WO2014050257A1 - 匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法 - Google Patents

匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法 Download PDF

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WO2014050257A1
WO2014050257A1 PCT/JP2013/068826 JP2013068826W WO2014050257A1 WO 2014050257 A1 WO2014050257 A1 WO 2014050257A1 JP 2013068826 W JP2013068826 W JP 2013068826W WO 2014050257 A1 WO2014050257 A1 WO 2014050257A1
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granularity
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anonymized
provider
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PCT/JP2013/068826
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正人 橘
紀宏 津嶋
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株式会社日立システムズ
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce

Definitions

  • the present invention relates to a granularity management device for anonymized data having a function of evaluating and managing the granularity of anonymized data provided from a data provider, for example, a plurality of service providers, a plurality of service users, and the like, and It relates to a particle size management method.
  • the present invention relates to anonymized data satisfying k-anonymity (hereinafter referred to as k-anonymized data) provided by, for example, a plurality of service providers or a plurality of service receiving companies. And accepts the data based on the granularity of the k-anonymized data and the value of k, and rejects data with a high risk of information leakage such that personal identification is identified from the k-anonymized data
  • the present invention also relates to a granularity management device and a granularity management method for anonymized data having a function of accepting and managing others.
  • the present invention relates to an anonymized data granularity management apparatus and granularity management method, which has a function of managing acceptance by aligning data granularity even for data of items not related to anonymization (non-anonymized data). It may be.
  • a service platform serving as a basis for a specific business service for a service provider that provides a specific business service to a service receiving business such as a restaurant using the Internet or the Web.
  • a service providing system that provides services and supports the business of the service receiving business with business services based on the service infrastructure.
  • Such a service providing system includes a service infrastructure provider device, a service provider operator device, a service receiving operator device, and a user terminal device.
  • the service platform operator device is a system or device that provides a service provider device with a function (service) based on the provided service platform, for example, a SaaS (Software as a Service) type business system.
  • a SaaS Software as a Service
  • the service provider device is a system or device that receives a business system (business SaaS) based on a service platform provided from a service platform operator device. Further, for example, it is a system or apparatus that customizes the business system according to the request of the service receiving business operator (or directly from the user) and provides it to the service receiving business operator.
  • business SaaS business system
  • the service provider device is a system or device that receives a business system (business SaaS) based on a service platform provided from a service platform operator device. Further, for example, it is a system or apparatus that customizes the business system according to the request of the service receiving business operator (or directly from the user) and provides it to the service receiving business operator.
  • the service enjoyment provider device is a device that provides, for example, user information provided by the user to the service provider device side.
  • the user terminal device is, for example, a terminal that inputs user information and provides it to the service receiving provider device side.
  • the user terminal device may be a device that can automatically collect information on the mobile terminal by holding the user's own mobile terminal.
  • the original user information which a service receiving provider and a service provision provider own contains useful information. If the service platform provider is provided with this useful original user information and can analyze the information, it can be expected to provide better business support.
  • Patent Document 1 JP-A-2009-93569
  • Patent Document 2 JP-A-9-153094
  • Patent Document 3 JP-A-9-153094
  • Patent Document 3 JP-A-9-153094
  • Patent Document 1 when changing from the SaaS environment to the SI environment, in the business service that has started to be used in the SaaS mode, it is possible to reduce the occurrence of burial costs and opportunity loss.
  • a service address list for recording business service addresses is provided in city B, and the addresses in the service address list are updated in accordance with the business service transition.
  • a data address list for recording business data addresses is provided in Company A and City B, and the addresses in both data address lists are updated as business data is migrated. To do. In these updates, a technique for changing an access method so that addresses are logically the same is disclosed.
  • Patent Document 2 discloses a sales promotion effect analysis method for analyzing a sales promotion effect of a product from information related to the customer, information on the product referred to when the customer considered purchasing the product, and information on the product purchased by the customer. And an implementation system thereof.
  • Non-Patent Document 1 discloses a k-anonymization technique for using collected personal information as corporate assets.
  • JP 2009-93569 A Japanese Patent Laid-Open No. 9-153094
  • the service infrastructure provider can support the business of the service provider. Further, the service provider can support the business of the service enjoyer. And by these business support, the business of the whole system can be made efficient and the business efficiency can be improved.
  • each service provider and service platform provider that provides such a service usually holds (accumulates) and manages data related to each user, such as data such as preferences and behavior history.
  • the “user” in the present invention is an individual, group, or company that uses the system, and a specific user (one person, one group, one user that can identify one company) and an unspecified user (one user, one group, one company can be specified). Individuals, organizations, and companies that cannot or cannot be specified).
  • a terminal or the like used by the user in this system is referred to as a “user side terminal”.
  • the term “individual” with respect to the user includes organizations and companies as the user.
  • service enjoying operator is an entity that receives the original business support service (first service) by this system, and the system component device provided on the service enjoying operator side is referred to as “service enjoying operator”. Say "business equipment”.
  • service enjoying operator means that the term “provided in the service receiving service provider” is provided.
  • provider on the side is used in the same manner hereinafter.
  • a “service provider” is an entity that provides an original business support service (first service) using this system, and a system component device provided on the service provider side is referred to as a “service provider business”. Say the device.
  • a “service infrastructure provider” is a company that bundles a plurality of service providers, and provides service infrastructure such as business and reservation functions (business services and reservation services) and / or service providers. It is a business entity provided to the enjoying business. Then, information is collected from time to time based on the contract from the service receiving provider device and / or the service providing provider device, and the information is analyzed, for example, and analyzed to the service receiving provider side and / or the service providing provider side. Provided as (second service). A system component device provided on the service infrastructure provider side is referred to as a “service infrastructure provider apparatus”.
  • data provider refers to a service provider or a service receiving operator. Then, the original user information Ia, Ib is transmitted as anonymized data XIa, XIb satisfying k-anonymity as data to be provided to the service infrastructure provider side.
  • the system component device provided on the data provider side is referred to as “data provider device”.
  • a service infrastructure provider is a company that bundles multiple service providers
  • the service infrastructure provider integrates and analyzes various data stored in multiple service providers. If possible, a higher value-added analysis becomes possible, and as a result, a higher value-added analysis result is provided to users including service providers and / or service users. Is possible.
  • “High-value-added analysis” refers to personalization (information that is sent to users according to preferences and attributes of each customer and prospective user via e-mail, etc.) and recommendations for co-selling (recommendation: user preferences) This is an analysis for providing basic data that can be realized by analyzing and selecting information that is likely to be interesting for each user.
  • “Granularity” indicates the roughness or fineness of the data to be analyzed, and how far the analysis data is considered as the unit of analysis. In this example, in order to simplify the description, the granularity of k-anonymized data will be mainly described.
  • a service receiving business operator who uses a business service operator is a request that “it does not want to provide information to a service receiving business operator of another company in the same industry”.
  • a service using “simple anonymization” can be considered as a service provider that provides services as services that are mutually beneficial to the business. That is, personal information is separated from user (user) information, and “identification information that can identify an individual (information that can uniquely identify an individual alone, such as a name, a complete address, an e-mail address, etc.)”
  • identity information that can identify an individual (information that can uniquely identify an individual alone, such as a name, a complete address, an e-mail address, etc.)”
  • This is a method that is managed by the service provider after performing “simple anonymization” such as ”. That is, this information is managed separately, and the information is linked with a uniform ID, and sensitive information is managed while maintaining the relevance.
  • Non-Patent Document 1 As a method for correcting such a problem (only personal information leakage risk), it is conceivable to use the k-anonymization method described in Non-Patent Document 1.
  • the simple anonymization service is, for example, “I want to keep some information anonymous,” “I want to manage individual information so that individuals cannot be identified”, “I want to serve only anonymous information. ”And so on, the analysis axis does not match due to the difference in data granularity when analyzing anonymized data among multiple data providers. However, there is a new problem that analysis is impossible or analysis accuracy is lowered.
  • the service receiving business side pays for other service providing business operators or other service receiving instructors as long as it is specific information from the information that each service receiving business company (in-house) has. There is also a request that it may be provided. In other words, if there is no inconvenience for the company, the idea is to actively “sell” the information of the company.
  • the present invention provides various k-anonymized data tables (created by a plurality of data providers based on the granularity definition document provided by the service infrastructure provider (for example) on the service infrastructure provider side).
  • k-anonymized data.tb is collected and the k-anonymized data.
  • An object of the present invention is to provide a granularity management device and a granularity management method for anonymized data, which enables data evaluation as to whether or not to accept the data based on information included in tb.
  • the present invention is to provide an anonymized data granularity management apparatus and granularity management method capable of adding a time stamp, charging information, and the like to received data.
  • the present invention transmits a granularity definition document file (hereinafter referred to as a granularity definition document, CSV) that defines the data granularity from the service infrastructure provider device side to the data providing provider device side,
  • CSV granularity definition document
  • K-anonymization data including k-anonymization data created on the data provider device side based on CSV.
  • receiving tb the k-anonymization.
