1

パーソナル情報の経済的価値の推計
竹
要

村

＊

敏

彦

旨

本研究では，仮想的な状況を想定し，コンジョイント分析を行うことにより，個人情報（氏名・住所・性別・生年月日）ならびに SNS のアカウント情報（SNS の ID やパスワードなど）の価値の測定を試みた。その際，2019 年 3 月に実施した「労働者の情報セキュリティ意識および行動に関する調査 2019」の結果（個票データ）を用いた。その結果，属性として用いた「慰謝料」「精神的被害」「実被害」および企業の対応（「金券」「詫び状」「HP」）の係数は概ね統計的に有意となり，それぞれのコンジョイントカードで設定されている選択肢の効用に影響を与えていることがわかった。この結果を用いて個人情報と SNS のアカウント情報の限界支払意思額をそれぞれ計算したところ，精神的被害を貨幣価値で測ると前者が約 11,084 円（後者が 3,516 円），実被害については前者が約 38,593 円（後者が 44,014 円）になった。また，企業の対応について見てみると，500 円の金券を送るよりも，詫び状を送ったりする方が個人にとって高い評価をしていることなども明らかになった。

1．はじめにパーソナル情報が様々なビジネスに利用される機会が増えることに伴い，情報漏えい事故なども増加の一途をたどっている（1）。またそれと呼応する形で個人情報漏えいに対する損害賠償請求訴訟数も増加し，経済への影響も大きくなってきている。日本ネットワークセキュリティ協会・
長崎県立大学による「2017 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告書【速報版】」によれば，個人情報が漏えいした人数は約 520 万人，インシデント件数 386 件となり，また最も大規模なインシデント（不正アクセスによるもの）では 1 件で 118 万 8,355 人分の個人情報が漏えいしたことが報告されている（日本ネットワークセキュリティ協会・長崎県立大学，2017）。
SNS（Social Networking Service）において人々が情報発信や情報共有などのコミュニケー
ションをとることにより，新たなライフスタイルが生まれ，社会にとって SNS は便利なツールとなっている。また，SNS の急速な進展にともなって膨大な個人のパーソナル情報がインター＊

本研究の一部は，城西大学学長所管研究奨励金の助成（課題名：「社会課題の解決を目的としたデータ分析に基づく政策提言～安心・安全な社会の実現に向けて～」研究代表者：竹村敏彦）を受けて行ったも
のである。

2

パーソナル情報の経済的価値の推計

ネット上で流通されるようになり，その情報を活用した様々なサービス提供され始めている。その一方で，SNS に関して炎上やプライバシー侵害，不正ログインといった問題も近年注目されており，多くの人々の中では情報漏えいに対する懸念や不安を抱いていることも珍しくない。実際に，SNS などのサービスアカウントへのログインに必要な情報（ログイン ID やパスワード）
や，これに関連する個人情報の漏えい被害も多数発生している（情報処理推進機構，2020）。加えて，インターネット上におけるプライバシー不安と実際の自己開示行動の間に乖離が見られるという「プライバシー・パラドックス（Privacy Paradox）」の存在が指摘されている（詳しくは第 2 節を参照されたい）。この現象の解釈については行動経済学におけるプロスペクト理論から与えられることもあるが，個人が自身のパーソナル情報の（経済的）価値を把握していないこともその理由として考えられている。パーソナル情報の価値を把握せずに，SNS をはじめとする
インターネット上のサービスを利用すること，またサービスを提供することは，今後より一層進展していく DX（デジタル・トランスフォーメーション）社会におけるパーソナル情報の利活用に悪影響を与えることが予想される。この意味において，本研究のようにパーソナル情報の経済的評価を行うことはこの課題を解決することにつながる第一歩につながると考えられる。
経済学的視点に立った個人情報などに関する分析は社会的ニーズとしてあり，第 2 節で紹介するように，情報漏えいにつながる行動分析などに関する研究や個人情報漏洩の企業に与える影響に関する研究などが行われている。これらの分析は，企業が情報漏えいを起こしてしまったときに，その企業が支払うことになるかもしれない損害賠償額が大きいものであると認識し，適切なリスクマネジメントに役立てるための情報を提供しているともいえる。
本研究においても，同じ立場でもって SNS のアカウント情報を含むパーソナル情報の価値の測定を行う。その際，ポピュラーな分析手法となっているコンジョイント分析を用いる。コン
ジョイント分析とは，仮想的な状況の下で個人に選択を行ってもらい，そこから選好を明らかにするという手法である。本研究で想定する仮想的な状況とは，何らかの理由で自らの個人情報（氏名・住所・性別・生年月日）や SNS のアカウント情報（ID やパスワード）が漏えいしたときに，金銭的な実被害額を全額補償した上で，支払われる慰謝料をいくら要求するかというものである。特に，SNS は一般的に無料で利用できるものの，SNS を利用している個人は，そこに様々な個人情報を紐づけるという行動をとっている。これらの情報は，櫻井（2011）や竹村他（2019）などで取り上げている個人情報より広い範囲を含んでいる。そのため，これらの情報がどれくらいの価値があるのかを測定することは実務的にも学術的にも興味深いものとなる。

