Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 6.4 Handling of Information with Which a Specific Individual Has Been Identified Accidentally

法第36条第5項や法第38条の義務は、識別目的の照合行為に限られるため、加工が不十分であったことにより偶発的に特定の個人を識別してしまった場合は、これらの義務違反として直ちに罰せられることにはならないが、再度同じような形で個人を識別することがないようにする必要がある。さらに、識別してしまった情報については、個人情報として適切な取扱いを行う必要がある。

Since obligations under Article 36, paragraph (5) and Article 38 of the Act only apply to the act of collating performed for the purpose of identification, a business operator would not be immediately punished for a violation of these obligations when it has accidentally identified a specific individual due to insufficient processing. However, the said business operator is required to make efforts not to identify another individual in the same way, and the said collated information is required to be handled properly as personal information.

また、加工が不十分であることにより通常の業務を通じて特定の個人が識別されてしまう場合には、匿名加工情報としての要件を満たしていないことから、個人情報としての取扱いが求められることになる。この場合、匿名加工情報を作成して自ら取り扱う事業者においては、本人の同意を取得した上で個人情報として適切な取扱いを行うか、情報の提供を受けた事業者において当該情報の削除を行うとともに利用を中止する等の対応が求められることになる。

Moreover, if a specific individual has been identified in the course of usual business operation due to insufficient processing, it means that the requirements of anonymously processed information were not met and thus such information needs to be handled as personal information. In such case, a business operator that produces and itself handles anonymously processed information is required to properly handle such information as personal information after obtaining a principal's consent; otherwise, a business operator that has received information is required to delete the said information and discontinue the utilization of the said information.
7. 匿名加工情報のユースケースと加工例について

### 7. Use Cases and Processing Examples of Anonymously Processed Information

様々な個人情報取扱事業者が取得・蓄積している個人情報について、施行規則で定める加工基準に基づいて匿名加工情報を作成することにより、個人情報の取得時には想定していなかった新たな目的で利用したり、第三者提供を行ったりすることが可能となる。ここでは、想定され得るユースケースを念頭に、情報の項目に応じて考慮すべき事項とリスクに対応した具体的な加工方法について、有識者の意見を聴きながら、検討を行ったものを紹介する。

Given the circumstances that various personal information handling business operators acquire and accumulate personal information, by producing anonymously processed information based on the processing standards prescribed by the Enforcement Rules, these business operators are able to use personal information for a new purpose that they did not intend when they acquired said personal information, and to provide said information to a third party. This Section will explain specific processing methods that accommodate matters and risks that need to be considered concerning each category of information, with possible use cases in mind. These methods were examined with reference to opinions from experts.

本レポートで示すユースケースのうち、7.1.2（購買履歴の事例2（クレジットカード利用情報））、7.2.1（乗降履歴の事例）、7.3（電力利用データの事例）の3つのユースケースについては経産省マニュアルにおいて行われた検討を参考にしつつ、個人情報保護委員会事務局で取りまとめたものとなっている。なお、本レポートで示すユースケースは、作成された匿名加工情報の一次流通までを想定し、二次流通は想定していない。

Among the use cases explained in this Report, the use cases described in "7.1.2 Example of Purchase History 2 (Credit Card Usage Information)," "7.2.1 Example of Transportation History," and "7.3 Example of Power Consumption Data" were developed by the Secretariat of the Personal Information Protection Commission, with reference to the METI Manual. Note that all the use cases explained in this Report only cover the primary distribution of anonymously processed information produced, and do not cover the secondary distribution thereof.

### 7.1 購買履歴の事例

### 7.1 Example of Purchase History

購買履歴については、消費者向けに商品を販売する小売事業者、通信販売事業者、決済手段を提供するクレジットカード事業者、ポイントカード運営事業者等において様々な形で取得・蓄積されている。

Purchase history information is acquired and accumulated in various forms by retail business operators which sell products to consumers, mail order business operators, credit card business operators which provide means of payment, point card management business operators, etc.

これらの購買履歴については、広告、マーケティング、商品開発等をはじめ様々な目的のために活用が想定されるものであり、例えば、小売事業者、クレジットカード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 purchase history information is expected to be used for advertisement, marketing, product development and various other purposes. The following is examples of possible use cases where retail business operators, credit card business operators, etc. produce anonymously processed information to use it for a purpose other than the original purpose or provide it to a third party.

