プライバシー保護データマイ
ニングの法律上の位置付けと展望
弁護士・ひかり総合法律事務所
理化学研究所革新知能統合研究センター客員主管研究員
国立情報学研究所客員教授
板倉陽一郎

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

1自己紹介• 2002年慶應義塾大学総合政策学部卒，2004年京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻修士課程修了，2007年慶應義塾大学法務研究科（法科大学院）修了。
2008年弁護士（ひかり総合法律事務所）。2016年4月
よりパートナー弁護士。
• 2010年4月より2012年12月まで消費者庁に出向（消費者制度課個人情報保護推進室（現・個人情報保護委員会事務局）政策企画専門官）。2017年4月より理化学研究所革新知能統合研究センター客員主管研究員，2018年6月より国立情報学研究所客員教授。
• 総務省・AIネットワーク社会推進会議環境整備分科会及び影響評価分科会構成員，IoT推進コンソーシア
ム・データ流通促進WG及びカメラ画像利活用SWG委員等。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム2

アジェンダ• 1.
プライバシー保護データマイニングと個人情報保護法制• 1.1 パーソナルデータ検討会における議論まで• 1.2 パーソナルデータ検討会から個人情報保護法改正まで• 2.
プライバシー保護データマイニングと個人情報保護法制• 2.1. 個人情報保護法制全体の概観• 2.2. 個人情報該当性• 2.3. 匿名加工情報の加工基準• 2.4. 安全管理措置（セキュリティ）• 2.5. 監督官庁への通知義務の免除• 2.6. 利用目的規制・第三者提供規制との関係• 3.
プライバシー保護データマイニングと不正競争防止法
• 4.
今後の展望
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

3

1.
1.1

プライバシー保護データマイニングと個人情報保護法制
パーソナルデータ検討会における議論まで• 個人情報保護法の平成27年改正（平成27年法律第65号）の議論に入る前は，安全管理措置（セキュリティ）の手段として認知されていた程度• 「PPDMは個人情報保護との関係が深いようにみえる（…）。ただし，データマイニングは個々人の個人情報を直接参照したり公開したりするものではない。使われる結果はあくまでもデータベースにおける大量の個人情報を統計処理した結果である。ただし，その処理の過程で個々人の個人情報が漏洩しないようにするための技術である。」（中川裕志「データベースサービスとコンテンツ」宇賀克也・長谷部恭男編『情報法』（有斐閣，2012年）133-159頁）• IT総合戦略本部にパーソナルデータに関する検討会が設置され，個人情報保護法の改正に連なる議論が開始された平成25年9月以降，一変
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム41.2 パーソナルデータ検討会から個人情報保護法改正まで• パーソナルデータ検討会に連なる議論は，必ずしもPPDMを意識して開始されたわけではない。
• ビッグデータを，個人データの本人の同意なしに利活用したいという産業界の要望が，結果的にPPDMへの期待，PPDMの個人情報保護法制への組み込みを生んだというところ。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

5

(a) 二つの閣議決定• パーソナルデータ検討会設置の直接の根拠となったのは二つの閣議決定• 『世界最先端 IT 国家創造宣言』（平成25年6月14日閣議決定）•「「ビッグデータ」のうち、特に利用価値が高いと期待されている、個人の行動・状態等に関するデータである「パーソナルデータ」の取扱いについては、その利活用を円滑に進めるため、個人情報及びプライバシーの保護との両立を可能とする事業環境整備を進める。」（Ⅲ・1(1)②抜粋）• 『規制改革実施計画』(平成25年6月14日閣議決定)• 「個人情報の保護を確保しつつ、ビッグデータ・ビジネスの普及を図る観点から、…、合理的な匿名化措置の内容を明確化したガイドラインを策定する。…」（Ⅱ・5(2)③No.18抜粋）

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

6

(b) 総務省報告書• 総務省『パーソナルデータの利用・流通に関する研究会報告書』（平成25年6月）• 「実質的個人識別性を有するパーソナルデータ以外のパーソナルデータは、保護されるパーソナルデータには当たらず、パーソナルデータの利活用の枠組みの観点からは制約を受けずに、自由に利活用することができると考えられる」（25頁）

