データ侵害は企業と個人の両方に深刻な影響を及ぼすため、厳格なプライバシー規制が制定され、コンプライアンスの確保が重要になっています。多くの企業が、個人情報を保護し、データ共有を容易にするために仮名化や匿名化ツールを採用していますが、これらには欠点もあります。
これらの技術はデータ保護を強化し、プライバシーを向上させることができますが、個人データが識別不可能になることを保証するものではありません。また、仮名化や匿名化によりデータの統計的品質が低下し、データの使い勝手が低下する可能性があります。
この記事では、仮名化と匿名化の違い、長所と短所について説明します。匿名化と仮名化はどちらもデータ保護に役立ちますが、それぞれの明確な制限を理解することで、適切なアプローチを選択することができます。また、これらの手法と合成データ生成との比較も説明します。これにより、どのアプローチがビジネス ニーズに最適かを理解するのに役立ちます。
Synthoガイド
合成データ生成のガイド
仮名化とは何ですか?
仮名化(疑似匿名化とも呼ばれる)は、個人を特定できる情報(PII)と保護された健康情報(PHI)を偽の識別子に置き換えます。たとえば、この手法では、「John Smith」のような個人識別子を「Patient Smith2」のような仮名に置き換えます。
仮名化技術の重要な特徴は可逆性です。仮名化では、元のデータセットと変更されたデータセット間のマッピング テーブルが維持されるため、権限のある当事者は必要に応じて情報を再識別できます。
仮名化はいくつかの方法で実現されます:
データ マスキング (抑制) では、元のデータがランダムな文字または記号に置き換えられます。
トークン化により、機密データ要素がトークンと呼ばれる非機密データ要素に置き換えられます。
暗号化ではハッシュ関数を使用して、データを特定の復号化キーでのみ解読できるコード化された形式に変換します。
方法 | 元のデータ | 処理されたデータ |
---|---|---|
データマスキング | ジョン・スミス | XXXX XXXX |
トークン化 | 1234-5678-9012-3456 | トークン1234 |
Encryption | john.smith@example.com | db52d04d81dc9bc2o036db3ed0d83355 |
仮名化されたデータの利点と欠点は何ですか?
仮名化によってデータが匿名化されるというのは誤解です。仮名化されたデータはプライバシーを向上させることができますが、いくつかの欠点があります。
仮名化の利点
- プライバシーを向上: データセットから個人識別情報を削除することで、企業は機密情報を保護できます。ただし、再識別のリスクは防げません。
- 可逆性: 権限のある個人は、別々に保存されたマッピング テーブル、トークン、暗号化キーを使用して元の情報を復元できます。企業は、監査、コンプライアンス チェック、または詳細な分析のためにデータを再識別できます。
- テストに高い有用性: 仮名化されたデータは、元の構造と依存関係の大部分を保持するため、ビジネス運用やテストに役立ちます。
仮名化のデメリット
- 規制から免除されないもの: 仮名化されたデータは、追加情報を使用して個人を再識別できるため、データ保護規制の対象となります。企業は、CCPA、HIPAA、GDPR の要件に準拠する必要があります。
- セキュリティリスク: 不正アクセスによりデータ漏洩が発生する可能性があるため、マッピング テーブルと暗号化キーは安全な場所に保存する必要があります。
- 精度の低下: 仮名化されたデータでは、現実世界のデータのニュアンスを完全には捉えられない可能性があり、分析の精度と信頼性が低下します。
ある程度の保護は提供されますが、仮名化されたデータは依然としてプライバシーとセキュリティのリスクを伴い、高度な分析には適さない可能性があります。企業は、プライバシーとデータの有用性のバランスが取れた信頼性の高い仮名化方法に投資する必要があります。

匿名化とは何ですか?
