PWSCUP2017: 長期間の履歴データの再識別リスクを競う
菊池 浩明1

小栗 秀暢2 中川裕志10,11 野島 良3 波多野 卓磨4 濱田 浩気5
門田 将徳10 山岡 裕司7 山田 明8 渡辺 知恵美9

村上 隆夫6

概要：2017 年 5 月の改正個人情報保護法施行により，本人同意がなくとも第三者提供ができる「匿名加工情報」の利用が始まった．個人情報保護委員会は「個人情報の保護に関する法律施行規則」を公布し，その第 19 条にて, 匿名加工情報の作成方法に関する 5 つの基準を定めている．基準を満たす匿名加工情報は一定の条件のもとで自由に利活用できるため，匿名加工情報を利用した新しいビジネスの創出が期待されている．しかしながら，匿名加工情報の再識別リスクはそれほど自明ではなく，標準的な評価手法は定まっていない．例えば，匿名加工時に想定していた以上の長期間に渡って履歴が流通すると，再識別リ
スクが高まることが懸念される．そこで我々は, 匿名加工したデータの安全性と有用性を競うコンテストを企画し，高度な匿名加工技術の開発を試みる．コンテストで扱うデータでは，顧客情報を管理するマス
ターデータと，個々の購買履歴を管理するトランザクションデータの 2 種類が，仮名 ID により結び付けられている．コンテストの参加者は, 仮名 ID を適切に変更することによって，より高い有用性とより低い
再識別リスクを持つ匿名加工データを作成することを目指す．本稿では，このコンテストの基本定義と, 有
用性・安全性の評価方法などについて述べる．
キーワード：個人情報保護, 匿名加工, 匿名性

PWSCUP2017: Evaluate re-identification risk on long time history data
Hiroaki Kikuchi1 Hidenobu Oguri2 Hiroshi Nakagawa10,11 Ryo Nojima3 Takuma Hatano4
Koki Hamada5 Takao Murakami6 Masanori Monda10 Yuji Yamaoka7 Akira Yamada8
Chiemi Watanabe9

Abstract: On May 30, 2017, the amended Act on the Protection of Personal Information has been enforced
fully in Japan. Under the new regulation, big-data businesses are about to run eﬃciently with the newly
introduced notion, a de-identified information (anonymously processed data). While, it is not trivial tochoose the best algorithm to make the given data anonymized to be secure for a given particular purpose.
Especially, the risk of re-identification could increase as the anonymized data are accumulated for a long term
observation. Hence, business parties are required the long-term history to be divided into small datasets sothat identification to individual is impossible.
To assess the risk to be compromised accurately, the data needs to be balanced in the tradeoﬀ between theutility and the security. We propose a new competition for best anonymization and re-identification algorithm. Our dataset consists of a customer dataset and a transaction dataset and these datasets are linked
with pseudonyms, assigned for each customer identities. The paper addresses the aim of the competition,
the target dataset, sample algorithms, utility and security metrics.
Keywords: personal identifiable information, anonymization, anonymity

1
2

3
4

明治大学, Meiji University
富士通クラウドテクノロジーズ株式会社, Fujitsu Cloud Technologies
国立研究開発法人 情報通信研究機構, NICT
新日鉄住金ソリューションズ株式会社, NS Solutions Corpora-

5

6
7

tion
NTT セキュアプラットフォーム研究所, NTT Secure Platform
Laboratories
国立研究開発法人 産業技術総合研究所, AIST
株式会社富士通研究所, FUJITSU LABORATORIES LTD.

1. はじめに品，単価，購買数などの 7 種類の属性についての，1 万 8
千レコードを匿名加工するコンテストを実施し，15 チーム

2017 年 5 月，改正個人情報保護法 [7] の本施行を迎え，がそれぞれの匿名加工データを提出した．15 チームの平均

その第二条 9 号により，本人同意がなくとも第三者提供がで，47% の匿名加工されたレコードが正しく再識別され，できる匿名加工情報が定められた．2016 年には内閣府に優勝チームの場合でも 22%レコードが識別されることが分よる法律施行令 [8] により，個人識別符号などが定義されかった．サンプルとして設定した共通の再識別アルゴリズ

た．2017 年，個人情報保護委員会は「個人情報の保護に関ムによる再識別率が 18% だったのに対して，各チームがする法律施行規則」[9]，及び，ガイドライン類 [10] を公表