#### 7.1.1 購買履歴の事例 1 （ID-POS データ）

#### 7.1.1 Example of Purchase History 1 (ID-POS Data)

## 1 ）ユースケース

## 1 ) Use Case

本ユースケースは、小売事業者が保有する購買履歴（ID-POSデータ）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、一般事業者へ提供するものである。一般事業者においては、そこに含まれる消費者の基本属性と購買傾向から、自社の新商品の開発や販売促進活動等に利用することが想定される。

In this use case, a retail business operator carries out anonymization processing on the purchase history (ID-POS data) it retains, and provides it (i.e. the anonymously processed purchase history information) to other business operators, by utilizing the framework of anonymously processed information. Said other business operators can utilize information on the basic attributes and purchase trends of consumers contained in the provided information for new product development, sales promotion activities, etc.

図表7-1 小売事業者が保有する購買履歴情報を第三者提供するユースケースのイメージ
Figure 7-1 Concept of a use case where a retail business operator provides purchase history information it retains to a third party

本ユースケースでは、顧客属性テーブル、取引情報テーブル、購買履歴テーブルから構成される図表7-2のようなデータ構造を前提として検討する。顧客属性テーブルと取引情報テーブルは、会員IDによって紐づけが可能であり、顧客別の購買履歴を表す購買履歴テーブルを作成できるようになっている。

This use case is based on the data structure as shown in Figure 7-2, which is comprised of a customer attribute table, transaction information table, and purchase history table. The customer attribute table and transaction information table can be mutually linked using Membership IDs. By this means, a purchase history table that shows the purchase history of individual customers can be created.
図表7-2 購買履歴（ID-POSデータ）に関するデータのレイアウトイメージ

顧客属性テーブル

会员ID	氏名	主年月日	性别	性别	邮政编号
224523	田中一郎	1972年4月4日	男	潮州国棉乐市中区富士星町X-X-X	045-222-XXXX
225412	佐藤幸子	1993年12月9日	女	千葉原船橋市西館Y-Y-Y	090-444-YYYY
231622	舜木博	1963年8月23日	男	東京都星田田坪上2-Z-Z	03-1234-ZZZZ

取引情報テーブル

取引ID	会员ID	日期	店铺ID	店铺名	担当者ID	当前ID	当前名	渠道	...
10032	224523	2016/8/2 18:25	KN013	永安云弘信	101	151	牛镇向儿乡三一	1	...
11252	225412	2016/10/4 07:13	CB002	西临临风湖店	305	288	浙江厦门三一十（本网名）	4	...
12003	231622	2016/11/30 11:59	TK101	盈丰商店	211	703	心心与乡云山（大）	1	...
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...

購買履歴（顧客別）テーブル

全再ID	教育ID	日期	教育ID	日期名	担当者ID	商品ID	商品名	数量	金额	商品ID	商品名	...
224523	10032	2016/8/21 10:25	KN013	办公办公5U店	101	151	午餐050

Figure 7-2 Layout of purchase history data (ID-POS data)

Customer attribute table

Membership ID	Name	Date of birth	Gender	Address	Telephone number
224523	Ichiro Tanaka	April 4, 1972	Male	X-X-X, Fujimi-cho, Naka-ku, Yokohama City, Kanagawa Prefecture	045-222-XXXX
225412	Sachiko Sato	December 9, 1993	Female	Y-Y-Y, Nishifuna, Funabashi City, Chiba Prefecture	090-444-YYYY
231622	Hiroshi Suzuki	August 23, 1963	Male	Z-Z-Z, Oshiage, Sumida-ku, Tokyo	03-1234-ZZZZ

Transaction information table

Transaction ID	Membership ID	Date and time	Store ID	Store name	Staff ID	Product ID	Product name	Quantity	...
10032	224523	2016/8/2 18:25	KN013	Minatomirai Store	101	151	Gogo no Milk Coffee	1	...
11252	225412	2016/10/4 07:13	CB002	Nishi-funabashi Ekimae Store	305	288	Ohmiya Chocolate (White)	4	...
12003	231622	2016/11/30 11:59	TK101	Kinshicho Store	211	793	Stuffed Bottlenose Dolphin (Large)	1	...
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...

