JP2008234605A - データ取得流通時のデータ匿名性確保に係わる、データ集計システム、データ集計方法およびデータ集計プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】自己の個別データを秘匿したいという情報提供者の要求のために、円滑な情報提供が妨げられてしまうという問題がある。
【解決手段】実施形態に係るデータ集計システムは、データ取得流通時のデータ秘匿性を確保する手段を提供するための、複数の情報提供者が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成部と、ランダムデータが付加された個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成部と、集計データからランダムデータを除去するランダムデータ除去部と、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、データ取得流通時のデータ匿名性確保に係わる、データ集計システム、データ集計方法およびデータ集計プログラムに関する。

製品提供メーカは、化学品メーカ等、原料や素材を提供する上流企業からの情報を基に、自社製品の化学物質含有量を把握し、その情報を開示しなければならない場合がある。近年、Eup指令やREACH規制等により、製品提供メーカが自社製品の化学物質含有量を把握することの必要性が高まっている。

なお、本発明に関連する先行技術文献としては、特許文献１〜４が挙げられる。
特開２００６−１８０５３号公報 特開平７−１１５５４９号公報 特開２００３−３４８１６６号公報 特開２００５−３８３６１号公報

下流企業である製品提供メーカが自社製品の化学物質含有量を把握するには、上流企業が下流企業に対して情報提供することが必要である。しかしながら、上流企業は、物質の構成要素や構成比率など、自社のノウハウにあたる情報を秘匿したいという要求を有している。そのため、信頼関係の無い不特定多数の下流企業に対しては、上流企業による積極的な情報提供が実施されにくい状況にある。つまり、自己の個別データを秘匿したいという情報提供者の要求のために、円滑な情報提供が妨げられてしまうという問題がある。かかる問題は、化学物質に関する情報の提供に限らず、各種の情報の提供に際して見られる問題である。

本発明によるデータ集計システムは、複数の情報提供者が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成部と、上記ランダムデータが付加された上記個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成部と、上記集計データから上記ランダムデータを除去するランダムデータ除去部と、を備えることを特徴とする。

本発明によるデータ集計方法は、複数の情報提供者が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成ステップと、上記ランダムデータが付加された上記個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成ステップと、上記集計データから上記ランダムデータを除去するランダムデータ除去ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明によるデータ集計プログラムは、複数の情報提供者が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成ステップと、上記ランダムデータが付加された上記個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成ステップと、上記集計データから上記ランダムデータを除去するランダムデータ除去ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明においては、各情報提供者が有する個別データにランダムデータが付加された上で、集計データの生成が行われる。そして、その集計データからランダムデータが除去されることにより、情報取得者に提供される集計データが生成される。これにより、個別データの秘匿性を確保しつつ、情報取得者に有用なデータを提供することが可能となる。

本発明によれば、円滑な情報提供の促進に資するデータ集計システム、データ集計方法およびデータ集計プログラムが実現される。

以下、図面を参照しつつ、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
（第１実施形態）

図１は、本発明によるデータ集計システムの第１実施形態を示すブロック図である。このデータ集計システムは、複数の情報提供企業（情報提供者）が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成部と、ランダムデータが付加された個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成部と、集計データからランダムデータを除去するランダムデータ除去部と、を備えている。

より詳細には、本実施形態に係るデータ集計システムは、検索・集計サーバ１０、情報提供企業個別ＤＢ（データベース）２０、および情報検索端末３０を備えている。これらの検索・集計サーバ１０、情報提供企業個別ＤＢ２０および情報検索端末３０は、インターネット等のネットワーク４０を介して互いに接続されている。

検索・集計サーバ１０は、統合ＤＢ管理部１０１、ランダムデータ生成部１０２、データ集計部１０３、および解析パターン格納部１０４を含んでいる。統合ＤＢ管理部１０１は、情報提供企業個別ＤＢ２０が保有する情報インデックスを管理する。ランダムデータ生成部１０２は、データ流通の際に付加するランダムデータを生成する。すなわち、ランダムデータ生成部１０２は、複数の情報提供企業が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成する。

データ集計部１０３は、情報提供企業個別ＤＢ２０から個別データを収集し、集計する。すなわち、データ集計部１０３は、ランダムデータが付加された個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成部としての機能を有する。データ集計部１０３は、後述する情報検索端末３０から入力された集計条件に従って集計データの生成を行う。さらに、データ集計部１０３は、集計データからランダムデータを除去するランダムデータ除去部としての機能も有する。

解析パターン格納部１０４には、集計データから個別データを特定することが可能な解析パターンが格納されている。検索・集計サーバ１０は、情報検索端末３０から入力された集計条件が解析パターン格納部１０４に格納された解析パターンに一致する場合、集計データの生成を中止する。

