Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
7.1.2 購買履歴の事例 2（クレジットカード利用情報）

#### 7.1.2 Example of Purchase History 2 (Credit Card Usage Information)

## 1 ）ユースケース

## 1 ) Use Case

本ユースケースは、クレジットカード事業者が保有するカード利用情報について、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、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、提供を受けた匿名加工情報に基づいて、年収や職業と利用加盟店等の関係を分析することにより、マーケティングに活かすことが想定される。

In this use case, a credit card business operator anonymizes credit card usage information that it retains, and provides processed information to other business operators, by utilizing the framework of anonymously processed information. Said other business operators can analyze relationships among annual income, job, and member stores, and utilize the results for marketing.

図表7-6 クレジットカード事業者が保有するカード利用情報を第三者提供するユースケースのイメージ

Figure 7-6 Use case where a credit card business operator provides card usage 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カード利用明細データの2種類からなり、いずれも契約者ID（クレジットカード番号の変換番号）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] detailed credit card usage data. These two kinds of data are mutually linked by cardholder IDs (numbers converted from credit card numbers).

顧客属性データには、顧客の基本属性のほか、勤務先、年収及び決済金融機関の情報が含まれている。また、カード利用明細データは、クレジットカードの利用日時、利用加盟店、支払方法及び利用金額で構成されている。

The customer attribute data contains information on customers' basic attribute, workplace, annual income and settlement financial institution. The detailed credit card usage data is comprised of information on date and time of credit card usage, member store, number of installments, and value of payment.

図表7-7 クレジットカード事業者が保有するカード利用情報におけるデータのレイアウトサンプル

Figure 7-7 Sample layout of card usage data retained by a credit card 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
## [i] Categories of Information That Can Be Contained

図表7-7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 7-7 is categorized into personal attribute information and history information as below.

図表7-8 クレジットカード事業者が保有するカード利用情報におけるデータのレイアウトイメージ

Figure 7-8 Layout of data contained in credit card usage information retained by a credit card business

## 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、取扱いに注意すべき情報は、個人属性情報に含まれる勤務先や年収と、履歴データであるカード利用明細データにおける利用日や利用加盟店、利用金額に関する情報と考えられる。

In this use case, information that requires attention when handling is information on workplace and annual income, which is contained in personal attribute information, and information date of usage, member store, and value of payment, which is contained in the detailed credit card usage information that is history data.
## 【個人属性情報】

[Personal attribute information]

<年收、勤務先>

勤務先の情報は、例えば、住所との組合せにより個人の特定可能性が高くなることが想定される。また、更に年収の情報が組み合わさることによって、職層等を推定することも可能である。一方、職種についてはマーケティング等の観点から有用な情報であることから、勤務先の情報については全部削除ではなく、職種のカテゴリーに置き換える加工を行うことが考えられる。

It is likely that risks of identification of an individual become higher when information on workplace is combined with address, for example. Furthermore, if information on annual income is added, it becomes possible to estimate job position, etc. Meanwhile, job category is information that is useful for marketing, etc. Therefore, information on workplace should be replaced with job category, rather than deleting the entire information.

年収については、本ユースケースでは勤務先や住所に関する情報とともに提供することを想定しているため、複数の年収区分に置き換える等の情報を一定程度丸める加工をすることが望ましい。また、超高収入である場合は、施行規則第19条第4号の措置の対象となり得るため、該当するものがある場合は、その情報を削除するかトップコーディングを行う必要がある。

Since in this use case information on annual income is supposed to be provided to a third party along with information on workplace and address, information annual income should be rounded to a certain extent by replacing with annual income range. In addition, extremely high salary should be deleted or top-coded, since such data may fall under the scope of the measure provided in Article 19, item (iv) of the Enforcement Rules.