Purchase history (by customer) table

Membership ID	Transaction ID	Date and time	Store ID	Store name	Staff ID	Product ID	Product name	Quantity	Value	Product ID	Product name	...
224523	10032	2016/8/2 18:25	KN013	Minatomirai Store	101	151	Gogo no Milk Coffee	1	150	188	Funwari Tsubuan Bread	...
224523	10125	2016/8/3 7:09	KN051	Fujimi Store	004	874	BUSS Coffee (Sugar Free)	2	240	-	-	-
224523	10222	2016/8/5	KN043	Yokohama Ekimae Store	017	342	FRESH Shirt (Navy)	1	8980	321	Formal Tie (Silver)	...
224523	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...

## 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 Contained
図表7-2に示すデータテーブルを構成する各情報の項目は、次のように、個人属性情報と履歴情報とに分類することができる。

Categories of information that constitute the data tables shown in Figure 7-2 can be classified into personal attribute information and history information, as shown below.

図表7-3 購買履歴（ID-POSデータ）に関するデータのレイアウトイメージ

Figure 7-3 Layout of purchase history data (ID-POS data)

Customer attribute table	Personal attribute information
Membership ID	Name	Date of birth	Gender	Address	Telephone number
224523	Ichiro Tanaka	April 4, 1972	Male	X-X-X, Fujimi-cho, Naka-ku, Yokohama City, Kanagawa Prefecture	045-222-XXXX
225412	Sachiko Sato	December 9, 1993	Female	Y-Y-Y, Nishifuna, Funabashi City, Chiba Prefecture	090-444-YYYY
231622	Hiroshi Suzuki	August 23, 1963	Male	Z-Z-Z, Oshiage, Sumida-ku, Tokyo	03-1234-ZZZZ

Transaction ID	Membership ID	Date and time	Store ID	Store name	Staff ID	Product ID	Product name	Quantity	...
10032	224523	2016/8/2 18:25	KN013	Minatomirai Store	101	151	Gogo no Milk Coffee	1	...
11252	225412	2016/10/4 07:13	CB002	Nishi-funabashi Ekimae Store	305	288	Ohmiya Chocolate (White)	4	...
12003	231622	2016/11/30 11:59	TK101	Kinshicho Store	211	793	Stuffed Bottlenose Dolphin (Large)	1	...
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
## [ii] How the Information Should Be Processed

加工を検討するに当たっては、上記で分類した個人属性情報と履歴情報ごとに検討する。

Processing methods should be examined for each of personal attribute information and history information described above.

## 【個人属性情報】

## [Personal attribute information]

個人属性情報については、主として、施行規則第19条第1号～第4号の観点から加工を検討することになる。本ユースケースにおける個人属性情報には、会員ID、氏名、生年月日、性別、住所、電話番号が含まれる。

As for personal attribute information, processing methods are primarily examined on the aspects of Article 19, items (i) to (iv) of the Enforcement Rules. Personal attribute information in this use case includes a membership ID, name, date of birth, gender, address and telephone number.

## <会員ID>

##

このユースケースにおける会員IDは、顧客に一意に割り当てることにより顧客を識別してその情報を管理するために用いられるほか、顧客属性テーブルと取引情報テーブルとを連結するための符号として機能している。したがって、施行規則第19条第3号に相当する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符号に該当するため、会員IDについては、仮IDに置き換えることにより、全部を削除する。

Membership IDs in this use case are assigned uniquely to individual customers. They are used for identifying each of customers and managing information relating to them, while they also function as codes to link the customer attribute table and the transaction information table. Therefore, these membership IDs fall under the scope of codes that link personal information and information obtained by having taken measures regarding the personal information, which is provided in Article 19, item (iii) of the Enforcement Rules. Accordingly, all of the membership IDs need to be deleted by replacing them with temporary IDs.

## <電話番号>

##

電話番号は、多数の事業者で収集されている情報であること、本人へアクセスできるリスクがあることから、個人の特定につながる可能性の高い情報である。したがって、電話番号については全部を削除する。なお、固定電話における市外局番や市内局番等の地域を表す部分については、住所に関する記述の曖昧化と平仄を揃える程度の情報を残すことは可能である。
'Telephone number' is deemed as information that is likely to result in the identification of a specific individual, in light of the fact that it is information collected by many business operators and there is a risk of allowing access to a principal. Therefore, all telephone numbers need to be deleted. Note that it is possible to leave a part of a landline telephone number that indicates a geographical area, such as an area code and local number, to an extent that aligns with the information contained in generalized descriptions concerning address.