互いに試みた再識別率の平均は 47 % であり，再識別の正した．施行規則第 19 条にて, 匿名加工情報の作成方法に関しい評価がいかに困難であるかを明らかにした．

する 5 つの基準が定められた．これを受けて，保護委員会
により分野ごとに認定された認定個人情報保護団体は，個

これまでの結果から，コンテストには次のような課題があることを認識している．

人からの苦情申し立ての対応や匿名加工の作成方法などを• 匿名加工されたレコードの正しい行番号を識別するコ

定めた個人情報保護指針を作成している．こうして，定めンテストのルールに対して，匿名加工者が偽りの置換られた法制度のもと，基準を満たす匿名加工情報は自由に

行番号を提出する，いわゆる「山岡匿名加工」[6] を行利活用できるため, 匿名加工情報を利用した新しいビジネスの創出が期待されている.

う参加者が生じる．

• 匿名加工する前のオリジナルの個人情報データベース

しかしながら，匿名加工情報が再識別されるリスクを正を攻撃者の背景知識として与える最大知識攻撃者モデ

しく評価することはそれほど自明ではない．施行規則によルの仮定は強すぎて，現実とは乖離している．事務局

る第 19 条の基準についても，「特異な記述等」を削除する

レポート [11] で主張される，いわゆる「一般人基準」ことは決められているが，何をもって特異とするかは定か

による評価とはみなされない．

ではない．ガイドラインの中では，「116 歳」の様な例示は• 匿名加工に用いたアルゴリズムやソースコードが非公されているが，単純にデータセットの統計量から判断され開の為，コンテスト以外のデータに適用することが出る外れ値とすることにも批判がある．例えば，個人情報保来ない．また，ROC などによる加工アルゴリズムの護委員会事務局レポート [11] では，一般人が知りえる社会

厳密な評価をすることも出来ない．

通念上特異であるもの*1 と条件付けされており，データ• 独自の有用性，安全性の基準を用いているため，コンセットの統計を取ることは一般人には困難であるとみなさ

テストの後に策定された施行規則の基準に照らしてみれる可能性がある．頼りになるはずの，認定個人情報保護ると，不適合とみなされる可能性がある．

団体の情報保護指針も，その分野固有の基準を記載するには至っていない．
そこで，我々は，共通のデータセットを指定して，多くの• 1 年間もの長期間に，顧客に単一の仮名を割り当てるのは識別リスクが高い．識別される前に，別の新たな仮名を割り当てることが出来ない．

研究者により様々な匿名加工方法や再識別リスクを評価す

そこで，これらの課題に対して，本年度は次のような工夫

るコンテスト PWSCUP[1], [3], [4], [6] を 2015 年より開催を行う．

している．2015 年には，全国消費実態調査を基にして独立( 1 ) 長期間履歴の分割.

行政法人統計センターが作成した疑似ミクロデータ [18] を

1 年間の履歴を月ごとの 12 個の期間に分けて提供す

用いて，各世帯の 25 種類の属性を加工した．2016 年には，る．仮名の割り当ては期間ごとに行い，別の期間で変UCI Machine Learning Repository*2 にて公開されている

更することを認める．単一の顧客に全ての期間で同じ

英国に現存する無店舗型オンラインショッピングサイト

仮名を割り当てれば有用性が高いが，識別されるリスにおける 2010 年からの 1 年間の購買履歴の Online Retail

クが高まる．参加者のこの有用性と再識別リスクのト

Data Set を用いた．このデータセットから，購買日，商レードオフの中で，仮名制御を最適化する．

( 2 ) 部分知識攻撃者モデル.
8
9
10
11
*1

*2

株式会社 KDDI 総合研究所, KDDI Research, Inc.
筑波大学, University of Tsukuba
東京大学，the University of Tokyo
国立研究開発法人 理化学研究所, RIKEN「その情報の項目の性質や集団の大きさ、集団の分布の特徴等を考慮して判断されるべきものであるが、社会通念上特異であるものが対象になるため、特異であるものであっても、分布の調査結果が存在しないもの、存在したとしても一般人には知りえない
ものについては、本号の「特異」には該当しないものと考えられる。」同 24p.
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+
Retail最大知識攻撃者モデルに代わり，攻撃者には確率的にサンプリングした部分的な履歴情報を基にして再識別を行わせる．複数の部分的な背景知識に基づいて安全性と有用性を評価する．

