JP6935964B1 - 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】個人情報を適切に管理することができるようにする。【解決手段】情報処理システムであって、個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、管理情報を受け付ける入力部と、第１情報に基づいて管理情報に個人情報が含まれているか否かを判定する第１判定部と、管理情報に個人情報が含まれている場合に、第２情報に基づいて管理情報に要配慮個人情報が含まれているか否かを判定する第２判定部と、要配慮個人情報が含まれている場合に管理情報の全部又は一部を匿名化する匿名化処理部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１では機微情報を匿名化している。

特開２０１９−１５３０６０号公報

しかしながら、個人情報を管理したいというニーズもある。

本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、個人情報を適切に管理することができる技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、情報処理システムであって、個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、管理情報を受け付ける入力部と、前記第１情報に基づいて前記管理情報に前記個人情報が含まれているか否かを判定する第１判定部と、前記管理情報に前記個人情報が含まれている場合に、前記第２情報に基づいて前記管理情報に前記要配慮個人情報が含まれているか否かを判定する第２判定部と、前記要配慮個人情報が含まれている場合に前記管理情報の全部又は一部を匿名化する匿名化処理部と、を備えることを特徴とする。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、個人情報を適切に管理することができる。

情報処理装置２０のソフトウェア構成例を示す図である。 本実施形態の情報管理システムの動作を説明する図である。

＜発明の概要＞
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成を備える。
［項目１］
個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、
要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、
管理情報を受け付ける入力部と、
前記第１情報に基づいて前記管理情報に前記個人情報が含まれているか否かを判定する第１判定部と、
前記管理情報に前記個人情報が含まれている場合に、前記第２情報に基づいて前記管理情報に前記要配慮個人情報が含まれているか否かを判定する第２判定部と、
前記要配慮個人情報が含まれている場合に前記管理情報の全部又は一部を匿名化する匿名化処理部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
項目１に記載の情報処理システムであって、
前記匿名化処理部は、前記管理情報から前記個人情報部分を抽出すること、
を特徴とする情報処理システム。
［項目３］
項目１に記載の情報処理システムであって、
前記匿名化処理部は、前記管理情報に含まれる前記個人情報から前記要配慮個人情報を書き換えること、
を特徴とする情報処理システム。
［項目４］
項目１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
電子メールを取得する電子メール取得部をさらに備え、
前記入力部は、前記電子メールから前記管理情報を抽出すること、
をさらに備えることを特徴とする情報処理システム。
［項目５］
項目１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
前記第２情報は、前記管理情報の全部又は一部を入力データとし、前記要配慮個人情報であるか否かを教師データとした機械学習による学習モデルであること、
を特徴とする情報処理システム。
［項目６］
個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、
要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、を備えるコンピュータが、
管理情報を受け付けるステップと、
前記第１情報に基づいて前記管理情報に前記個人情報が含まれているか否かを判定する第１判定部と、
前記管理情報に前記個人情報が含まれている場合に、前記第２情報に基づいて前記管理情報に前記要配慮個人情報が含まれているか否かを判定するステップと、
前記要配慮個人情報が含まれている場合に前記管理情報の全部又は一部を匿名化するステップと、
を情報処理装置が実行することを特徴とする情報処理方法。
［項目７］
個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、
要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、を備えるコンピュータが、
管理情報を受け付けるステップと、
前記第１情報に基づいて前記管理情報に前記個人情報が含まれているか否かを判定する第１判定部と、
前記管理情報に前記個人情報が含まれている場合に、前記第２情報に基づいて前記管理情報に前記要配慮個人情報が含まれているか否かを判定するステップと、
前記要配慮個人情報が含まれている場合に前記管理情報の全部又は一部を匿名化するステップと、
を情報処理装置に実行させるためのプログラム。

＜システムの概要＞
本実施形態に係る情報管理システムでは、ユーザの個人情報を管理する一方で、要配慮個人情報については管理しないようにする。要配慮個人情報とは、本人の人種、信条、社会的身分、病歴、犯罪の経歴、犯罪により害を被った事実その他本人に対する不当な差別、偏見その他の不利益が生じないようにその取扱いに特に配慮を要するものとして政令で定める記述等が含まれる個人情報である。

本実施形態の情報管理システムは、１台の情報処理装置２０により構成することができる。なお、複数の情報処理装置２０を用いて構成することができる。

情報処理装置２０は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、あるいはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。情報処理装置２０は、ＣＰＵ、メモリ、記憶装置、通信インタフェース、入力装置、出力装置を備えることができる。記憶装置は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェースは、通信ネットワークに接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。なお、後述する情報処理装置２０の各機能部はＣＰＵが記憶装置に記憶されているプログラムをメモリに読み出して実行することにより実現され、情報処理装置２０の各記憶部はメモリ及び記憶装置が提供する記憶領域の一部として実現される。なお、情報処理装置２０は、これ以外の構成を有していてもよい。

