01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
個人データを、本人を識別できず、識別の可能性も低い形へ不可逆に変える処理。開発・テスト・学習用データや分析環境で、機密情報を保護しながら必要なデータ構造や一部の特性を残す用途がある。追加情報を使って元の個人へ戻せる仮名化や、対応表を介して復元するトークン化とは区別される。
02 / IN PRACTICE
Data Anonymizationの活用例
たとえば、こんな場面で
本番データを開発環境で利用する前に、氏名や識別番号などの対象項目を匿名化する。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
変換後に再特定できないかを確認し、必要な項目だけを収集・処理する。
参考資料
Guidance for Data Anonymization on AWS （新しいタブで開きます）Best practice 3.1 – Privacy by Design （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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