  • a means for performing data evaluation that accepts only data satisfying the condition of k value and / or data granularity included in tb, which is an index of data safety.
  • K-Anonymized data j. tb may include non-anonymized data in addition to k-anonymized data.
  • the k-anonymization process is performed on the quasi-identifier (name, address, etc.) of the data to be provided.
  • An anonymized data granularity management device of the present invention includes a data provider device and a service infrastructure operator device, and the service infrastructure operator device provides data to the data provider operator device.
  • Granularity definition that defines the granularity.
  • K-anonymization data including k-anonymization data created based on CSV.
  • the k-anonymization data The means for receiving tb is the k-anonymized data.
  • the particle size definition document of tb When receiving the k-anonymized data subjected to k-anonymization defined in CSV, the ID for specifying the provider of the data and the definition document number are received from the data provider device. To do.
  • the anonymized data granularity management apparatus further determines, when the data evaluation means determines that the data is acceptable, means for giving a time stamp and reward information to the data, and when the data is not accepted, Means for notifying the data provider device side of the fact.
  • the anonymized data granularity management device has an evaluation result by the data evaluation means, and if data acceptance is possible, means for registering in the storage means, data analysis means for analyzing the received data, and the service
  • a plurality of data that can be received from the data provider device is fused as analysis target data, and the fused data is analyzed by the data analysis means as analysis data to the data provider device side. It is possible to deliver and deliver.
  • a granularity management device for the anonymized data the granularity definition document.
  • CSV consists of one type of data granularity definition or a plurality of different types.
  • the k-anonymized data created based on CSV. tb is a collection of a plurality of data of one type or two or more types.
  • the anonymized data granularity management method of the present invention comprises a data provider device and a service infrastructure operator device, and is sent from the data provider operator device side on the service infrastructure operator device side.
  • a method for managing the granularity of anonymized data which is a granularity definition document that defines the granularity of data for the data provider device.
  • K-anonymization data including k-anonymization data created based on CSV. receiving tb and said k-anonymized data.
  • the step of adding a time stamp and reward information to the data when the data evaluation unit determines that the data can be accepted, the step of adding a time stamp and reward information to the data, and the case where it is determined that the data is not accepted And notifying the data provider device side of the fact to that effect.
  • the evaluation result by the data evaluation means if data acceptance is possible, the step of registering in the storage means, and the step of analyzing the accepted data
  • On the service platform provider device side a plurality of data that can be received from the data provider device is fused as analysis target data, and the merged data is analyzed and analyzed by the data analysis means and distributed. It is characterized by.
  • the quasi-identifier of the k-anonymized data from the data provider for example, k-anonymization with uniform location and time granularity Processing data can be collected, and when integrating and merging data between data providers, analysis work that matches the axis of analysis can be performed smoothly.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the whole service provision system with which the granularity management apparatus of the anonymization data of this invention is provided. It is a block diagram which shows each structure of the service infrastructure provider apparatus and data provision provider apparatus of FIG. It is a block diagram which shows the structural example of the arithmetic unit (control means) of the service infrastructure provider apparatus of FIG. It is a figure which shows the example of a table of the granularity definition document management master DB of FIG. Granularity definition document of granularity definition management master DB in FIG. It is a figure which shows the example of CSV. K-anonymization data created by the k-anonymization data creation unit of FIG. It is a figure which shows the structural example of the data of tb.
  • the service providing system is a service infrastructure provider system or apparatus (hereinafter referred to as a service infrastructure provider apparatus) that provides an application service or SI, that is, a service (first service S1) such as a reservation function or business SaaS to the service provider. And a service provider system or device (hereinafter referred to as a service provider device) that customizes the first service and provides it to the service receiver in accordance with the request of the service receiver (such as a restaurant). And).
  • a service infrastructure provider apparatus that provides an application service or SI, that is, a service (first service S1) such as a reservation function or business SaaS to the service provider.
  • a service provider system or device hereinafter referred to as a service provider device that customizes the first service and provides it to the service receiver in accordance with the request of the service receiver (such as a restaurant).
  • Service enjoyment businesses provide users (consumers) with food and drinks and merchandise, and receive user information (original information) from the users.
  • the service infrastructure provider device may be a device that provides, for example, a PaaS (Platform as a Service), an ASP (Application Service Provider) service, or the like that lends a platform including an OS.
  • PaaS Platinum as a Service
  • ASP Application Service Provider
  • the service platform operator apparatus of the service providing system includes an application server (hereinafter referred to as a service platform provider server) that provides a reservation management service (application service) or the like to the service provider apparatus.
  • a service platform provider server that provides a reservation management service (application service) or the like to the service provider apparatus.
  • the service provider device customizes this reservation management service according to the request of the service receiving provider, and accepts and manages the reservation information of the user (consumer) from the service enjoying provider (hereinafter referred to as the service provider). (Referred to as server).
  • this is a mechanism for supporting the business of the service receiving business operator in cooperation with the service infrastructure business operator device and the service providing business operator device.
  • a system having such a mechanism generally corresponds to an individual project basis for each service receiving company. Therefore, the service platform operator device provides the first service S1 to the service provider device, and the service provider device provides the customized first service (service start) to the service receiving operator. ) And also manages user information (original information) Ia, Ib, etc. based on the provided first service.
  • SaaS means that the function (first service) provided by the information system (software) is used by the service provider and the service receiving provider via the network without particularly constructing or introducing a new system. It is an ICT utilization environment that makes possible.
  • SaaS has the advantage that services required when needed can be used quickly without the need for special system construction.
  • it is not necessary to prepare a special environment in the company, so that the operation start time of the function (service) can be advanced and the cost can be reduced.
  • the Internet and WAN are used, the operation is almost the same as that using an in-house system due to technological innovation of the network and browser.
  • service providers and service users can expect to reduce costs and expand sales by using SaaS and SI provided by service infrastructure operators and operation / maintenance.
  • the present invention evaluates data from such data provider's devices (service provider devices A, B, service receiving provider devices a1, a2, b1, b2, etc.) and shares or merges data. It takes away the risk of personal information leakage.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a service providing system in which the anonymized data granularity management device of the present invention is applied to a service platform operator device.
  • the service providing system includes a data providing operator device 12 of a data providing operator and a service infrastructure operator device 3 of a service infrastructure operator.
  • the data provider apparatus 12 includes a plurality of service provider companies 2 of a plurality of service providers A, B..., A service receiver provider apparatus 1 of a plurality of service receivers a, b. Have
  • the data provider company 12 includes a data provider server 121.
  • Each service receiving company device 1 is, for example, a device on the side of a plurality of stores a1 and a2 or a plurality of companies b1 and b2, and includes a server 11 for service receiving companies. Then, each service receiving company server 11 outputs the original user information Ia and Ib to the service providing company apparatus 2.
  • the original user information Ia and Ib is sent from the user side corresponding to the first service S1 (business / reservation function, etc.) provided from the service infrastructure company apparatus 3 via the network 4. .
  • Each service provider device 2 receives each original user information Ia, Ib, anonymizes k-anonymity to the source of the original user information, that is, the user cannot be specified, and converts the anonymized user information XIa, XIb to k-
  • the anonymized data is transmitted to the service infrastructure company apparatus 3 side via the network 4.
  • K-anonymization uses, for example, the k anonymization method of Non-Patent Document 1 described above. The k-anonymization will be described later.
  • the service infrastructure provider device 3 includes a service infrastructure provider server 31.
  • the service infrastructure provider server 31 provides a granularity definition document for defining data granularity to the data provider provider server 121 side.
  • CSV Common Separated Values: file format separated by commas
  • It has a function of receiving data that satisfies the k-anonymity created from the CSV and provided from the data provider server 121 and evaluating the data.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the service infrastructure provider server 31 and the data provider provider server 121.
  • the service infrastructure provider server 31 includes an input / output device (input / output interface) 311, a storage device (storage means) 312, and an arithmetic device (calculation means) 313.
  • the input / output device 311 is k-anonymized data including k-anonymized data. It has a function of receiving tb and transmitting data acceptance / rejection notification and analysis data, which will be described later, to the data provider company apparatus 12 side.
  • the storage device 312 includes a data provider management master DB 3121, a k-anonymized data management DB 3122, a granularity definition document management master DB 3123, and an analysis data registration DB 3124 (see FIG. 3).
  • the data provider management master DB 3121 has a data provider master table (not shown).
  • the data provider master table is a table scheme for storing and managing information on profiles related to the service provider device 2, for example, information such as service provider names (A, B%), Mail addresses, and addresses. Configure.
  • the k-anonymized data management DB 3122 has a k-anonymized data management table T2.
  • the k-anonymized data management table T2 (see FIG. 9) will be described later.
  • the granularity definition document management master DB 3123 includes a plurality of granularity definition documents 1.
  • CSV, granularity definition 3. Has CSV.
  • Granularity definition document. CSV (see FIG. 5) will be described later.
  • the arithmetic unit 313 includes a control unit 3131 such as a CPU.
