に送信する。
【００３７】
図１７を参照して、実施の形態１に係る評価装置４０の動作を説明する。
（ステップＳ３１：リスク計算処理）
リスク計算部４１１は、ステップＳ２３で送信された分析情報３３２の各エンティティを計算対象として、計算対象のエンティティのリスク行為に基づき、計算対象のエンティティのパーソナルデータについてのリスクの大きさを計算する。
具体例としては、リスク計算部４１１は、分析情報３３２を参照して、計算対象のエンティティのリスク行為の数をリスクの大きさとして計算する。また、他の具体例としては、リスク計算部４１１は、リスク行為毎に予め値を決めておき、分析情報３３２を参照して、計算対象のエンティティのリスク行為についての値の合計値をリスクの大きさとして計算する。
そして、リスク計算部４１１は、計算されたリスクの大きさを、分析情報３３２における計算対象のエンティティのレコードのリスクの大きさの欄に設定する。ここでは、図１８に示すように、各エンティティのリスクの大きさが設定される。
【００３８】
（ステップＳ３２：出力処理）
出力部４１２は、通信インタフェース４４を介して、ステップＳ３１でリスクの大きさが設定された分析情報３３２をユーザの端末等に出力する。
【００３９】
プライバシーリスク分析システム１０の処理において、データ入力情報２３１と、データフロー情報２３２と、契約関係情報２３３と、分析情報３３２とは、図１９に示す関係になる。
つまり、データ入力情報２３１におけるデータ項目毎にデータフロー情報２３２のシートが生成される。また、データ入力情報２３１におけるデータ項目毎に契約関係情報２３３のシートが生成され、データフロー情報２３２におけるパーソナルデータの提供関係がある２つのエンティティの組合せ毎に契約関係情報２３３のレコードが生成される。また、データフロー情報２３２の全てのシートに含まれるエンティティ毎に分析情報３３２のレコードが生成される。
【００４０】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係るプライバシーリスク分析システム１０は、２つのエンティティの間のパーソナルデータに関する契約の有無といった情報からエンティティの役割を特定し、エンティティの役割に基づきリスク行為を特定する。契約の有無といった情報は、分析者の能力に依存せずに特定可能な情報であり、分析者の能力に依存せずにパーソナルデータに関するプライバシーリスクに関する分析が可能である。
【００４１】
また、実施の形態１に係るプライバシーリスク分析システム１０は、特定されたリスク行為からエンティティ毎のプライバシーリスクの大きさを特定することが可能である。
【００４２】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、エンティティ分析装置２０と、リスク特定装置３０と、評価装置４０とは、それぞれ別の装置であるとして説明した。しかし、エンティティ分析装置２０と、リスク特定装置３０と、評価装置４０とは、１つの装置として構成されてもよい。また、エンティティ分析装置２０と、リスク特定装置３０とが１つの装置として構成される、あるいは、リスク特定装置３０と、評価装置４０とが１つの装置として構成されるといった構成であってもよい。
また、エンティティ分析装置２０が複数の装置によって実現されてもよい。つまり、エンティティ分析装置２０の機能構成要素のうち一部がある装置によって実現され、残りが他の装置によって実現されてもよい。同様に、リスク特定装置３０及び評価装置４０についても複数の装置によって実現されてもよい。
【００４３】
＜変形例２＞
リスク計算部４１１は、あるパーソナルデータに関する各エンティティについてのリスクの大きさを合計して、複数のエンティティ全体についてのリスクの大きさである全体リスクを計算してもよい。そして、リスク計算部４１１は、各エンティティを計算対象として、計算対象のエンティティのリスクの大きさが全体リスクに対して占める割合を計算対象のエンティティの責任の大きさとして計算してもよい。
【００４４】
＜変形例３＞
実施の形態１では、各機能構成要素が表形式のシートを生成した。しかし、このシートは、一例であり、生成するデータの形式はどのような形式であってもよい。例えば、図２０に示すように、データフロー情報２３２を図形式で表してもよい。
【００４５】
＜変形例４＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例４として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例４について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【００４６】
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、エンティティ分析装置２０は、プロセッサ２１とメモリ２２とストレージ２３とに代えて、電子回路を備える。電子回路は、各機能構成要素と、メモリ２２と、ストレージ２３との機能とを実現する専用の回路である。
同様に、各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、リスク特定装置３０は、プロセッサ３１とメモリ３２とストレージ３３とに代えて、電子回路を備える。電子回路は、各機能構成要素と、メモリ３２と、ストレージ３３との機能とを実現する専用の回路である。
同様に、各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、評価装置４０は、プロセッサ４１とメモリ４２とストレージ４３とに代えて、電子回路を備える。電子回路は、各機能構成要素と、メモリ４２と、ストレージ４３との機能とを実現する専用の回路である。
【００４７】
電子回路としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの電子回路で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路に分散させて実現してもよい。
【００４８】
＜変形例５＞
変形例５として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【００４９】
プロセッサ２１，３１，４１とメモリ２２，３２，４２とストレージ２３，３３，４３と電子回路とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【符号の説明】
【００５０】
１０  プライバシーリスク分析システム、２０  エンティティ分析装置、２１  プロセッサ、２２  メモリ、２３  ストレージ、２４  通信インタフェース、２１１  データ入力部、２１２  データフロー生成部、２１３  データフロー入力部、２１４  契約関係生成部、２１５  契約関係入力部、２１６  役割特定部、２３１  データ入力情報、２３２  データフロー情報、２３３  契約関係情報、２３４  提供形態情報、３０  リスク特定装置、３１  プロセッサ、３２  メモリ、３３  ストレージ、３４  通信インタフェース、３１１  リスク特定部、３１２  分析情報生成部、３３１  リスク情報、３３２  分析情報、４０  評価装置、４１  プロセッサ、４２  メモリ、４３  ストレージ、４４  通信インタフェース、４１１  リスク計算部、４１２  出力部、５０  伝送路。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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