( 3 ) 施行規則 19 条への対応．
匿名加工の規則に照らし合わせて，コンテストのルー
ルと評価方法を設計する．ただし，「特異な記述」などを統一的な方法で基準を設けるにはまだ議論が足りな

表 1 PWSCUP コンテストエディションの比較
2015
2016

2017

開催日

10/21,22

10/11,12

10/23,24

開催地

長崎ブリックホール

秋田キャッスルホテル

山形国際ホテル

参加者

13 チーム (20 名)

15 チーム (42 名)–

データセット

疑似ミクロデータ

UCI Dataset Online Retail

属性数

25

個人数 n

8, 333400

N/A

18, 524

44,917N/A

年間 T

月単位 T 1 , . . . , T (12)

履歴数 m
履歴データ

T

攻撃者モデル11 (顧客 4 + 履歴 7)

最大知識攻撃者500

部分知識攻撃者

いと判断し，各チームに解釈を委ねるところを残す．
上位チームによる最終プレゼンテーションにおいて，それぞれの解釈を報告する機会を設ける．

( 4 ) 匿名加工データのレコード並べ替えシステム．
山岡匿名加工の課題に対して，加工方法を明示した
データの並べ替えをシステム側で行う．これにより，置換行番号の提出がなくなり，山岡匿名加工が困難となることが期待できる.

( 5 ) アイテムベース協調フィルタリングのユースケース.
単一の顧客に複数の仮名を振ることを許すため，顧客当たりの平均購買数などの統計量を公平に評価するこ

図 1 匿名加工の概要とが難しい．そこで，顧客数に依らない匿名加工情報の応用として，アイテムとアイテムの関係を推測する，
推薦システムなどに活用されているアイテムベース協
調フィルタリングなどのユースケースを想定する．
ソースコードの公開などについても検討を行ったが，知的財産の観点で参加が困難になる事業者などを考慮して，本コンテストでは見送り，今後検討をする．以上の本年度の特色と，過去のコンテストの関係を表 1 に整理する．本稿では，このコンテストの基本定義と, 有用性・安全性の評価方法などについて述べる．

2. 匿名加工コンテスト
2.1 目的
本コンテストは次を目的として実施する．

• 安全で有用性の高い匿名加工技術の開発を促進する
こと• 再識別のリスクを正しく評価すること• 長期間に渡る履歴データの加工基準を算出すること
2.2 匿名加工の概要
図 1 に本コンテストの概要を示す．本コンテストでは，登録された個人情報である顧客マスターデータ M と顧客が行った購買取引（トランザクション）の履歴を表す購買
履歴データ T を対象とする．M と T の間は，顧客識別子

cid により結び付けられている．例えば，図 1 の顧客 Aliceは，1 月 20 日と 22 日に商品 Chocolate と Candy を購入している．
この購買履歴が Alice のものであることが識別できない
ように，匿名化アルゴリズム A により加工したデータをA(T ) とする．A(T ) は T に対して顧客 cid が仮名 pid に振り替えられ，日付や商品のランダムな変更（摂動化），レ
コード（行）削除などが行われる．例えば，Alice の 1 月

20 日の Chocolate は，1 月 29 日に Candy を購入したことに加工され，顧客 Bob の履歴は識別されるリスクが高いと判断されて，削除（図の “DEL” で指定）されている．この T と A(T ) の各行は，一対一に対応しており，この二つを参照すると匿名加工者が行った加工の内容が分かる．本コンテストでは，行の削除は認めるが，T に存在しない架空の行を追加することは認めない．従って，T と A(T ) の行数は一致し，A(T ) の実質的な履歴の数は T より少ない．
本コンテストで特徴的なのは，T の履歴が長期間（実際には 1 年間）に渡っている点である．加工は短期間（1 か月）で定期的に行われて，第三者に提供される．図では，履歴 T は期間 1(1 月，赤) T (1) と期間 2 (2 月，青) T (2) の二つの期間に分割されている．
この期間と加工について，次の制約がある．

• 加工はこの期間ごとに行われるため，期間を超えた変
更は起きない．例えば，Alice の 1 月 22 日の履歴は，加工されて 1 月末に第三者提供されるので，2 月に変
更することは出来ない．