図１は、情報処理装置２０のソフトウェア構成例を示す図である。

情報処理装置２０は、
個人情報を特定するための個人情報特定情報（第１情報）を記憶する個人情報特定情報記憶部２３１（第１記憶部）と、
要配慮個人情報を特定するための要配慮個人情報特定情報（第２情報）を記憶する要配慮個人情報特定情報記憶部２３２（第２記憶部）と、
管理情報を受け付ける管理情報入力部２１２と、
個人情報特定情報（第１情報）に基づいて管理情報に個人情報が含まれているか否かを判定する個人情報有無判定部２１３（第１判定部）と、
管理情報に個人情報が含まれている場合に、要配慮個人情報特定情報（第２情報）に基づいて管理情報に要配慮個人情報が含まれているか否かを判定する要配慮個人情報有無判定部２１４（第２判定部）と、
要配慮個人情報が含まれている場合に管理情報の全部又は一部を匿名化する匿名化処理部２１５と、
を備える。

個人情報特定情報記憶部２３１は、例えば、個人情報に該当し得るキーワードや個人情報にマッチするパターンを個人情報特定情報として記憶することができる。

要配慮個人情報特定情報記憶部２３１は、例えば、要配慮個人情報に該当し得るキーワードや要配慮個人情報にマッチするパターンを個人情報特定情報として記憶することができる。

匿名化処理部２１５は、管理情報中の個人情報に含まれている要配慮個人情報部分のみを匿名化することができる。また、匿名化処理部２１５は、管理情報から個人情報部分を抽出することができる。匿名化処理部２１５は、管理情報に含まれている個人情報以外の部分を廃棄することができる。

匿名化処理部２１５は、管理情報中の個人情報に含まれている要配慮個人情報のみを書き換えることができる。匿名化処理部２１５は、例えば、要配慮個人情報をランダムな文字列又は特定の文字列に置き換えることができる。匿名化処理部２１５は、管理情報が画像データである場合には、例えば、要配慮個人情報が含まれている領域を単色で塗りつぶすことができる。

情報処理装置２０は、管理情報出力部２１６を備えることができる。管理情報出力部２１６は、要配慮個人情報が匿名化されるとともに個人情報が匿名化されていない管理情報（以下、処理済み管理情報という。）を出力することができる。また、管理情報出力部は、匿名化処理部２１５が個人情報部分を抽出した場合には、抽出した個人情報を処理済み管理情報として出力するようにすることもできる。

管理情報出力部２１６は、例えば、表示装置に処理済み管理情報を出力するようにしてもよいし、管理情報を記憶するデータベース（不図示）に処理済み管理情報を登録するようにしてもよい。

情報処理装置２０は、電子メールを取得する電子メール取得部２１１をさらに備えることができる。電子メール取得部２１１は、例えば、メールサーバにアクセスすることができる。メールサーバは、電子メールを管理するコンピュータである。メールサーバは、いわゆるＭＲＡ（Mail Retrieval Agent）であり、メールボックスを備え、例えば、ＩＭＡＰやＰＯＰなどのプロトコルによりメールボックスに配送されている電子メールを提供することができる。電子メール取得部２１１は、アクセスしたメールサーバの管理するメールボックスから電子メールを読み出すことができる。

管理情報入力部２１２は、電子メールから管理情報を抽出することができる。

情報処理装置２０は、電子メールから管理情報を抽出するためのルールを記憶するルール記憶部２３３を備えることができる。ルールは、例えば、正規表現としてもよいし、テキスト処理を行うプログラム等のロジックであってもよいし、ＭＩＭＥデータから画像データを管理情報として抽出するためのデコードプログラムであってもよい。

管理情報入力部２１２は、ルールに従って電子メールから管理情報を抽出することができる。また、ルール記憶部２３３は、例えば、電子メールの送信元のパターンに対応付けてルールを記憶することができる。管理情報入力部２１２は、電子メールの送信元にマッチするパターンに対応するルールを用いて、当該電子メールから管理情報を抽出することができる。

情報処理装置２０は、機械学習を行う学習処理部２１７を備えることができる。学習処理部２１７は、管理情報の全部又は一部を入力データとし、個人情報であるか否かを教師データとして機械学習を行うことができる。学習処理部２１７は、例えば、ディープラーニングなどの手法により機械学習を行うことができる。

個人情報特定情報（第１情報）は、管理情報の全部又は一部を入力データとし、個人情報であるか否かを教師データとした機械学習による学習モデルであってよい。管理情報が電子メールである場合には、電子メールのタイトル、本文、添付ファイルを入力データとすることができる。管理情報を画像データとしてもよい。管理情報は、電子メールに添付されていた画像データとすることもできる。

学習処理部２１７は、オペレータから、管理情報の全部又は一部の指定と、当該指定された部分が個人情報であること（又は個人情報でないこと）との入力（アノテーション）を受け付けて、機械学習を行うことができる。学習処理部２１７は、機械学習の結果である学習モデルを個人情報特定情報として個人情報特定情報記憶部２３１に登録することができる。

