Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
(提供先にとって不要な情報と想定)

Can restore information concerning commuter pass area.

(Considered to be unnecessary information for the receiver.)

残額

Balance

定期券区間に関する情報を復元することができる。

(提供先にとって不要な情報と想定)

Can restore information concerning commuter pass area.

(Considered to be unnecessary information for the receiver.)

Delete entirely, since this information is considered to be unnecessary for the receiver in this use case (deletion by category).

本ケースでは提供先において不要な情報と考えられるため、全部削除する。（項目削除）

Delete entirely, since this information is considered to be unnecessary in this use case (deletion by category).

③ 加工後のデータのイメージ

[iii] Processed Data

上記の考え方に基づいて加工されたデータは、次のようになる。

Figure 7-15 shows data that has been processed based on the above approach.

図表7-15 鉄道の乗降履歴データのユースケースにおける加工後のデータのイメージ

版ID	性别	年代	居住工月	定期情况
定期情况	定期情况
6c622db	男	40代	浦东川府棉纺市	国内	3023456
f5df429	女	20代	千泉苑棉纺市	西海福	东京
a77dc8f	男	60代	东京都圆田区	—	—
Figure 7-15 Processed data in the use case of train boarding/alighting history data

Temporary ID	Gender	Age	Residence area	Commuter pass information
Commuter pass boarding station	Commuter pass destination station
6c622db	Male	40s	Yokohama City, Kanagawa Prefecture	Kannai	Minatomirai
f5df429	Female	20s	Funabashi City, Chiba Prefecture	Nishi-funabashi	Tokyo
a77dc8f	Male	60s	Sumida-ku, Tokyo	—	—

上記のユースケースは、鉄道の入場/出場の履歴に基づく人の動きに着目して分析する用途であるが、例えば、ある特定の駅における複数の改札口の利用人数等を細かく分析したい等のニーズもあり得る。このような場合には、より詳細な時刻が望ましい一方で、「どの駅で乗って、どの駅で降りたか」という一連の乗降履歴までは必要でない場合もあり得る。このようなケースにおいては、例えば、分析の対象外であるもう一方の入出場履歴を利用路線の情報に置き換えた上で詳細な時刻情報を残すような加工も考えられる。

In the above use case, information is used for analyzing the movement of people based on train boarding/alighting history information. Other than that, there can be also a need for using such information for detailed analysis of the number of users at multiple entrance/exit gates at a particular station. Although more detailed time information is preferred in such a case, a set of boarding/alighting history information that indicates stations at which passengers got on and off the train is not always necessary. One of the ways to deal with such need is to leave detailed time information, and to replace entrance/exit history information at one of the stations, which is not the subject of analysis, with information on train lines used.
#### 7.2.2 移動履歴の事例

#### 7.2.2 Examples of Movement History Information

## 1 ）コースケース

## 1 ) Use Case

本ユースケースは、自動車会社が保有する移動履歴情報について、匿名加工を行ったうえで、匿名加工情報の枠組みを活用して、一般事業者（小売業）に提供するというものである。一般事業者においては、自動車の移動履歴とその所有者の年代や性別等の基本属性に基づいて、店舗における商品ラインナップの検討や新しい店舗の出店計画に活用することが想定される。

In this use case, an automobile company anonymizes movement history information that it retains, and provides processed information to another business operator (retailer), by utilizing the framework of anonymously processed information. Said another business operator can utilize automobiles' movement history information and basic attribute information (age, gender, etc.) concerning automobile owners for examining the product lineup at stores and developing new store establishment plans.

図表7-16 自動車会社が保有する移動履歴情報を第三者に提供するユースケースのイメージ

Figure 7-16 Use case where an automobile company provides movement history information it retains to a third party

本ユースケースにおいて加工対象となるデータセットは、①顧客属性データ及び②プローブデータの2種類からなり、IDによって、リンクされている。

In this use case, the dataset that is subject to processing is comprised of two types of data: [i] customer attribute data; and [ii] probe data. These two kinds of data are mutually linked by IDs.

顧客属性データには、顧客の基本属性のほか、車種名と車両識別番号が含まれている。一方、プローブデータは、各車両の車載通信機により定期的に自動車メーカーのデータセンターに送信されて蓄積され
るものであり、日時と位置情報（緯度・経度）に加え、車両情報として車速及びABS $ ^{39} $ 作動フラグから構成されている。

The customer attribute data contains customers' basic attribute information, vehicle name, and vehicle identification number. On the other hand, the probe data is comprised of date and time information, location information (latitude and longitude), and vehicle information: namely vehicle speed and ABS $ ^{39} $ activation flag, which are obtained by in-vehicle communication device and sent regularly to the datacenter of the automobile manufacturer.