匿名化とは、データセットから機密情報を変更または削除して、個人を特定できないようにすることです。個人識別子を仮名に置き換える仮名化とは異なり、匿名化では PII の痕跡がすべて削除されます。追加情報やコンテキストがなければ、個人を特定することはほぼ不可能です。匿名データを作成することで、企業はデータ侵害のリスクを軽減し、プライバシー規制への準拠を確保できます。
匿名化の一般的な方法は次のとおりです。
- ランダム化 ランダムな文字列と数字 (模擬データ) で値を変更します。
- データの一般化(集約) 類似したデータをグループ化し、詳細を減らします。
- データの最小化 (摂動) 正確な識別を防ぐために、情報をわずかに変更し、ノイズを追加します。
- データの交換 値の属性を並べ替えて、機密情報を認識できないようにします。
方法 | 元のデータ | 処理されたデータ |
---|---|---|
一般化(集約) | 27歳 | 25〜30歳 |
最小化(摂動) | 202 メイプルストリート | 204 メイプルストリート |
スワッピング | ジョン・スミス、35歳 | ジェーン・ジョーンズ、40歳 |
ランダム化 | 555-1234 | 789-5678 |
匿名化されたデータの利点と欠点は何ですか?
従来の匿名化技術を使用してデータセットを操作すると、いくつかの利点と欠点が生じます。
匿名化の利点
- 準拠データ: 匿名化されたデータセットには、個人データとみなされるものは何も含まれていません。そのため、一般的なデータ保護規制の対象にならず、企業はデータを活用して洞察や意思決定を行うことに集中できます。
- データ共有を容易にします: 企業は、データ保護法を遵守しながら、この匿名データを研究者、パートナー、利害関係者と共有できます。
匿名化のデメリット
- データの精度の低下: データを匿名化すると、意味のあるパターンやコンテキストの詳細が不明瞭になる可能性があります。これにより、研究、ソフトウェア テスト、データに基づく意思決定におけるこのデータの有用性が大幅に低下する可能性があります。
- 再識別のリスクはわずかです: 匿名化(仮名化と比較して)には高度なプライバシーが組み込まれていますが、高度な計算ツールを使用して他のデータ ソースと組み合わせると、データを再識別することが可能です。
- 不可逆性により使用ケースが制限される可能性があります。 匿名化された個人データは元の形式に戻すことができないため、監査やその他の統計目的でデータを再識別する必要がある場合に問題が発生する可能性があります。
企業は、必要なプライバシー レベルとデータの使いやすさを維持するために、高度なアルゴリズム、データ コントローラー、差分プライバシー フレームワークに投資する必要があります。代替案としては、完全に人工的なデータを作成することが挙げられます。

合成データと仮名化の違いは何ですか?
合成データ 実際のデータに基づいて人工的に生成されます。ゼロから作成されるため、PII や PHI は含まれず、生成されたデータセットは完全に非公開となり、データ プライバシー規制の対象外となり、個人情報の保護に役立ちます。さらに、合成データ生成ツールは、実際の情報の統計特性を模倣する AI と機械学習アルゴリズムを使用します。
生成方法に基づいて、合成データはいくつかのカテゴリに分類できます。
- 完全に AI によって生成された合成データ AI アルゴリズムを使用して、現実世界のデータの統計的パターン、関係性、特性を模倣します。現実世界のデータでトレーニングされたこれらの AI モデルは、元のデータの特徴を厳密に再現する新しいデータを生成し、高度な分析を可能にします。この「合成データ ツイン」は、現実世界のデータであるかのように使用できます。
- 合成モックデータ 機密性の高い PII、PHI、その他の識別子を、ビジネス ロジックとパターンに従うモッカーに置き換えます。Syntho では、このアプローチをスマート匿名化プロセスと呼んでいます。このプロセスは、デフォルトのモッカー (名、姓、電話番号など) や、ビジネス ルールに準拠したデータを生成する高度なモッカーなど、さまざまな言語とアルファベットの 150 を超えるモッカーによってサポートされています。
- ルールベースの合成データ 事前定義されたビジネス ルールと制約に従って人工データを生成します。このアプローチを使用すると、実際のデータが限られている場合にゼロからデータを作成したり、既存のデータセットに行と列を追加して強化したり、クレンジングによってデータの品質を確保したり、実際の個人データの使用を避けてプライバシーを保護したりできます。
匿名化や仮名化とは異なり、合成データ生成は実際のデータから学習して現実的なデータセットを作成します。AI モデルは元のデータセットを分析して、高度な分析に役立つ重要なパターンと関係を特定します。個人データの処理後、ツールは直接的または間接的な識別子を特定します。最終結果では、特定のデータ主体を含まない新しいデータが作成されます。
合成データの利点と欠点は何ですか?