  • the control unit 3131 includes a data provider identification unit 31131, a k-anonymized data evaluation unit 31212, a data registration unit 31313, and a data analysis unit 31314.
  • the data provider identification unit 31311 recognizes the provider of the k-anonymized data from the data provider apparatus 121 with the provider ID.
  • the k-anonymized data evaluation unit 31212 evaluates whether or not k-anonymized data from the data provider device 121 is accepted. The evaluation is performed with the data granularity and the value of k.
  • the data registration unit 31313 registers the data evaluated as acceptable by the k-anonymized data evaluation unit 31212 in the k-anonymized data fusion management master DB 3122.
  • the data analysis unit 31314 analyzes a plurality of received data, and provides the analysis data in response to a request from the data provider business operator server side.
  • control means 3131 includes a time stamp unit 31315, a reward information giving unit 31316, a data analysis unit 31314, an analysis data distribution unit 31317, a data acceptance / inhibition result and a data acceptance result having a data discard function.
  • the time stamp part 31315 gives a time time stamp to the received data.
  • the bounty information giving unit 31316 gives information indicating that the received data is a bounty target.
  • the analysis data distribution unit 31317 distributes the analysis result by the data analysis unit 31314 to the data provider server 121 side.
  • the data acceptance / disapproval result notifying unit & data discarding unit 31318 notifies the data provider device 121 of whether or not the data acceptance result of the evaluation result by the k-anonymized data evaluation unit 31212 is acceptable. Here, if it is evaluated that the k-anonymized data is not accepted, the fact is notified to the data provider server 121 and the evaluation target data is discarded.
  • Data provider provider server 121 is a granularity definition document.
  • CSV request unit 1211 granularity definition document. It includes a CSV receiving unit 1212, a provider data registration DB 1213, a k-anonymized data creating unit 1214, a k-anonymized data transmitting unit 1215, a data acceptance rejection notification and analysis data receiving unit 1216.
  • Granularity definition document When the CSV requesting unit 1211 intends to provide the data of the provider, that is, the original user information to a third party, the granularity definition document. Make a CSV request.
  • the CSV receiving unit 1212 is a granularity definition document from the server 31 for service infrastructure providers. Receive CSV (granularity definition document 1.CSV, granularity definition document 2.CSV, granularity definition document 3.CSV). This granularity definition document. CSV is a granularity definition document that is published on the Internet and suitable for the data provider. You may make it download CSV.
  • the k-anonymization data creation unit 1214 is a granularity definition document. Based on the CSV, the original data (original user information) of the providing source data registration DB 1213 is input to create k-anonymized data.
  • the k-anonymization data transmission unit 1215 transmits the k-anonymization data (such as age and region) created by the k-anonymization data creation unit 1214 to the service infrastructure provider server 31 side.
  • the provider ID G, A, Y, etc.
  • the definition document No (1, 2, 3) are transmitted as separate files.
  • the data acceptance rejection / analysis data receiving unit 1216 receives a notification from the service infrastructure provider server 31 and receives analysis data when the data acceptance is rejected.
  • FIG. 4 is a diagram showing the contents of the table T1 of the granularity definition management master DB 3123.
  • the table T1 includes information of definition document No (1, 2, 3) and definition document name (definition document 1.CSV, definition document 2.CSV, definition document 3.CSV).
  • Figure 5 shows the definition 1.
  • CSV definition document 2.
  • CSV definition document 3. It is a figure which shows each example of CSV.
  • the CSV has definition items such as “k, age (width), age (beginning), residential area, working area, 1 day, week (beginning), 1 year (beginning)”.
  • definition document 1 For CSV, “k, age (width), age (beginning), residential area, working area, 1 day, week (beginning), 1 year (beginning)” is “2, 3 years old, 0 years old, city “Municipalities, prefectures, 5: 00-29: 00, Monday, January 1”. Definition document 2. For CSV, “k, age (width), age (beginning), residential area, working area, 1 day, week (beginning), 1 year (beginning)” is “2, 5 years old, 0 years old, city “Municipalities, prefectures, 5:00 to 24:00, Monday, January 1”.
  • k age (width), age (beginning), residential area, working area, 1 day, week (beginning), 1 year (beginning)” is “5, 3 years old, 0 years old, city “Municipalities, prefectures, 5:00 to 29:00, Monday, January 1”.
  • n the definition document n.
  • “k, age (width), age (beginning), residential area, working area, 1 day, week (beginning), 1 year (beginning)” is “5, 10 years old, 0 years old, city “Municipalities, prefectures, 02:00 to 24:00, Sunday, Sunday in the first week” is shown.
  • Figure 6 shows k-anonymized data. It is a figure which shows the data structure of tb. In the figure, the data includes age, residential area, and others. Since the age and residence area are quasi-identifiers, these are granularity definition documents sent from the service provider on the data provider side. K-anonymize according to CSV.
  • FIG. 7 shows a specific example of FIG. 6 and shows k-anonymized data.
  • the table T3 includes two items of data of age and residential area as quasi-identifiers. In addition, the payment method and the amount data are included.
  • FIG. 8 shows the table name: G0001.
  • FIG. 9 is a diagram showing the contents of the table T2 of the k-anonymized data management master DB 3122.
  • table T2 includes table names (G0001.tb, G0002.tb, A0001.tb, G0003.tb, Y0001.tb, G0004.tb), data provider IDs (G, G, A, G, Y, G), time (time stamp), bounty, number of records, number of items (k-quasi-identifier processed anonymized; age, number of items in region), granularity definition number (1, 1, 2, 2, 3 and 3).
  • FIG. 10 is a flowchart showing each processing procedure of the server for the service infrastructure provider and the server for the data provider.
  • step S121 the server 121 for data provider makes a granularity definition request to the server 31 for service infrastructure provider.
  • the service infrastructure provider server 31 receives the granularity definition request in step S311.
  • the granularity definition document is extracted from the granularity definition document management master DB 3123 and transmitted to the data provider server 121.
  • step S122 the data provider server 121 sets the granularity definition document 1. Receive CSV.
  • step S123 the granularity definition document 1.
  • the k-anonymized data created based on the CSV is transmitted to the service infrastructure provider server 31.
  • the service infrastructure provider server 31 receives the k-anonymized data in step S313. At this time, in addition to k-anonymized data, a data provider ID (see FIG. 9) for specifying the provider of the data and a definition document No (see FIG. 4) are also received. These are transmitted from the data provider server 121, but the k-anonymized data, the data provider ID, and the definition document No are transmitted in separate files.
  • step S314 the k-anonymized data is evaluated. This data evaluation is performed based on the granularity of k-anonymized data and the value of k.
  • the value of k is defined as 2 on the service platform server 121 side
  • the value of k is 2 or more, it is evaluated that data can be accepted, and if it is 2 or less, K ⁇ Even if it is anonymized data, it is judged that there is a high possibility that personal information is indirectly specified, and it is evaluated as data acceptance / rejection.
  • the value of k is set to 2 or more. Further, the value of k may be set by the provider who provides the data.
  • step S315 the result of data acceptance is notified to the data provider server 121 in step S322. If it is determined in step S315 that the data is not accepted, the evaluation target data at this time is discarded in step S321 along with a notification to that effect.
  • the data provider server 121 receives the notification in step S126, and can determine whether or not it is acceptable by this notification.
  • step S316 If it is determined that data can be accepted, in step S316, a time stamp indicating the date of accepting the data is given to the accepted data. In step S317, reward information indicating the value of the received data is assigned. These steps are performed as necessary.
  • step S318 the accepted data is registered in the K-anonymized data registration DB 3122.
  • step S319 for example, based on a request from the data provider, K-anonymized data (one or more) suitable for the request is extracted from the k-anonymized data DB 3122, and data analysis of the extracted data is performed. Do.
  • This analysis data is transmitted to the data provider server 121 in step S320. This transmission is executed, for example, based on the k-anonymized data request in step S124 on the data provider server 121 side. In step S125, the data provider server 121 receives the analysis K-anonymized data.
  • reward information As in the above-mentioned example, if the data evaluation and analysis systematization meets the granularity definition document and the data evaluation criteria are satisfied, reward information (price) information is attached to the provided data. You can easily realize a system that pays.
  • k-anonymized data is received, then the data is evaluated, and only the accepted data is registered in the k-anonymized data management master 3122. -After registering in the anonymized data management master 3122, it is possible to evaluate whether or not the data can be accepted as analysis data, and use only the data that can be accepted among the data as the data to be analyzed.
  • this invention is not limited to the Example mentioned above, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit.
  • Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
  • Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.