図表7-17 自動車会社が保有する移動履歴に関するデータのレイアウトサンプル

Figure 7-17 Sample layout of data contained in movement history information retained by an automobile company

ID	Name	Gender	Date of birth	Telephone number	Address	Vehicle name	Vehicle identification No.
53597201	Ichiro Tanaka	Male	April 4, 1972	045-222-XXXX	X-X-X, Fujimi-cho, Naka-ku, Yokohama City, Kanagawa Prefecture	ボクサ-	219YER90
53012602	Rie Kato	Female	December 9, 1993	090-4444-YYYY	Y-Y-Y, Nishifuna, Funabashi City, Chiba Prefecture	チェリ-	8L3JHE4K1
81567824	Hiroshi Suzuki	Male	August 23, 1963	03-0123-ZZZZ	Z-Z-Z, Oshiage, Sumida-ku, Tokyo	ホライソン	5H3QW2T3

ID	Date and time (including minutes and seconds)	Latitude	Longitude	Vehicle speed	ABS activation flag	ABC	ABC
53012602	2016/01/04 09:05:15	35.670186025715516	139.74682331068834	20km/h	0
53012602	2016/01/04 09:05:45	35.67040566777086	139.74502301216432	25km/h	0
53012602	2016/01/04 09:06:15	35.69364639843059	139.69933319458505	55km/h	0
53012602	...	...	...	...	...
53012602	2016/01/04 09:45:15	35.70323622947467	139.6699125759551	30km/h	0
53012602	2016/01/26 09:45:45	35.70364396678445	139.66972804017132	15km/h	0
図表7-18 プローブデータ（緯度・経度情報）が表す移動履歴

Figure 7-18 Movement history indicated by the probe data (latitude/longitude information)

2）考慮すべき事項とリスクに対応した具体的な加工方法の検討

2) Examination of Specific Processing Methods That Accommodate Matters and Risks That Need to Be Considered

## ① 含まれ得る情報の種類

## [i] Categories of Information That Can Be Contained

図表7-17に示すデータを、個人属性情報と履歴情報とに分類すると、次のようになる。

Data shown in Figure 7-17 is categorized into personal attribute information and history information as below.

図表7-19 自動車会社が保有する移動履歴に関するデータのレイアウトサンプル 顧客属性データ
Figure 7-19 Sample layout of data contained in movement history information retained by an automobile company

## ② どのように加工すべきか

## [ii] How the Information Should Be Processed

本コースケースにおいて取扱いに気を付けるべき情報は、個人属性情報に含まれる車種情報や、履歴情報に含まれる位置情報（緯度、経度情報）の扱いと考えられる。

In this use case, the handling of vehicle name information contained in the personal attribute information and location information (latitude/longitude information) contained in the history information requires extra care.

## 【個人属性情報】

[Personal attribute information]

<車種情報の取扱い>

車種に関する情報は、自動車の使用スタイル等を読み取ることができ有用である一方で、住所（居住エリア）等の情報との組合せから、個人の特定につながる可能性がある。したがって、具体的な車種名を削除して車両カテゴリーに一般化する等の加工を行うことが望ましい。

The vehicle name information is useful in analyzing the styles of vehicle use. Meanwhile, such information can result in the identification of an individual when combined with other information, such as address (residence area). Therefore, it is encouraged to delete specific vehicle names and generalize to vehicle categories.

## <車両識別番号>

車両識別番号は個々の車両を識別するために一意に割り当てられるものであり、直ちに特定の個人の識
別につながるものではないが、その起点となり得る可能性はあると考えられる。本ユースケースにおいては、提供先における有用性もないと考えられるため、想定外の再識別リスクを防ぐ意味からも全部削除することが望ましい。

A unique vehicle identification number is assigned to each vehicle for the purpose of identification. Although such information does not immediately result in the identification of an individual, it is possible that such information can lead to such an incident. Since in this use case such information is not useful for the receiver, it should be entirely deleted in order to avoid the risks of unintended re-identification.