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

7• 「暗号化技術については、平文で保存されているデータと暗号化して保存されているデータとの間での情報漏えいした場合等に生じるプライバシーインパクトの違いを考慮して、それぞれ違った取扱いにするよう分野横断的に整理すべきである。特に、情報理論的安全性を有する秘密分散技術を適用しているデータについて、復号するために必要となる数の分散データが漏えいしていないことが確実である場合には、漏えいしたデータを他の分散データと組み合わせ復号した場合に保護されるパーソナルデータとなるものが含まれているとしても、当該漏えいしたデータのみでは有意な情報がないことから、実質的影響はないものとして捉えることが可能である。」•「匿名化技術については、前記…のとおり、一般に公開されている国の統計情報など再識別化を不可能又は十分に困難にしたといえるものについては、実質的個人識別性はないといえることから、保護されるパーソナルデータには当たらず、自由に利活用することができるとして差し支えないと考えられる。なお、どのような状態となれば、再識別化を不可能又は十分に困難にしたといえるかについて、その考え方を示していく必要があると考えられる（…）。」「一方、他の情報との連結等により再識別化の可能性がある匿名化されたパーソナルデータについては、米国FTCにおける考え方等を踏まえ、次のような条件をすべて満たす場合は、実質的個人識別性はないといえるため、保護されるパーソナルデータには当たらないとして、本人の同意を得なくても、利活用を行うことが可能と整理できると考えられる。
•① 適切な匿名化措置を施していること。
•② 匿名化したデータを再識別化しないことを約束・公表すること。
•③ 匿名化したデータを第三者に提供する場合は、提供先が再識別化をすることを契約で禁止すること 。」（32〜33頁）

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム8

関係の整理• ○『世界最先端 IT 国家創造宣言』• パーソナルデータを含むビッグデータを円滑に利活用するための事業環境整備がうたわれた．

• ○『規制改革実施計画』• 「合理的な匿名化措置の内容」を明確化することが求められた。

• ○『総務省報告書』• より詳細に，「情報理論的安全性を有する秘密分散技術を適用しているデータ」に関し，仮に漏えいが起きたとしても問題ないという考え方や，匿名化技術により「一般に公開されている国の統計情報など再識別化を不可能又は十分に困難にしたといえるもの」については自由に利活用できるべきであるとか，「適切な匿名化措置」等の要件を満たした場合には本人の同意を得なくても利活用が可能であるという考え方が示された。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

9(c) パーソナルデータに関する検討会の経緯• 『パーソナルデータに関する検討会』の設置• 匿名化措置がどうであれば合理的か，適切か，ということが問題になる。検討会第1回（平成25年9月2日）に「技術検討ワーキンググループ（以下，「技術検討WG」という。）」の設置が決定• 日本で初めて，PPDMの専門家を含むチームが，個人情報保護法の改正のために参集されることとなった。

• 技術検討WG第1回（平成25年9月27日）• 法改正によって本人の同意なく利活用可能なデータのカテゴリを創設することが決まっていたわけではない。
• 『技術検討ワーキンググループ報告書』（平成25年12月10日，12月16日一部修正）• 『「（仮称）準個人情報」及び「（仮称）個人特定性低減データ」に関する技術的観点からの考察について（中間報告）』（平成26年5月）• 『技術検討ワーキンググループ報告書〜「（仮称）準個人情報」及び「（仮称）個人特定性低減データ」に関する技術的観点からの考察について〜』（平成26年5月）• 結果として，改正法では，「本人の同意を得なくても利活用が可能である」カテゴリとして，「匿名加工情報」が設けられるに至った（技術検討WGの中間報告や報告書では「（仮称）個人特定性低減データ」と呼ばれていたもの）。
•「情報理論的安全性を有する秘密分散技術を適用しているデータ」に関し，仮に漏えいが起きたとしても問題ないという考え方• 直接的には立法されていないが，これを認めるための枠組みが整理された。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