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Abstract

　サービス基盤事業者側において、複数のデータ提供事業者からの様々な情報（データ）を収集し、当該データの評価を行った上で、受入可能なデータを分析対象データとして分析し、当該分析データを複数のデータ提供事業者側に提供（開示）可能とするサービス基盤事業者装置における情報分析装置および方法を提供すること。　複数のデータ提供事業者（サービス享受事業者および当該サービス享受事業者に対してサービスを提供するサービス提供事業者）のサービス提供事業者およびサービス享受者に対してサービスを提供するサービス基盤事業者装置を含むサービス提供システムにおいて、前記サービス基盤事業者装置に前記データ提供事業者に応じた粒度定義書を送付し、当該粒度定義書に基づいて入力される前記データ提供事業者側から送られてくるｋ－匿名化データを受け、当該データを分析対象データとして受け入れ可能か否かを評価する制御手段を設けた。

Description

匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法
　本発明は、データ提供事業者、例えば複数のサービス提供事業者、複数のサービス享受事業者などから提供される匿名化データの粒度を評価し、管理する機能を有する匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法に関する。
　更に詳述すれば、本発明は、例えば、複数のサービス提供事業者や複数のサービス享受事業者側から提供されるｋ－匿名性を満たす匿名化データ（以下、ｋ－匿名化データと言う）を受け、当該ｋ－匿名化データの粒度およびｋの値を元に当該データの受け入れ可否を評価し、当該ｋ－匿名化データから個人識別が識別されるような情報漏洩リスクの高いデータを拒否し、その他を受け入れ、管理する機能を有する匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法に関する。
　本発明は、匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法にあって、匿名化に関係しない項目のデータ（非匿名化データ）についても、データ粒度を揃えて、受け入れを管理する機能を有するものであってもよい。
　インターネットの発展に伴い、企業の業種や業務内容を切り口にして、それぞれに有効なサービスを提供する各種サービス事業者、例えば飲食業界に対して人気メニューなどの商品情報を提供するサービス事業者や当該サービス事業者に食材などを提供したりする卸サービス事業者や小売サービス事業者、食材などの生産事業者などが増加している。
　例えば、近年、インターネットやＷｅｂなどを利用して、飲食店などのサービス享受事業者側に特定の業務サービスを提供するサービス提供事業者側に対して、その特定の業務サービスの基盤となるサービス基盤を提供し、該サービス基盤に基づく業務サービスをもってサービス享受事業者側のビジネスを支援するサービス提供システムが存在する。
　このようなサービス提供システムは、サービス基盤事業者装置、サービス提供事業者装置、サービス享受事業者装置、及びユーザ端末装置を有する。
　サービス基盤事業者装置は、提供するサービス基盤に基づく機能（サービス）、例えばＳａａＳ（Software　as　a　Service）型による業務システムをサービス提供事業者装置に提供するシステム又は装置である。
　サービス提供事業者装置は、サービス基盤事業者装置から提供されるサービス基盤に基づく業務システム（業務ＳａａＳ）を受けるシステム又は装置である。また、例えば、当該業務システムをサービス享受事業者（或いは直接ユーザから）の要求に応じてカスタマイズしてサービス享受事業者に提供するシステム又は装置である。
　サービス享受事業者装置は、例えばユーザから提供されるユーザ情報をサービス提供事業者装置側に提供する装置である。
　ユーザ端末装置は、例えば、自らユーザ情報を入力し、サービス享受事業者装置側に提供する端末である。また、このユーザ端末装置は、ユーザ自身の携帯端末をかざすことにより、当該携帯端末の情報を自動的に収集することができるようなものであってもよい。
　そして、サービス享受事業者やサービス提供事業者が所有するオリジナルユーザ情報は、有益な情報を含んでいる。サービス基盤事業者は、この有益なオリジナルユーザ情報の提供を受け、当該情報の分析を可能とすれば、よりよいビジネス支援を行うことが期待できる。
　本技術分野の背景技術として、特開２００９－９３５６９号公報（特許文献１）、特開平９－１５３０９４号公報（特許文献２）、「個人情報匿名化技術」（非特許文献１）がある。
　特許文献１には、ＳａａＳ環境からＳＩ環境へ変更する場合、ＳａａＳ形態で利用を始めた業務サービスにおいて、埋没コストや機会損失の発生を軽減するものであり、業務サービスをＳａａＳ事業者環境（Ａ社）からＳＩ形態の環境（Ｂ市）に移行する場合、Ｂ市に業務サービスのアドレスを記録するサービスアドレスリストを設け、業務サービスの移行に合わせてサービスアドレスリストのアドレスを更新する。また、Ａ社に蓄積された業務データも移行する場合、Ａ社及びＢ市に業務データのアドレスを記録するデータアドレスリストを設け、業務データの移行に合わせて双方のデータアドレスリストのアドレスを更新する。それらの更新においては、アドレスが論理的に同一になるようにアクセス方法を変更する技術が開示されている。
　特許文献２には、顧客に関する情報と、顧客が商品の購入を検討したときに参照した商品の情報と、顧客が購入した商品の情報とから商品の販売促進効果を分析する販売促進効果分析方法及びその実施システムが開示されている。
　非特許文献１には、収集した個人情報を企業の資産として利用するためのｋ－匿名化技術が開示されている。
特開２００９－９３５６９号公報 特開平９－１５３０９４号公報
http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/daikoukai/igvp/contents/pdf/C-1.pdf
　特許文献１に記載されたようなサービス提供システムによれば、サービス基盤事業者は、サービス提供事業者の業務支援ができる。また、サービス提供事業者は、サービス享受事業者の業務支援ができる。そして、これらの業務支援により、システム全体の業務を効率化でき、業務効率を向上することができる。
　また、係るサービスを提供する各サービス提供事業者及びサービス基盤事業者側では、それぞれ各ユーザに関するデータ、例えば嗜好や行動履歴などのデータを保持（蓄積）、管理しているのが通常である。
　従って、このユーザに関するデータを分析し、当該分析結果に基づく有益な情報をサービス提供事業者からサービスの提供を受ける側のサービス享受事業者（店舗、一般企業など）に対して、提供できるシステムがあれば、より業務効率を向上することが期待できる。
　ここで、本発明における「ユーザ」とは、本システムを利用する個人、団体、企業であり、特定ユーザ（一の個人、一の団体、一の企業が特定可能なユーザ）と不特定ユーザ（個人、団体、企業が特定不可能又は特定困難なユーザ）を含む。ユーザが本システムで使用する端末等を「ユーザ側端末」と言う。以下、本発明において、ユーザに関して「個人」とした用語はユーザとしての団体及び企業を含むものである。
　また、「サービス享受事業者」とは、本システムによる本来事業支援サービス（第１のサービス）の提供を受ける事業体であり、当該サービス享受事業者側に設けられたシステム構成装置を「サービス享受事業者装置」と言う。ここでの「側に設ける」との用語の意義は、サービス享受事業者内に設けることのみを意味するものではない。この「側に設ける」との用語は、以下同様に用いる。
　また、「サービス提供事業者」とは、本システムによる本来事業支援サービス（第１のサービス）を提供する事業体であり、当該サービス提供事業者側に設けられたシステム構成装置を「サービス提供事業者装置」と言う。
　また、「サービス基盤事業者」とは、複数のサービス提供事業者を束ねる企業であって、サービスの基盤、例えば業務や予約機能（業務サービスや予約サービス）などをサービス提供事業者及び／又はサービス享受事業者に提供する事業体である。そして、契約に基づきサービス享受事業者装置及び／又はサービス提供事業者装置から、情報を随時収集し、当該情報を例えば分析して、サービス享受事業者側及び／又はサービス提供事業者側に分析情報（第２のサービス）として提供する。当該サービス基盤事業者側に設けられたシステム構成装置を「サービス基盤事業者装置」と言う。
　また、「データ提供事業者」とは、サービス提供事業者やサービス享受事業者を指している。そして、オリジナルユーザ情報Ｉａ、Ｉｂ、をｋ－匿名性を満たす匿名化データＸＩａ、ＸＩｂをサービス基盤事業者側に提供するデータとして送信する。当該データ提供事業者側に設けられたシステム構成装置を「データ提供事業者装置」と言う。