情報提供企業個別ＤＢ２０は、情報提供企業毎に分かれて存在しており、各情報提供企業の個別データを格納するＤＢ２０_１，２０_２，…，２０_ｎを含んでいる。各ＤＢ２０_１，２０_２，…，２０_ｎは、ランダムデータ生成部１０２によって生成されたランダムデータを当該ＤＢ２０_１，２０_２，…，２０_ｎに格納された個別データに付加し、ランダムデータが付加された個別データを出力する。

情報検索端末３０は、集計条件の入力を受け付けるとともに、ランダムデータが除去された集計データを検索・集計サーバ１０から受け取る。

図２および図３を参照しつつ、本発明によるデータ集計方法の第１実施形態として、図１のデータ集計システムの動作の一例を説明する。このデータ集計方法は、概括すると、複数の情報提供企業が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成ステップと、ランダムデータが付加された個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成ステップと、集計データからランダムデータを除去するランダムデータ除去ステップと、を含む。本実施形態に係るデータ集計プログラムは、これらのステップをコンピュータに実行させるものである。

より詳細には、まず、依頼元の情報検索端末３０より、条件を設定して情報提供依頼があると、解析パターン格納部１０４に格納された解析パターンとの照合を行う（図２のステップＡ１）。解析パターンに合致しない場合は、ランダムデータ生成部１０２は、集計条件で指定された集計対象数（＝ｎ）のデータ要素ＲＤｍｐ（ｐ＝１，２，…，ｎ）を持つランダムデータ群ＲＤｍを生成する（ステップＡ２）。解析パターンに合致する場合は、集計を中止する（ステップＡ９）。

次に、統合ＤＢ管理部１０１が個別データを情報提供企業個別ＤＢ２０に問い合わせる。問い合わせは、集計対象全ての企業のＤＢに対し行う。問い合わせ時に、ランダムデータＲＤｍｐは、順不同で各ＤＢ２０_１，２０_２，…，２０_ｎに送信される（ステップＡ３）。情報提供企業個別ＤＢ２０は、個別データＣＤｐにランダムデータＲＤｍｐを付加し、検索・集計サーバ１０に送信する（ステップＡ４）。

検索・集計サーバ１０は、ランダムデータが付加された個別データ（ＣＤｐ＋ＲＤｍｐ）を取得する。検索・集計サーバ１０は、条件に合致する全ての個別データを取得する（ステップＡ５）。そして、データ集計部１０３によって、取得した個別データの集計が行われる（ステップＡ６）。また、データ集計部１０３は、図３に示すように、ランダムデータ生成部１０２により生成されたランダムデータの集計値を求め、それを集計データから除去する（ステップＡ７）。その後、最終的な集計結果が情報検索端末３０に対して出力される（ステップＡ８）。

本実施形態の効果を説明する。本実施形態においては、各情報提供企業が有する個別データにランダムデータが付加された上で、集計データの生成が行われる。そして、その集計データからランダムデータが除去されることにより、情報取得者に提供される集計データが生成される。これにより、個別データの秘匿性を確保しつつ、情報取得者に有用なデータを提供することが可能となる。よって、円滑な情報提供の促進に資するデータ集計システム、データ集計方法およびデータ集計プログラムが実現されている。

例えば、情報取得者（下流企業）が自社製品の化学物質含有量の把握を目的として、情報提供者（上流企業）から情報提供を受ける場合を考えると、下流企業にとって、上流企業毎の個別データを取得することは必須ではない。すなわち、下流企業は、複数の上流企業の個別データを集めた集計データを取得できれば充分であり、その集計データにより自社製品の化学物質含有量を合計値として把握することができる。

本実施形態によれば、個々の組織（企業、団体もしくはその下の組織等）の保有する個別データにランダムなデータを付加した上で元のデータを特定できない形でデータを取得することができる。そのため、データ取得流通時のデータの秘匿性を確保するとともに、データ依頼元には、複数組織の集計データとしてのみ提供することにより、個々の組織の個別データの秘匿性を確保しつつ、必要なデータを流通させることが可能となる。また、情報検索端末３０に出力されるのは個別データではなく集計データであるため、情報取得者への情報提供にあたり、情報提供企業の個別データは渡さずに、結果表示が可能になる。

ところで、情報流通時の秘匿性確保に関しては、暗号化によるものがある。しかし、暗号化による秘匿性確保は、複合されるまでの秘匿に過ぎないため、情報提供する上流企業にとっては、自社ノウハウにあたる個別の情報をそのまま取り出されることに対する不安がある。また、個別データの匿名性を確保して集計結果を提供するものとしては、アンケート集計システムなどがある。しかし、情報提供を依頼する下流企業では、上流企業の特定の商品の集計値が必要なため、匿名性を確保したアンケート集計システムでは、必要な情報を得ることができない。