パーソナル情報の経済的価値の推計

3

2．関連研究情報漏えいにつながる行動分析などに関する研究では，アンケート調査やインタビュー調査，実験などの手法を用いて，個人の情報セキュリティに関する行動を規定している要因は何かを探索する試みが行われている。例えば，リスク認知（情報処理推進機構，2010; 熊谷他，2013; 寺
田他，2013）や人間心理（安藤他，2015; 小川他，2017; 竹村他，2015）などに関する調査や実験を介して，行動や意識に関する分析が行われている。そして，いずれの研究でも Stanton, etal.（2005）が指摘したように，人間自身が脆弱性となっているために，ヒト（の心理やその不合理な振舞い）に対する対策の重要性が議論されている。
日本において個人情報漏えいの視点から個人情報の価値の測定を試みているものとして，日本
ネットワークセキュリティ協会（JNSA）が考えた JO モデル（JNSA Damage Operation Modelfor Individual Information Leak）がある（日本ネットワークセキュリティ協会，2012）。JNSA
は 1 年間に報道された個人情報漏えいインシデント（事件・事故）を調査・分析し，想定損害賠償額などを推定している。2017 年では想定損害賠償総額が 1914 億 2742 万円（一人あたり平均
想定損害賠償額は 2 万 3601 円，一件あたりの平均漏洩人数は 1 万 4894 人，一件あたりの平均損
害賠償額は 5 億 4850 万円）と推定している（日本ネットワークセキュリティ協会・長崎県立大学，2017）。JNSA が過去に行った同様の調査と比較すると，一人当たりの想定損害賠償額は低下しているものの，情報漏洩した人数などを鑑みると，情報漏洩した際，企業に与えるダメージ
は大きいものになっている。これ以外にも，山田他（2019）は様々な財務情報をもとに，個人情報漏洩の損害額の新しい数理モデルの構築を試みている。
個人情報の価値の測定を行っている研究として櫻井（2011）や竹村他（2019）などがある。櫻井（2011）は，ネットワーク利用者が情報セキュリティおよび個人情報に対して，どのような価値評価をするかを求めるための客観的・定量的な評価フレームワークを用いた分析を行っている。その中で，ネットワーク利用者に対する調査からネットワーク利用者の便益測定を行うとともに，実証的に得た金銭的評価について議論を展開している。また，竹村他（2019）は，何らかの理由で自らのプライバシー情報が漏えいしたときに，金銭的な実被害額を全額補償した上で，支払われる慰謝料をどの程度要求するかという仮想的な状況（シナリオ）の下で，個人情報（氏名・住所・性別・生年月日）の価値の測定を試みている。その結果，精神的被害を貨幣価値で測ると約 15,486 円，実被害については約 37,407 円になることなどを明らかにしている。
これらの研究は JNSA が行っているアプローチと異なり，主として消費者が考える個人情報の価値に着目した研究である。また，安藤他（2015）では一対比較法と呼ばれる手法を用いて，

4パーソナル情報の経済的価値の推計

どのような状況で情報を出しやすくなるかといった行動についての分析を行っている。この他にも，携帯電話の GPS 測位位置情報（ビッグデータとしての位置情報）に着目し，コンジョイン
ト分析によって個人情報の価値を測定している研究や，パーソナルデータの市場の成立可能性などについて議論を行っている研究などもある（高口，2015; 高崎，2018）。
パーソナル情報に関連する議論として「プライバシー・パラドックス」と呼ばれるものがある。プライバシー・パラドックスとは，大多数の個人はプライバシーに対する様々な不安や懸念を日頃から持っているにもかかわらず，SNS をはじめとするインターネット上では個人情報の開示を進んで行っているという現象（プライバシー不安と実際の自己開示行動の間に見られる乖離現象）のことをいう（Barnes, 2006）。近年，このプライバシー・パラドックスの存在が国内外の多くの研究において指摘されている（Debatin, et al., 2009; Dienlin and Trepte, 2014; 三上，2015; 竹腰他，2019）。例えば，竹腰他（2019）は，多くの個人情報が紐づく SNS のアカウント情報（ID やパスワードなど）に着目し，コンジョイント分析を通じて，これらの経済学的価値の測定を行っている。そして，分析の結果，プライバシー・パラドックスが存在する可能性が示
唆する結果を示している。
本研究では，近年において個人が自らのパーソナル情報の価値をどのように評価しているかについて分析を行い，（直接的な経年変化を調べることはできないが）パーソナル情報の価値が変化しているかどうかについても検証を行う。

3．フレームワーク
3-1．コンジョイント分析
コンジョイント分析は，1960 年代に計量心理学の分野で誕生し，その後はマーケティングリ
サーチや経済学の分野で発展してきた SP（Stated Preferences）データを用いて評価する表明選
好法の代表的な手法の一つである（SP データとは，仮想的な状況下での選好意識などに関するものである）。日本では，1990 年代に入り環境評価の分野（合崎，2005; 栗山・庄子，2005）においてこの分析手法が積極的に利用されるようになっている。以下，簡単にコンジョイント分析
について説明を行う。なお，コンジョイント分析の詳細については Louviere, et al.（2000）やHensher, et al.（2005）などを参照されたい。
一般的に，コンジョイント分析では，回答者の効用関数に多属性効用関数を想定する。この多属性アプローチは Lancaster（1966）により開発，Rosen（1974）などにより精緻化された。個人（消費者）は財・サービスを消費する際，財・サービスを構成する様々な属性から効用を得るというものである。財・サービスの持つ性質・特性を多数の属性に分割し，各属性の水準を変化

パーソナル情報の経済的価値の推計5させることで，仮想的な商品を作成するものである。すなわち，ある商品の選好を測るために，選考に影響を及ぼす複数の具体的な特徴（属性）を組み合わせたカード（プロファイル）を回答者に提示し，商品全体での効用（全体効用）をたずね，その全体効用と属性ごとの効用（部分効用）をともに分析するものである。
コンジョイント分析を用いることで，各属性の 1 単位が効用を変化させる度合いを示した値，
つまり各属性の限界効用を推定することができる。各属性の限界効用の比からは，属性間の限界
代替率を求めることができる。また，属性に金銭的属性が含まれている場合には，その金銭的属
性と他の属性の限界効用の比から，各属性の評価額が求められる。この評価額は，ある属性を 1
単位増加させるために，個人が支払っても構わないと考える最大の金額であり，各属性に対する
限界支払意思額（Willing to Pay）と解釈することができる。このように，コンジョイント分析
では，個人が日常の行動の中で直観的に判断している内容を，多くの被験者で代表される集団の平均的な考え方として評価するものである。
3-2．コンジョイント分析の手順
コンジョイント分析を行う手順は，合崎（2005）によると，⑴ 分析目的の設定，⑵ 属性・水準の決定，⑶ 全選択肢集合の作成，⑷ 調査票の作成，⑸ データ収集，⑹ モデルの推定と検定，⑺ 計画評価，の 7 つの段階に分けられる。以下，簡単にこの手順について説明を行う。なお，⑸ データ収集については第 4 節にて説明する。