　また、サービス基盤事業者は、複数のサービス提供事業者を束ねる企業であることから、当該サービス基盤事業者側において、複数のサービス提供事業者側に蓄積している各種データを融合し、分析することができれば、より高付加価値な分析が可能となり、その結果として、サービスをサービス提供事業者、又は／及びサービス享受事業者を含むユーザに対して、より高付加価値な分析結果を提供することが可能となる。
大容量データの分析が可能なＩＴ環境が整いつつある現状にあっては、技術的には、大容量データから、上述した高付加価値な分析を行うことは可能である。
　「高付加価値な分析」とは、パーソナライゼーション（Personalization：得意客、および見込みユーザごとの好みや属性に応じた情報を電子メールなどで発信すること）や併売リコメンド（recommendation：、ユーザの好みを分析し、各ユーザごとに興味のありそうな情報を選択して表示するサービスのこと）などを実現可能にする基礎データを提供するための分析を言う。
　「粒度」とは、分析するデータの粗さ、あるいは細かさを示し、分析データの何処までを分析単位としてみるか、ということを言う。本例では、説明を簡略する意味で、主としてｋ－匿名化データの粒度を挙げて説明する。
　しかし、サービス提供事業者やサービス基盤事業者側において、この高付加価値な分析を行うとき、課題となるのが、各サービス享受事業者側の以下のような要望に対してどのように対処するか、大きな課題があった。
　例えば、特に同じ業種に属しているサービス享受事業者（例えば、飲食店など）である場合、各サービス享受事業者間では、「同じ地区の同じジャンルのお店（サービス享受事業者）には、情報は提供したくない」と言う要望である。
　また、業務サービス事業者を利用しているサービス享受事業者は、「同業他社のサービス享受事業者には、情報を提供したくない」と言う要望である。
　従来、このような要望に対処できるシステム、つまりサービス提供事業者、及びサービス基盤事業者において、複数のサービス享受事業者から収集した各種データを融合し、より高付加価値な分析を行い、当該分析情報をサービス享受事業者が相互にビジネス上有益と思われるサービスとして提供するものとして、例えば、「単純匿名化」を用いたサービス（以下、単純匿名化サービスと言う）が考えられる。すなわち、利用者（ユーザ）の情報から個人情報を分離し、「個人を特定できる識別情報（単独でも個人を一意に特定できる情報、例えば氏名、完全な住所、メールアドレス等）」は、「仮名化」などの「単純匿名化」を施した上で、サービス事業者が管理する方法である。つまり、これらの情報を分離して管理し、かつこれらの情報を統一のＩＤで紐付けし、関連性を維持しながら、機微な情報を管理する構成である。
　この単純匿名化サービスによれば、「個人ごとの情報」は匿名化情報であるので、情報リスク低減の効果は期待できる。しかし、このような単純匿名化サービスは、個人情報を保護する、と言う観点から見るに、個人情報漏洩リスクを完全に取り去ることは難しい、と言う課題がある。
　係る課題（個人情報漏洩リスクのみ）を是正する方法として、非特許文献１に記載されたｋ－匿名化手法を用いることが考えられる。
　しかし、ｋ－匿名化技術を用いてデータを収集する場合、複数のデータ提供事業者間において、ｋ－匿名化処理におけるデータ粒度をコントロールできない。
　つまり、単純匿名化サービスは、サービス事業者側から、例えば「一部情報を匿名化して預けたい」、「個人ごとの情報を個人を特定できないように管理したい」、「匿名情報のみでサービスしたい」など、サービス事業者側に委ねられていることから、複数のデータ提供事業者間の匿名化データを融合して分析するに際して、データ粒度が異なることに起因して、分析の軸が合わずに、分析ができない、若しくは分析精度が下がる、と言う新たな課題があった。
　また、分析方法として、特許文献２に記載の如く、サービス享受事業者側から収集した情報を、統計分析技術を利用して、分析する方法が考えられるが、当該統計分析では統計処理を行った分析であることから、個別のサービス享受事業者を推測することは不可能な分析結果となり、サービス享受事業者側にとって、上述したような高付加価値な分析情報を得ることは期待できない。
　その一方、サービス享受事業者側は、各サービス享受事業者（自社）が持っている情報の中から特定の情報ならば、他のサービス提供事業者、或いは他のサービス享受授業者に対して有償で提供してもよいとの要望もある。つまり、自社にとって不都合がなければ、自社の情報を積極的に「売る」と言う発想である。
　そこで、本発明は、例えば、サービス基盤事業者側において、当該サービス基盤事業者から提供される粒度定義書に基づき、複数のデータ提供事業者にて作成される様々なｋ－匿名化データテーブル（以下、ｋ－匿名化データ．ｔｂと言う）を収集し、当該ｋ－匿名化データ．ｔｂに含まれる情報を元に当該データを受入るか否かのデータ評価を可能とする匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法を提供することにある。
　また、本発明は、受け入れデータに対して、タイムスタンプ、課金情報などを付与することが可能な匿名化データの粒度管理装置および粒度管理方法を提供することにある。
　上記課題を達成するために、本発明は、サービス基盤事業者装置側からデータ提供事業者装置側にデータ粒度を定義する粒度定義書類ファイル（以下、粒度定義書．ＣＳＶと言う）を送信し、当該粒度定義書．ＣＳＶに基づいて、当該データ提供事業者装置側にて作成されるｋ－匿名化データを含むｋ－匿名化データ．ｔｂを受け、当該ｋ－匿名化．ｔｂに含まれる、データの安全性の指標となるｋの値および／またはデータの粒度の条件を満たしたデータのみを、受け入れるデータ評価を行う手段を設けたことにある。
　ｋ－匿名化データｊ．ｔｂには、ｋ－匿名化データの他、非匿名化データが含まれていてもよい。ｋ－匿名化処理は、提供するデータの準識別子（氏名や住所など）に対して行う。
　具体的には、例えば以下のとおりである。
　本発明の匿名化データの粒度管理装置は、データ提供事業者装置と、サービス基盤事業者装置と、を有し、前記サービス基盤事業者装置は、前記データ提供事業者装置に対して、データの粒度を定義する粒度定義書．ＣＳＶを配信する手段と、前記データ提供事業者装置側にて前記粒度定義書．ＣＳＶに基づき作成されるｋ－匿名化データを含むｋ－匿名化データ．ｔｂを受ける手段と、前記ｋ－匿名化データ．ｔｂのｋ－匿名化データの粒度およびｋの値をもって、前記ｋ－匿名化データを受け入れるか否かを評価する手段と、を有し、前記ｋ－匿名化データから、個人情報漏洩リスクを防止し、かつ複数のｋ－匿名化データの融合、分析精度を向上することを可能とすることを特徴とする。
　前記ｋ－匿名化データ．ｔｂを受ける手段は、前記ｋ－匿名化データ．ｔｂの前記粒度定義書．ＣＳＶで定義されているｋ－匿名化処理された前記ｋ－匿名化データを受けるとき、前記データ提供事業者装置から当該データの提供者を特定するＩＤ、定義書Ｎｏを受ける、ことを特徴とする。
　前記匿名化データの粒度管理装置は、さらに、前記データ評価手段により、受入れ可能と判断した場合、当該データにタイムスタンプおよび報奨金情報を付与する手段と、前記データ受入れ否と判断した場合、その旨を前記データ提供事業者装置側に通知する手段、を有する、ことを特徴とする。
　前記匿名化データの粒度管理装置は、前記データ評価手段による評価結果、データ受入可とした場合、前記記憶手段に登録する手段、前記受入れたデータを分析するデータ分析手段、を有し、前記サービス基盤事業者装置側にて、前記データ提供事業者装置から受入れ可能な複数のデータを分析対象データとして融合し、当該融合データを前記データ分析手段により、分析した分析データとし前記データ提供装置側に配信送付可能とすることを特徴とする。
　前記匿名化データの粒度管理装置であって、前記粒度定義書．ＣＳＶは、データ粒度定義が１種類、又は異なる複数の種類からなり、前記粒度定義書．ＣＳＶに基づき作成される前記ｋ－匿名化データ．ｔｂは1種類、又は２種類以上の複数のデータの集まりである、ことを特徴とする。
　本発明の匿名化データの粒度管理方法は、データ提供事業者装置と、サービス基盤事業者装置と、を有し、前記サービス基盤事業者装置側において、前記データ提供事業者装置側から送られてくる匿名化データの粒度を管理する方法であって、前記データ提供事業者装置に対して、データの粒度を定義する粒度定義書．ＣＳＶを配信するステップと、前記データ提供事業者装置側にて前記粒度定義書．ＣＳＶに基づき作成されるｋ－匿名化データを含むｋ－匿名化データ．ｔｂを受けるステップと、前記ｋ－匿名化データ．ｔｂのｋ－匿名化データの粒度およびｋの値をもって、前記ｋ－匿名化データを受け入れるか否かを評価するステップと、を有し、前記ｋ－匿名化データから、個人情報漏洩リスクを防止し、かつ複数のｋ－匿名化データの融合、分析精度を向上することを特徴とする。