102. プライバシー保護データマイニングと個
人情報保護法制2.1. 個人情報保護法制全体の概観• 個人情報保護法は日本の個人情報保護法制の中心であるが，その内容は基本法部分と民間事業者の規制法• 公的部門• 国の行政機関の保有する個人情報の取扱いを定める行政機関の保有する個人情報の保護に関する法律（行政機関個人情報保護法，平成15年法律第58号）• 国立大学法人を含む，独立行政法人等の保有する個人情報の取扱いを定める独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律（独立行政法人等個人情報保護法，平成15年法律第59号）• 各地方公共団体に別々の個人情報保護条例が定められている。都道府
県・市区町村にはすべて個人情報保護条例があるため，1700以上の個人情報保護条例が存在する

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

11個人情報保護委員会
資料より

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

122.2 個人情報該当性• PPDMの考え方が全面的に参照されているのが後述する匿名加工情報（の加工基準）• 個人情報保護法が対象としているのは「個人情報」であり（2条1項），個人情報でなくなれば個人情報保護法の対象ではなくなるのであるから，そこでPPDMの考え方を用いることも十分考えられる

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

13「個人情報」「個人に関する情報」• 「個人情報」• 生存する個人に関する情報であって、次の各号のいずれかに該当するものをいう。

• ①当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等（…）により特定の個人を識別することができるもの（他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含む。）• ②個人識別符号が含まれるもの• 「個人に関する情報」であることが要件の一つであることから，「個人に関する情報」でないといえるところまで加工されれば，それはもはや個人情報に該当せず，個人情報保護法の規制下におかれない，ということになる
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

14「統計情報」と「個人に関する情報」• 個人情報保護委員会「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11 月（平成29年3月一部改正））• 「「統計情報」は、複数人の情報から共通要素に係る項目を抽出して同じ分類ごとに集計して得られるデータであり、集団の傾向又は性質などを数量的に把握するものである。したがって、統計情報は、特定の個人との対応関係が排斥されている限りにおいては、法における「個人に関する情報」に該当するものではないため、改正前の法においても規制の対象外と整理されており、従来同様に規制の対象外となる。」（2-1）• 個人情報保護委員会「「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」及び「個人データの漏えい等の事案が発生した場合等の対応について」に関するQ&A」（平成29年2月16 日（平成 30 年７月 20 日更新））• 「統計情報（複数人の情報から共通要素に係る項目を抽出して同じ分類ごとに集計して得られる情報）は、特定の個人との対応関係が排斥されている限りにおいては、「個人に関する情報」に該当するものではないため、「個人情報」にも該当しないと考えられます。」（A1-14）

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

15

「個人に関する情報」に該当しなくするためのPPDMの利用• 個人情報・個人データの本人と，加工後の情報との関係で一対一対応をなくす• k-匿名化 の考え方が有用• k-匿名性（k>=2）を満たすように加工されたデータは，原則として「個人に関する情報」ではないということができ，匿名加工情報を用いるまでもなく，本人の同意がなくとも自由に利用できる情報となる• PPDMの考え方を先に適用するのではなく，統計を作成した上で，「個人に関する情報」であることを防ぐために加工する• 差分プライバシー の考え方が有用

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

16暗号化によって個人情報ではなくなるのではないか？→委員会は明確に否定• 個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」（平成28年11 月（平成29年3月一部改正）• 2-1「『個人に関する情報』とは、氏名、住所、性別、生年月日、顔画像等個人を識別する情報に限られず、個人の身体、財産、職種、肩書等の属性に関して、事実、判断、評価を表す全ての情報であり、評価情報、公刊物等によって公にされている情報や、映像、音声による情報も含まれ、暗号化等によって秘匿化されているかどうかを問わない。」• 準同型暗号を用いたPPDMとの関係でも，個人情報該当性が失われないことが確認されている（後述）
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

172.3. 匿名加工情報の加工基準• 「本人の同意を得なくても利活用が可能である」カテゴリとして，「匿名加工情報」が設けられた• 「匿名加工情報」 （個人情報保護法2条9項）• 次の各号に掲げる個人情報の区分に応じて当該各号に定める措置を講じて特定の個人を識別することができないように個人情報を加工して得られる個人に関する情報であって、当該個人情報を復元することができないようにしたものをいう。