## 【履歷情報】

[History information]

くカード利用明細データの取扱い>

利用日時や利用金額と利用加盟店との組合せは、例えば、他の事業者が有する購買履歴情報と結びつくことにより、個人の特定につながる可能性がある。マーケティング等の観点から有用な情報であると考えられるため、一部の情報を曖昧化することが望ましい。曖昧化に当たっては、例えば、利用日を月単位にすること、利用金額を複数の区分に置き換えることが考えられる。

Combination of date and time of usage, value of payment, and member store can result in the identification of an individual when combined with purchase history information held by another business operator. Since detailed credit card usage information is useful for marketing, etc., it should be generalized partially. Such generalization can be performed by replacing date of usage with month of usage and value of payment with payment value range.

また、利用加盟店のうちデータセットにおいてカード利用頻度の少ない加盟店、一回の利用における利
用金額が極めて高額のもの、一定期間におけるカード利用回数が極めて多いものについては、その希少性から個人の特定につながる可能性があるため、トップコーディング等を行うことにより情報を加工することが望ましい。

In addition, information concerning a member store at which the frequency of card usage is extremely low, extremely high payment value, and extremely high card usage frequency in a certain period should be processed by top-coding, etc., as such information can result in the identification of an individual due to its rarity.

以上の本ユ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7-9 購買履歴（カード利用履歴）のユースケースにおける加工例

Figure 7-9 Examples of processing for the use case of purchase history (credit card usage history) information

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
契約者ID	クレジットカード番号を変換しており、変換ルールが解読されることにより、個人を特定できる可能性がある。	全部削除する、あるいは仮IDに置き換える。（項目削除）
Cardholder ID	Delete entirely or replace with temporary IDs (deletion by category).
また、作成事業者内部での分散管理用IDとして使用されている。
Converted from credit card numbers. Can identify an individual, if the conversion rules are decoded. Also used as IDs for internal distributed management at the business operator that produced anonymously processed information.
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).
クレジットカード番号	他の事業者でも収集している可能性の高い情報であり、他の情報と照合して個人を特定できる可能性がある。	全部削除する。（項目削除）Delete entirely (deletion by category).
Credit card number
性别	Likely to have been collected by other business operators and can result in identification of an individual when collated with other information.
Gender	生年月日と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。Can identify an individual when combined with date of birth and address.	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 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。Can identify an individual when combined with address and gender.	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）Replace with six age groups (below 30 years old, 30s, 40s, 50s, 60s, 70 years old and above) (rounding, top-coding).
Date of birth
電話番号	他の事業者でも収集している可能性が高く、他の情報と照合して個人を特定できる可能性がある。	全部削除する。（項目削除）Delete entirely (deletion by category).
Telephone number
住所	Likely to have been collected by other business operators and can result in identification of an individual when collated with other information.	市区単位より細かい情報を削除する。（丸め）Delete information on municipalities and more detailed address information (rounding).
Address	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。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 other information.	市区単位より細かい情報を削除する。（丸め）Delete information on municipalities and more detailed address information (rounding).
with date of birth and gender.Entails a risk of allowing access to a principal.
勤務先Workplace	他の事業者でも取得している可能性があり、他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。Likely to have been collected by other business operators and can result in identification of an individual when collated with other information.	「農業」「製造業」「小売業」「金融業」等の職種分類に置き換える。(一般化)Replace with job categories, such as "agriculture," "manufacturing," "retail," "financial service," etc.
年収Annual income	超高収入の人物については、個人を特定できる可能性がある。A person with extremely high income can be identified.	6区分（300万未満、300～600万、600～900万、900～1200万、1200～1800万、1800万以上）に置き換える。(丸め/トップコーディング)Replace with six income ranges (below 3 million yen, 3-6 million yen, 6-9 million yen, 9-12 million yen, 12-18 million yen, 18 million yen and above) (rounding, top-coding).
決済金融機関Settlement financial institution	(提供先にとって不要な情報と想定)(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	全部削除する。(項目削除)Delete entirely (deletion by category).