分析目的の設定
本研究では，個人情報（氏名・住所・性別・生年月日）ならびに SNS のアカウント情報（SNSの ID やパスワードなど）を個人がどのように評価しているかについて明らかにしたい。そのために，先行研究にならい，仮想的な状況として，個人のパーソナル情報が何らかの理由で情報漏えいされたときに，金銭的な実被害額全額を補償した上で，支払われる慰謝料についての評価を回答者にアンケート調査において求めることとした。

属性・水準の決定
様々な属性が分析の対象とする行動に影響するとしたとしても，全ての属性を選択実験において変化させることはできない。プロファイルを構成する属性と水準に関しては，人間の情報処理能力の限界を考慮する必要がある。一般的に，コンジョイント分析を用いた調査において，属性は最大でも 6 つが限界であるとされている（合崎，2005）。
本研究では，櫻井（2011）および竹村他（2019）に従ってプロファイルの属性および水準を表6

パーソナル情報の経済的価値の推計
表1
属性

精神的被害

水準

内

重大な心労

病院に行くほど眠れない日が何日も続き，日常生活に支障をきたした

不安感が続く

日常生活に問題はないが，二次被害の心配と不安感が長く続いた

心配のみ
なし

実被害

プロファイルの属性および水準
容

漏えいがわかった当初は心配したが，すぐになくなった
知らなかったなど被害はないに等しい

重大な被害

架空請求，掲示板への誹謗中傷，いたずら電話，迷惑メールなどがあった

被害あり

二次利用された事実はないが，漏えいしていることを他人に知られた

被害なし

すぐに回収されたため，被害はないか，ないに等しい

企業の対応

金券

企業から 500 円の金券が届いた

詫び状

企業からお詫び状またはお詫びメールが届いた

HP

企業のホームページ上に謝罪文が掲載された

対応無し
慰謝料

企業から誠意ある対応はなかった
20,000 円

40,000 円

80,000 円

100,000 円

1 のように設定した。属性として「精神的被害」があるのは，慰謝料は本人の精神的苦痛に応じて金額が算定されるものであるからとしている（櫻井，2011）。また，企業の対応は事例として散見された企業の対応を反映したものである。慰謝料の金額としては，下限を 2 万円，上限を10 万円とした。なお，本研究では竹村他（2019）の選択肢に 6 万円を追加している（2）。

全選択肢集合の作成
属性および水準を組合せたプロファイルの作成において総当たり法では膨大な組み合わせができる。しかしながら，これらすべてに対して回答を求めることは不可能である。そこで，これらのプロファイルの効率的な組み合わせを実現することが求められる（3）。一般的に用いられている
プロファイルデザインの手法として直交配列と呼ばれるものがあり，本研究でもこの手法を採用する。さらに，表 1 に従って具体的な選択肢の作成に加えて，「どちらも選ばない」という選択
外オプション（opt-out option）を設定し，全選択肢集合を作成している。

調査票の作成調査票には，上述した手順で作成したプロファイルの組合せに対して，まず個人情報に関して
は「ある企業が，あなたの個人情報（氏名・住所・性別・生年月日）をインターネット上に漏えいしたと仮定します。以下は，被害の状況と企業の対応がそれぞれ設定されています。それぞれの条件において支払われる慰謝料について，あなたがより納得出来るものとして，条件 A もしくは条件 B のいずれか 1 つをお選びください。なお，この慰謝料は，金銭的な実被害額全額をパーソナル情報の経済的価値の推計
表2

7

質問例

A

A の方が納得できる

どちらも納得できない

B の方が納得できる

B

精神的被害

心配のみ

□

□

□

重大な心労

実被害

重大な被害

□

□

□

被害なし

HP

□

□

□

金券

40,000 円□□□

20,000 円

企業の対応
慰謝料

補償した上で，支払われる金額と考えてください。条件として設定される言葉の意味は，おおよそ以下のイメージと考えてください。」というリード文ならびに表 1 の属性・水準の説明を示した後に，表 2 のような質問例を提示し回答者に選択してもらうという形式をとっている。同様に，SNS のアカウント情報に関しては，リード文の最初を「ある企業が，あなたの SNS などのパスワードや ID などの情報をインターネット上に漏えいしたと仮定します。」を変えて回答を選択してもらう形式となっている。
本研究では，合崎・西村（2007）にならい，統計ソフトウェアである R version3.5.4 を用いて，
表 2 のような選択肢の組合せを 20 問作成した。

モデルの推定と検定
選択実験のための質問から得られたデータは，確率効用理論という個人の意思決定モデルを理論的基礎とした離散選択モデルによって分析される。本研究では，離散選択モデルの中でも基本的な選択型ロジットモデルを取り上げる。なお，選択型ロジットモデルなどの理論的説明ならびに検定方法などについては栗山・庄子（2005）や Train（2009）などを参照されたい。

計画評価
分析した結果の評価については，1 つの属性の水準を（限界的に）変更したときの評価と複数の属性の水準を同時に変更したときの評価などがある。本研究では主として，前者の（経済的）評価を試みる。なお，経済的評価の詳細については Bennett and Adamowicz（2001）などを参照されたい。

4．アンケート調査
本研究では，2019 年 3 月にインターネットアンケート調査形式で実施した調査（「労働者の情報セキュリティ意識および行動に関する調査 2019」（以下，「2019 年調査」と称す）の結果（個8パーソナル情報の経済的価値の推計