• ①第一項第一号に該当する個人情報 当該個人情報に含まれる記述等の一部を削除すること（当該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。）。
• ②第一項第二号に該当する個人情報 当該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（当該個人識別符号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。）。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

18

加工基準
• 「個人情報取扱事業者は、匿名加工情報（匿名加工情報データベース等を構成するものに限る。以下同じ。）を作成するときは、特定の個人を識別すること及びその作成に用いる個人情報を復元することができないようにするために必要なものとして個人情報保護委員会規則で定める基準に従い、当該個人情報を加工しなければならない。」（36条1項）

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

19個人情報保護法施行規則19条• 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すること（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。）。
• 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（当該個人識別符号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。）。
• 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とを連結する符号（現に個人情報取扱事業者において取り扱う情報を相互に連結する符号に限る。）を削除すること（当該符号を復元することのできる規則性を有しない方法により当該個人情報と当該個人情報に措置を講じて得られる情報を連結することができない符号に置き換えることを含む。）。
• ④
特異な記述等を削除すること（当該特異な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。）。
• 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成する他の個人情報に含まれる記述等との差異その他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。
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

20加工のためのガイドライン等• 特に，⑤について具体的な加工方法を事業者が導き出すことは困難• GL匿名加工情報編• 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年2月）• 個人情報保護委員会からの委託調査の報告書• 株式会社三菱総合研究所『匿名加工情報・個人情報の適正な利活用の在り方に関する動向調査・調査報告書』（平成30年3月）• 同『匿名加工情報・個人情報の適正な利活用の在り方に関する動向調
査・事業者の匿名加工情報利活用事例集』（平成30年3月）

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

21

ガイドライン等に従った加工• GL匿名加工情報編：⑤「匿名加工情報の加工に係る手法例」• 項目削除／レコード削除／セル削除，一般化，トップ（ボトム）コーディング，ミクロアグリゲー
ション，データ交換（スワップ），ノイズ（誤差）付加，疑似データ生成，といった手法を挙げている（3-2-5別表1）• PPDM分野において，「k-匿名化のために利用できる代表的な加工手法」として紹介されているもの→PPDM分野の知見が生かされている• k-匿名化について• 「匿名加工情報は，上記ケースのように必ずしも一般公開されるものではないから，上記で準識別子とされている情報の項目について，匿名加工情報データベース等との関係でk>=2となるように加工することは必ずしも求められない。」• PPDMの手法が参照されつつも，匿名加工情報の加工基準適合性は，あくまで規範的な評価を伴うもの• 例えば，事例集の事例3• 処方箋や調剤に関する「履歴情報」の部分についてのみk-匿名性（k>=4）が意識されているが，「個人属性情報」部分ではk-匿名性についての配慮はなされていないため，全体としてはk=1の情報となっている• それでも，個人情報保護委員会としては，事例集に掲載する以上は，匿名加工情報の加工基準に適合していると判断していると考えられる

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

22

公的部門
• 行政機関個人情報保護法，独立行政法人等個人情報保護法における非識別加工情報（個人情報保護法における匿名加工情報に相当）の加工基準は，文言上，個人情報保護法と同様であり，PPDMの手法が参照される• 地方公共団体については，非識別加工情報を個人情報条例に導入しているのはごく僅かであるが，総務省は平成30年8月以降，「地方公共団体の非識別加工情報の作成・提供に係る効率的な仕組みの在り方に関する検討会」を設置して，その在り方を引き続き検討している

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

23

2.4. 安全管理措置（セキュリティ）• 個人情報保護法20条• 「個人情報取扱事業者は、その取り扱う個人データの漏えい、滅失又はき損の防止その他の個人データの安全管理のために必要かつ適切な措置を講じなければならない。」• セキュリティについての措置を講じなければならない，という包括的な規定• GL通則編による詳細• 「8 （別添）講ずべき安全管理措置の内容」• 「8-6 技術的安全管理措置」• 「（4）情報システムの使用に伴う漏えい等の防止」• 「個人データを含む通信の経路又は内容を暗号化する」との手法が例
示