## <住所>

##

住所に関しては、多数の事業者で収集されている情報であることに加え、本人へアクセスできるリスクがあることから、個人の特定につながる可能性の高い情報である。一方、顧客の居住地を表す情報については、マーケティング等の観点から情報として有用である。住所を構成する記述のうち、県名や市名等の広いエリアを表す情報については個人の特定への影響が少ないことから、詳細なエリアを示す部分の情報を削除して情報を丸める（曖昧化する）。

'Address' is deemed as information that is likely to result in the identification of a specific individual, in light of the fact that it is information collected by many business operators and there is a risk of allowing access to a principal. Meanwhile, information indicating the place of residence of customers is useful from the perspective of marketing, etc. Among descriptions comprising an address, information referring to a wide geographical area, such as prefecture name and city name, has little impact on an individual for a risk of identifying himself/herself. Therefore, address information should be rounded (generalized) by deleting information indicating detailed areas.

なお、情報を丸める際には、データセットの大きさや他の情報（例えば、生年月日）の加工の程度を考慮して行う必要があるが、町村以下の情報は原則的として削除することが望ましい。また、人口の多寡に応じて同じデータセットでも丸めの度合を可変にする方法も考えられる。

Although the rounding of information should be performed based on the size of dataset and level of processing of other information (for example, date of birth), it is encouraged to delete municipalities and more detailed address information, in principle. It is also possible to adopt different levels of rounding for the same dataset, according to the population.

## <生年月日>

##

生年月日に関しては、少なくとも日に関しては削除することが望ましい。ただし、生年月にするか年齢や年代に置き換えるか等どの程度まで情報を削除するかについては、前述の住所と同様に該当者の人数に応じて客観的に判断すべきであり、例えば、同年同月をその月に生まれた個人の人数が少ない場合は削除すべき対象となる。生年月日の情報をどこまで曖昧化するかについては、住所の加工と合わせて検討することが望ましい。

At least, the date information contained in date of birth data should be deleted. However, the extent of deletion (such
as whether to replace date of birth with month and year of birth or generalize by age or to ten-year intervals) should be decided objectively based on the number of relevant people, as with the case of address information described above. For example, if the number of individuals born in a certain month of a certain year is small, the month data should be deleted. It is encouraged to consider the extent of generalization of date-of-birth information together with the processing of address information.

このほか、超高齢者等の生存者が極めて少ない生年月日に関しては、施行規則第19条第4号の特異値に該当する場合もあり得る。このような場合には、その生年月日に関する情報を削除するか、トップコーティングにより、「100歳以上」といった区分に丸めることが考えられる。

Moreover, date of birth for which the number of living individuals is extremely low, such as date of birth of an extremely old individual, can constitute an idiosyncratic value under Article 19, item (iv) of the Enforcement Rules. In such a case, information concerning that date of birth should be deleted or age should be rounded to "100 years old and above" by top-coding.

## <性别>

性別に関しては、男女による購買傾向の差異を分析したいニーズがあること、生年月日や住所に関する情報を丸めることにより個人の特定性を低減していることから、本ユースケースでは加工しない。

Gender information is not to be subject to processing in this use case, in light of the fact that there is a need to analyze the difference in purchase trends for men and women and that the level of identifiability has been reduced by rounding information concerning date of birth and address.

## 【履歷情報】

## [Purchase history]

## <時刻情報及び店舗情報の取扱い>

本ユースケースにおける履歴情報である取引情報には、その取引が発生した詳細な日時の情報と店舗名の情報が含まれている。一般に、時刻情報単体で個人の識別性はないが、「PPCマート霞が関店」等の店舗名からはおおよその位置を特定することが可能であるため、これらを組み合わせた情報は、位置情報と時刻情報を含む他のデータセットと照合することで、個人の特定につながる可能性がある。

Transaction information in this use case, which constitutes history information, contains detailed information on date and time of transaction and information on the store name. Basically, time information alone does not have an ability to identify an individual. However, since it is possible to roughly estimate a location based on a store name (e.g., "PPC Mart Kasumigaseki Store"), combination of time information and store information can lead to the identification of an individual, when collated with other datasets that contains location information and time information.
したがって、時刻情報と店舗情報の少なくとも一方を曖昧化することが望ましい。本ユースケースにおいては、店舗名をそのまま使用したいニーズがあると想定されるため、時刻情報を丸める処理を行う。時刻情報は少なくとも秒単位の情報を削除することが望ましく、客数が少ないことにより個人の特定可能性が高くなる場合は、30分単位や1時間単位等に情報を丸める単位を変更する等の措置も検討されるべきである。