　前記匿名化データの粒度管理方法であって、さらに、前記データ評価手段により、受入れ可能と判断した場合、当該データにタイムスタンプおよび報奨金情報を付与するステップと、前記データ受入れ否と判断した場合、その旨を前記データ提供事業者装置側に通知するステップと、を有する、ことを特徴とする。
　前記匿名化データの粒度管理方法であって、前記データ評価手段による評価結果、データ受入可とした場合、前記記憶手段に登録するステップと、前記受入れたデータを分析するステップと、を有し、前記サービス基盤事業者装置側にて、前記データ提供事業者装置から受入れ可能な複数のデータを分析対象データとして融合し、当該融合データを前記データ分析手段により、分析した分析データとし、配信することを特徴とする。
　本発明によれば、サービス基盤事業者側において、データ粒度を定義しているので、データ提供事業者からのｋ－匿名化データの準識別子、例えば場所、時間の粒度が揃ったｋ－匿名化処理データを収集することができ、データ提供事業者間のデータを統合／融合して分析する際、分析の軸が合った分析作業をスムーズに行うことができる。
　また、サービス基盤事業者側で、ｋ－匿名化データのｋの値を指定することによって、データ提供事業者側から見れば、データ提供事業者から収集したデータは、既にｋ匿名化されている故に、サービス基盤事業者にて個人情報漏洩対策（ｋ－匿名化処理）を改めてする行う必要がない、と言う効果を奏する。
　例えば、単純匿名化では、個人情報漏洩リスクがあったが、ｋ－匿名化により、個人情報リスクを除去することができ、より安全、安心なサービスを提供することが可能である。また、ｋ－匿名化したデータであってもデータ提供事業者間のデータ共有や統合／融合が可能である。
　上述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の匿名化データの粒度管理装置が提供されるサービス提供システムの全体概要を示す図である。 図１のサービス基盤事業者装置とデータ提供事業者装置の各構成を示すブロック図である。 図２のサービス基盤事業者装置の演算装置（制御手段）の構成例を示すブロック図である。 図２の粒度定義書管理マスタＤＢのテーブル例を示す図である。 図２の粒度定義書管理マスタＤＢの粒度定義書．ＣＳＶ例を示す図である。 図２のｋ－匿名化データ作成部により作成されるｋ－匿名化データ．ｔｂのデータの構成例を示す図である。 ｋ－匿名化データ．ｔｂ（テーブル名Ｇ０００１．ｔｂ）の一例（ｋ＝１であって、データ受入れ不可）を示す図である。 ｋ－匿名化データ．ｔｂ（テーブル名Ｇ０００１．ｔｂ）の一例（ｋ＝２であって、データ受入れ可）を示す図である。 ｋ－匿名化データ管理マスタＤＢ３１２２のテーブル例である。 本発明の匿名化データの粒度管理装置の処理フローを説明するフローチャート図である。
　以下、その実施態様について図面を参照して説明する。まず、サービス享受事業者のビジネスを支援するサービス提供システムの概略について説明する。
　サービス提供システムは、アプリケーションサービスやＳＩ、つまり予約機能や業務ＳａａＳなどのサービス（第１のサービスＳ１）をサービス提供事業者側に提供するサービス基盤事業者システム又は装置（以下、サービス基盤事業者装置と称する）と、サービス享受事業者（飲食店など）の要望に応じて第１のサービスをカスタマイズしてサービス享受事業者に提供するサービス提供事業者システム又は装置（以下、サービス提供事業者装置と称する）と、から構成される。
　サービス享受事業者（飲食店など）は、ユーザ（消費者）に飲食や商材などを提供し、またユーザからユーザ情報（オリジナル情報）の提供を受ける。
　サービス基盤事業者装置は、ＳａａＳ以外、例えばＯＳを含むプラットフォームを貸し出しするＰａａＳ（Platform　as　a　Service）、ＡＳＰ（Application　Service　Provider）サービス等を提供する装置であってもよい。
　以下、飲食業界（飲食店）と、そのサービス提供事業者と、サービス基盤事業者とを主として説明する。
　まず、サービス提供システムの概要について説明する。サービス提供システムのサービス基盤事業者装置は、サービス提供事業者装置に対して予約管理サービス（アプリケーションサービス）などを提供するアプリケーションサーバ（以下、サービス基盤事業者用サーバと称する）を有する。
　サービス提供事業者装置は、この予約管理サービスをサービス享受事業者の要望に沿ってカスタマイズし、サービス享受事業者からユーザ（消費者）の予約情報を受付け管理するアプリケーションサーバ（以下、サービス提供事業者用サーバと称する）を有する。つまり、サービス基盤事業者装置とサービス提供事業者装置との協働をもって、サービス享受事業者のビジネスを支援する仕組みである。
　このような仕組みのシステムは、一般的にサービス享受事業者毎の個別案件ベースで対応するものである。
　従って、サービス基盤事業者装置は、サービス提供事業者装置に対して、第１のサービスＳ１を提供し、サービス提供事業者装置はサービス享受事業者に対して、カスタマイズした第１のサービス（サービス開始）を提供し、また該提供した第１のサービスに基づくユーザ情報（オリジナル情報）Ｉａ、Ｉｂなどを管理するのみであった。
　このサービス提供方法としては、例えばＳａａＳが挙げられる。ＳａａＳとは、情報システム（ソフトウェア）が提供する機能（第１のサービス）を、サービス提供事業者やサービス享受事業者が、特に新たなシステムを構築・導入することなく、ネットワーク経由で利用することを可能にするＩＣＴ活用環境である。
　一般的には、ＳａａＳでは、必要なときに必要なサービスを、特別なシステム構築の必要もなく素早く利用できるというメリットがある。また、ＳａａＳでは、社内に特別な環境を用意する必要はないことから、その機能（サービス）の運用開始時間を早め、コストも低減できる。また、インターネットやＷＡＮを使用することになるが、ネットワークやブラウザの技術革新により、社内システムを利用するのとほぼ同等の操作が可能である。
　また、サービス提供事業者やサービス享受事業者にとっては、サービス基盤事業者から提供されるＳａａＳやＳＩ及び運用・保守を利用することにより、コスト削減、売上拡大を図ることが期待できる。
　本発明は、斯様なデータ提供事業者の装置（サービス提供事業者装置Ａ、Ｂ、サービス享受事業者装置ａ１、ａ２、ｂ１、ｂ２など）からのデータを評価し、データ共有や融合、また個人情報漏洩リスクを取り去るものである。
　以下、本発明の実施例について図面に基づき、説明する。本実施例は、Ｋ－匿名化データであっても、間接個人識別が可能な提供データは、その受け入れを拒否し（個人情報漏洩防止）、第三者に公開しても個人識別の特定が困難なデータのみを受け入れ、当該受け入れた複数のデータを融合して効率的に分析することを可能とするものである。
　図１は、本発明の匿名化データの粒度管理装置をサービス基盤事業者装置に適用したサービス提供システムの全体構成を示す図である。
　サービス提供システムは、データ提供事業者のデータ提供事業者装置１２、サービス基盤事業者のサービス基盤事業者装置３、を有する。
　データ提供事業者装置１２は、複数のサービス提供事業者Ａ、Ｂ・・・の複数のサービス提供事業者装置２、複数のサービス享受事業者ａ、ｂ・・・のサービス享受事業者装置１、を有する。
　データ提供事業者装置１２は、データ提供事業者用サーバ１２１からなる。
　各サービス享受事業者装置１は、例えば複数の店舗ａ１、ａ２や複数の企業ｂ１、ｂ２側の装置であって、サービス享受事業者用サーバ１１からなる。そして、各サービス享受事業者用サーバ１１は、オリジナルユーザ情報ＩａやＩｂをサービス提供事業者装置２に対して出力する。
　このオリジナルユーザ情報ＩａやＩｂは、サービス基盤事業者装置３からネットワーク４を経由して提供する第１のサービスＳ１（業務／予約機能など）に対応してユーザ側から送られてくるものである。
　各サービス提供事業者装置２は、各オリジナルユーザ情報Ｉａ、Ｉｂを受け、当該オリジナルユーザ情報の出所元、つまりユーザが特定できない程度にｋ－匿名化し、当該匿名化ユーザ情報ＸＩａ、ＸＩｂをｋ－匿名化データとしてネットワーク４を介してサービス基盤事業者装置３側に送信する。
　ｋ－匿名化は、例えば上述した非特許文献１のｋ匿名化手法を利用する。そのｋ－匿名化については後述する。
　サービス基盤事業者装置３は、サービス基盤事業者用サーバ３１からなる。サービス基盤事業者用サーバ３１は、データ提供事業者用サーバ１２１側に対して、データ粒度を定義する粒度定義書．ＣＳＶ（Comma　Separated　Values：カンマで区切ったファイル形式）を配信し、また当該粒度定義書．ＣＳＶに基づき作成され、前記データ提供事業者用サーバ１２１から提供されるｋ－匿名性を満たすデータを受け、当該データを評価する機能を有する。
