匿名化とは
匿名化（Anonymization）とは、個人データから特定の個人を識別できないように不可逆的に加工する処理のことです。適切に匿名化されたデータは個人情報保護法の適用対象外となるため、AIの学習データとしてより自由に利用できる可能性があります。
匿名化の手法
代表的な匿名化手法には、k-匿名性（同じ属性の組み合わせを持つレコードがk件以上存在するよう加工）、l-多様性（各グループ内の機微属性にl種類以上の値が存在するよう保証）、t-近接性（グループ内の属性分布が全体分布とt以内の距離に収まるよう保証）、差分プライバシー（データにノイズを加えて個人の特定を防止）などがあります。
匿名化の限界
技術の進歩により、匿名化されたデータからの再識別リスクが高まっています。複数のデータセットの突き合わせや、AIを用いた高度な分析により、匿名化データから個人が特定される事例も報告されています。完全な匿名化の実現は技術的に困難であるという認識が広がっています。
仮名化との違い
匿名化が不可逆的な処理であるのに対し、仮名化は追加情報を用いれば個人を再識別できる処理です。GDPRでは仮名化データも個人データとして扱われますが、一定の規制緩和の対象となります。