②履歴情報
[ii] History information
利用日	利用加盟店や利用金額との組合せにより、個人を特定できる可能性がある。	利用月単位に置き換える。
(丸め)
Date of usage	Can identify an individual when combined with member store and value of payment.	Replace with month of usage (rounding).
利用加盟店	カード利用頻度の低い加盟店の場合、個人の特定につながる可能性がある。	カード利用頻度が極めて低い加盟店情報を削除する。(セル削除)
Member store	Can identify an individual if the frequency of credit card usage at the member store is low.	Delete information concerning member stores at which the frequency of credit card usage is extremely low (deletion of cells).
支払方法	—	加工しない。
Payment method	Not to be processed.
利用金額	超高額の利用金額については、利用加	超高額な利用金額の情報を削除する。
Value of payment	盟店情報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。Extremely high payment value can identify an individual when combined with information on the member store at which the credit card was used.	短期間における利用総額が大きい契約者の情報を削除する。（セル削除/レコード削除）Delete information on extremely high payment values. Delete information on cardholders whose payment values over a short term is high (deletion of cells, deletion of records).

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7-10のようになる。

Figure 7-10 shows data that has been processed based on the above approach.

図表7-10 購買履歴（カード利用履歴）のユースケースにおける加工後のデータのイメージ

错误	性别	年代	居住工岁	里程	年收
ad3bde089a	男	40代	桃市	谷社	1800万以上
16ad82be6b	女	20代	阳市	金融里	300～600万
a75e7392f8	男	60代	里田区	小一	600～900万
...	...	...	...	...	...

项目	数量1	数量2	数量3
项目1	项目2	项目3	项目4	项目5	项目6	项目7	项目8	项目9
ad38de099a	2016年10月	0	42,000	2016年11月	0	23,800	2016年12月	0	200,000
16ed82be6b	2016年8月	0	6,500	2016年9月	0	29,800	2016年12月	0	50,000
a75e7392f8	2016年6月	0	13,800	2016年7月	0	8,200	2016年12月	0	5,500
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
Figure 7-10 Processed data in the use case of purchase history information (credit card usage history)

Customer attribute data

Temporary ID	Gender	Age	Residence area	Job category	Annual income
ad38de089a	Male	40s	Yokohama City	Trading company	18 million or more
16ad82be6b	Female	20s	Funabashi City	Financial service	3-6 million
a75e7392f8	Male	60s	Sumida-ku	Manufacturer	6-9 million
...	...	...	...	...	...

Detailed credit card usage data

Temporary ID	Statement 1	Statement 2	Statement 3
Date of use	Member store	Value of payment	Date of use	Member store	Value of payment	Date of use	Member store	Value of payment
ad38de089a	October 2016	○○○○ Minatomirai Store	43,000	November 2016	○○○○ Yokohama Store	23,800	December 2016	▽▽▽▼ Shibuya Store	200,000
16ad82be6b	August 2016	△△△△ Marunouchi Store	6,500	September 2016	×××× Tsudunuma Store	29,800	December 2016	○○○○ Shinjuku Store	50,000
A75e7392f8	June 2016	□□□□ Oshiage Store	13,800	July 2016	■■■■ Kinshicho Store	8,200	December 2016	□□□□ Oshiage Store	5,500
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...

### 7.2 乗降履歴・移動履歴の事例

### 7.2 Examples of Transportation History Information and Movement History Information

乗降履歴については、非接触型ICカードの普及に伴い鉄道会社（JR・私鉄・地下鉄等）あるいはバス会社等において取得・蓄積が進んでいる。また、カーナビゲーション（以下「カーナビ」という。）や自動車に搭載したGPS受信機によって取得できる位置情報（移動履歴）についても、車載通信機の普及に伴い、カーナビメーカーや自動車メーカーにおいて蓄積・活用が進んでいる。

Due to the popularization of non-contact IC cards, railway companies (JR, private railways, metro, etc.) and bus companies have been promoting the acquisition and accumulation of transportation information. In addition, car navigation system manufacturers and automobile manufacturers have been promoting the accumulation and utilization of location information (movement history information) that can be obtained from GPS receivers on automobiles, as in-vehicle communication devices become popular.