合成データ生成の利点
- 完全なプライバシー: 仮名化されたデータと比較すると、合成データには個人情報を含む元のデータは含まれません。これにより、データプライバシー法に準拠し、データ侵害による潜在的な損害を排除する、真に匿名の情報となります。
- 高い統計精度: 合成データは元のデータの構造を模倣しているため、高度なモデリングや分析に役立ちます。組織は AI モデルをトレーニングし、詳細な臨床研究を実施し、精度を損なうことなく研究を行うことができます。
- データへの簡単なアクセス: 高度な合成データ プラットフォームにより、企業は特定のニーズに合わせてさまざまなサイズと複雑さの準拠データセットを迅速に作成できます。
- データ互換性: 合成データは、さまざまなシステムでサポートされているさまざまな形式で作成できるため、互換性の問題を回避できます。これにより、データがテキスト形式、表形式、グラフ形式であるかどうかに関係なく、既存のワークフローやツールにシームレスに統合できます。
合成データ生成の欠点
- かなりの計算リソースが必要です: 合成データ生成方法、特に複雑な暗号化や高度なモデリングを伴う方法では、かなりの計算能力が必要になります。これは、テストや開発のために迅速なデータ アクセスを必要とする DevOps チームや品質保証 (QA) チームにとって制約となる可能性があります。
- 専門知識の必要性: 高品質の合成データの生成には高度なアルゴリズムと経験が必要であり、開発と専門的なスキルへの投資が必要となります。
こうした制約を回避するために、企業は既製の合成データ生成プラットフォームを購入することができます。評判の良いプロバイダーは、テクノロジーをワークフローに統合し、必要なツールセットを提供し、従業員をトレーニングするのを支援します。

実際のデータの代わりに合成データを使用すべきでしょうか?
合成データ 企業は、セキュリティやプライバシーのコンプライアンス上のリスクなしに、高品質のテストおよび分析データを作成、使用、共有、販売できます。
実際のデータを扱う場合、いくつかのデータ プライバシーとセキュリティの要件に準拠する必要があります。これは、データセットの使いやすさにいくつかの影響を及ぼします。たとえば、部門間でデータを自由に使用したり、他の企業と共有したりすることはできません。
実際のデータは、特にまれなイベントや状況では不足することがあります。合成データ生成プラットフォームを使用すると、従業員は外出先であらゆるユースケース用の匿名データセットを作成できます。これにより、トレーニング データをより包括的にすることができ、結果としてバイアスが入りにくくなります。
統計精度が高いため、従業員は個人や企業体を危険にさらすリスクなしに、AI モデルを開発および改良するためのデータを生成できます。合成データセットは、データ プライバシー規制の煩雑さなしに他の企業とデータを共有するために使用されることがよくあります。高品質の人工データを販売するためのマーケットプレイスを作成する企業もあります。
最後に、高度な合成データ生成ソリューションには、合成データと匿名化データまたは仮名化データの統計的正確性を評価するのに役立つ検証ツールが含まれています。
分析の価値 | プライバシーリスク | |
---|---|---|
合成データ | ハイ | ロー |
実際の(個人)データ | ハイ | ハイ |
匿名化 | 低 - 中 | 高いメディア |
偽名化 | 高いメディア | M |
結論: データの匿名化 vs 仮名化 vs 合成データ
匿名化と仮名化にはさまざまなトレードオフが伴います。データを仮名化すると、特定のデータ主体に帰属することはできなくなりますが、プライバシー規制からデータが完全に除外されるわけではありません。匿名化によりデータセットは準拠しますが、データの有用性が大幅に低下する可能性があります。
合成データ生成は、両方の方法の長所を欠点なく組み合わせたものです。 スマート合成データ生成プラットフォーム 元の情報の品質を模倣した準拠データを生成します。
もっと詳しく知りたいですか?お気軽にお読みください 合成データの実際の使用例 そしてその利点 医療などのプライバシー重視の分野。 さらに良いことに、 お問い合わせ ご相談やデモのご予約については、お問い合わせください。
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