## 【履歷情報】

## [History information]

## <位置情報の取扱い>

##

詳細な時刻情報と紐づく位置情報の連続したデータからは、ある地点から別の地点への移動の経路のみならず、夜間に同じ場所に滞留している位置情報からは自宅を推定することができ、昼間に同じ場所に滞留している位置情報からは、勤務先や通っている学校等を推定することが可能である。

Consecutive data of location information linked with detailed time information allows for the estimation of the transportation route from one location to another. In addition, location information during the night, which is fixed at the same location for a while, indicates the location of home, while location information during the day, which is fixed at the same location for a while, indicates the location of workplace and/or school, etc.

したがって、このような連続的な位置情報を扱うデータセットにおいては、自宅や勤務先を特定できるような部分の位置情報を削除することが望ましい。このような位置情報の削除の仕方としては、次のような方法が考え得る。

Therefore, a part of location information that can identify the location of home and/or workplace should be deleted from a dataset containing consecutive location information as described above. The following methods can be used to delete such location information.

• 自宅住所に基づいて所定の範囲における位置情報を削除する。

• Delete location information in a certain scope, based on the home address.

各移動履歴（自動車のイグニッションONからイグニッションOFFまで）における始点・終点から所定の距離・或いは時間を一律削除する。

• Delete information concerning a certain distance or time from movement history (from switching on to switching off of car ignition) from the starting point to the ending point.

- 各移動履歴の始点・終点から数%の位置情報を削除する。

• Delete a certain percentage of location information from movement history from the starting point to the ending point.
## く車速情報の取扱い>

車速情報は位置情報と組み合わせて道路の混雑状況を把握することが可能である。小売店における出店計画において交通状況に関する情報は有用であると考えられる。一方、車速情報は時刻情報と組み合わせて移動距離を算出することが可能であるため、削除した位置情報の復元に利用できる可能性があるため、削除した位置情報に対応する部分の車速情報を削除することが必要である。

Vehicle speed information allows for the analysis of the road traffic situation. Traffic information is useful in developing retail store establishment plans. On the other hand, vehicle speed information can result in the restoration of deleted location information, since travel distance can be calculated when vehicle speed information is combined with time information. Therefore, vehicle speed information corresponding to the deleted location information needs to be deleted.

また、本ユースケースにおいては、提供先において詳細な車速情報については不要であるため、10km/h単位で丸めるとともに、50km/h以上についてはトップコーディングを行うことが望ましい。

Since in this use case detailed vehicle speed information is unnecessary for the receiver, it is advisable to be rounded to 10km intervals. In addition, it is also advisable that vehicle speed data of 50 km/h or more should be top-coded.

また、本ユースケースにおいては、提供先の事業者における商品ラインナップの検討や出店計画等への利用が想定されていることから、道路種別ABSの作動状況に関する情報は不要と考えられるため、ABS作動フラグは全部削除することが望ましい。

Since this use case assumes that information is to be used for examining the product lineup at the business operator that receives the processed information and developing store establishment plans, etc., ABS activation information by road category is considered to be unnecessary. Therefore, it is also advisable for the ABS activation flag to be entirely deleted.

以上の本コースケースにおける各情報についての加工の方向性をまとめると、次のようになる。

Policies for the processing of each category of information in this case described above can be summarized as follows.
図表7-20 自動車の移動履歴データのユースケースにおける加工例

Figure 7-20 Examples of processing for the use case of vehicle movement history data

項目	想定されるリスク	望ましい加工
Category	Potential risks	Preferred processing
①個人属性情報
[i] Personal attribute information
ID	顧客属性データと移動履歴データを連結する符号として利用されている。	全部削除する、あるいは仅IDに置き換える。(項目削除)
ID	Used as a code linking customer attribute data with movement history data.	Delete entirely or replace with temporary IDs (deletion by category).
氏名	単体で個人を特定できる。	全部削除する。(項目削除)
Name	This information alone can identify an individual.	Delete entirely (deletion by category).
性別	生年月日や住所との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。	本ケースでは、生年月日と住所の加工により対応し、性別情報の有用性から加工をしない。
Gender	Can result in identification of an individual when combined with date of birth and address.	In this use case, identifiability is addressed by processing information on date of birth and address. Gender information is not to be processed from the viewpoint of its usefulness.
生年月日	住所や性別との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。	年代の6区分 (20代/30代/40代/50代/60代/70代～) に置き換える。(丸め/トップコーディング)
Date of birth	Can result in identification of an individual when combined with address and gender.	Replace with six age groups (below 30 years old, 30s, 40s, 50s, 60s, 70 years old and above) (rounding, top-coding).
住所	生年月日や性別との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。	市区単位より細かい情報を削除する。(丸め)
Address	また、本人にアクセスできるリスクがある。	Delete information on municipalities and more detailed address information (rounding).
Can result in identification of an individual when combined with date of birth and gender. Entails a risk of allowing access to a principal.
車種	住所や生年月日等との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。	「高級車」「コンパクトカー」等の車種カテゴリーに置き換える。 (一般化)
Vehicle name
Can result in identification of an individual when combined with address and date of birth, etc.	Replace with vehicle categories, such as "high-end car" and "compact car" (generalization).
車両識別番号	(提供先にとって不要な情報と想定)	全部削除する。（項目削除）
Vehicle identification number	(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	Delete entirely (deletion by category).