　図２は、サービス基盤事業者用サーバ３１およびデータ提供事業者用サーバ１２１の構成を示すブロック図である。
　サービス基盤事業者用サーバ３１は、入出力装置（入出力インターフェース）３１１、記憶装置（記憶手段）３１２、演算装置（演算手段）３１３、を有する。
　入出力装置３１１は、ｋ－匿名化データを含むｋ－匿名化データ．ｔｂを受信し、また後述するデータ受け入れ否通知、分析データをデータ提供事業者装置１２側に送信する機能を有する。
　記憶装置３１２は、データ提供事業者管理マスタＤＢ３１２１、ｋ－匿名化データ管理ＤＢ３１２２、粒度定義書管理マスタＤＢ３１２３、分析データ登録ＤＢ３１２４（図３参照）、を有する。
　データ提供事業者管理マスタＤＢ３１２１は、データ提供事業者マスタテーブル（図示せず）を有する。データ提供事業者マスタテーブルは、サービス提供事業者装置２に関連するプロフィールの各情報、例えばサービス提供事業者名（Ａ、Ｂ・・・）、メールアドレス、住所などの情報を記憶管理するテーブルスキームを構成する。
　ｋ－匿名化データ管理ＤＢ３１２２は、ｋ－匿名化データ管理テーブルＴ２を有する。ｋ－匿名化データ管理テーブルＴ２（図９参照）については後述する。
　粒度定義書管理マスタＤＢ３１２３は、複数の粒度定義書１．ＣＳＶ、粒度定義書２．ＣＳＶ、粒度定義書３．ＣＳＶを有する。粒度定義書．ＣＳＶ（図５参照）については後述する。
　演算装置３１３は、ＣＰＵなどの制御手段３１３１を有する。制御手段３１３１は、データ提供事業者認識部３１３１１、ｋ－匿名化データ評価部３１３１２、データ登録部３１３１３、データ分析部３１３１４、を有する。
　データ提供事業者認識部３１３１１は、データ提供事業者装置１２１からのｋ－匿名化データの提供者を、提供者ＩＤをもって認識する。
　ｋ－匿名化データ評価部３１３１２は、データ提供事業者装置１２１からのｋ－匿名化データを受け入れるか否かを評価する。その評価は、データの粒度およびｋの値をもって実施する。
　データ登録部３１３１３は、ｋ－匿名化データ評価部３１３１２により、受け入れ可と評価したデータをｋ－匿名化データ融合管理マスタＤＢ３１２２に登録する。
　データ分析部３１３１４は、受け入れた複数のデータを分析し、当該分析データをデータ提供事業者事業者用サーバ側からの要求に応じて提供する。
　また、制御手段３１３１は、図３に示す如く、タイムスタンプ部３１３１５、報奨金情報付与部３１３１６、データ分析部３１３１４、分析データ配信部３１３１７、データ受入否通知およびデータ廃棄機能を有するデータ受入可否結果通知部＆データ廃棄部３１３１８、を有する。
　タイムスタンプ部３１３１５は、受け入れたデータにタイムタイムスタンプを付与する。報奨金情報付与部３１３１６は、受け入れたデータで報奨金対象である旨を示す情報を付与する。
　分析データ配信部３１３１７は、データ分析部３１３１４による分析結果をデータ提供事業者サーバ１２１側に配信する。
　データ受入可否結果通知部＆データ廃棄部３１３１８は、ｋ－匿名化データ評価部３１３１２による評価結果のデータ受入可否をデータ提供者装置１２１側に通知する。ここで、ｋ－匿名化データ受け入れ否と評価した場合には、その旨をデータ提供事業者事業者サーバ１２１側に通知すると共に当該評価対象データを廃棄する。
　データ提供事業者事業者用サーバ１２１は、粒度定義書．ＣＳＶ要求部１２１１、粒度定義書．ＣＳＶ受信部１２１２、提供元データ登録ＤＢ１２１３、ｋ－匿名化データ作成部１２１４、ｋ－匿名化データ送信部１２１５、データ受入否通知および分析データ受信部１２１６、を有する。
　粒度定義書．ＣＳＶ要求部１２１１は、提供元のテータ、つまりオリジナルユーザ情報を第三者に対して、提供しようとする場合、サービス基盤事業者用サーバ３１に対して、粒度定義書．ＣＳＶの要求を行う。
　粒度定義書．ＣＳＶ受信部１２１２は、サービス基盤事業者用サーバ３１からの粒度定義書．ＣＳＶ（粒度定義書１．ＣＳＶ、粒度定義書２．ＣＳＶ、粒度定義書３．ＣＳＶ）を受信する。この粒度定義書．ＣＳＶは、ネット上に公開しておき、データを提供する側に適した粒度定義書．ＣＳＶをダウンロードするようにしてもよい。
　ｋ－匿名化データ作成部１２１４は、粒度定義書．ＣＳＶに基づいて、提供元データ登録ＤＢ１２１３の元データ（オリジナルユーザ情報）を入力し、ｋ－匿名化データを作成する。
　ｋ－匿名化データ送信部１２１５は、ｋ－匿名化データ作成部１２１４により作成されたｋ－匿名化データ（年代、地域など）をサービス基盤事業者サーバ３１側に送信する。このとき、データ提供事業者を示す提供者ＩＤ（Ｇ、Ａ、Ｙなど）、定義書Ｎｏ（１、２、３）を別ファイルで送信する。
　データ受入否通知および分析データ受信部１２１６は、データ受入拒否されたとき、サービス基盤事業者サーバ３１からの通知を受け、また分析データを受信する
　図４は、粒度定義管理マスタＤＢ３１２３のテーブルＴ１の内容を示す図である。同図において、テーブルＴ１は、定義書Ｎｏ（１、２、３）と定義書名（定義書１．ＣＳＶ、定義書２．ＣＳＶ、定義書３．ＣＳＶ）の情報を含んでいる。
　図５は、定義書１．ＣＳＶ、定義書２．ＣＳＶ、定義書３．ＣＳＶの各一例を示す図である。同図において、定義書１．ＣＳＶは、「ｋ，年代（幅），年代（始まり），居住地域，勤務地地域，１日，週（始まり），１年（始まり）」等の定義項目を有する。
　そして、定義書１．ＣＳＶは、「ｋ，年代（幅），年代（始まり），居住地域，勤務地地域，１日，週（始まり），１年（始まり）」が、「２，３才，０才，市区町村，都道府県，５時－２９時，月曜日，１月１日」の例をしている。
　定義書２．ＣＳＶは、「ｋ，年代（幅），年代（始まり），居住地域，勤務地地域，１日，週（始まり），１年（始まり）」が、「２，５才，０才，市区町村，都道府県，５時－２４時，月曜日，１月１日」であり、定義書３．ＣＳＶは、「ｋ，年代（幅），年代（始まり），居住地域，勤務地地域，１日，週（始まり），１年（始まり）」が、「５，３才，０才，市区町村，都道府県，５時－２９時，月曜日，１月１日」の例を示している。
　また、定義書ｎ．ＣＳＶは、「ｋ，年代（幅），年代（始まり），居住地域，勤務地地域，１日，週（始まり），１年（始まり）」が、「５，１０才，０才，市区町村，都道府県，０時－２４時，日曜日，第１週目の日曜日」の例を示している。
　図６は、ｋ－匿名化データ．ｔｂのデータ構成を示す図である。同図において、データとして、年代、居住地域、その他が含まれる。年代、居住地域は、準識別子であるので、これらはデータ提供事業者側にて、サービス基盤事業者側から送信される粒度定義書．ＣＳＶに従って、ｋ－匿名化する。
　図７は、図６の一具体例を示すものであって、ｋ－匿名化データ．ｔｂのテーブル名：Ｇ０００１．ｔｂ、　ｋ＝２の例を示す図である。同図において、テーブルＴ３は、準識別子として、年代、居住地域の２項目のデータを含んでいる。また、その他として、支払方法、金額のデータを含んでいる。
　ここで、「年代：３０－３４　居住地域：東京都品川区」、「年代：３５－３９　居住地域：東京都港区」、「年代：２０－２４　居住地域：東京都港区」、「年代：２５－２９　居住地域：東京都品川区」は、それぞれｋ＝２を満たすので、これらのデータは受入れ可と評価する。しかし、「年代：３０－３４　居住地域：東京都港区」、「年代：６０－６４　居住地域：東京都品川区」は、ｋ＝１なので、これらのデータは受入れ否と評価する。
　図８は、テーブル名：Ｇ０００１．ｔｂ、　ｋ＝２に対して、ｋ－匿名化データ評価部３１３１２により、評価した後、受入れデータのみを含むテーブルＴ３’の例を示す図である。
　図９は、ｋ－匿名化データ管理マスタＤＢ３１２２のテーブルＴ２の内容を示す図である。同図において、テーブルＴ２は、テーブル名（Ｇ０００１．ｔｂ，Ｇ０００２．ｔｂ、Ａ０００１．ｔｂ、Ｇ０００３．ｔｂ、Ｙ０００１．ｔｂ、Ｇ０００４．ｔｂ）、データ提供事業者ＩＤ（Ｇ、Ｇ、Ａ、Ｇ、Ｙ、Ｇ）、時刻（タイムスタンプ）、報奨金、レコード数、項目数（ｋ－匿名化処理した準識別子；年代、地域の項目数）、粒度定義書Ｎｏ（１、１、２、２、３、３）などの情報を含んでいる。
　図１０は、サービス基盤事業者用サーバとデータ提供事業者用サーバの各処理手順を示すフローチャートである。
　データ提供事業者用サーバ１２１は、ステップＳ１２１にて、サービス基盤事業者用サーバ３１に粒度定義書要求する。
　サービス基盤事業者用サーバ３１は、ステップＳ３１１にて、前記粒度定義書要求を受信する。次いで、ステップＳ３１２にて、当該粒度定義書要求に応じた粒度定義書．ＣＳＶ（例えば、粒度定義書１．ＣＳＶ）を粒度定義書管理マスタＤＢ３１２３から抽出し、データ提供事業者用サーバ１２１に送信する。
　データ提供事業者用サーバ１２１は、ステップＳ１２２にて、粒度定義書１．ＣＳＶを受信する。