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

24

PPDMと安全管理措置• PPDMは，暗号化を伴うものとは限らないが，漏えい等を防止し，又は，漏えいした場合の影響を最小限にするための技術であることは疑いがなく，適切に用いられていることを前提に，技術的安全管理措置の一部を構成すると考えてよい。
• 自由民主党『「経済構造改革戦略：Target 4」＝経済構造改革に関する特命委員会 最終報告＝』（平成30年4月27 日）• 「個人情報保護の観点から開発を進めている秘密計算技術をはじめ、最新のセキュリティ技術の研究開発を推進する」（18頁）• 今後，安全管理措置の内容として，PPDMの手法が認知されていくことが期待される。
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

25

2.5. 監督官庁への通知義務の免除• 「個人データの漏えい等の事案が発生した場合等の対応について」（平成 29 年個人情報保護委員会告示第１号）• 「個人情報取扱事業者が保有する個人データ（特定個人情報に係るものを除く。）の漏えい、滅失又は毀損」等の場合には「漏えい等事案」として監督官庁（主として個人情報保護委員会）への通知が告示レベルで義務付けられている。
• 「実質的に個人データ又は加工方法等情報が外部に漏えいしていないと判断される場合」には通知が不要であるとされ，その例として「漏えい等事案に係る個人データ又は加工方法等情報について高度な暗号化等の秘匿化がされている場合」が挙げられている。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

26

委員会の「高度な暗号化等の秘匿化」についての見解• 「当該漏えい等事案が生じた時点の技術水準に照らして、漏えい等事案に係る情報について、これを第三者が見読可能な状態にすることが困難となるような暗号化等の技術的措置が講じられるとともに、そのような暗号化等の技術的措置が講じられた情報を見読可能な状態にするための手段が適切に管理されていることが必要と解されます。第三者が見読可能な状態にすることが困難となるような暗号化等の技術的措置としては、適切な評価機関等により安全性が確認されている電子政府推奨暗号リストや ISO/IEC18033等に掲載されている暗号技術が用いられ、それが適切に実装されていることが考えられます。また、暗号化等の技術的措置が講じられた情報を見読可能な状態にするための手段が適切に管理されているといえるためには、• ①暗号化した情報と復号鍵を分離するとともに復号鍵自体の漏えいを防止する適切な措置を講じていること、• ②遠隔操作により暗号化された情報若しくは復号鍵を削除する機能を備えていること、又は• ③第三者が復号鍵を行使できないように設計されていること• のいずれかの要件を満たすことが必要と解されます。」（GLQA，Q12-10及びA12-10）。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

27ISO/IEC 19592-2:2017と「高度な暗号化等の秘匿化」• 総務省報告書は「情報理論的安全性を有する秘密分散技術を適用しているデータ」に関し，仮に漏えいが起きたとしても問題ないという考え方を示していた• 現時点では秘密分散を含む秘密計算技術や，他のPPDMの手法が「高度な暗号化等の秘匿化」に該当するかについては，特段の記述がない• もっとも，秘密分散についてはISO/IEC 19592-2:2017が平成29年10月に技術標準として発行しており，秘密分散による秘密計算については，少なくともISOに認められた方式が存在し，「第三者が見読可能な状態にすることが困難となるような暗号化等の技術的措置」に該当すると考えてよいであろう
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

282.6. 利用目的規制・第三者提供規制との関係• PPDMのうち秘密計算は，「複数の組織が，各組織の持つデータを他組織に知られることなく，全組織のデータを結合した計算結果を得る手続き」とされる• 複数の組織（法人等）のデータが，お互いに開示されることなく，計算結果だけが導き出されるということを最大限評価するのであれば，個人情報・個人データに関して，本人の同意なしに計算結果の導出ができないか，ということが検討され得る