特許文献１には、アンケートの集計において個人情報保護を目的として、情報の攪乱処理を行う手法が開示されている。しかし、この手法では、乱数の発生を端末毎に行っているため、端末毎に集計すると攪乱が打ち消されてしまう。これに対して、本実施形態においては、収集したデータは、収集端末単独のデータ群では攪乱を打ち消すことができない。したがって、秘匿性確保のしくみが相違している。

特許文献２には、暗号が解読されにくくなるようにランダムデータを付加する手法が開示されている。しかし、この手法は、ファクシミリの通信時におけるデータの秘匿性を確保することを目的としており、受信後のデータの秘匿性までも確保するものではない。これに対して、本実施形態においては、データ入手時にランダムデータを付加し、且つ入手データとランダムデータの紐付けを持たないことから、ユーザが保持する元データは、加工された形でのみ流通し、保管される。
（第２実施形態）

図４は、本発明によるデータ集計システムの第２実施形態を示すブロック図である。このデータ集計システムは、検索・集計サーバ１０、情報提供企業個別ＤＢ２０、および情報検索端末３０を備えている。これらの検索・集計サーバ１０、情報提供企業個別ＤＢ２０および情報検索端末３０は、ネットワーク４０を介して互いに接続されている。

検索・集計サーバ１０に（全体）ブラックリスト格納部１０５が加わった以外は、第１実施形態と同じである。ブラックリスト格納部１０５には、（全体）ブラックリストが格納されている。検索・集計サーバ１０は、集計データを取得する情報取得者がブラックリストに含まれている場合、集計データの生成を中止する。

図５を参照しつつ、本発明によるデータ集計方法およびデータ集計プログラムの第２実施形態として、図４のデータ集計システムの動作の一例を説明する。依頼元の情報検索端末３０より、条件を設定して情報提供依頼があると、ブラックリスト格納部１０５に格納されたブラックリストに依頼元の企業が掲載されているかチェックを行う（ステップＢ１）。ブラックリストに掲載されていない場合は、解析パターンとの合致可否をチェックする（ステップＡ１）。ブラックリストに掲載されている場合は、集計中止を出力し、処理を中止する（ステップＢ１０）。その他のステップは、図２と同様である。

本実施形態によれば、ブラックリストにより、悪質な企業への情報提供を中止するので、情報提供企業の安心感の向上につながる。
（第３実施形態）

図６は、本発明によるデータ集計システムの第３実施形態を示すブロック図である。このデータ集計システムは、検索・集計サーバ１０、情報提供企業個別ＤＢ２０、および情報検索端末３０を備えている。これらの検索・集計サーバ１０、情報提供企業個別ＤＢ２０および情報検索端末３０は、ネットワーク４０を介して互いに接続されている。

検索・集計サーバ１０に個別ブラックリスト格納部１０６が加わった以外は、第２実施形態と同じである。個別ブラックリスト格納部１０６には、情報提供企業毎に設定された個別ブラックリストが格納されている。検索・集計サーバ１０は、集計データを取得する情報取得者が、当該集計データの生成に用いられる個別データを有する情報提供企業の個別ブラックリストに含まれている場合、当該情報提供者の個別データを除いて集計データの生成を行う。

図７を参照しつつ、本発明によるデータ集計方法およびデータ集計プログラムの第３実施形態として、図６のデータ集計システムの動作の一例を説明する。全体ブラックリストのチェック（ステップＢ１）および解析パターンチェック（ステップＡ１）に関しては、第２実施形態と同様である。

次に、依頼元が検索条件に該当する情報提供企業の個別ブラックリストに掲載されているかどうかをチェックする。個別ブラックリストに掲載している場合は、該当する情報提供企業が検索条件として提供している特定のインデックス情報を記録する（ステップＣ３）。ランダムデータ生成部１０２は、条件により指定された集計対象数から個別ブラックリストに掲載している企業に該当する集計対象数を差し引いた数の要素を持つランダムデータ群を生成する（ステップＣ４）。ステップＡ３〜ステップＡ７に関しては上記実施形態と同じである。

次に、集計結果出力時には、最終的な集計結果の値に加え、個別ブラックリストのため、個別データが取得できなかった特定のインデックス情報を出力する（ステップＣ１０）。

本実施形態によれば、個別ブラックリストにより、情報提供を拒否する相手（情報取得者）を情報提供企業毎にも設定できることにより、情報提供企業の安心感が一層向上する。
（第４実施形態）

本実施形態に係るデータ集計システムの構成は、図４に示した第２実施形態と同様である。ただし、検索・集計サーバ１０には、同一の情報取得者について、集計条件と解析パターンとの一致が所定回数を超えて発生したか否かを判断する判断部としての機能が追加されている。