　次に、ステップＳ１２３にて、粒度定義書１．ＣＳＶに基づき作成されるｋ－匿名化データをサービス基盤事業者用サーバ３１に送信する。
　サービス基盤事業者用サーバ３１は、ステップＳ３１３にて、ｋ－匿名化データを受信する。このとき、ｋ－匿名化データの他、当該データの提供者を特定するデータ提供者ＩＤ（図９参照）、定義書Ｎｏ（図４参照）も受信する。これらは、データ提供事業者用サーバ１２１から送信するものであるが、ｋ－匿名化データと、データ提供者ＩＤ、定義書Ｎｏは、別ファイルで送信する。
　次いで、ステップＳ３１４にて、ｋ－匿名化データを評価する。このデータ評価は、ｋ－匿名化データの粒度およびｋの値を元に実行する。
　例えば、サービス基盤事業者用サーバ１２１側にてｋの値が２と定義している場合、ｋの値が２以上の場合は、データ受入可と評価し、２以下の場合には、Ｋ－匿名化データであっても、間接的に個人情報が特定される可能性が高いと判断し、データ受入否と評価する。このｋの値は、２以上の複数に設定する。また、このｋの値は、データを提供する提供者側により、設定してもよい。
　ステップＳ３１５にて、データ受入可否の結果は、ステップＳ３２２にて、データ提供事業者側サーバ１２１に通知する。
ステップＳ３１５にて、データ受入否とした場合には、その旨の通知と共に、このときの評価対象データをステップＳ３２１に廃棄処理する。
データ提供事業者用サーバ１２１では、ステップＳ１２６にて、その通知を受け、この通知により、受け入れ可否を把握することができる。
　データ受入可とした場合には、ステップＳ３１６にて、当該データの受け入れ日を示すタイムスタンプを受け入れデータに付与する。また、ステップＳ３１７にて、当該受け入れデータの価値を示す報奨金情報を付与する。これらのステップは、必要に応じて行う。
　次に、ステップＳ３１８にて、受け入れたデータをＫ－匿名化データ登録ＤＢ３１２２に登録する。
　ステップＳ３１９にて、例えば、データ提供事業者側からの依頼に基づき、当該依頼に適したＫ－匿名化データ（１以上）をｋ－匿名化データＤＢ３１２２から抽出し、当該抽出データのデータ分析を行う。
　この分析データは、ステップＳ３２０にて、データ提供事業者用サーバ１２１に送信する。そして、この送信は、例えば、データ提供者用サーバ１２１側でのステップＳ１２４におけるｋ－匿名化データ要求に基づいて実行される。データ提供事業者用サーバ１２１は、ステップＳ１２５にて、分析Ｋ－匿名化データを受信する。
　上述した実施例の如く、データ評価、分析のシステム化により、粒度定義書に合っており、かつデータ評価基準を充足していれば、その提供データに対して報奨金（値段）情報を付けて支払うような仕組みを容易に実現できる。
　また、分析のシステム化により、粒度定義書に合っていれば、その提供データに対して報奨金（値段）を付けて支払うような仕組みを容易に実現できる。
　上述した実施例では、ｋ－匿名化データを受信し、次いで当該データを評価し、受入れデータのみをｋ－匿名化データ管理マスタ３１２２に登録するステップとしているが、ｋ－匿名化データを一旦ｋ－匿名化データ管理マスタ３１２２に登録した後、分析データとして受入れ可能か否かを評価し、当該データの中から受入れ可のデータのみを分析対象のデータとするステップとしてもよい。
　なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１　サービス享受事業者装置
２　サービス提供事業者装置
２１　サービス提供事業者用サーバ
３　サービス基盤事業者装置
３１　サービス基盤事業者用サーバ
１２１　データ提供事業者用サーバ
１２１１　粒度定義書要求部
１２１２　粒度定義書受信部
１２１３　提供元データ登録部
１２１４　ｋ－匿名化データ作成部
１２１５　ｋ－匿名化データ送信部
３１１　入出力装置
３１２　記憶装置
３１３　演算装置
３１３１　制御手段
３１２１　データ提供事業者管理マスタＤＢ
３１２２　ｋ－匿名化融合管理マスタＤＢ
３１２３　粒度定義書管理マスタＤＢ
３１２４　分析データ登録ＤＢ

Claims (8)

  1. 　データ提供事業者装置と、サービス基盤事業者装置と、を有し、
    　前記サービス基盤事業者装置は、
    　前記データ提供事業者装置に対して、データの粒度を定義する粒度定義書．ＣＳＶを配信する手段と、
    　前記データ提供事業者装置側にて前記粒度定義書．ＣＳＶに基づき作成されるｋ－匿名化データを含むｋ－匿名化データ．ｔｂを受ける手段と、
    　前記ｋ－匿名化データ．ｔｂのｋ－匿名化データの粒度およびｋの値をもって、前記ｋ－匿名化データを受け入れるか否かを評価する手段と、
    　を有し、
    　前記ｋ－匿名化データから、個人情報漏洩リスクを防止し、かつ複数のｋ－匿名化データの融合、分析精度を向上することを可能とする匿名化データの粒度管理装置。
  2. 　請求項１に記載された匿名化データの粒度管理装置であって、
    　前記ｋ－匿名化データ．ｔｂを受ける手段は、前記ｋ－匿名化データ．ｔｂの前記粒度定義書．ＣＳＶで定義されているｋ－匿名化処理された前記ｋ－匿名化データを受けるとき、前記データ提供事業者装置から当該データの提供者を特定するＩＤ、定義書Ｎｏを受ける
    　ことを特徴とする匿名化データの粒度管理装置。
  3. 　請求項１に記載の匿名化データの粒度管理装置であって、
    　前記サービス基盤事業者装置は、
    　さらに、前記データ評価手段により、受入れ可能と判断した場合、当該データにタイムスタンプおよび報奨金情報を付与する手段と、
    　前記データ受入れ否と判断した場合、その旨を前記データ提供事業者装置側に通知する手段、
    　を有する、
    　ことを特徴とする匿名化データの粒度管理装置。
  4. 　請求項１に記載の匿名化データの粒度管理装置であって、
    　前記サービス基盤事業者装置は、
    　前記データ評価手段による評価結果、データ受入可とした場合、前記記憶手段に登録する手段、
    　前記受入れたデータを分析するデータ分析手段、
    　を有し、
    　前記サービス基盤事業者装置側にて、前記データ提供事業者装置から受入れ可能な複数のデータを分析対象データとして融合し、当該融合データを前記データ分析手段により、分析した分析データとし前記データ提供装置側に配信送付可能とする
    　ことを特徴とする匿名化データの粒度管理装置。
  5. 　請求項１～請求項４の何れか１項に記載の匿名化データの粒度管理装置であって、
    　前記粒度定義書．ＣＳＶは、データ粒度定義が１種類、又は異なる複数の種類からなり、前記粒度定義書．ＣＳＶに基づき作成される前記ｋ－匿名化データ．ｔｂは1種類、又は２種類以上の複数のデータの集まりである
    　ことを特徴とする匿名化データの粒度管理装置。
  6. 　データ提供事業者装置と、サービス基盤事業者装置と、を有し、
    　前記サービス基盤事業者装置側において、前記データ提供事業者装置側から送られてくる匿名化データの粒度を管理する方法であって、
    　前記データ提供事業者装置に対して、データの粒度を定義する粒度定義書．ＣＳＶを配信するステップと、
    　前記データ提供事業者装置側にて前記粒度定義書．ＣＳＶに基づき作成されるｋ－匿名化データを含むｋ－匿名化データ．ｔｂを受けるステップと、
    　前記ｋ－匿名化データ．ｔｂのｋ－匿名化データの粒度およびｋの値をもって、前記ｋ－匿名化データを受け入れるか否かを評価するステップと、
    　を有し、
    　前記ｋ－匿名化データから、個人情報漏洩リスクを防止し、かつ複数のｋ－匿名化データの融合、分析精度を向上することを可能とする匿名化データの粒度管理方法。
  7. 　請求項６に記載の匿名化データの粒度管理方法であって、
    　さらに、前記データ評価手段により、受入れ可能と判断した場合、当該データにタイムスタンプおよび報奨金情報を付与するステップと、
    　前記データ受入れ否と判断した場合、その旨を前記データ提供事業者装置側に通知するステップ、
    　を有する、
    　ことを特徴とする匿名化データの粒度管理方法。
  8. 　請求項６に記載の匿名化データの粒度管理方法であって、
    　前記データ評価手段による評価結果、データ受入可とした場合、前記記憶手段に登録するステップと、
    　前記受入れたデータを分析するステップと、
    を有し、
    　前記サービス基盤事業者装置側にて、前記データ提供事業者装置から受入れ可能な複数のデータを分析対象データとして融合し、当該融合データを前記データ分析手段により、分析した分析データとし前記データ提供装置側に配信送付可能とする
    　ことを特徴とする匿名化データの粒度管理方法。
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