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要約
- 個人情報をAIで使う前に、個人情報・要配慮個人情報・利用目的を順番に確認します。
- 第三者提供、委託、共同利用、クラウド利用、加工の有無で必要な対応が変わります。
- GDPRまで含めて整理すると、G検定でも実務イメージでも判断しやすくなります。
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G検定対策と個人情報保護法の全体像
AI活用では、精度や便利さだけでなく、「そのデータをAIに使ってよいのか」を確認する必要があります。
特にG検定では、個人情報保護法について、用語の暗記だけではなく、具体例にあてはめて判断できるかが問われやすいです。
たとえば、次のような問題です。
- 氏名やメールアドレスは個人情報にあたるか
- 社員IDや位置情報は個人情報にあたるか
- 健康情報や病歴は通常の個人情報と同じ扱いでよいか
- 外部AIサービスに個人データを入力する場合、第三者提供や委託の確認が必要か
- 匿名加工情報と仮名加工情報は何が違うか
- EUやEEAの個人データを扱う場合、GDPRの確認が必要か
今回のポイントは、個人情報をAI活用する前に、7つの確認を順番に行うことです。
- 個人情報の判定
- 要配慮個人情報の確認
- 利用目的の確認
- 第三者提供の確認
- 加工によるリスク低減
- GDPRの確認
- AI活用可否の判断
個人情報保護法は、AI活用を止めるためだけのものではありません。安全で信頼できるAI活用を進めるための前提です。
個人情報・AI活用 判断フローの全体構成
個人情報をAIで活用する前には、まず全体の流れを押さえると理解しやすくなります。
流れは、左から右へ進む確認フローです。
- 個人情報にあたるか
- 要配慮個人情報を含むか
- 利用目的は明確か
- 第三者提供や外部サービス利用があるか
- 加工によってリスクを下げられるか
- GDPRが関係するか
- AI活用の条件を満たすか
AI活用では、「使えそうだから使う」ではなく、「使ってよい条件を満たしているか」を先に確認します。
特に重要なのは、次の4つです。
- 法令・ガイドラインの遵守
- 妥当な安全管理の実施
- 社内ルールの整備と関係者の合意
- 記録の保存と説明責任の確保
ここを確認せずに進めると、後から利用目的、外部提供、本人説明、安全管理の面で問題が発生する可能性があります。
個人情報の判定
最初に確認するのは、その情報が個人情報にあたるかどうかです。
個人情報とは、生存する個人に関する情報で、特定の個人を識別できるものを指します。単体で個人が分かる場合だけでなく、他の情報と照合することで特定の個人が分かる場合も含まれます。
代表例は次のとおりです。
- 氏名
- メールアドレス
- 顔写真
- 社員ID
- 会員ID
- 位置情報
- 購買履歴
- 問い合わせ履歴
- アプリやサービスの利用ログ
名前や顔写真は、個人情報だと判断しやすいです。一方で、社員ID、端末ID、位置履歴、ログ情報などは、単体では迷いやすい情報です。
しかし、社内の名簿、顧客データベース、アカウント情報などと照合すると、特定の個人に結びつくことがあります。その場合は、個人情報として扱う必要があります。
また、G検定では「個人識別符号」も重要です。個人識別符号とは、指紋データ、顔認識データ、マイナンバーなど、特定の個人を識別できる符号を指します。
さらに、次の3つの用語も整理しておきます。
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| 個人情報 | 特定の個人を識別できる情報 |
| 個人データ | 個人情報データベース等を構成する個人情報 |
| 保有個人データ | 事業者が開示、訂正、利用停止などに対応する権限を持つ個人データ |
覚え方としては、個人情報が基本です。その個人情報が検索できるデータベースなどに入ると個人データになります。さらに、事業者が本人からの開示や訂正などに対応できる権限を持つものが保有個人データです。
個人情報の判定では、次の3点を確認します。
- 個人を識別できる情報
- 他の情報と照合して個人につながる情報
- 個人識別符号を含む情報
入口の判定を誤ると、その後の利用目的や第三者提供の確認も変わります。AIに入れる前に、まず個人情報かどうかを慎重に確認することが重要です。
要配慮個人情報の確認
次に確認するのは、要配慮個人情報を含むかどうかです。
要配慮個人情報とは、本人への不当な差別、偏見、不利益につながるおそれがあるため、特に慎重な扱いが必要な個人情報です。
代表例は次のとおりです。
- 人種
- 信条
- 社会的身分