②履歴情報[ii] History information
日時分秒	詳細な時刻情報と位置情報に基づいて、個人の特定につながる可能性がある。	秒を削除し、分単位に置き換える。（丸め）
Date and time(including minutes and seconds)	Combination of detailed time information and location information can result in identification of an individual.	Delete second data and replace with minute data (rounding).
緯度・経度	夜間や昼間の位置情報に基づいて、自宅や職場等が特定される可能性がある。	所定時間以上滞留している地点から一定範囲の緯度・経度情報を削除する。あるいは、走行開始から数分間及び走行終了前数分間の緯度・経度情報を削除する。（セル削除/丸め）
Latitude/longitude
Location of home, workplace, etc. can be identified based on location information during the night and day.	Delete latitude/longitude information concerning a certain distance from the location at which the vehicle stays for a certain period of time or longer. Otherwise, delete the latitude/longitude information for several minutes from the starting of running
道路種別	(提供先において不要な情報と想定)	and for several minutes before the end of running.
Road category	(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	全部削除する。（項目削除）
車速	時刻情報と組み合わせることで、削除した位置情報を復元できる可能性がある。	Delete entirely (deletion by category).
Vehicle speed	Can restore deleted location information when combined with time information.	·緯度・経度情報を削除する時間帯の車速情報を削除する。
(セル削除)
·Delete vehicle speed information in hours for which latitude/longitude information is deleted (deletion of cells).
·車速を6区分（～10km/h / 10km/h / 20km/h / 30km/h / 40km/h / 50km/h以上）に置き換える。（丸め）
·Replace with six vehicle speed ranges (below 10 km/h, 10km/h, 20km/h, 30km/h, 40km/h, 50km/h and above) (rounding).
全部削除する。（項目削除）
ABS作動フラグ	(提供先において不要な情報と想定)	(Considered to be unnecessary information for the receiver.)
ABS activation flag

## ③ 加工後のデータのイメージ

## [iii] Processed Data

上記の考えに基づいて加工されたデータは、図表7-21のようになる。

Figure 7-21 shows data that has been processed based on the above approach.
図表7-21 自動車の移動履歴データのユースケースにおける加工後のデータのイメージ

顧客属性データ

版ID	号源	年代	主商分行	总世工行
3e7ba68	男	40代	セタン	神奈川県横浜市
10d393f8	女	30代	コロモト	千葉県船橋市
d416e64	男	60代	ニバン	東京都旧区
...	...	...	...	...

ID	日期	结果	温度	温度
10d393f8	2016/01/04 09:06	35.69364639643059	139.69933319456505	50km/h以上
10d393f8	2016/01/04 09:06	35.69467805968198	139.69868087166105	40km/h
10d393f8	2016/01/04 09:07	35.69782872486885	139.69727325020358	50km/h以上
10d393f8	...	...	...	...
10d393f8	2017/01/26 09:44	35.69746620454594	139.6710433899716	40km/h
10d393f8	2017/01/26 09:44	35.70244296802019	139.67195611244723	30km/h
10d393f8	2017/01/26 09:45	35.70261024687731	139.6699018428626	30km/h

Figure 7-21 Processed data in the use case of vehicle movement history data Customer attribute data

Temporary ID	Gender	Age	Vehicle type	Residence area
3e7ba68	Male	40s	Minivan	Yokohama City, Kanagawa Prefecture
10d393f8	Female	30s	Compact	Funabashi City, Chiba Prefecture
d416e64	Male	60s	Sedan	Sumida-ku, Tokyo
...	...	...	...	...