• 仮名は期間内では矛盾のない様に割当てる．Alice の表 2 Online Retail Dataset， 統計量
項目
値域, 値数
レコード数

m = 397, 625

顧客数

n = 4, 333

商品数

3,663

購入日時

2010/12/1 8:26
– 2011/12/9 12:50

表 3 Online Retail Dataset, 購買属性

図 2 部分知識攻撃者モデル

1 月の仮名 A1 は一つである．

項目名• 期間によって仮名は必ずしも変更しなくてよい．すな
わち，A1 = A2 となることも許されている．
同一の仮名を長期間使い続けたり，多量の購買が行われ

属性名

記述

CustomerID

顧客 ID

InvoiceDate

購入日時

StockCode

商品 ID

UnitPrice

単価

Quantity

購入数

表 4 顧客マスターデータベース M
記述
加工方針

CustomerID

顧客 ID

T と接続する顧客 ID

Sex

性別 (f, m)

そのまま利用Generation

年代

誕生日属性を 1930-1980までの年代に抽象化たりすれば，その顧客の識別されるリスクが高まる．一方，Country

毎回仮名を変更していると，データの持つ特性（例えば，

国名

Others の 4 種類．

が落ちる．従って，仮名の利用の長さ（寿命）について，る．匿名加工者は，適切な長さに仮名の寿命を制御しなくてはならない．
仮名は，上記のルールの元，期間ごとに顧客 ID について一意に割当てられる．従って，顧客 ID と期間ごとの仮名の関係は，図の仮名表 f (A(T )) で表される．

2.3 部分知識攻撃者モデル

Kingdom，France，Germany，

顧客あたりの購買数など）が変わり，加工データの有用性
識別の安全性とデータの有用性の間にトレードオフが生じ

United

2.4 課題データセット
購買履歴データセットには，昨年度 [6] と同じく Online

Retail Data Set を用いる．Online Retail Data Set は，英国に現存する無店舗型オンラインショッピングサイトにおける 2010 年からの 1 年間の購買履歴である．UCI Machine

Learning Repository*3 から公開されている．これらのデー
タをクレンジングし，表 2，3 に示す約 40 万レコードの取引（トランザクション）データとした．

本コンテストで想定する攻撃者のモデルを図 2 に示す．

また，顧客マスターデータベースは，今年度の加工対象

購入履歴 T と匿名加工された履歴 A(T ) から，仮名表 f

ではないため，引き続き，昨年度に合成されたデータを用が出来る．それに基づいて，DEL で指定された行を削除

いる．今年度は，年齢及び国名属性を抽象化し，性別，年

し，日付などの順番でソートして縮約されたデータを匿名化データ S と呼ぶ．再識別者には，この A(T ), f は伏せられ，S だけが渡される．履歴 T の部分知識を基に，S から真の加工表 f を予測し，予測加工表 fˆ を提出する．f ≈ fˆ

齢，国名属性の組み合わせで 2-匿名化を達成できるよう属性の組み合わせ出現数が特殊となるデータを排除した．これにより，識別子以外からは個人特定リスクが低減される
よう加工されている．

の精度で，再識別率を定義する．図 2 では，正しく再識別されている行（顧客）にチェックをつけている．
再識別者に与えられる背景知識は，元の履歴 T の一部の

購買履歴データセット，及び顧客マスターデータベース
は，コンテストの進行に応じて必要な量がサンプリングされ，課題データとして参加者に提供される．

みに制約される．図 2 の例では，1 月 22 日と 2 月 8 日の履歴（薄く表示）は再識別者には渡されない．この再識別

表 4 に，顧客マスターデータベースの属性と加工方針を示す．

者に秘匿される条件（列，行の割合など）を α で表す．すなわち，再識別者には，部分知識 Tα と匿名化データ S が提供される．α が大きくなると識別の精度があがり，1 に近づくと，最大知識攻撃者モデルになる．本コンテストでは，複数の部分知識についての再識別率で加工データのリスクを検討する．

3. 提案コンテスト
3.1 基本定義
マスターデータベース M は，n 人の顧客の情報を格納*3

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+
Retailした n 行 4 列の行列て，S に加工し，顧客 cid と仮名 ID の仮名表 f が推測で



c1,1
 .
.
M =
 .

···
..
.

cn,1

···



きないようにすることを（このコンテストにおける）匿名

c1,4
.. 