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

29

利用目的規制とPPDM• 個人情報保護法上，個人情報取扱事業者は、個人情報を取り扱うに当たって、利用目的をできる限り特定し（15条1項），個人情報を取得した場合は、あらかじめその利用目的を公表している場合を除き、速やかに、その利用目的を、本人に通知し、又は公表しなければならない（18条1項）• 「計算結果」を導出することが利用目的に該当するか• 「個人情報を統計処理して特定の個人を識別することができない態様で利用する場合についても、利用目的として特定する必要がありますか。」（Q25）• 「利用目的の特定は「個人情報」が対象であるため、個人情報に該当しない統計データは対象となりません。また、統計データへの加工を行うこと自体を利用目的とする必要はありません。」（A2-5）• 「計算結果」の導出自体は利用目的規制の対象とならないと解し得る
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

30

第三者提供規制とPPDM• 秘密計算の過程で「各組織の持つデータ」が「結合」される点については，個人データの第三者提供に該当し，本人の同意なしには許されないのではないか（個人情報保護法23条1項柱書）。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

31

一般財団法人情報法制研究所（JILIS）個人情報保護法タスクフォースによる，個人情報保護法のガイドライン策定時のパブリックコメント（秘密計算技術と第三者提供規制の関係についての意見）• 「暗号化によって秘匿されていても個人情報であるとされるが、準同型暗号を用いたプライバシー保護データマイニングによるデータ交換は、個人情報の提供に当たらないとみなすべき」• 「法2 条1 項のガイドラインで、「個人に関する情報とは……であり、……暗号化等によって秘匿化されているかどうかを問わない。」とされている。確かに、個人情報を暗号化したデータが個人情報に該当するかというとき、復号鍵を誰が利用できる状態にあるかといった条件にかかわらず、暗号化された個人情報も個人情報であるとする法解釈が多数説となっていた。これにはクラウドと委託の関係等、様々な論点が関連し、議論の残るところと考えるが、少なくとも、準同型暗号を用いたプライバシー保護データマイニング（Privacy-Preserving Data Mining、PPDM）におけるデータ交換は個人情報（個人データ）の提供に当たらないと解釈されるべく、法律上の位置づけの再整理をお願いしたい。この技術を用いれば、暗号化する事業者と復号する事業者のどちらも、どの情報がどの元情報に対応しているか知り得ることなく、集計などの統計情報を得ることができると期待されている。」• 個人情報保護委員会の回答• 「暗号化については、安全管理措置の一つとして考慮されるべき要素であり、個人情報該当性に影響するものではないと考え、本ガイドライン（通則編）案2-1 において、「暗号化等によって秘匿化されているかどうかを問わない」と記載しております。なお、本ガイドライン（通則編）案4 にあるとおり、漏えい等の事案が発生した場合の対応については、別に定めることとしております。」（「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）（案）」に関する意見募集結果27番）。

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム32

個人情報保護委員会の回答の解釈• 個人情報保護委員会は，「個人情報該当性に影響するものではない」として，第三者提供規制の解釈上の例外であることは認めなかった。
• タスクフォースのコメントは，「個人情報（個人データ）の提供に当たらない」との解釈を提案したものであって，個人情報に該当しないことを理由にはしていなかったので，個人情報保護委員会の回答はタスクフォースの意見に正面からは答えていない。
• それでも，PPDMのうち，秘密計算を用いて計算結果を導出するための個人データの結合は，第三者提供に該当しないとはいえないとの見解はピン止めされている。
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

33

海外の事例：平成26（2014）年1月27日
付のエストニアデータ保護機関の見解• エストニア個人データ保護法（GDPR以前）においては，センシティブデータの処理に関して，事前にデータ保護機関の許諾が必要であった。
• 秘密計算を用いた処理は個人データの処理に該当しないとして，データ保護機関の事前許諾は不要とした 。
• 政府関係機関等が保有する税情報と教育情報を結合し，大学生の留年と仕事量（アルバイト等）の相関関係たる計算結果を導出する処理に秘密計算を用いたものであった 。ただし，個人データの処理に該当しない前提として，以下が挙げられている。
• ①研究目的• ②導出されるのが統計データ• ③秘密計算のソースコードについて事前のレビューがなされ，PIA（プライバシー影響評価）が実施• ④秘密分散による秘密計算を行う組織間での結託を防止する契約が締結されていたこと

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

34

出所：Bogdanov, D., Kamm, L., Kubo, B., Rebane, R.
Sokk, V., & Talviste, R. (2016). Students and taxes: aprivacy-preserving study using securecomputation. Proceedings on Privacy Enhancing
Technologies, 2016(3), 117-135.