これらの乗降履歴・移動履歴については、各エリアや道路等の動線分析、通勤圈や商圈分析、地域開発、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、鉄道会社・バス会社、カーナビメーカーや自動車メーカー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 transportation history information and movement history information are expected to be used for various purposes, including traffic analysis for different areas and roads, analysis of commutation areas and commercial areas, regional development, advertisement, marketing, and product development. The following is examples of possible use cases where railway companies, bus companies, car navigation system manufacturers, automobile manufacturers, etc. produce anonymously processed information to use it for a purpose other than the original purpose and provide it to a third party.
#### 7.2.1 乗降履歴の事例

#### 7.2.1 Examples of Transportation History Information

## 1 ）ユースケース

## 1 ) Use Case

本ユースケースは、鉄道会社が保有する乗降履歴情報について、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、一般の事業者に提供するというものである。一般事業者においては、鉄道利用者の基本属性（年代、性別等）や鉄道の乗降履歴に基づいて、商圈分析やターゲティング広告の広告戦略に活用することが想定される。

In this use case, a railway company anonymizes transportation history information that it retains, and provides other business operators with anonymously processed information, by utilizing the framework of anonymously processed information. Said other business operators can utilize information on the basic attributes (age, gender, etc.) and transportation history of railway passengers contained in the provided information for commercial area analysis and development of strategies for targeted advertisement.

図表7-11 鉄道会社が保有する乗降履歴情報を第三者に提供するコースケースのイメージ

Figure 7-11 Use case where a railway company provides transportation 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、図表7-12に示すように、①顧客属性データ及び②ICカード利用データの2種類からなり、カード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] $ IC card usage data. These two kinds of data are mutually linked by card IDs.

顧客属性データには、定期情報が含まれ、定期券の有効期間（定期券開始日及び定期券終了日）と定期券区間（定期券発駅及び定期券着駅）から構成されている。また、ICカード利用データは利用日時や入出場駅及びその際に使用した改札口、各乗降に伴う利用額及びICカードにチャージされている残額等から構成されている。なお、ICカード利用データにおいて、SF入場とは、定期券区間外の入場を意味し、SF出場は定期券区間外での出場を意味する。

The customer attribute data contains commuter pass information, which is comprised of the valid term (commencement date and expiration date) and valid area (starting station and ending station) of commuter passes. The IC card usage data is comprised of date and time of usage, stations at which the passenger got on and off the train, entrance/exit gates the passenger used, amount of transportation fees, and remaining balance on the IC card. In the IC card usage data, "SF entrance" means entrance into a station outside of the commuter pass area and "SF exit" means exit from a station outside of the commuter pass area.

図表7-12 鉄道会社が保有する乗降履歴に関するデータのレイアウトイメージ

ID	压名	性别	主年月	原使用号	住所	定期消期
注册申请日期	注册地址	日期	注册日期
234899	田甲一周	男	1972年4月	231-0037	神奈川県横浜市	2016年12月1日	2017年5月30日	国内	234899
234900	佐藤幸子	女	1993年12月	273-0031	千葉県鳥橋市	2017年1月4日	2017年4月3日	吉崎嶋	234901
234901	铃木博	男	1953年8月	131-0045	東京都墨田区	-	-	-	-

ID	处理名称	年月日	时间	利用范围	改水口	入库权	出库权	利用额	预估
234899	出库	2016/12/17	9:30	SF入库SF出库	A6	留内	盘存	780	25,000
234899	入库	2016/12/17	14:20	SF入库	A5	建查	—	25,000
234899	出库	2016/12/17	15:00	SF入库SF出库	B3	建查	汇入库	300	24,700
234899	入库	2016/12/18	8:45	SF入库	C4	汇入库	—	0	24,700
Figure 7-12 Layout of data contained in boarding/alighting history information retained by a railway company

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7-12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、次のようになる。

Data shown in Figure 7-12 is categorized into personal attribute information and history information as below.