. 
cn,4

加工と呼ぶ．
仮名表 f は，期間と顧客 ID から仮名 ID への写像(ℓ)

f : {1, . . . , 12} × Dom(M1 ) → Dom(T1 )である．列は，表 4 に示される顧客 ID, 性別, 誕生日, 国名を表す．

である．ただし，Dom(M1 ) は M の 1 行目の全ての値と取引データベース T は，期間 ℓ = 1, . . . , 12 についての削除されたことを示す値 DEL からなる集合とする．

履歴 T (1) , . . . , T (12) から構成される．期間 ℓ の履歴 T (ℓ)
は，m 行 7 列の行列

一方，再識別者が提出する推定仮名表は，期間と仮名 IDから推定した顧客 ID への写像



(ℓ)

t1,1
 .
(ℓ)

T =  ..
(ℓ)
tm,1

···
..
.
···


(ℓ)
t1,7
.. 

. 
(ℓ)
tm,7

(ℓ)

h : {1, . . . , 12} × Dom(T1 ) → Dom(M1 )である．h は，顧客 ID の集合 Dom(M1 ) への全射である
必要も（削除された顧客もあるので），単射である必要もである．行は，m 個のレコード（履歴），列は，ここで，jない（複数の仮 ID を同一の顧客に推定することも認める）

番目の購買履歴は，表 3 の順番に対応する 7 つの属性 (顧ことに注意しよう．

客 ID, 伝票 ID, 購買日，購買時，商品 ID, 単価，数量) を表す．この内，伝票 ID 属性は今年度の課題で使用しない

3.3 仮名化と履歴の匿名加工ため，値が 0 に統一されている．

属性 c1 は単体で特定の顧客を識別するので，匿名加工(例 3.1) 顧客マスター M と購買履歴 T の例を表 5，6 ににするためには削除するか，仮名化する必要がある．仮名それぞれ示す．

化とは，「復元することのできる規則性を有しない方法により直接識別子を他の記述等で置き換える操作」であり，

表 5 顧客マスターデータ M の例
c·,1
c·,2
c·,3
c·,4
顧客 ID
性別
年代
国籍

置き換えられたものを仮 ID と呼ぶ．
ただし，本コンテストのデータセットの様に長期間に

12360

f

1950/1/1

Others12361

m

1960/1/1

Germany12362

m

1950/1/1

France12363

f1970/1/1

United Kingdom

渡って同一顧客に同一の仮 ID を割り当てると再識別されるリスクがあがる．従って，適切な期間や回数で仮 ID を更新したり，他の顧客の仮 ID と交換したりするなどの仮名制御を行う．

3.4 規則 19 条の基準適合性表 6 購買履歴データ T の例

t·,1
顧 ID

t·,2
伝票

t·,3
購買日

t·,4
時刻

t·,5
商品

t·,6
単価

t·,7
数

12362

0

2011/2/17

10:30

21913

3.75

4

12362

0

2011/2/17

10:30

22431

1.95

6

12361

0

2011/2/25

13:51

22630

1.95

12

12361

0

2011/2/25

13:51

22555

1.65

12

12362

0

2011/4/28

9:12

21866

1.25

12

12362

0

2011/4/28

9:12

20750

7.95

2

12362

0

2011/4/28

9:12

22908

0.85

12

(3) 個人情報と当該個人情報に措置を講じて得られる情報

12360

0

2011/5/23

9:43

21094

0.85

12

とを連結する符号（現に個人情報取扱事業者において

12360

0

2011/5/23

9:43

23007

14.95

6

取り扱う情報を相互に連結する符号に限る。）を削除

法第 36 条第 1 項では，匿名加工情報を作成するときの基準は，個人情報保護委員会規則に従うこととされている．
保護委員会の規則第 19 条は以下の基準を定めている．

(1) 個人情報に含まれる特定の個人を識別することができる記述等の全部又は一部を削除*4 すること

(2) 個人情報に含まれる個人識別符号の全部を削除する
こと

すること

(4) 特異な記述等を削除すること
3.2 匿名加工の定義(5) 前各号に掲げる措置のほか、個人情報に含まれる記述
等と当該個人情報を含む個人情報データベース等を構

M には顧客が対応しており，顧客 ID が分かれば，（内成する他の個人情報に含まれる記述等との差異その他

部のデータベースと容易に照合することで）その特定の顧客は識別されたと考える．そこで，M と T のレコードの直接識別子や特異な値を削除したり，値を変更するなどし*4「削除」には，（当該全部又は一部の記述等を復元することのできる規則性を有しない方法により他の記述等に置き換えることを含む。）という代替法が認められている．他の規準についても同様

表 7号

規則第 19 条規準と本コンテストの解釈
基準
解釈

(1)