図８を参照しつつ、本発明によるデータ集計方法およびデータ集計プログラムの第４実施形態として、本実施形態に係るデータ集計システムの動作の一例を説明する。解析パターンに合致する場合のステップＤ１３〜Ｄ１５以外は、第２実施形態と同じである。

ステップＤ１３〜Ｄ１５について、以下に説明する。解析パターンに合致し、集計中止の出力（ステップＡ９）が行われた後、ブラックリスト掲載の閾値を超えたかどうかがチェックされる（ステップＤ１３）。閾値を超えている場合は、全体ブラックリストに掲載するか問い合わせ（ステップＤ１４）、ＹＥＳであれば、全体ブラックリストに依頼元を追加する（ステップＤ１５）。

本実施形態によれば、ブラックリストを更新するロジックの追加により、新たに発生する脅威への対策を取ることで、情報提供企業の安心感が一層向上する。

本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記実施形態においては情報提供者が企業である場合を例示したが、情報提供者は個人であってもよい。

本発明によるデータ集計システムの第１実施形態を示すブロック図である。 図１のデータ集計システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図１のデータ集計システムの動作の一例を説明するための図である。 本発明によるデータ集計システムの第２実施形態を示すブロック図である。 図４のデータ集計システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 本発明によるデータ集計システムの第３実施形態を示すブロック図である。 図６のデータ集計システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 第４実施形態に係るデータ集計システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０ 検索・集計サーバ
２０ 情報提供企業個別ＤＢ
３０ 情報検索端末
４０ ネットワーク
１０１ 統合ＤＢ管理部
１０２ ランダムデータ生成部
１０３ データ集計部
１０４ 解析パターン格納部
１０５ （全体）ブラックリスト格納部
１０６ 個別ブラックリスト格納部

Claims (9)

1. 複数の情報提供者が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成部と、
   前記ランダムデータが付加された前記個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成部と、
   前記集計データから前記ランダムデータを除去するランダムデータ除去部と、
   を備えることを特徴とするデータ集計システム。
2. 請求項１に記載のデータ集計システムにおいて、
   前記各情報提供者の前記個別データが格納された情報提供者データベースを更に備え、
   前記情報提供者データベースは、前記ランダムデータ生成部によって生成された前記ランダムデータを当該情報提供者データベースに格納された前記個別データに付加し、前記ランダムデータが付加された前記個別データを出力するデータ集計システム。
3. 請求項１または２に記載のデータ集計システムにおいて、
   集計条件の入力を受け付けるとともに、前記ランダムデータが除去された前記集計データを受け取る情報検索端末を更に備え、
   前記集計データ生成部は、前記情報検索端末から入力された前記集計条件に従って前記集計データを生成するデータ集計システム。
4. 請求項３に記載のデータ集計システムにおいて、
   前記集計データから前記個別データを特定することが可能な解析パターンが格納された解析パターン格納部を更に備え、
   前記情報検索端末から入力された前記集計条件が前記解析パターン格納部に格納された前記解析パターンに一致する場合、前記集計データの生成を中止するデータ集計システム。
5. 請求項４に記載のデータ集計システムにおいて、
   前記集計データを取得する同一の情報取得者について、前記集計条件と前記解析パターンとの一致が所定回数を超えて発生したか否かを判断する判断部を更に備えるデータ集計システム。
6. 請求項１乃至５いずれかに記載のデータ集計システムにおいて、
   ブラックリストが格納されたブラックリスト格納部を更に備え、
   前記集計データを取得する情報取得者が前記ブラックリストに含まれている場合、前記集計データの生成を中止するデータ集計システム。
7. 請求項６に記載のデータ集計システムにおいて、
   前記情報提供者毎に設定された個別ブラックリストが格納された個別ブラックリスト格納部を更に備え、
   前記集計データを取得する前記情報取得者が、当該集計データの生成に用いられる前記個別データを有する前記情報提供者の前記個別ブラックリストに含まれている場合、当該情報提供者の前記個別データを除いて前記集計データの生成を行うデータ集計システム。
8. 複数の情報提供者が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成ステップと、
   前記ランダムデータが付加された前記個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成ステップと、
   前記集計データから前記ランダムデータを除去するランダムデータ除去ステップと、
   を含むことを特徴とするデータ集計方法。
9. 複数の情報提供者が有する個別データの各々に付加するランダムデータを生成するランダムデータ生成ステップと、
   前記ランダムデータが付加された前記個別データを集計することにより、集計データを生成する集計データ生成ステップと、
   前記集計データから前記ランダムデータを除去するランダムデータ除去ステップと、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ集計プログラム。

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