票データ）を用いて分析を行う。
「2019 年調査」の目的は，一般労働者の情報セキュリティ意識および行動を把握し，情報セ
キュリティ教育や情報セキュリティマネジメントを行う際の情報を提供することにある。調査対
象者は 2 年以上同一の企業で働いており，日常業務でパソコンや電子メールなどを利用している
一般的な労働者である。この調査は，オーバーサンプリングや，計測している回答時間から一般的な回答者と比べて回答時間が早い者を不良回答者として取り扱いサンプルから外すなどして，最終的に 1,032 人の有効回答数を得ている。調査対象者の構成は表 3 のようになっている。
質問項目としては，情報セキュリティ意識，情報セキュリティ行動，情報リテラシーに加えて，職場環境，行動経済学で用いられる指標（例えば，リスク回避度など）に関するもの，本研
究で行うコンジョイント分析のためのものなどがある。
以下，本研究で用いるデモグラフィック属性以外の要因について簡単に見ていく。「2019 年調査」では，SNS 利用状況（閲覧や書き込みなどのアクセス状況）についてサービス（Facebook
や Twitter など）ごとに質問している。この質問に対して「アカウント，ID を作成（登録）しただけ」「1 か月に 1 回程度以下での利用」「1 か月に数回程度での利用」「1 週間に数回程度での利用」「毎日数回程度の利用」「毎日かなりの頻度で利用」「利用していない」の選択肢を提示して回答を求めている。ここで，「アカウント，ID を作成（登録）しただけ」と「利用していない」
を選択した個人はそのサービスを利用していない，それ以外のものを選択していればサービスを利用していると見なした。そして，本研究では，少なくともいずれかのサービスにおいて利用経

表3

性別
年齢

年収

回答者のデモグラフィック属性
#

（%）

男性

491

47.58

#

（%）

98

9.50

女性

541

20 ～ 29 歳

87

52.42

関東（東京都除く） 267

25.87

8.43

東京都

133

12.89

30 ～ 39 歳
40 ～ 49 歳

280

27.13

中部

169

16.38

307

29.75

近畿

186

18.02

50 ～ 59 歳

260

25.19

中国・四国

74

7.17

60 歳以上

98

9.50

九州・沖縄

105

10.17

400 万円未満

517

50.10

上場

516

50.00

400 ～ 600 万円未満

178

17.25

非上場

516

50.00

600 ～ 800 万円未満

81

7.85

正規

516

50.00

800 ～ 1,000 万円未満

47

4.55

非正規

516

50.00

300 人未満

482

52.74

300 人以上

432

47.26

1,000 万円以上

33

3.20

答えたくない

176

17.05

居住地域

上場・非上場
正規・非正規
従業員数

北海道・東北パーソナル情報の経済的価値の推計

9験があれば SNS を利用していると判断する。その結果，SNS を利用していない個人の数が 414人（40%），SNS を利用している個人の数が 618 人（60%）となった。
また，SNS 利用者（#=618）を対象として，これまで悪意ある投稿をした経験があるか否かなどについても質問している。「2019 年調査」では，Facebook や Twitter など 8 種類の SNS に対して個別に，情報処理推進機構が毎年実施している「情報セキュリティに対する意識調査」で用いられている「他人や企業の悪口」「他人の発言を非難する内容」などを含む 13 の悪意ある投稿をしたかどうかについて質問している（情報処理推進機構，2018）。ここでは，13 項目のうち少なくとも 1 つでも該当するものがあればその回答者はその SNS で悪意ある投稿を行った経験があると判断する（田村他，2017）。その結果，これまで悪意ある投稿経験がない個人の数は526 人（85%），投稿経験がある個人の数は 92 人（15%）となった。

5．分析結果5-1．分析 I（個人情報）
表 4 は，個人情報（氏名・住所・性別・生年月日）に関するコンジョイント分析を行った結果を示している。竹村他（2019）にならい，慰謝料，精神的被害，実被害に関しては水準に順序性があると判断している。なお，企業の対応は必ずしも順序性が保証されていないために，ダミー変数として分析に用いた。そのために，企業対応は水準ごと（「対応なし」を基準としている）の推定された係数値が示されている。さらに，ASC は選択肢固有定数を表しており，表 2 で A
もしくは B のいずれかを選択していれば 1，「どちらも納得いかない」を選択していれば 0 が付与されるものである。
表 4 にある Log Likelihood test（尤度比検定）とは推定されたすべての係数値がゼロであるという帰無仮説を統計的検定するためのものである。この検定の p 値を見てわかるように，この帰無仮説は棄却されることになる。後述の分析結果に関しても同様のことがいえる。
表 4 の係数の p 値を見てわかるように，いずれの係数も統計的に 1% 水準で有意となっている。
つまり，本研究で用いた属性（変数）のいずれもそれぞれの選択肢の効用に影響を与えることがわかる。また，「精神的被害」「実被害」の係数はいずれも負の値をとっている。このことから，
例えば精神的被害の程度が大きくなるほど，精神的被害が設定されている選択肢の効用が小さくなることがわかる。企業の対応については，「対応無し」と比べて何らかの対応をすることで個人の効用を高めることになることがわかる。この結果は，個人情報の価値の測定を試みている櫻井（2011）や竹村他（2019）の結果とも整合的である。
続いて，表 4 の分析結果を用いて個人情報の限界支払意思額（属性の価格評価）を行う。本研10パーソナル情報の経済的価値の推計
表4

分析結果 1（個人情報・全体）

coef

exp（coef） se（coef）

z

p

ASC

-0.909

0.403

0.048

-19.027<2E-16

慰謝料

0.008

1.008

0.000

23.479<2E-16

精神的被害-0.090

0.914

0.011

-8.398<2E-16

実被害-0.314

0.730

0.014

-21.930<2E-16

企業の対応 金券

0.400

1.491

0.037

10.843<2E-16

詫び状

0.456

1.577

0.034

13.593<2E-16

HP

0.417

1.517

0.036

11.456<2E-16

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=5378 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 61920, number of events= 20640