個人情報

各チームで検討(2)

個人識別符号

該当なし(3)

連結する符号

顧客 ID

(4)

特異な記述

各チームで検討(5)

他の記述等との差異

各チームで検討

S の各トランザクションのうち正しい顧客を推定できたものの割合を指標値とする．すなわち，攻撃アルゴリズムの出力を R : {1, . . . , |S|} → {1, . . . , n} として，指標値は以下の式で与えられる．

|{i | i ∈ {1, . . . , |S|} ∧ cR(i),1 = tP (i),1 }|.
|S|の当該個人情報データベース等の性質を勘案し、その結果を踏まえて適切な措置を講ずること。

3.6 有用性
匿名加工データの有用性は，そのユースケースに依存す

この規則に対する本コンテストの解釈を表 7 に示す．

るところが大きい．しかし，本コンテストでは次の典型的

まず，(1) と (5) については，攻撃者の背景知識と識別ア

なユースケースを想定し，それらを総合して加工データのルゴリズムに依存するので，統一的な解釈は各チームに委ねる．(2) については，該当なし．(3) は，分散管理の為の情報を相互に連結する符号を意味しているので，本コンテ

有用性を評価する．

( 1 ) アイテムベース協調フィルタリング
アイテムベース協調フィルタリング [17] は，ある商ストの M と T を結び付ける顧客 ID が該当する．本コン品を購入した人に対して，別の商品を推薦するためのテストでは，顧客 ID を複数の仮名に置換えることを加工

アルゴリズムである．アイテムベース協調フィルタリ

者に求めているが，その仮名が偶然に元の顧客 ID と重なングでは，購買履歴を基に商品（Item）同士の類似度をることがあるかも知れない．しかし，それを考慮すると判格納した Item-Item 行列を計算する．この Item-Item

定が困難なため，本コンテストでは仮名は顧客 ID と重複行列から，ある商品を購入した人が，他にどのようなしないことを求める．

商品を購入しやすいかの傾向を知ることができる．

(4) については，ガイドラインの中では「症例数の極めて少ない病歴」，「116 歳」の 2 例が挙げられている．例え( 2 ) バスケット分析と相関ルール抽出．
購買履歴には，伝票 ID(Invoice) が記録されており，顧ば，その候補には，客が同時刻に同時にバスケットに入れて購入した複数( 1 ) 年間で 1 回しか購入されていない「特異な」商品の商品が分かる．Apriori アルゴリズムをここに適用( 2 ) 単価の平均値 ± 4 標準偏差を超える商品すると，「粉ミルクとオムツを購入する人は，ビールなどが考えられる．しかし，「特異」の考え方や対象とすも購入する」の様な頻度の高いアイテム間の相関規則

る属性などによって，様々な場合が考えられる．そこで，
もしも特異な記述が残っていれば，それは再識別率に反映されると考え，その対処については各チームで解釈するこを抽出することができる．

( 3 ) クロス集計．
特定の商品を購入している顧客の年齢分布や性別の分ととする．どのような対処を行なったのか，最終プレゼン

布が分かれば，それらを考慮して満足度の高い商品推テーションにて発表する機会を与える．

薦を実現できる．国別の特徴を配慮してウェブページ
の対応言語を選定することにも活用できる．

3.5 安全性

そこで，これらを配慮して，次のような有用性指標を定

3.5.1 安全性指標：仮名の安全性義する．特に，匿名加工と置換行番号を全く不整合にする

攻撃アルゴリズムは仮名表 f を推定するものとする．本
指標は f の 12n 組の対応のうち正しく推定できた組の割合を指標値とする．すなわち，攻撃アルゴリズムの出力を hとするとき，指標値は， reidc (f, h) =山岡匿名化 [5] に対して，有用性を損なうような指標が必要である．

3.6.1 アイテムベース協調フィルタリング ut-ItemCF
アイテムベース協調フィルタリングに基づく有用性指標(i)|{(i, j) | i ∈ {1, . . . , 12}, j ∈ Dom(T1 ), f (i, h(i, j)) = j}|の概要を図 3 に示す．まず元データ T から，User-Item 行

12n

列 V を計算する．V の (i, j) 要素 vi,j には，「i 番目の顧と定める．

客 ID（cid）による j 番目の商品 ID の購入回数」が格納さ

例 え ば ，図 2 の 時 ，h(1, A1)

