個人データを収集する企業から消費者を守るには？データマイニング時代のプライバシー保護の原則

消費者に選択肢を与える「オプトアウト」の仕組み

個人データを収集・活用する企業が消費者を保護するための一つの解決策として、複数のオプトアウト（拒否）選択肢を提供することが挙げられます。これにより、消費者は自身の個人情報の利用範囲に制限を設けられるようになります。具体的には、以下のような段階的な選択肢が考えられます。

• 消費者の個人データをデータマイニングには一切利用しない。
• 消費者のデータはデータマイニングに利用できるが、個人を特定できる情報や、識別につながるデータは削除してから利用する。
• データは自社内でのマイニングにのみ利用する。
• データは社内および社外の両方で利用することを許可する。

ポジティブ・コンセント（オプトイン）による同意取得

さらに、企業はポジティブ・コンセント（積極的同意）の仕組みを導入することもできます。これは、消費者が自分のデータをデータマイニング目的で二次利用することに、自らオプトイン（同意）できるようにするものです。理想的には、消費者がフリーダイヤルに電話するか、企業のウェブサイトにアクセスするだけで、オプトイン・オプトアウトの設定変更や、自身の個人記録へのアクセス請求が行えるようにすべきです。

テロ対策という新しい応用分野

対テロリズム（テロ対策）は、データマイニングにおける新しい応用分野として大きな注目を集めています。テロ対策目的のデータマイニングは、異常なパターンやテロ活動（バイオテロなど）、不正行為の検出に活用できます。

ただし、この分野はいくつもの課題を抱えているため、まだ発展途上にあります。課題としては、リアルタイムマイニング用アルゴリズムの開発、マルチメディアデータマイニング（音声・動画・画像マイニング、テキストマイニングなど）の実現、そしてこうしたアプリケーションを検証するための未分類データの発見などが挙げられます。

プライバシーへの懸念とその対応

この新しいデータマイニングの仕組みは、個人プライバシーへの懸念を引き起こします。しかし重要なのは、データマイニング研究の目的があくまで「異常なパターンや活動を検出するためのツールの開発」であるという点です。テロのパターンや行動を明らかにするためにこうしたツールが特定のデータへアクセスする必要性は、権限を持つ治安当局者のみに限定されるべきです。

データセキュリティを強化する技術

情報を保護するために、データセキュリティを強化するさまざまな技術が開発されてきました。

マルチレベルセキュリティモデル：データベースでは、複数のセキュリティレベルに応じてデータを定義・制限し、ユーザーには自分に許可されたレベルのデータのみアクセスを許可することができます。

ただし、ユーザーが許可されたセキュリティレベルで特定のクエリを実行した結果、より機密性の高いデータを推論できてしまう可能性が指摘されています。同様のリスクは、データマイニングによっても生じ得ます。

暗号化技術：もう一つのアプローチは暗号化であり、個々のデータ項目を符号化して保護します。これには以下のような手法が含まれます。

• ブラインド署名：公開鍵暗号方式を基盤とする技術で、内容を知られずに署名の有効性を検証できます。
• 生体認証暗号：例えば、虹彩や指紋の画像情報を用いて個人データを暗号化する手法です。
• 匿名データベース：複数のデータベースの統合を可能にしつつ、個人データへのアクセスは知る必要のある担当者だけに限定します。個人データは暗号化され、複数の場所に分散して保存されます。

これらの技術を組み合わせることで、データマイニングの利便性と個人情報保護の両立が可能になります。企業には、透明性のある選択肢の提供と、適切なセキュリティ技術の導入が求められています。