究のように，線形モデルを想定している場合，非金銭的属性の推定された係数値を金銭的属性（慰謝料の金額）の推定された係数値で除したものの絶対値をとることで計算できる。非金銭的属性である精神的被害，実被害，企業の対応に関する限界支払意思額をそれぞれ計算した結果が
表 5 である。
表 5 を見てわかるように，精神的被害を貨幣価値で測ると約 11,084 円，実被害については約
38,593 円になる。精神的被害よりも実被害に対して金銭的にも大きな評価をしていることがうかがえる。また，企業の対応について見てみると，500 円の金券を送るよりも，詫び状を送ったりする方が個人にとって高い評価をしていることがうかがえる。違う見方をすると，企業のホーム
ページ上に謝罪文を掲載することと 500 円の金券を送ることにそれほど大きな評価の違いがない
ことがわかる。なお，櫻井（2011）の算出された限界支払意思額と比べると金額は大きく下回っていることがうかがえる。
表 6 には，個人情報に関して，年齢層別（20～39 歳と 40 歳以上の 2 つのグループ）に分けた

表5

限界支払意思額 1（個人情報・全体）
要

因

WTP

精神的被害

11,084 円

実被害38,593 円

企業の対応

金券

49,107 円

詫び状

55,954 円

HP

51,208 円

パーソナル情報の経済的価値の推計
表6（20 〜 39 歳）

11

分析結果 2（個人情報・年齢層別）
z

p

ASC

-0.905coef

exp（coef） se（coef）
0.405

0.068

-13.273<2E-16

慰謝料

0.008

1.008

0.000

16.939<2E-16

精神的被害-0.095

0.909

0.015

-6.187

6.14E-10

実被害-0.303

0.738

0.021

-14.747<2E-16

企業の対応 金券

0.268

1.308

0.052

5.161

2.46E-07

詫び状

0.277

1.319

0.048

5.811

6.20E-09

HP

0.323

1.382

0.051

6.313

2.73E-10

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=2979 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 30960, number of events= 10320（40 歳以上）

zp-0.915

0.400

0.067

-13.629<2E-16

慰謝料

0.008

1.008

0.000

16.316<2E-16

精神的被害-0.086

0.918

0.015

-5.716

1.09E-08

実被害-0.326

0.722

0.020

-16.283<2E-16

企業の対応 金券

0.531

1.700

0.052

10.124<2E-16

詫び状

0.628

1.873

0.047

13.259<2E-16

HP

0.512

1.668

0.052

9.884

<2E-16

対応無し

0.000

ASC

coef

exp（coef） se（coef）

Likelihood ratio test=2456 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 30960, number of events= 10320

コンジョイント分析の結果をまとめている。表 6 における Likelihood ratio test の結果はいずれ
も帰無仮説を棄却するものとなっている。
推定された係数の p 値はいずれも 1% 水準で有意であり，表 4 と同様に，「精神的被害」「実被害」の係数はいずれも負の値，また「慰謝料」および企業の対応（「金券」「詫び状」「HP」）の係数はいずれも正の値をとっている。
表 6 の結果を用いて，個人情報の限界支払意思額を計算したものが表 7 である。年齢層別に見ると，精神的被害は年齢が上がるにつれて限界支払意思額が低下するが，実被害はその逆の傾向があることがわかる（表 7）。また，20～39 歳と 40 歳以上のグループとでは，企業の対応に関す
る限界支払意思額は後者が前者の 2 倍程度の違いがあることが確認できる。例えば，詫び状に関しては，20～39 歳のグループの限界支払意思額は 32,917 円であるのに対して，40 歳以上のグ
ループの限界支払意思額は 79,383 円と約 2.4 倍の違いがある。
表 8 には，個人情報に関して，年収別（400 万円未満，400 以上 800 万円未満，800 万円以上の 3 つのグループ）に分けたコンジョイント分析の結果をまとめている。表 8 における Likeli-

12パーソナル情報の経済的価値の推計
表7

限界支払意思額 2（個人情報・年齢層別）
WTP

要

因

20 〜 39 歳

40 歳以上

精神的被害10,850 円

10,850 円

実被害36,020 円

41,181 円

金券

31,867 円

67,129 円

詫び状32,917 円

79,383 円

HP38,404 円

64,742 円

企業の対応

hood ratio test の結果はいずれも帰無仮説を棄却するものとなっている。
表 8 において年収が 400 万円未満のグループと 400 万円以上 800 万円未満のグループでは，推定された係数の p 値はいずれも 1% 水準で有意となっているが，800 万円以上のグループでは，「HP」の係数のみ統計的に有意とはなっていない。なお，有意である「精神的被害」「実被害」の係数はいずれも負の値，また「慰謝料」および企業の対応（「金券」「詫び状」「HP」）の係数
はいずれも正の値をとっている。
表 8 の結果を用いて，個人情報の限界支払意思額を計算したものが表 9 である。表 9 を見てわかるように，年収の規模によって個人情報の限界支払意思額が異なることが確認できる。なお，
企業の対応に対する限界支払い意思額が年収の規模で大きく変わることは興味深い結果である。
5-2．分析 I（SNS のアカウント情報）
表 10 には，SNS のアカウント情報に関するコンジョイント分析を行った結果を示している。
表 10 の係数の p 値を見てわかるように，「精神的被害」の係数は 5% 水準で有意となっており，それ以外の係数はいずれも統計的に 1% 水準で有意となっている。表 10 の結果においても「精神的被害」「実被害」の係数はいずれも負の値をとっている。
次に，表 10 の分析結果を用いて SNS のアカウント情報の限界支払意思額（属性の価格評価）を行った結果が表 11 である。表 11 を見ると，精神的被害を貨幣価値で測ると約 3,516 円，実被害については約 44,014 円になることがわかる。精神的被害よりも実被害に対して金銭的にも大きな評価をしていることがうかがえる。また，企業の対応について見てみると，500 円の金券を送るよりも，詫び状を送ったりする方が個人にとって高い評価をしていることが読み取れる。違う見方をすると，企業のホームページ上に謝罪文を掲載することと 500 円の金券を送ることにそれほど評価に大きな違いがないといえる。この結果は評価額は異なるものの，上記の個人情報の結果と整合的である。

