1. ビッグデータとプライバシー
NPO情報セキュリティ
研究所
上原哲太郎
twitter: @tetsutalow

2. よくある構図 クレーマー？
イノベーションの テクノフォビ
危険！やめ 種なんですよ ア？
なんとな て！ イデオロギー？
利便性を
く不安 個人情報漏洩 提供しますよ
事故が起きた そもそも個人情報
ら じゃないんですよ
どうするの！
根深い対立・成立しない対
話
利用者 事業者
あちこち
間違いが

3. ビッグデータ・ビジネスの現状
 研究ベースではさまざまな応用がある…
 ビジネスは…
 カーナビのトラフィックデータから渋滞情報
 ホンダのinternaviで1億km/月
 東日本大震災では「通れる経路」の把握に威力
 センサ＋ソーシャル情報から局地的天気予報
 ウェザーニュースは1日5000～30000通の情報
 一番成功しつつあるのはマーケティング

4. 行動ターゲティングによる
マーケティング手法
 各顧客のサービス利用履歴・Web閲覧履歴
…等からプロファイリングして広告を打つ
手法
 究極は顧客関係管理（CRM）によるマーケ
総務省：「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状

5. 顧客関係管理：CRM
（Customer Relationship
Management）
 顧客データベースを元にしたマーケティング手法
 各顧客について綿密なデータを取る
 いつどんな商品を買ったか／返品したか等の購買記録
 どんなクレームをしてきたか それにどう対応したか等の
応対記録
 これらのデータを元に適切なマーケティングを行う手法
 分野によっては昔からある手法
 高額商品（家、車etc...）、家電製品等
 医学の世界では常識
 「ポイントカード」商法によって
一般小売に導入しやすくなった
 ネット販売とは適合性が高い
（IDがある/強制できるから）

6. これが一番やりやすいのは
「ポイントカード」商法
 マイレージ商法や電子マネーも同じ
 マーケティング上2つの効果がある
 「ロイヤリティ」の向上
 ポイントという実質の値引きを使って
『囲い込み』が可能に
 ポイントは企業にとって負債になるが先送り可能
 CRMの容易さ
 住所氏名etcを登録してもらえればベストだが
そうでなくても・・・
 実質上会員カードなのだがポイントという
インセンティブで消費者の抵抗感を減らす

7. CRMは必ずしも「住所氏名」と
紐付けしなくてよい
403842は必ず 今日はイチゴが
果物を買うわね 特売ですよ
別の
日
会員番号
403842
403842 会員番号
02/02 豆腐 403842 !?
02/02 りんご
02/03 カレー粉
02/03 バナナ
02/04 肉
02/04 みかん

8. ターゲティング広告
 パソコンで見るホームページ内のバナー広
告にサードパーティCookieを埋め込む
OL募集中！
若い女性雑誌
のページ
132345さんは
安産祈願は… 若い女性？
プレママ雑誌 妊娠中？？
のページ
XX産婦人科
自分の友達の 昔はバナー広告で追跡したが
ブログ 今は広告のないページでも追跡可能に

9. 「データを増やせば精度が上が
る」
 共通ポイントカード：異業種を横断すること
で多面的なプロファイリングが可能に
 Tカード＝ファミマ＋TSUTAYA＋ドラッグユタカ
+…
 Yahoo! Japanとの提携を発表
ネット上のポイント制度と統合（O2O）
 Ponta＝ローソン＋ゲオ＋HMV＋Dental
Ponta+…
 データエクスチェンジ市場の登場
 行動履歴を市場化する

10. ターゲティングの行き着く先
 日経ビジネス記事より：
買い物カゴの中身で妊娠を判定する～行動
心理学で企業は「習慣」という金脈を生み
出せるか
 「統計学者は、独自のデータ分析によっ
て、買い物カゴの内容から妊娠初期の女性
も高い確率で特定することができるという
のだ。」
 家族より早くスーパーが妊娠を知る是非

11. プライバシー的にこれでいいの
か
 個人情報保護法的にはどうなの？
 個人情報とは…
「生存する個人に関する情報であって、特定
個人を識別できるもの・他の情報と容易に照
合することができ、個人が識別できるものを
含む」
 「照合容易性」がなければ個人情報ではない
 Q:IPアドレスは個人情報か？
メールアドレスは個人情報か？
 では個人情報でないならよいのか？

12. どの情報を誰に
個人→ID→属性情報 渡したいかは
個人によって
異なる
切ればIDは 住民票コード 生年月日
個人情報で
なくなる？ 基礎年金番号
性別
上原哲太郎 免許証番号…
住所 固定電話番号
Tカード番号…
勤務先 卒業校
Suica番号…
容易照合性が 昨日行ったところ 会った人
ない メールアドレス
＝リンクが弱け 昔の恋人 性癖
れば問題ない？ 携帯電話番号 ？
信じている宗教
ケータイID 支持政党
犯罪歴 性的嗜好
Cookie… かかっている病気

13. 固定ID問題
 本人の身体もしくは行動に何らかの形で結び
ついており、容易にその内容が変更できない
何らかのID（識別子）が存在する場合に可能
性あり
 本人に意識されることなく収集されることが
あれば、本人の望まない相手にもIDと「位
置」や「行動」等の情報が蓄積され、リスク
が高まる
 IDが何らかの理由で、望まぬ相手に本人識別
された瞬間にプライバシー侵害発生
 例：ケータイID、モバイルルータのWiFiの
MACアドレス、固定IPv6アドレス…
CSS2012にて発表
2B1-3: ワイヤレスデバイスのもたらすロケーションプライバシー問題に関する一考察