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム35

エストニア法の解釈の日本法への解釈への影響• あくまでエストニアのデータ保護機関の解釈であるが，日本と欧州はそれぞれの個人情報保護法制に関して，相互の認定（欧州から日本への十分性認定，日本から欧州31カ国への同等性認定）についてほぼ合意に達している（「熊澤春陽個人情報保護委員会委員、ベラ・ヨウロバー欧州委員会委員（司法・消費者・男女平等担当）による共同プレス・ステートメント」（平成30（2018 ）年7月17日））。
• 平成30（2018）年9月5日には日本の十分性認定の草案も公開されて
おり ，年内には欧州から日本への十分性認定が期待されている。
• そうすると，一般データ保護規則（GDPR）の解釈についても，間接的に日本法の解釈に影響が与えられるということであり，GDPR以前のEUデータ保護指令及びエストニアデータ保護法に基づくデータ保護機関の判断であっても，現在も有効なものとして維持されている以上，日本法の解釈にあたっても参考になる。
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

36

3. プライバシー保護データマイニングと不正競争防止法• 産業データの活用の観点からは，不正競争防止法（平成5年法律第47号）における営業秘密について，秘密計算技術を用いて互いに提供し，計算結果を得た場合であっても営業秘密の秘密管理性が失われないかという論点が存する。
• 平成30年改正によって導入された限定提供データの技術的管理性についても同様に問題になりうる。
• 秘密管理性は規範的な要件であり，秘密計算技術を用いて互いに提供する両当事者間において秘密保持契約等の契約上の措置が取られていたことで肯定されることがある。
• 秘密計算技術による相互の提供について，契約上の措置も加味すれば，秘密管理性が失われないという解釈は十分に可能であろう。
2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

37

4. 今後の展望• PPDMは有用な技術であり，利用を促進するような政策は適切かつ必要。
• 他方で，社会的受容性を無視して立法をしても，結局は消費者・利用者・個人データの本人が納得しなければ，サービスとしては成り立たない。
• 適切な利用が促進されるような立法論・解釈論と並んで，アウトリーチ活動が不可欠• 本シンポジウム• 《特集》安全なデータ活用を実現する秘密計算技術，情報処理59巻10号（2018年）

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム38

幻の立法論• 経済産業省の産業構造審議会商務流通情報分科会情報経済小委員会分散戦略ＷＧ中間とりまとめ（平成28年11月）• 「秘密分散・計算技術の活用によるデータ協調環境整備の検討」との項目• 「企業が漏洩を気にすることなく、ビッグデータ分析のためにデータを容易に提供できるよう、秘密計算技術等を活用した、第三者に提供する場合の運用の在り方について検討する。」• 産業構造審議会情報経済小委員会 分散戦略WG（第７回）事務局資料（平成28年８月29日，経済産業省商務情報政策局）• 「秘密計算について、現行制度では解析のための第三者提供にあたっても同意が必要であるが、技術的に暗号がかかっている場合には、本人の同意を不要とするなどの検討が必要。」（54頁）• 明らかに立法による解決を意識した表記となっていた。
• 議事録においても，「新しい技術への対応でございますけれども、技術的に暗号がかかっていて、秘密計算が可能な場合には、例えば本人の同意を不要とするといった検討も必要ではないかということでございます。」と説明されていた（産業構造審議会 商務流通情報分科会 情報経済小委員会分散戦略ワーキンググループ（第７回）議事録8頁）。
• 第8回（平成28年10月13日）では秘密分散技術と第三者提供について明確な発言はなし• 第9回（平成28年11月7日）の配布資料である中間とりまとめ（案）では成案と同じ表現になっている• この間，何らかの調整がなされたと思われるが，いずれにせよ，秘密計算技術と第三者提供規制についての立法論が日の目を見ることはなかった

2018/10/31

プライバシー保護データマイニングシンポジウム

39