- 病歴
- 犯罪の経歴
- 犯罪被害に関する事実
- 障害
- 健康診断の結果
- 医師などによる指導や診療に関する情報
通常の個人情報でも慎重な管理が必要ですが、要配慮個人情報はさらに確認事項が重くなります。取得する場合は、原則として本人の同意が必要になるなど、通常の個人情報より厳格な扱いが求められます。
AI活用では、健康情報、病歴、障害、心理状態、犯罪歴に関する情報などが含まれていないかを確認します。
たとえば、次のような場面では注意が必要です。
- 医療相談ログをAIで分類する場合
- 健康診断結果を分析する場合
- 採用や労務管理のデータをAIで分析する場合
- 問い合わせ履歴に病歴や障害の情報が含まれる場合
- SNS投稿やアンケート回答から信条や健康状態が推測される場合
要配慮個人情報を含むから必ず利用できない、というわけではありません。ただし、必要性、取得の根拠、本人同意、安全管理、利用範囲を慎重に確認する必要があります。
利用目的の確認
次に確認するのは、利用目的です。
個人情報を扱うときは、何のために利用するのかをできるだけ具体的に定める必要があります。AI活用でも同じです。
「業務改善のため」や「AI活用のため」だけでは、目的が広すぎる場合があります。本人や関係者が合理的に予想できる程度まで、利用内容を明確にすることが重要です。
たとえば、次のような表現のほうが具体的です。
- 問い合わせ履歴を分析し、FAQの改善に利用
- 購買履歴を分析し、商品提案の精度向上に利用
- 社内文書を要約し、従業員の情報検索を支援
- コールセンターの応対履歴を分類し、応対品質の改善に利用
- 顧客アンケートを分析し、サービス改善の課題抽出に利用
AI活用では、同じデータでも使い道によって意味が変わります。
たとえば、問い合わせ履歴をFAQ改善に使う場合と、AIモデルの学習に使う場合では、確認すべき範囲が異なります。社内で要約するだけなのか、外部AIサービスに入力するのかによっても、外部提供や委託の論点が変わります。
利用目的の確認では、次の観点を押さえます。
- 業務上の必要性
- 本人や関係者への説明可能性
- 当初の利用目的の範囲内
- 必要最小限のデータ
- 社内ルールとの整合
- 記録として残せる判断根拠
個人情報は、集めるほど便利になる一方で、管理リスクも大きくなります。目的に照らして必要な範囲にとどめることが基本です。
「なんとなくAIに入れてみる」は避けるべきです。目的が明確で、業務上必要で、関係者に説明できる状態にしてから、次の確認へ進みます。
第三者提供の確認
次に確認するのは、第三者提供です。
個人データを社外に渡すのか、外部サービスに預けるのか、共同で使うのかを整理します。AI活用では、外部AIサービスやクラウドサービスの利用が関係しやすいです。
確認すべき代表例は次のとおりです。
- 取引先への提供
- 提携先とのデータ共有
- 外部AIサービスへの入力
- クラウドサービスへの保存
- データ分析会社への委託
- グループ会社との共同利用
- 海外サーバーでの処理
個人データを第三者に提供する場合は、本人同意、法的根拠、提供記録などの確認が必要になります。
一方で、業務委託の場合は、本人同意が必要な第三者提供とは別に整理されることがあります。ただし、何もしなくてよいわけではありません。委託先が安全に個人データを扱えるか、契約や管理体制を確認する必要があります。
共同利用の場合も、共同利用する項目、利用者の範囲、利用目的、管理責任者などを明確にする必要があります。
クラウドサービスも注意が必要です。社内利用のつもりでも、データが外部サービスに保存されたり、外部のシステムで処理されたりする場合があります。
特に生成AIサービスでは、次の点を確認します。
- 入力データの保存有無
- 入力データの学習利用有無
- ログの保存期間
- 管理者による閲覧範囲
- データ保存地域
- 海外移転の有無
- 契約条件
- 社内ルール上の利用可否
AIツールに入力したら終わりではありません。入力後にデータがどのように扱われるかまで確認することが重要です。
加工によるリスク低減
次に確認するのは、加工によるリスク低減です。
個人情報をそのままAIで使うのではなく、マスキング、ぼかし、仮名化、集計化などによって、個人の特定可能性を下げられるかを検討します。
主な加工方法は次のとおりです。
| 加工方法 | 内容 |
|---|---|
| マスキング | 氏名、住所、電話番号などを伏せる |
| ぼかし | 画像や文書内の一部を分かりにくくする |
| 仮名化 | 氏名やIDを別の記号に置き換える |
| 集計化 | 個人単位ではなく集計値として扱う |
ただし、加工すればすべて安全になるわけではありません。他の情報と照合すると個人が分かる場合があります。