Temporary ID	Date and time	Latitude	Longitude	Vehicle speed	e
10d393f8	2016/01/04/09	35.69364639843059	139.69933319458505	50km/h and above	e
10d393f8	2016/01/04/09	35.69467805968198	139.69868087166105	40km/h	e
10d393f8	2016/01/04/09	35.69782872486885	139.69727325020358	50km/h and above	e
10d393f8	...	...	...	...
10d393f8	2017/01/26/09	35.69746626454594	139.6710433899716	40km/h
10d393f8	2017/01/26/09	35.70244296802019	139.67199611244723	30km/h
10d393f8	2017/01/26/09	35.70261024687731	139.6699018428626	30km/h
# 図表7-22 プローブデータ（緯度・経度情報）が表す移動履歴（加工後）

Figure 7-22 Movement history indicated by the probe data (latitude/longitude information) (after processing)

上記のユースケースは、自動車の移動履歴やその持ち主の基本属性に基づく小売店の出店計画や商品ラインナップの分析を目的としたものであるが、これ以外の用途として、例えば、地方公共団体が事故低減等に向けた施策のための検討に活かしたり、保険会社が自動車の運転状況やその周囲の状況等の全体的な傾向を解析することにより保険の新プランの検討に活用したりすることが想定される。

In the above use case, information is intended to be used for the development of retail store establishment plans and analysis of product lineup based on vehicle movement history information and basic attribute information of car owners. Said information can be also used for the examination of traffic accident reduction measures by local governments, as well as the examination of new insurance plans by insurance companies, through analysis of general trends in driving situation and surrounding situation.

このような場合には、車速やABS作動情報、道路種別の詳細な情報を必要とする一方で、長い移動履歴であったり、位置情報が不要なエリアがあったりすることが考えられるため、上記とは異なった方針による加工が想定される。

While such cases would require detailed information on vehicle speed, ABS activation and road category, the travel distance can become longer and location information may be unnecessary for certain areas. Therefore, policies for processing would be different from the above for such cases.

なお、本コースケースは、自動車の移動履歴を扱うものであるが、スマートフォンアプリ等で取得される人の移動履歴を扱う場合は、移動の際の動きや速度が違うこと等への配慮が必要と考えられる。

This use case discussed the handling of vehicle movement history information. When handling movement history information of people obtained through smartphone apps, etc., consideration needs to be given to the difference in the movement and speed of transportation.
### 7.3 電力利用履歴の事例

### 7.3 Examples of Power Consumption History Information

我が国において、2020年代早期に家庭の全世帯にスマートメーターを導入することが、2014年4月に閣議決定されたエネルギー基本計画 $ ^{40} $ でも目標とされており、スマートメーターやネットワーク接続された分電盤等を通じて得られた家庭の電力使用量に係る履歴データが、今後、電力事業者、アグリゲーター、HEMS $ ^{41} $ サービサー等において取得・蓄積されていくことが想定される。

The Energy Basic Plan $ ^{41} $ , which was approved by the Cabinet in April 2014, sets the goal of introducing a smart meters to every household in Japan by the early 2020s. It is expected that household power consumption history data will be obtained and accumulated by electricity companies, aggregators, HEMS servicers, $ ^{42} $ etc. through smart meters and networked distribution boards, etc.

これらの電力利用データについては、電力使用パターンを踏まえた具体的な節電アドバイス、子供や一人暮らしの高齢者の見守り、生活様態推計を踏まえたマーケティング等の様々な目的のために活用が想定されるものであり $ ^{42} $ 、例えば、電力事業者等について目的外利用あるいは第三者提供のために匿名加工情報を作成する次のようなユースケースが想定される。

Such power consumption data is expected to be used for various purposes, including provision of specific advice on energy saving based on the power consumption pattern, monitoring of children and elderly people living alone, and marketing based on the estimation of life situation. $ ^{43} $ The following are examples of possible use cases where electricity companies, etc. produce anonymously processed information for use for a purpose other than the original purpose and provide it to a third party.

## 1 ）コースケース

## 1 ) Use Case

HEMS管理事業者が保有する電力利用量情報について、匿名加工を行った上で、匿名加工情報の枠組みを活用して、家電メーカー等の一般事業者へ提供するというものである。一般事業者においては、家族構成と各家電の使用状況とから生活スタイルの分析を行い、既存製品の広告戦略や新商品の開発に利用することが想定される。

In this use case, a HEMS management business operator anonymizes power consumption information, and provides the processed information to another business operator, such as an electronics manufacturer, by utilizing the framework of anonymously processed information. Said another business operator can analyze life styles based
on the family structure and use status of home appliances and use the results for new product development and advertisement strategy for existing products.