Alice,

れる．V の i 列目を取り出したベクトルを「アイテムベクと な り ，再 識 別 率 は ，トル」と呼ぶことにし，vi と表記する．例えば図 3 では，reidc (f, h) = |{(1, A1), (2, A2), (2, B2)}|/2 × 3 = 3/6 で与v1 = (56, 12, 28, 0, 0, 0)T である．次に，User-Item 行列 V

えられる．

を用いて，Item-Item 行列 W を計算する．W の (i, j) 要

3.5.2 安全性指標：各トランザクションの安全性

素 wi,j には，「アイテムベクトル vi と vj のコサイン類似

f (1, h(1, A1))

=

A1

=

攻撃アルゴリズムは S の各トランザクションが M のどの顧客と対応しているかを推定するものとする．本指標は度 cos(vi , vj )」が格納される．コサイン類似度 cos(vi , vj )は，

よび，VR によって作成されたものである．なお，• VS は，V の要素のうち，12 以上のものはそのままにして，11 以下のものを 0 と変換したもの• VR は V の要素のうち，11 以下のものはそのままにして，12 以上のものを 0 と変換したものとする．

( a ) 指標：ut-ItemCF-supply
T ，A(T ) か ら Supplier 向 け の Item-Item 行 列
WS ，W′ を作成し，min{D(WS , W′ ), 1} をSS計算するアルゴリズムである．なお，ut-ItemCF-

supply では，問屋向けのデータセットを想定し，User-Item 行列 VS の要素 x は，⌊x/12⌋ と変換す
る（即ち，12 ≤ x ≤ 23 のときは 1，24 ≤ x ≤ 35
図 3

アイテムベース協調フィルタリングに基づく有用性指標のときは 2，というように変換する）．

( b ) 指標：ut-ItemCF-retailv T vjcos(vi , vj ) = i|vi ||vj |(1)

T ，A(T ) から Retailer 向けの Item-Item 行列 WR ，W′ を作成し，min{D(WR , W′ ), 1} を計算すRRるアルゴリズムである．

で定義される類似度である．
同様に，提出データ A(T ) からも User-Item 行列 V′ を( 2 ) 指標：ut-topk

計算し，Item-Item 行列 W を計算する．提出データ A(T )このアルゴリズムは，最も多くの顧客に購入された商では，計 12 個の各期間で異なる仮名 ID（pid）を付与して品の上位 k 個に対して評価を行うものである．商品 jいる可能性があるため，V′ の行数は V の行数より多くなの購入顧客の集合 Cj は以下のように定義できる．

る可能性がある．
（複数の期間で同じ仮名 ID（pid）を用い

Cj = {i ∈ Dom(M1 ) | vij > 0}′

る場合もあるため，最大で 12 倍）．ただし，商品数に変化はないため，W′ の行数（=列数）は W と同じである．

Cj の要素数は商品 j を購入した顧客の数を表してい

Item-Item 行列 W と W′ の距離を，有用性指標としてる．全ての商品に対して購入した顧客数 |Cj | を算出

用いる．具体的には，以下で定義される正規化 L1 距離をし，購入顧客数が上位 k 個の商品の商品 ID リストを

使用する．

∑
D(W, W′ ) =′(i,j)∈WD |wi,j − wi,j |∑(i,j)∈WD |wi,j |から Utopk ，U′ topk を作成し，これらの差集合の大き(2)

さを k で割ったものを，新たな有用性指標 topk として用いる．すなわち，

こ こ で ，WD は ，行 列 W の う ち 0 で な い（ 即 ち ，dense な）要素の集合である．例えば図 3 では，WD ={(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 5), · · · (5, 3), (5, 5)} である．W′ が′Utopk と定義する．T ，A(T ) から作成された V，V′′

topk(T, A(T )) = |Utopk \ U′ topk |/|k|である．この値が小さいほど，匿名加工されたデータ

全て 0 のとき，D(W, W ) = 1 となる．尚，D(W, W ) がセットに対しても「最も多くの顧客に購入された k 個

1 を超える可能性もあるが，その場合は有用性の値が 1 にの商品」が正しく抽出されていることを示している．

′

なるようにした．即ち，min{D(W, W ), 1} を最終的な有用性の値として求めた．

3.7 サンプルプログラム

次に，上記のアイテムベース協調フィルタリング ut-

月毎に仮名を変更する仮名化プログラムの実装例はItemCF をベースとした有用性指標として，以下の 3 指標

PWSCUP2017 組織委員会で準備しておく. また, 部分知を紹介する．

識攻撃者に対する安全性を評価するため,( 1 ) 指標：ut-ItemCF-supply と ut-ItemCF-retail( 1 ) 同じ日に購入した顧客は同じとみなす,