ここで重要なのが、匿名加工情報と仮名加工情報です。
匿名加工情報
匿名加工情報とは、特定の個人を識別できないように個人情報を加工し、元の個人情報を復元できないようにした情報です。
統計分析やデータ活用を進めながら、個人の権利利益を保護するための制度です。
ポイントは次のとおりです。
- 特定の個人を識別できない状態
- 元の個人情報を復元できない状態
- 作成方法や提供時のルールの確認
- 第三者提供や分析利用で使いやすい情報形態
仮名加工情報
仮名加工情報とは、他の情報と照合しない限り、特定の個人を識別できないように加工した情報です。
仮名加工情報は、内部分析などで活用しやすくなる一方で、元データや対応表が存在する場合があります。そのため、匿名加工情報とは扱いが異なります。
ポイントは次のとおりです。
- 他の情報と照合しない限り個人を識別できない状態
- 元データや対応表の管理が重要
- 内部分析で活用しやすい情報形態
- 目的外利用や第三者提供に関する制限の確認
「仮名化したから自由に使える」と考えるのは危険です。仮名加工情報は便利な選択肢ですが、無制限に使えるものではありません。
また、集計化にも注意が必要です。人数が少ない集計や、他の情報と組み合わせると個人が推測できる集計では、再識別リスクが残る場合があります。
加工によるリスク低減では、加工方法そのものだけでなく、加工後に個人が分かる可能性が十分に下がっているかを確認します。
GDPRの確認
次に確認するのは、GDPRです。
GDPRは、EUの個人データ保護に関するルールです。EUやEEAの個人データが関係する場合、日本国内の個人情報保護法だけでなく、GDPRの観点も確認する必要があります。
AI活用では、次のような場合に注意が必要です。
- EUやEEAにいる個人のデータを扱う場合
- EU向けサービスを提供する場合
- EUやEEAの顧客データをAI分析する場合
- EU域外へ個人データを移転する場合
- 海外クラウドや外部AIサービスを使う場合
- プロファイリングや自動判断が関係する場合
GDPRでは、個人データの処理に法的根拠が必要です。代表的な根拠には、同意、契約の履行、法的義務、正当な利益などがあります。
また、本人の権利も重要です。
- アクセス権
- 訂正権
- 削除権
- 処理制限の権利
- 異議申立ての権利
- データポータビリティの権利
- 自動処理に関する権利
AI活用では、プロファイリングや自動判断の説明、本人からの削除請求、越境移転、保存場所、契約条件などが論点になりやすいです。
EU関連データを扱う場合は、国内法だけで判断せず、GDPR対応の必要性を確認します。関係しない場合は、日本の個人情報保護法と社内ルールを中心に整理します。
AI活用可否の判断
最後に、ここまでの確認結果をもとにAI活用できるかを判断します。
確認する項目は次のとおりです。
- 個人情報にあたるか
- 要配慮個人情報を含むか
- 利用目的は明確か
- 第三者提供や外部サービス利用があるか
- 加工によってリスクを下げられるか
- GDPR対応が必要か
- 安全管理措置を満たしているか
- 社内承認を得られるか
- 関係者に説明できるか
- 記録を保存できるか
生成AIでは、入力した個人情報が外部サービスに送信されるのか、保存されるのか、学習に使われるのかを確認する必要があります。
また、AIの出力結果にも注意が必要です。出力に個人情報が含まれる場合や、本人に影響する判断に使う場合は、さらに慎重な確認が必要です。
特に次のような場面では、人間による確認と説明可能性が重要になります。
- 採用
- 人事評価
- 与信
- 医療判断
- 教育評価
- 保険審査
- 重要な契約判断
条件を満たす場合は、AI活用可と判断できます。条件を満たさない場合は、利用目的の見直し、データ加工の追加、本人同意、契約確認、社内承認、委託先管理などに戻ります。
「使えない」で終わりではありません。どの条件を整えれば使えるのかを確認し、再検討することが重要です。
まとめ
個人情報保護法は、G検定でもAI実務でも重要なテーマです。
まず、個人情報にあたるかを確認します。氏名、メールアドレス、顔写真、社員ID、位置情報、個人識別符号などは、個人に結びつく可能性があります。
次に、要配慮個人情報を含むかを確認します。健康、病歴、信条、犯罪歴、障害などは、本人に不利益が生じやすいため、より慎重な扱いが必要です。
そのうえで、利用目的を確認します。AI活用では、「なんとなく使う」ではなく、何のために、どのデータを、どの範囲で使うのかを明確にします。
さらに、第三者提供、委託、共同利用、クラウド利用を確認します。外部が関係する場合は、同意、契約、法的根拠、記録、委託先管理が重要です。