パーソナル情報の経済的価値の推計
表8（400 万円未満）

13

分析結果 3（個人情報・年収別）
zp-0.892

coef

0.410

0.067

-13.379<2E-16

慰謝料

0.009

1.009

0.000

17.751<2E-16

精神的被害-0.088

0.916

0.015

-5.907

3.49E-09

ASC

実被害
企業の対応

exp（coef） se（coef）-0.333

0.717

0.020

-16.698<2E-16

金券

0.487

1.627

0.052

9.342

<2E-16

詫び状

0.578

1.782

0.047

12.281<2E-16

HP

0.563

1.757

0.051

11.019<2E-16

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=2355 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 31020, number of events= 10340（400 以上 800 万円未満）

coef

z

p

ASC

-0.760

0.468

0.097

-7.8603.83E-15

慰謝料

0.008

1.008

0.001

11.147<2E-16

精神的被害-0.096

0.909

0.022

-4.358

1.31E-05

実被害
企業の対応

exp（coef） se（coef）-0.337

0.714

0.029

-11.570<2E-16

金券

0.174

1.191

0.073

2.386

0.017

詫び状

0.214

1.238

0.067

3.202

0.001

HP

0.181

1.199

0.072

2.502

0.012

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=1577 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 15540, number of events= 5180
（800 万円以上）

coef

ASC

-1.084exp（coef） se（coef）
0.338

0.178

z

p

-6.092

1.11E-09

慰謝料

0.010

1.010

0.001

7.489

6.93E-14

精神的被害-0.115

0.892

0.040

-2.832

0.005

実被害
企業の対応

-0.299

0.741

0.054

-5.502

3.76E-08

金券

0.401

1.493

0.135

2.969

0.003

詫び状

0.235

1.265

0.127

1.855

0.064

HP

0.184

1.202

0.137

1.348

0.178

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=579.3 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 4740, number of events= 1580

表9
要 因
精神的被害
実被害
企業の対応 金券
詫び状HP

限界支払意思額 3（個人情報・年収別）
400 万円未満
12,101 円
38,932 円
56,914 円
67,586 円
65,901 円

WTP
400 〜 800 万円未満
12,101 円
42,742 円
22,106 円
27,094 円
22,987 円

800 万円以上
11,757 円
30,736 円
41,144 円
24,152 円

14

パーソナル情報の経済的価値の推計
表 10

分析結果 4（SNS のアカウント情報・全体）
z

p

ASC

-0.927coef

exp（coef） se（coef）
0.396

0.053

-17.53<2.00E-16

慰謝料

0.007

1.007

0.000

17.07

<2.00E-16

精神的被害-0.025

0.976

0.011

-2.29

0.022

実被害

-0.310

0.734

0.015

-21.09<2.00E-16

企業の対応 金券

0.266

1.305

0.036

7.31

2.69E-13

詫び状

0.298

1.347

0.033

8.96

<2.00E-16

HP

0.281

1.324

0.036

7.84

4.47E-15

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=5565 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 61920, number of events= 20640

表 11

限界支払意思額 4（SNS のアカウント情報・全体）
要

因

WTP

精神的被害

3,516 円

実被害

44,014 円

企業の対応

金券

37,853 円

詫び状

42,413 円

HP

39,896 円

本研究では，プライバシー・パラドックスの考え方に基づいて，精神的被害や実被害の評価額を SNS 利用者の方が SNS 非利用者よりも高く見積もっているという仮説を立てた。これを（間接的ではあるが）検証するための結果が表 12 である。表 12 には SNS の利用状況によってグループ分けした SNS のアカウント情報に関するコンジョイント分析の結果が示されている。
表 12 の SNS 非利用者のケースを見てみると，「精神的被害」の係数は 5% 水準で有意となっており，それ以外の係数はいずれも統計的に 1% 水準で有意となっている。一方で，SNS 利用者のケースでは「精神的被害」の係数は統計的に有意な結果は得られていないものの，それ以外の係数はいずれも統計的に 1% 水準で有意となっている。このことから，SNS を利用しているか否かによって SNS などのパスワードや ID といったアカウント情報に関する「精神的被害」の評価が異なることがわかる。
表 13 には SNS 非利用者と SNS 利用者のそれぞれの要因に関する限界支払意思額をまとめている。表 13 を見てわかるように，有意となった「実被害」や企業の対応について，「HP」はSNS 非利用者と SNS 利用者の評価額の差は約 6,828 円となっているが，それ以外のものの差については大きく異なることはなかった。
本研究では，悪意ある投稿をする個人は（自らのパーソナル情報でさえ）高く評価していない