Therefore, it is encouraged to generalize at least either time information or store information. Since it is considered that there is a need to use store name information as is, time information will be rounded in this use case. Time information should be rounded to the minute level, at least. If the risk of identification of an individual is high because of a small number of customers, rounding to the half-hour level or one-hour level should be also considered.

## ＜商品の購買履歴（商品名、個数、金額）の取扱い＞

購買情報には一品ものや少数限定品、あるいは超高額の商品の購買記録が含まれる可能性がある。珍しい商品の購入を示す情報については、店舗名等との組合せにより個人の特定につながる可能性が高くなると考えられる。したがって、このような情報については、削除するか、商品名を商品カテゴリーに置き換えることが望ましい。

Purchase information can include records on purchase of one-of-a-kind products, limited products, or extremely expensive products. Information on the purchase of rare products would entail a higher risk of identifying an individual, when combined with other information, such as the store name. Therefore, such information should be deleted or product names should be replaced with product categories.

また、購入した商品がありふれたものでも購入個数が非常に多い場合は特異な記述等といえる場合がある。この場合、購入個数に関する情報を削除するか、ミクロアグリゲーションにより当該商品の平均的販売個数等に置き換える等の手法により加工を行うことが望ましい。

In addition, information on the purchase of an ordinary product can also constitute an idiosyncratic description, etc. if the quantity is extremely large. In such a case, such information should be processed by deleting quantity information or replacing quantity information with average purchase quantity of the product by microaggregation.

## くその他の情報の取扱い>

##

本ユースケースにおいては、取引ごとに取引IDを付しており、また、それぞれの取引情報には、その取引の担当者の担当者IDや、取り扱った商品の商品IDも含まれている。これらの情報については、本ユースケースにおいて想定される提供先にとって情報の有用性もないと思われること、匿名加工情報では、第三者におけるデータ利活用において不要と思われる情報は想定外の再識別リスクを低減する意味においても削除することが望ましいこととから、これらの情報については全部削除する。

In this use case, transaction IDs are assigned to individual transactions. Transaction information contains the staff ID
of the staff who handled individual transactions and product ID of the dealt product. Such information is to be deleted, since such information is considered to be useless for potential receivers for this use case and information that is considered as unnecessary in data utilization by a third party should be generally deleted to reduce the risks of unintended re-identification.

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 use case described above can be summarized as follows.

図表7-4 購買履歴（ID-POSデータ）のコースケースにおける加工の方向性

Figure 7-4 Policies for processing in the use case of purchase history (ID-POS data)

項目	想定されるリスク	望ましい加工方法
Category	Potential risks	Preferred processing method
①個人属性情報
[i] Personal attribute information
会員ID	内部での分散管理用IDとしての機能を	全部削除する、あるいは仮IDに置き
Membership ID	有しており、このIDを起点として、個
人を特定できる可能性がある。	換える38。（項目削除）
Functions as IDs for internal distributed
management and can identify an individual	Delete entirely or replace with temporary
IDs38 (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)
生年月日	居住エリアや性別等との組合せによ
り、個人を特定できる可能性がある。	年代の7区分（20歳未満/20代/30代/40
代/50代/60代/70歳以上）に置き換え
る。（丸め）
Date of birth	Can identify an individual when combined
with residence area, gender, etc.	Replace with seven age groups (below 20
years old, 20s, 30s, 40s, 50s, 60s, 70 years
old and above) (rounding).
電話番号	他の事業者でも収集している可能性が	全部削除する。（項目削除）
Telephone number	高く、それにより他の情報と照合して個人の特定につながる可能性がある。また、本人にアクセスできるリスクがある。Likely to have been collected by other business operators and can result in identification of an individual when collated with other information.Entails a risk of allowing access to a principal.
性别	生年月日や居住エリアとの組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。Can identify an individual when combined with date of birth and residence area.
Gender	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。In this use case, identifiability is addressed by processing date of birth and address. Gender information is not to be processed from the viewpoint of its usefulness.
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。
Address	また、本人にアクセスできるリスクがある。Can identify an individual when combined with date of birth and gender.Entails a risk of allowing access to a principal.