加工によるリスク低減では、マスキング、ぼかし、仮名化、集計化を検討します。ただし、加工しただけで安全になるわけではありません。匿名加工情報と仮名加工情報の違いも押さえる必要があります。
EUやEEAの個人データが関係する場合は、GDPRも確認します。法的根拠、本人の権利、越境移転、プロファイリング、自動判断などが重要な論点になります。
最後に、安全管理、法令遵守、説明可能性、社内承認、記録保存を踏まえて、AI活用可否を判断します。
個人情報保護法は、AI活用を妨げるだけのルールではありません。安全で信頼できるAI活用のための土台です。
- 個人情報か、要配慮か、利用目的は明確か
- 外部利用、加工、GDPR、安全管理まで一連で確認
- 条件を満たせば活用可、足りなければ再検討
FAQ
Q1. 個人情報と個人データの違いは何ですか？
個人情報は、特定の個人を識別できる情報です。個人データは、個人情報データベース等を構成する個人情報です。たとえば、検索できる顧客管理データベースに入った個人情報は、個人データとして扱われます。
Q2. 社員IDや会員IDは個人情報ですか？
社員IDや会員IDだけでは個人を特定しにくい場合があります。しかし、名簿やアカウント情報などと照合して特定の個人が分かる場合は、個人情報にあたる可能性があります。
Q3. 要配慮個人情報とは何ですか？
要配慮個人情報とは、本人への不当な差別、偏見、不利益につながるおそれがあるため、特に慎重な扱いが必要な個人情報です。病歴、信条、犯罪歴、障害、健康診断結果などが代表例です。
Q4. 個人情報をAIサービスに入力してもよいですか？
利用目的、社内ルール、外部サービスの契約条件、保存や学習利用の有無、安全管理、第三者提供や委託の整理を確認する必要があります。特に生成AIでは、入力データが外部送信やログ保存の対象になる可能性があるため、慎重な確認が必要です。
Q5. 匿名加工情報と仮名加工情報の違いは何ですか？
匿名加工情報は、特定の個人を識別できず、元の個人情報を復元できないように加工した情報です。仮名加工情報は、他の情報と照合しない限り特定の個人を識別できないように加工した情報です。仮名加工情報は、対応表などの管理が重要になります。
Q6. GDPRは日本企業にも関係しますか？
EUやEEAにいる個人のデータを扱う場合、EU向けサービスを提供する場合、EU域外への個人データ移転がある場合などは、GDPRの確認が必要になることがあります。海外クラウドや外部AIサービスの利用でも、保存場所や移転条件を確認する必要があります。
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参考文献
個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」
https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/
個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（第三者提供時の確認・記録義務編）」
https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_thirdparty/
個人情報保護委員会「匿名加工情報」
https://www.ppc.go.jp/personalinfo/tokumeikakouInfo/
個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」
https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
e-Gov法令検索「個人情報の保護に関する法律」
https://laws.e-gov.go.jp/document?lawid=415AC0000000057
EUR-Lex「General Data Protection Regulation (GDPR)」
https://eur-lex.europa.eu/en/legal-content/summary/general-data-protection-regulation-gdpr.html
European Commission「Rules for business and organisations」
https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection/rules-business-and-organisations_en
さらに学ぶためのおすすめ書籍
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