パーソナル情報の経済的価値の推計
表 12

15

分析結果 5（SNS のアカウント情報・SNS 利用有無）（SNS 非利⽤者）
ASC

coef
-0.989exp（coef） se（coef）
0.372

0.085

z

p

-11.621<2.00E-16

慰謝料

0.008

1.008

0.001

11.420<2.00E-16

精神的被害-0.036

0.964

0.017

-2.086

0.037

実被害
企業の対応

-0.330

0.719

0.024

-13.958<2.00E-16

金券

0.285

1.330

0.058

4.881

1.05E-06

詫び状

0.305

1.357

0.054

5.677

1.37E-08

HP

0.272

1.313

0.058

4.719

2.37E-06

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=2633 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 24840, number of events= 8280
（SNS 利⽤者）

coef

ASC

-0.885exp（coef） se（coef）
0.413

0.068

z

p

-13.105<2.00E-16

慰謝料

0.007

1.007

0.001

12.729<2.00E-16

精神的被害-0.017

0.983

0.014

-1.2680.205

実被害-0.297

0.743

0.019

-15.859<2.00E-16

企業の対応 金券

0.254

1.289

0.047

5.456

4.87E-08

詫び状

0.294

1.342

0.042

6.935

4.07E-12

HP

0.286

1.331

0.046

6.262

3.80E-10

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=2963 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 37080, number of events= 12360

表 13

限界支払意思額 5（SNS のアカウント情報・SNS 利用有無）
WTP
要因

SNS 非利⽤者

SNS 利⽤者

精神的被害4,776 円

実被害

43,488 円

44,400 円

金券

37,609 円

37,990 円

詫び状

40,211 円

43,972 円

HP

35,887 円

42,715 円

企業の対応という仮説を立ててそれを検証する。表 14 には SNS の利用状況によってグループ分けした
SNS のアカウント情報に関するコンジョイント分析の結果である。
表 14 の悪意ある投稿経験がないケースを見てみると，「精神的被害」の係数は 10% 水準で有意となっており，それ以外の係数はいずれも統計的に 1% 水準で有意となっている。一方で，悪意ある投稿経験があるケースでは「精神的被害」「HP」の係数は統計的に有意な結果は得られて16パーソナル情報の経済的価値の推計
表 14

分析結果 6（SNS のアカウント情報・悪意のある投稿経験の有無）（悪意ある投稿経験なし）

coef

z

p

ASC

-0.858exp（coef） se（coef）
0.424

0.073

-11.680<2.00E-16

慰謝料

0.007

1.007

0.001

12.647<2.00E-16

精神的被害-0.027

0.974

0.015

-1.7900.0734

実被害-0.327

0.721

0.020

-16.025<2.00E-16

企業の対応 金券

0.263

1.301

0.051

5.190

2.11E-07

詫び状

0.306

1.358

0.046

6.628

3.40E-11

HP

0.316

1.371

0.050

6.361

2.00E-10

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=2625 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 31560, number of events= 10520（悪意ある投稿経験あり）

coef

z

p

ASC

-1.046

exp（coef） se（coef）
0.351

0.172

-6.068

1.29E-09

慰謝料

0.004

1.004

0.001

2.754

0.006

精神的被害

0.036

1.037

0.035

1.031

0.303

実被害

-0.133

0.876

0.048

-2.7790.005

企業の対応 金券

0.204

1.226

0.118

1.730

0.084

詫び状

0.226

1.254

0.107

2.103

0.036

HP

0.118

1.125

0.116

1.018

0.309

対応無し

0.000

Likelihood ratio test=359.8 on 7 df, p=< 2.2E-16
n= 5520, number of events= 1840

表 15

限界支払意思額 6（SNS のアカウント情報・悪意のある投稿経験の有無）
WTP
要

因

悪意ある投稿経験なし

悪意ある投稿経験あり

精神的被害3,715 円

実被害45,216 円

35,762 円

36,440 円

54,945 円

42,364 円

60,936 円

金券
企業の対応 詫び状HP

43,708 円

いないものの，それ以外の係数はいずれも統計的に 1% 水準で有意となっている。このことから，
悪意ある投稿経験があるか否かによって，SNS などのパスワードや ID といったアカウント情報に関する「精神的被害」「HP」の評価が異なることがわかる。
表 15 には悪意ある投稿経験がない個人と悪意ある投稿経験がある個人のそれぞれの要因に関する限界支払意思額をまとめている。表 15 を見てわかるように，有意となった要因の評価額はいずれも両者で大きな差があることが確認できる。

パーソナル情報の経済的価値の推計

175-3．考察個人情報（氏名・住所・性別・生年月日）について分析した結果は属性として用いた「慰謝料」「精神的被害」「実被害」および企業の対応（「金券」「詫び状」「HP」）の係数はいずれも統計的に有意となり，それぞれのコンジョイントカードで設定されている選択肢の効用に影響を与えていることがわかった。具体的には，係数が負の値をとっている「精神的被害」「実被害」については，それぞれの変数の値が大きくなるほど，その変数が設定されている選択肢の効用が小さくなることが確認できた。一方で，係数の値が正の値をとっている「慰謝料」および企業の対応（「金券」「詫び状」「HP」）については，それぞれの変数の値が大きくなるほど，その変数が設定されている選択肢の効用が大きくなることが確認できた。次に，この結果を用いて限界支払意思額を計算したところ，精神的被害を貨幣価値で測ると約 11,084 円，実被害については約
38,593 円になった。また，企業の対応について見てみると，500 円の金券を送るよりも，詫び状を送ったりする方が個人にとって高い評価をしていることなども明らかになった。さらに，年齢層別と年収別にコンジョイント分析を行った結果，概ねいずれの変数の係数も統計的に有意となった。加えて，個人属性別にパーソナル情報の限界支払意思額を計算したところ，精神的被害は年齢が上がるにつれて限界支払意思額が低下するが，実被害はその逆の傾向があることが確認された。
次に，SNS のアカウント情報について分析した結果は，属性として用いた「慰謝料」「精神的被害」「実被害」および企業の対応（「金券」「詫び状」「HP」）の係数は概ねいずれも統計的に有意となり，それぞれのコンジョイントカードで設定されている選択肢の効用に影響を与えていることが確認された。また，パーソナル情報について分析した結果と比較すると，精神的被害に対する評価は 7,600 円程度安くなっている一方で，それ以外の要因はいずれも評価金額が高くなっていることがわかった。続いて，SNS の利用の有無，悪意ある投稿経験の有無といった個人属
性別に，SNS などのアカウント情報の価値の測定を合わせて行ったところ，SNS 利用者，悪意ある投稿経験があるグループにおける「精神的被害」の係数はいずれも統計的に有意とならなかった。SNS 利用グループと SNS 非利用グループで「精神的被害」の評価が異なることについて，一つの可能性として，SNS 非利用者は個人情報を漏らしたくないと考えており，SNS 利用
者は個人情報が流出するリスクをある意味で受容していると考えることができる。この点については更なる分析が必要になると思われる。一方で，「実被害」に関して，SNS を利用していない
個人よりも SNS を利用している個人の方がその評価を高くなっていることがわかった。また，SNS 利用者の中でも実名で利用している個人の方がそうでない個人よりも高い評価を行っていることも確認できた。このことから，プライバシー・パラドックスが存在する可能性があると思18パーソナル情報の経済的価値の推計