図表7-13 鉄道会社が保有する乗降履歴に関するデータのレイアウトイメージ
Figure 7-13 Layout of data contained in boarding/alighting history information retained by a railway company

## ② どのように加工すべきか

## [ii] How the Information Should Be Processed

本ユースケースにおいて、特に取扱いに気をつける必要があるのは、定期券情報（定期期間、定期区間）、入場駅と出場駅及びそれに関する時刻の情報の取扱いであると考えられる。

In this use case, the handling of commuter pass information (valid period and area of a commuter pass), boarding and alighting station information, and time information require extra care.

## 【個人属性情報】

[Personal attribute information]

定期券情報の取扱い

まず、定期券区間情報（定期券発駅、定期券着駅）は、定期券区間外の移動傾向（例えば、休日の買い物に出かける場所）との相関等を分析するために有用であり、本ユースケースにおいても利用することが想定され得る。

Commuter pass area information (starting station and ending station of a commuter pass) is useful for analyzing the relationship between the commuter pass area and trends concerning movement to a station outside of the commuter pass area (for example, transportation for shopping on holidays). This information is assumed to be used in this use case, too.

一方、定期券区間の情報からは、自宅の最寄り駅と勤務先や通学先の最寄り駅を把握することができるが、定期券の発駅若しくは着駅の一方に、定期券としての利用が少ない駅が含まれている場合は、個人の特定につながる可能性が高くなるため、そのような情報については、削除する、あるいは別の駅名に置き換える等の措置を講ずることが望ましい。

Meanwhile, it is possible to determine the stations closest to an individual's home and workplace/school from
commuter pass area information. If the starting station or ending station is a station at which the number of passengers boarding or alighting with a commuter pass is small, commuter pass area information can lead to the identification of an individual. Therefore, it is encouraged to delete such information or replace such information with another station name, etc.

## 【履歷情報】

## [History information]

## ＜入・出場駅及び時刻情報の取扱い＞

日々の乗降履歴としての入場駅・出場駅とそれに関する時刻情報からは、その情報に係る本人の行動パターン（例えば、通勤日や勤務時間帯、そして、週末に出かけるエリア等）を推測することができる。It is possible to estimate behavioral patterns of a principal (for example, commuting day, working hours, areas to which he/she travels to on weekends) from boarding/alighting station information and time information contained in daily boarding/alighting information.

一方、データセットに含まれる乗降履歴の期間が長いほどその情報は一意となり得るため、その一意性をもって直ちに個人を特定することができないとしても、一定の配慮（措置）をすることが望ましい。On the other hand, boarding/alighting information becomes more unique if the period of boarding/alighting history information contained in the dataset is longer. Since such uniqueness itself does not immediately result in the identification of an individual, it is desired to take certain measures.

例えば、入場駅・出場駅のそれぞれの利用時における単位時間当たりの利用者数を考慮して、利用者数が少ない駅の情報や利用者数が少ない時間帯の情報を削除することが望ましい。また、入出場時刻を表す詳細な時刻情報については、秒単位の情報を削除したり、30分単位や1時間単位に情報を丸めたりすることが考えられる。

For example, the number of users per hour at the boarding station and alighting station at the time of use of the IC card should be examined. Then, information concerning stations or hours for which the number of users is small should be deleted. In addition, detailed entrance/exit time information should not contain the minute level information, and should be rounded to, half-hour level or hour level.