図表7-23 HEMS管理事業者が保有する電力利用履歴情報を第三者提供するユースケースのイメージ

Figure 7-23 Use case where a HEMS management business operator provides power consumption history information it retains to a third party

本ユースケースにおいて加工対象となるデータセットは、①顧客属性データ及び②電力利用データの2種類からなり、いずれも契約者IDによってリンクされている。電力利用データのうち、推定使用家電については、各家庭の配電盤に設置されるエネルギー計測ユニットで計測される電流量の変化に基づいて、稼働中の家電の種類を推定している。

In this use case, the dataset that is subject to processing is comprised of two types of data: [i] customer attribute data; and [ii] power consumption data. These two kinds of data are mutually linked by subscriber IDs. Among power consumption data, assumed home appliance used refers to a kind of home appliance being used, which is assumed based on changes in the amount of current measured by an energy measurement unit installed in the distribution board at each household.
図表7-24 HEMS管理事業者が保有する電力利用履歴情報におけるデータのレイアウトイメージ

Figure 7-24 Layout of data contained in power consumption history information retained by a HEMS management business operator

## 2 ）考慮すべき事項とリスクに対応した具体的な加工方法の検討

2) Examination of Specific Processing Methods That Accommodate Matters and Risks That Need to Be Considered

## ① 含まれ得る情報の種類

## [i] Categories of Information That Can Be Contained

図表7-24に示すデータセットを、個人属性情報と履歴情報とに分類すると、図表7-23のようになる。

Data shown in Figure 7-24 is categorized into personal attribute information and history information as described in Figure 7-25.
図表7-25 HEMS管理事業者が保有する電力利用履歴情報におけるデータのレイアウトサンプル

Figure 7-25 Sample layout of data contained in power consumption history information retained by a HEMS management business operator

## ② どのように加工すべきか

## [ii] How the Information Should Be Processed

本ユースケースでは、元の顧客属性データに詳細な住居情報や家族情報が含まれている。また、履歴情報については、電力利用量が詳細に把握できることに加え、その利用量の推移から使用している家電を推定することも可能となっている。これらの情報から、個人の特定につながる可能性に加え、生活パターン等のプライバシーに関わるような情報まで推測できる可能性があるため、それらに配慮した各情報の加工をすることが望ましい。

In this use case, the original customer attribute data contains housing information and family information. In addition, the history information allows for the determination of detailed power consumption data and assumption of home appliance being used based on changes in power consumption. Such information not only may result in the identification of an individual, but also entails a risk that information related to privacy, such as life patterns, can be estimated based on such information. Information should be processed with these issues in mind.
## 【個人属性情報】

[Personal attribute information]

く住居情報の取扱い>

本ユースケースにおける住居情報は、住宅区分(戸建て/マンション)、施工年、延床面積からなっている。例えば、インターネット情報には、賃貸物件や分譲マンション等について、これらの情報を掲載するような住宅情報サービス等がある。したがって、一般的に容易に入手できる類の情報であり、特定の個人の識別につながる可能性があるため、一部の情報を削除したり丸めたりする必要がある。特に、施工年×延床面積の組合せによる特定リスクが高いと想定されるため、これらの情報について丸めることが望ましい。

The housing information in this use case is comprised of housing category (house/apartment), year of completion of construction, and total floor space. Some housing information services, etc. provide such information concerning rental properties and condominium apartments on the Internet. Therefore, since such information can be readily accessed by the public and can result in the identification of a specific individual, the information needs to be partially deleted or rounded. In particular, year of completion of construction and floor space should be rounded, as the combination of these two types of information entails a high identification risk.

## <家族情報の取扱い>

家族情報は、家族の人数及び家族構成からなっている。HEMS管理事業者が保有するデータには、住人(代表者)の基本属性に加えて、住所や住居に関する情報も含まれることから、家族情報とこれらの情報との組合せから個人の特定に至ることも想定される。

The family information is comprised of the number of family members and family structure. The data held by the HEMS management business operator contains information on the basic attribute information of the residents (representatives), address and housing information. The combination of these types of information and family information can lead to the identification of an individual.

したがって、家族情報については、基本属性や住所・住居情報の加工度合いも鑑みながら、複数区分に置き換える等の加工を検討することが望ましい。

Therefore, the processing of family information should be considered, such as replacement with brackets, taking into account the level of processing of basic attribute information, address and housing information.

## 【履歷情報】

[History information]

＜電力利用量の取扱い＞

電力の利用量については、その利用量の推移から、起床・就寝時間や在宅・不在等の生活パターンや、家族構