われる。そして，悪意ある投稿経験に関しては，悪意ある投稿経験がある個人の方が投稿経験のない個人よりも「実被害」の評価額が低いことも確認できた。このことについては，悪意ある投稿経験がある者は自分自身の個人情報の価値も低く捉えて，悪意ある投稿経験が無い者よりも限界支払意思額が低くなったと推測される。
企業の対応についてはいずれの分析結果についても同じ傾向があることが読み取れた。例えば，企業のホームページ上に謝罪文を掲載することと 500 円の金券を送ることにそれほど評価に大きな違いがないことなどが確認された。
本研究での分析は，単に個人がパーソナル情報や SNS のアカウント情報をどう評価しているということだけではなく，もし企業が情報漏えいを起こしてしまったときに，その企業の顧客が要求しうる一人当たりの損害賠償額と捉えなおすと，経営者は情報漏えいに対するリスクが大きいものであることを認識する一材料ともなりうる。それゆえに，情報漏えいなどが起こらないよ
うに，本研究の結果をリスクマネジメントに役立ててもらうことを期待したい。

6．おわりに
本研究では，仮想的な状況を想定し，コンジョイント分析を通じて，個人情報（氏名・住所・
性別・生年月日）と SNS のアカウント情報（ID やパスワードなど）といったパーソナル情報の価値の測定を試みた。その結果，属性として用いた「慰謝料」「精神的被害」「実被害」および企業の対応（「金券」「詫び状」「HP」）の係数は概ね統計的に有意となり，それぞれのコンジョイ
ントカードで設定されている選択肢の効用に影響を与えていることがわかった。この結果を用いて個人情報と SNS のアカウント情報の限界支払意思額をそれぞれ計算したところ，精神的被害を貨幣価値で測ると前者が約 11,084 円（後者が 3,516 円），実被害については前者が約 38,593 円（後者が 44,014 円）になった。また，企業の対応について見てみると，企業の対応についても対応をしないよりも，何らかの対応をすることが個人に評価されることも概ね確認された。とりわけ，企業の対応について見てみると，500 円の金券を送るよりも，詫び状を送ったりする方が個人にとって高い評価をしていることなども明らかになった。続けて，プライバシー・パラドック
スの存在の検証を試みるために，SNS の利用の有無や，悪意ある投稿経験の有無といった個人
属性別に，SNS などのアカウント情報の価値の測定を合わせて行ったところ，プライバシー・
パラドックスが存在する可能性が示唆された。
最後に，本研究の限界と今後の展望を示す。本研究は，個人情報と SNS のアカウント情報といった基本情報を取り上げて分析を行っているため，よりセンシティブな情報（例えば，医療カ
ルテ・病歴などの医療情報，身体的特徴（顔写真・体型など）に関する情報，銀行口座番号など

パーソナル情報の経済的価値の推計

19の金融情報）についての価値にまで言及をすることができない。また，慰謝料の想定金額については櫻井（2011）や竹村他（2019）にならって設定した。しかしながら，個々人のパーソナル情報についての認識が年々変化していることを考慮すると，近年の裁判例や JNSA が行っている「個人情報漏えいにおける想定損害賠償額の算出モデル」などを参考に，より適切な水準について検討する必要があると思われる。これらを踏まえて，今後，よりセンシティブな情報，さらに，日常の購買行動の情報などについての分析を試みたい。

《注》（ 1 ） 本研究では，プライバシー情報（特定の個人を識別できる情報）に該当するか否かにかかわらず，
個人と連結可能な情報のことをパーソナル情報と呼ぶ。本研究では，特に断りがない限り，パーソナル情報で統一することとする。
（ 2 ） 日本ネットワークセキュリティ協会（2012）によれば，2005 年から 2011 年にかけての一人当たりの平均想定損害賠償額は 3 万円後半から 5 万円の範囲である。
（ 3 ） ここで，効率的とは，ある一定の統計的信頼性を持った結果を，最も少ないサンプルで得ることを指す。
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パーソナル情報の経済的価値の推計

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To Measure Economic Values of Personal Information
Toshihiko TAKEMURA
Abstract
In this article, under the hypothetical situation we assumed, we measure economic valueof personal information such as personal information and their account information of SNS.
For the purpose, we conduct conjoint analysis by using the micro data collected from theWeb-based survey at March 2019. As a result, it is found that the estimated coefficients of“consolation money,” “mental damage,” “real damage” and “firm’s correspondence”（“cashvoucher,” “apologetic letter,” and “HP”）are statistically significant. Subsequently, by using theresults, we calculate the amount of willing to pay（WTP）of personal information and accountinformation of SNS, respectively. Then, we can find that the amount of mental damage of theformer is ¥11,084 JP（the latter is ¥3,516 JP）and the amount of real damage of the former is¥38,593 JP（the latter is ¥44,014 JP）.In addition, about firm’s correspondence, it is found that
sending apologetic letter would be estimated higher rather than sending cash voucher of ¥500
JP.