データセットの利活用者として，Supplier（問屋），( 2 ) 同じ商品を購入した顧客は同じとみなす,

Retailer（小売）の 2 者を想定し，匿名加工されたデー( 3 ) 同じ月に同じ商品を購入した顧客は同じとみなす

タがそれぞれに対して価値のあるデータであるかをの少なくとも 3 パターンの再識別プログラムを準備する.

評価するために，2 種類の Item-Item 行列 W を定義する．WS を Supplier 向け，WR を Retailer 向けのS

Item-Item 行列とし，これらは User-Item 行列 V お

3.8 匿名加工提出・評価システム
図 4 にコンテストにおけるデータの入出力概要を示す．

[4]図 4 コンテスト概要

まず，匿名加工フェイズでは，公式 HP からマスターデー
タ M とトランザクションデータ T をダウンロードし，参加者は匿名加工データ A(T ) を作成する．そのデータを評価システムに投入する際，システム側では前述した 19 条に対応する条件をチェックする．その後，有用性・安全性を計測し，その結果をデータベースに記録する．
その後の再識別フェイズでは，A(T ) をかく乱した S を生成し，その関係性 p と仮名表 f を隠した状態で参加者にS を提供する．再識別攻撃者は予測仮名表 fˆ を提出し，再識別成功率を競う．
コンテストでは，本稿にて示した指標群からいくつかを選択して参加者に対する課題として与えられる．また，本稿で述べた，評価手法やデータ生成に用いたサンプルプロ
グラム等は，公式 HP にて公開されている．

4. おわりに長期間にわたる購買履歴データを用いた匿名加工コンテ
ストの基本ルールと安全性，有用性の提案を行った．
謝辞
本コンテストの購買データを提供し，その加工に同意して頂いた London South Bank University の David Dqing

Chen 博士に感謝する．
参考文献
[1]

[2]

[3]

H. Kikuchi, T. Yamaguchi, K. Hamada, Y. Yamaoka, H.
Oguri and J. Sakuma, “Ice and Fire: Quantifying the Risk
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菊池，山口，濱田，山岡，小栗，佐久間，“匿名加工・再識
別コンテスト Ice & Fire の設計”, コンピュータセキュリ
ティシンポジウム (CSS 2015), プライバシーワークショッ
プ，2B2-1, pp. 1-8, 2015.
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[5] 菊池，山口，濱田，山岡，小栗，佐久間，“匿名加工・再識
別コンテスト Ice & Fire の設計”, コンピュータセキュリ
ティシンポジウム (CSS 2015), プライバシーワークショッ
プ，2B2-1, pp. 1-8, 2015.
[6] 菊池, 小栗, 野島, 濱田, 村上, 山岡, 山口, 渡辺, “PWSCUP:
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ティシンポジウム 2016 論文集,2016(2), pp. 271-278, IPSJ,
2016.
[7] 個人情報の保護に関する法律（平成 15 年法律第 57 号．平成 27 年法律第 65 号及び平成 28 年法律第 51 号により改正）, 2016.
[8] 個人情報の保護に関する法律施行令（平成 15 年政令第 507号）（平成 28 年政令第 324 号による改正）， 内閣府，2016.
[9] 個人情報の保護に関する法律施行規則（平成 28 年 10 月５日個人情報保護委員会規則第３号）, 個人情報保護委員会，
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[10] 個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（匿名加工情報編）（平成 28 年個人情報保護委員会告示第 6 号
ないし第 9 号），個人情報保護委員会，2017.
[11] 個人情報保護委員会事務局, “個人情報保護委員会事務局
レポート：匿名加工情報–パーソナルデータの利活用促進と消費者の信頼性確保の両立に向けて”, 2017.
[12] Daqing Chen, Sai Liang Sain, and Kun Guo, “Data mining for the online retail industry: A case study of RFM
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[13] 経済産業省，「事業者が匿名加工情報の具体的な作成方法を検討するにあたっての参考資料（「匿名加工情報作成
マニュアル」）Ver1.0，2016. (http://www.meti.go.jp/
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[15] Khaled El Emam, Luk Arbuckle, “Anonymizing Health
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