②履歴情報[ii] History information
利用日時	他のデータセットに含まれる位置情報	秒単位の情報を削除し、分単位に置き換える。（丸め）
Date and time of purchase	との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。Can result in identification of an individual when combined with location information contained in another dataset.	Delete second information and replace with minute data (rounding).
店舗ID	(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)
Store ID	(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	Delete entirely (deletion by category).
店舗名	店舗名から購買場所である位置を推定可能であり、他の情報に含まれる位置情報と連結されることにより、個人の特定につながる可能性がある。	本ケースでは、利用日時の加工により対応し、店舗情報の有用性から加工しない。
Store name	In this use case, identifiability is addressed by processing date and time of purchase. Store name information is not to be processed from the viewpoint of its usefulness.
取引ID	(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)
Transaction ID	(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	Delete entirely (deletion by category).
担当者ID	(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)
Staff ID	(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	Delete entirely (deletion by category).
商品ID	(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)
Product ID	(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	Delete entirely (deletion by category).
商品名	限定品や超高級品等の希少な商品の購買履歴と購買場所等の情報との組合せにより、個人の特定につながる可能性がある。	希少商品の購買実績を削除する。あるいは商品カテゴリーに置き換える。(セル削除/丸め/一般化)
Product name	Delete purchase history concerning rare products. Otherwise, replace with product categories (deletion of cells, rounding, generalization).

項目	想定されるリスク	望ましい加工方法
Category	Potential risks	Preferred processing method
数量	特定の商品に関する大量の購入実績	特異な購入実績を示す数量については削除
Quantity	から、個人の特定につながる可能性がある。	あるいは平均的な値等に置き換える。 (セル削除/ミクロアグリゲーション)
A purchase record concerning a certain product in a massive quantity can result in identification of an individual.	Delete quantity data indicating an idiosyncratic purchase record or replace quantity data with an average value (deletion of cells, microaggregation).
金額	超高額の支払い実績から、個人の特定につながる可能性がある。	特異な購入実績を示す金額については削除あるいは○○円以上という区分に置き換える。
Value	A payment record of an extremely high value can result in identification of an individual.	(セル削除/トップコーディング) Delete payment data indicating an idiosyncratic purchase record or replace payment data with a description of price range, such as "XX yen or more" (deletion of cells, top-coding).

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、図表7-5のようになる。

Figure 7-5 shows data that has been processed based on the above approach.
図表7-5 購買履歴（ID-POS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 顧客属性テーブル

原ID	年代	性别	居住工矿
12Fa7d1	40代	男	悼亲川原横河市
b6647ff9	20代	女	干渠易船横市
6c7de4b	60代	男	东京都墨田区
...	...	...	...

購買履歴（顧客別）テーブル

664779	2016/8/218:25	みなわらん店	午後のミルクコーヒー	1	150	みんなのぶべらべら	1	…	…
664779	2016/8/37:09	富士見店	BUSS-1-1- (無権)	2	240	-	0	…	…
664779	2016/8/5	横浜県頓店	フレッシュッセリ（和）	1	8980	厳重用ネクタ（和）	1	…	…
664779	…	…	…	…	…	…	…	…	…

Figure 7-5 Processed data in the use case of purchase history information (ID-POS data)

Customer Attribute Table

Temporary ID	Age	Gender	Residence area
12fa7d1	40s	Male	Yokohama City, Kanagawa Prefecture
b6647ff9	20s	Female	Funabashi City, Chiba Prefecture
6c7de4b	60s	Male	Sumida-ku, Tokyo
...	...	...	...

Purchase history (by customer) table

Temporary ID	Date and time	Store name	Product name	Quantity	Value	商品名	Quantity	...	...
b6647ff9	2016/8/2 18:25	Minatomirai Store	Gogo no Milk Coffee	1	150	Funwari Tsubuan Bread	1	...	...
b6647ff9	2016/8/3 7:09	Fujimi Store	BUSS Coffee (Sugar Free)	2	240	-	0	...	...
b6647ff9	2016/8/5	Yokohama Ekimae Store	FRESH Shirt (Navy)	1	8980	Formal Tie (Silver)	1	...	...
b6647ff9	...	...	...	...	...	...	...	...