要配慮個人情報特定情報（第２情報）は、管理情報の全部又は一部を入力データとし、要配慮個人情報であるか否かを教師データとした機械学習による学習モデルであってよい。

学習処理部２１７は、オペレータから、管理情報の全部又は一部の指定と、当該指定された部分が要配慮個人情報であること（又は要配慮個人情報でないこと）との入力（アノテーション）を受け付けて、機械学習を行うことができる。学習処理部２１７は、機械学習の結果である学習モデルを要配慮個人情報特定情報として要配慮個人情報特定情報記憶部２３２に登録することができる。

＜動作＞
図２は、本実施形態の情報管理システムの動作を説明する図である。

管理情報入力部２１２が管理情報の入力を受け付ける（Ｓ３０１）。例えば、電子メール取得部２１１が電子メールを取得し、管理情報入力部２１２がルールに従って管理情報を電子メールから抽出することができる。なお、管理情報入力部２１２は、電子メール以外の経路で管理情報を取得するようにすることもできる。

個人情報有無判定部２１３は、個人情報特定情報を用いて、管理情報の中に個人情報が含まれているか否かを判定する（Ｓ３０２）。個人情報が含まれている場合（Ｓ３０３：ＹＥＳ）、個人情報有無判定部２１３は、個人情報を管理情報から抽出することができる（Ｓ３０４）。要配慮個人情報有無判定部２１４は、要配慮個人情報特定情報を用いて、個人情報中に要配慮個人情報が含まれているか否かを判定する（Ｓ３０５）。個人情報中に要配慮個人情報が含まれている場合（Ｓ３０６：ＹＥＳ）、匿名化処理部２１５は、個人情報中の要配慮個人情報部分に匿名化処理を行う（Ｓ３０７）。

以上のようにして、本実施形態の情報管理システムでは、個人情報を管理しつつも、要配慮個人情報については匿名化を行うことができる。

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

例えば、本実施形態では、個人情報中の要配慮個人情報を匿名化するものとしたが、管理情報から個人情報と要配慮個人情報とを別々に検出するようにし、管理情報中の要配慮個人情報部分を匿名化するようにしてもよい。

２１１ 電子メール取得部
２１２ 管理情報入力部
２１３ 個人情報有無判定部
２１４ 要配慮個人情報有無判定部
２１５ 匿名化処理部
２１６ 管理情報出力部
２１７ 学習処理部
２３１ 個人情報特定情報記憶部
２３２ 要配慮個人情報特定情報記憶部
２３３ ルール記憶部

Claims (7)

1. 個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、
   要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、
   管理情報を受け付ける入力部と、
   前記第１情報に基づいて前記管理情報に前記個人情報が含まれているか否かを判定する第１判定部と、
   前記管理情報に前記個人情報が含まれている場合に、前記第２情報に基づいて前記管理情報に前記要配慮個人情報が含まれているか否かを判定する第２判定部と、
   前記要配慮個人情報が含まれている場合に前記管理情報の全部又は一部を匿名化する匿名化処理部と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記匿名化処理部は、前記管理情報から前記個人情報部分を抽出すること、
   を特徴とする情報処理システム。
3. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記匿名化処理部は、前記管理情報に含まれる前記個人情報から前記要配慮個人情報を書き換えること、
   を特徴とする情報処理システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
   電子メールを取得する電子メール取得部をさらに備え、
   前記入力部は、前記電子メールから前記管理情報を抽出すること、
   をさらに備えることを特徴とする情報処理システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システムであって、
   前記第２情報は、前記管理情報の全部又は一部を入力データとし、前記要配慮個人情報であるか否かを教師データとした機械学習による学習モデルであること、
   を特徴とする情報処理システム。
6. 個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、
   要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、を備えるコンピュータが、
   管理情報を受け付けるステップと、
   前記第１情報に基づいて前記管理情報に前記個人情報が含まれているか否かを判定するステップと、
   前記管理情報に前記個人情報が含まれている場合に、前記第２情報に基づいて前記管理情報に前記要配慮個人情報が含まれているか否かを判定するステップと、
   前記要配慮個人情報が含まれている場合に前記管理情報の全部又は一部を匿名化するステップと、
   を実行することを特徴とする情報処理方法。
7. 個人情報を特定するための第１情報を記憶する第１記憶部と、
   要配慮個人情報を特定するための第２情報を記憶する第２記憶部と、を備えるコンピュータに、
   管理情報を受け付けるステップと、
   前記第１情報に基づいて前記管理情報に前記個人情報が含まれているか否かを判定するステップと、
   前記管理情報に前記個人情報が含まれている場合に、前記第２情報に基づいて前記管理情報に前記要配慮個人情報が含まれているか否かを判定するステップと、
   前記要配慮個人情報が含まれている場合に前記管理情報の全部又は一部を匿名化するステップと、
   を実行させるためのプログラム。
   
   

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