分野別生成AIパスポート 用語集
個人情報保護とプライバシーの用語17語｜生成AIパスポート試験対策
生成AIパスポート試験では、生成AIに情報を入力する前提知識として、個人情報保護法の基本が問われます。まず法律の目的と個人情報保護委員会、2017年施行の改正点（5,000人要件の撤廃）を押さえましょう。次に「個人情報」「個人識別符号」「要配慮個人情報」「機微（センシティブ）情報」の定義の違いを正確に区別し、匿名加工情報と再識別化・マスキングの関係を理解します。最後に、プロンプトへの個人情報・機密情報の入力リスクと、架空の情報への置き換えなどの実践的な対策を覚えると得点につながります。
個人情報保護法こじんじょうほうほごほう★★★
個人情報保護法とは、正式名称を「個人情報の保護に関する法律」といい、個人情報を適正に取り扱うための基本ルールを定めた日本の法律です。個人情報の有用性に配慮しながら、個人の権利や利益を守ることを目的としています。2003年に成立し、2005年に全面施行されました。事業者が個人情報を扱う際の義務などを定めています。
個人情報保護委員会こじんじょうほうほごいいんかい★★★
個人情報保護委員会とは、個人情報保護法に基づいて2016年に設置された、内閣府の外局にあたる行政機関です。英語の略称はPPCです。事業者による個人情報の取扱いを監視・監督し、法律違反があった場合には是正の勧告や命令を行う権限を持っています。個人情報保護に関するガイドラインの公表なども担っています。
改正個人情報保護法かいせいこじんじょうほうほごほう★★★
改正個人情報保護法とは、個人情報保護法の内容を見直して改正されたもので、生成AIパスポート試験では主に2017年に全面施行された改正を指します。この改正で、それまで適用対象外だった取り扱う個人情報が5,000人分以下の小規模な事業者も含め、業務で個人情報を扱うすべての事業者が法律の対象になりました。
個人情報こじんじょうほう★★★
個人情報とは、個人情報保護法上、生存する個人に関する情報であって、氏名や生年月日などの記述によって特定の個人を識別できるもの、または個人識別符号が含まれるものをいいます。単独では誰かわからなくても、他の情報と容易に照合でき、それによって特定の個人を識別できる情報も含まれます。死者や法人の情報は対象外です。
個人識別符号こじんしきべつふごう★★★
個人識別符号とは、それ単体で特定の個人を識別できる文字、番号、記号などの符号のうち、法令で定められたものです。顔認証データや指紋認証データのように身体の特徴をデータ化したものと、マイナンバーやパスポート番号のように個人ごとに割り当てられる番号の2種類があります。
要配慮個人情報ようはいりょこじんじょうほう★★★
要配慮個人情報とは、本人の人種、信条、社会的身分、病歴、犯罪の経歴、犯罪により害を被った事実など、本人に対する不当な差別や偏見その他の不利益が生じないよう、その取扱いに特に配慮が必要なものとして法令で定められた記述等を含む個人情報です。取得するには、原則としてあらかじめ本人の同意が必要です。
機微情報きびじょうほう★★☆
機微情報とは、『金融分野における個人情報保護に関するガイドライン』第5条1項で定義されている情報で、要配慮個人情報に加えて、労働組合への加盟、門地、本籍地、保健医療、性生活に関する情報を含むものです。公式テキストでは「機微（センシティブ）情報」と表記されています。
金融分野における個人情報保護に関するガイドラインきんゆうぶんやにおけるこじんじょうほうほごにかんするがいどらいん★☆☆
金融分野における個人情報保護に関するガイドラインとは、銀行や保険会社、証券会社などの金融分野の事業者が個人情報を適切に扱うために、個人情報保護法の内容をふまえて定められた分野別の指針です。個人情報保護委員会と金融庁が策定しています。
匿名加工情報とくめいかこうじょうほう★★★
匿名加工情報とは、個人情報に法令で定められた措置を施して特定の個人を識別できないように加工し、さらに元の個人情報に復元できないようにした個人に関する情報です。2017年施行の改正個人情報保護法で設けられた制度で、一定のルールを守れば本人の同意を得なくても第三者に提供でき、ビッグデータとしての活用を後押しします。
再識別化さいしきべつか★★☆
再識別化とは、個人を識別できないように加工したはずのデータから、他の情報との照合や組み合わせなどによって、特定の個人を再び割り出すことです。匿名加工情報の制度では、この再識別化が起こらないように加工すること、また匿名加工情報を扱う事業者が本人を識別する目的で照合を行わないことが求められています。
マスキングますきんぐ★★☆
マスキングとは、データの中の特定の部分を「」や「●」などの記号に置き換えたり黒塗りにしたりして、見えないように隠す処理のことです。クレジットカード番号を下4桁だけ表示するのが身近な例です。個人情報の保護に役立つ手法ですが、マスキングをしただけでは匿名加工情報の要件を満たさない点に注意が必要です。
仮名化かめいか★★☆
仮名化とは、データに含まれる実在の氏名や社名などを、架空の名前や記号に置き換えて、そのデータだけでは本人や実在の組織がわからないようにする処理のことです。公式テキストでは、生成AIにメールや書類の作成を依頼する際、プロンプトに入れる個人名・社名を架空のものに置き換えて安全性を確保する方法として紹介されています。
生成AI活用における個人情報の取り扱いせいせいえーあいかつようにおけるこじんじょうほうのとりあつかい★★★
生成AI活用における個人情報の取り扱いとは、生成AIに個人情報を含むプロンプトやデータを入力する際に、個人情報保護法のルールを守り、本人の権利利益を損なわないよう注意すべき事項のことです。公式テキストでは、利用目的の範囲内かどうかの確認、範囲外なら本人の事前同意、入力情報が学習に使われるかの確認などが挙げられています。
機密情報の入力リスクきみつじょうほうのにゅうりょくりすく★★★
機密情報の入力リスクとは、社外秘の資料や未発表の企画、顧客情報などの機密情報を生成AIに入力すると、その内容がAIの学習に利用され、別の利用者への出力として再現されたり、外部に漏れたりするおそれがあることを指します。
データプライバシーでーたぷらいばしー★★☆
データプライバシーとは、個人に関するデータが、本人の意図しない形で収集・利用・共有されないように守られている状態、またはそのための考え方や取り組みのことです。生成AIの文脈では、AIモデルが入力された情報を収集して改善に活用することがあるため、プライバシーに関わる内容を入力すると第三者に漏れるおそれがある点に注意が必要…
プライバシーポリシーぷらいばしーぽりしー★★☆
プライバシーポリシーとは、企業や組織が、個人情報やプライバシーに関わる情報をどのように取得し、何の目的で利用し、どう管理・提供するかといった取扱いの方針をまとめて公表したものです。
シンガポール金融機関の罰金事例しんがぽーるきんゆうきかんのばっきんじれい★★☆
シンガポール金融機関の罰金事例とは、2022年にシンガポールの金融機関が、AIを活用したマーケティング活動で顧客データを使用する際に、顧客から明示的な同意を得ていなかったとして、シンガポールの個人情報保護委員会から罰金を科された事例です。公式テキストでは、AIによる個人情報の取り扱いの違反事例として紹介されています。