## ＜利用額・残額の取扱い＞

本コースケースは商圈分析等を想定しており、ICカードへのチャージ額や利用額に関する情報の必要性が乏しいと考えられることから、利用額及び残額の情報については、その項目自体を削除する。

In this use case, information is assumed to be used for commercial area analysis. Since there is not much need for information concerning the recharging amount on an IC card and value of IC card payment, fare and balance information is to be deleted.
なお、ICカードの電子マネーとしての利用状況等の分析に用いる場合も想定し得るが、そのような場合には、各入・出場の履歴に関する利用額や残額の偏差から定期の利用有無及びその区間を判別することが可能であるため、定期券区間情報の取扱いとの相関があることに留意しておくことが必要である。

Although it is possible to use fare and balance information for analyzing the status of IC card usage as electronic money, it should be noted that its relationship with the handling of commuter pass area information needs to be kept in mind, since commuter pass area and the existence of records of commuter pass usage can be determined based on a deviation of the value of payment or balance related to each entrance/exit history data.

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7-14 鉄道の乗降履歴データのユースケースにおける加工例

Figure 7-14 Examples of processing for the use case of train boarding/alighting 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ICカード利用データとを紐づける内部管理IDとして使用されている。	全部削除する、あるいは仮IDに置き換える。(項目削除)
ID	Used as internal management IDs to link the customer attribute data and IC card usage 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。
Name	This information alone can identify an individual.	(項目削除)
性別	住所（居住エリア）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。	Delete entirely (deletion by category). 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 address (residence area), date of birth, etc.	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

Month and year of birth

## 郵便番号・住所

定期券有効期間（開始日/終了日）

Commuter pass valid period (commencement date/expiration date)

定期券区間

(発駅/着駅)

Commuter pass area

(starting station/ending

station)

住所や性別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。また、超高齢である場合は、それ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 address, gender, etc. Information concerning extremely old age can result in identification of an individual.

性別や生年月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。

Can result in identification of an individual when combined with other information, such as gender and date of birth.

(提供先にとって不要な情報と想定)

(Considered to be unnecessary information for the receiver.)

自宅最寄り駅と勤務先等の最寄り駅を推測できる。

また、他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。

Can be used for estimation of the closest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)

Replace with six age groups (below 30 years old, 30s, 40s, 50s, 60s, 70 years old and above) (rounding, top-coding).

本ユースケースの住所情報は市区単位までしか入っていないため、加工しない。郵便番号は不要と考えられることから全部削除する。

(項目削除)

Not to be processed, since address information in this use case only contains municipality information.

Postal codes are to be deleted, as they are considered as unnecessary (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 for the receiver in this use case (deletion by category).

定期区間として利用が少ない駅の情報を削除する。あるいは別の駅名に置き換える。

(セル削除/ノイズ付加)

Delete information concerning stations

which is not often used with a commuter
stations to home, workplace, etc.

Can result in identification of an

individual when combined with other

information.

pass. Otherwise, replace with another

station name (deletion of cells/noise

addition).

②履歴情報[ii] History information
処理名称(出場/入場)	入場駅や出場駅に関する情報との組合せから、個人を特定できるリスク。	加工しない。Not to be processed
Processing (exit/entrance)
利用日時(年月日・時間)	入場駅や出場駅に関する情報との組合せから、個人を特定できるリスク。	30分単位に置き換える。(丸め)
Date and time of use(Date/time)	Risk of identification of an individual when combined with boarding/alighting station information.	Rounded to the half-hour level (rounding).
利用種別Category of use	(提供先にとって不要な情報と想定)(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	全部削除する。(項目削除)Delete entirely (deletion by category).
改札口Entrance/exit gate	(提供先にとって不要な情報と想定)(Considered to be unnecessary information for the receiver.)	全部削除する。(項目削除)Delete entirely (deletion by category).
入場駅/出場駅Boarding/alighting station	入場駅と出場駅の組合せや利用時間帯によって、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 boarding/alighting station information, or due to hours of use.	入場駅、出場駅それぞれについて、利用者の少ない時間帯の情報を削除又は他の駅名に置き換える。(セル削除/ノイズ付加)Delete information for boarding/alighting stations for hours in which the number of users is small. Otherwise, replace with another station name (deletion of cells/noise addition).
利用額Value of payment	定期券区間に関する情報を復元することができる。	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