14. IDにリスクアセスメントが必
要
 IDの性質を分類する必要
 本人がそのIDの存在を意識できるか
 本人識別性（本人確認）の強固さ
 本人による変更や破棄の容易さ
もしくは本人が意識せず変化するまでの時間
 IDが取得された先や取得タイミング、
付随する属性情報が識別できるか
 IDと結びつく属性の種類や蓄積先・量の制御可能性
 IDが個人識別性を持ったときのリスクヘッジ

15. 属性情報もいろいろ
 一般的機微性
 差別の要因になりうるもの
 思想信条の自由を阻害しかねないもの
 ただし私企業の活動に後者がどう関係するか？
 実際には個人により大きな幅
 性同一性障害を持つ人の「性別」
 DV被害を受けている人の「住所」

16. 属性情報も集まれば…

17. 属性情報→個人特定を
考える上でのカギ
 k-Anonymity（k-匿名性）
 同一の属性情報の組み合わせが常にk人以上である状
態
 属性情報による絞り込みではk人未満にできず個人特定不
能
 l-diversity（l-多様性）
 グループ内で属性の持つ値がl通り以上ある状態
 知られたくない（機微性の高い）属性値が
l通り未満に絞り込めず、属性情報が特定できない
 これらを維持したマイニングが
Privacy Preserving Data Mining (PPDM)
 だがここにあるのは「個人識別性」の話がメイン

18. そもそも個人情報保護法の裏にあ
る
「自己情報コントロール権」
何を持っている？
何に使っている？
内容は正確？
簡単に漏洩しない？ 誰に渡している？
何を渡している？
本人の了解を得てい
る？
入手経路は適切？
使用目的は明白？
何を入手している？
山田太郎
67年8月9日生
住所：XXX
TEL:012…
他企業・団体
企業・団体

19. セキュリティとプライバシーは
しばしば混同される
 セキュリティとは「全体主義」
 組織防衛のために行う
 プライバシーとは「個人主義」
 個人の「感じ方の違い」を包み込む必要
「私は平気、あなたは気にしすぎ」は通用しない
ならば必要なのは
「社会的に過負荷にならない程度の自己選択権」

20. じゃあ、どうすればいいの？
 まずは「何をやっているか」提示する
 「サービス利用約款」「個人情報保護ポリ
シー」
「プライバシーポリシー」に明記する
 …ただ…あまりにも長い
場所も判りにくい
まして、「間違っていたりする」
これを是正していくこと
 いわゆる「アリバイ的コンプライアンス」は×

21. その上で「オプトアウト」を保
証
 追跡や個人情報収集・第三者提供を
「停止してくれ」と申し込むこと
 例えばマイクロアド社の例
 これにより自己選択権を
確保してゆく

22. 米国の最近の動き
 FTCによる「Do Not Track合意」
 2010年
FTC「急変する時代の消費者プライバシー保
護」
 特にターゲティング広告を行う事業者に対し
「統一的かつ包括的消費者選択の仕組み」を求め
る
 HTTPリクエストに「DNT:1」ヘッダを付加する
 Digital Advertising Allianceとの間で実装合意
 ブラウザへの実装が進むが…
 Firefox, Safari, Chromeは「デフォルトオフ」
 Internet Explorer 10 は「デフォルトオン」…

23. 続・米国の最近の動き
 2012年2月22日
カリフォルニア州司法長官との合意
 スマホアプリケーションに対する
Amazon, Apple, Google, HP, Microsoft, RI
Mとの合意
 州オンラインプライバシー保護法に基づく
プライバシーポリシーの明示
 表示手段・領域・事業者の対応手続・BPなど取り
決め
 「アプリ開発者」のプライバシーポリシー違反は
州の不正競争防止法・虚偽広告禁止法に違反

24. 米国プライバシー権利章典
 2012年2月23日 オバマ政権発表
 権利章典 Bill of Rights！
 ７つの原則
 コントロール・透明性・「コンテキスト」の尊
重・
安全性・アクセスと正確性・対象を絞った収集
説明責任
 「プライバシー権は
民主主義に最初からあったものだ
そして今、私たちは何よりも必要として

25. スマートフォンを経由した利用者情報の取扱いに関するWG（第3回
筑波大学 石井夏生利先生の資料より

26. スマートフォンを経由した利用者情報の取扱いに関するWG（第3回
筑波大学 石井夏生利先生の資料より

27. EUデータ保護指令→規則
 データ保護指令（９５年）
 「全ての者は、自らに関する個人データを保護
する権利を有する。」
 OECDガイドラインに沿った規定
＋プライバシーコミッショナー制度(PIA)
 第三国持ち出しについて規制 相手国に同等の規制を求める
 データ保護規則（現在は素案）
米国は「セーフハーバ協定」
日本は今だ未認証
 「忘れられる権利」の明記
 Privacy by Design
など

28. SNSの登場が産んだ新しい問題
 SNS問題：人の「つながり」のプライバ
シー
 AさんとBさんが「友達」である時に
「友達である」という事実は誰のもの？？
 「連絡先」問題
 住所やメールアドレス、電話番号はより活用
ニーズがあるが、実態が規制と乖離
 個人識別子の代わりに活用するとさまざまな弊
害
 例：FacebookやLINEにおける「連絡先」取得問
題

29. おわりに
 個人情報漏洩じゃなく「プライバシー」を
語ろう
 自分の情報はどこにあって誰が何に使っている
か
意識できる・想像の範囲内に収まる世の中を
 「意識の高い」人に選択権を
 世界の議論に追随しよう
 アクセルとブレーキの両方が必要
 日本のビジネスの世界展開に障害？
 ビッグデータ内の「個別例外処理」という