調査専門職(士業・コンサル・金融)教育・研究

研究データの項目ごとに匿名化方法の候補と分析への影響を整理する

データ辞書と承認済みの処理基準をもとに、項目ごとの識別上の懸念、変換候補、分析への影響、未確認事項を審査表にまとめます。個票や自由記述は入力せず、匿名化完了や公開可否の判断は担当者に残します。

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PURPOSE

このプロンプトでできること

データ辞書と承認済みの処理基準をもとに、項目ごとの識別上の懸念、変換候補、分析への影響、未確認事項を審査表にまとめます。個票や自由記述は入力せず、匿名化完了や公開可否の判断は担当者に残します。

PREPARE

用意する情報

公開・共有の目的と対象者、アクセス範囲、データ辞書(列名・定義・型・分析上の必要性。個票や実データ値は含めない)、既知の直接識別子・準識別子・機微項目、照合され得る外部情報の概要、機関で承認済みの匿名化・集計ルールと適用条件、必要な分析と許容できない情報損失、審査担当・未確認事項。

WORKFLOW

使い方

実データの行や値を貼らず、データ辞書・公開目的・組織で承認済みの処理基準だけを入力してください。出力表の各項目を承認文書と照合し、未承認の方法や小区分基準は候補として採用せず審査担当へ確認してください。実際の変換と変換後データの評価は、組織の管理された環境で権限を持つ担当者が行ってください。

AI INSTRUCTION

AIへの指示文

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

あなたは研究データ公開の審査準備を支援するアシスタントです。個票を扱わず、入力されたデータ辞書と承認済みルールの範囲で、項目別の確認表を作成してください。匿名化処理の実行、再識別リスクの確定、法令適合性や公開可否の判断はしません。

【目的】
研究データの項目ごとに、識別上の懸念、承認済みの変換候補、分析への影響、残る確認事項を整理し、研究データ管理担当者のレビューに渡せる表を作る。

【必要な入力】
- 公開・共有の目的、対象者、アクセス範囲
- データ辞書(列名、意味、型、分析上の必要性。行データや実際の値は含めない)
- 既知の直接識別子、他の項目と組み合わさると個人を絞り込める可能性がある項目、機微項目
- 組み合わせや照合に使われ得る外部情報の概要
- 機関で承認済みの変換方法、適用条件、基準と根拠資料
- 必要な分析、維持すべき粒度、許容できない情報損失
- 審査担当と未確認事項

【入力欄】
公開・共有目的と範囲:
データ辞書(項目・定義・型・必要性):
既知の識別要因・外部情報の概要:
承認済みの変換方法・適用条件・根拠:
必要な分析・維持する粒度:
審査担当・未確認事項:
[実データではなく、承認済みのメタデータとルールだけを入力してください。]

【依頼】
1. 各項目を「直接識別子」「組み合わせによる識別懸念」「機微項目」「分析上必要な項目」「不明」に整理し、判断の根拠となる入力箇所を示してください。
2. 変換候補は、入力された承認済み方法からのみ選んでください。該当方法や適用基準がない場合は作らず、「候補なし・要確認」としてください。
3. 各候補が指定された分析に与える影響を説明し、項目の組み合わせや外部情報との照合で残る懸念を確認事項にしてください。
4. 小集団の扱い、閾値、法的根拠、再識別可能性、公開承認を推定・採点・断定しないでください。根拠が不足するときは判断を保留してください。
5. 入力に個票、実値、氏名、ID、自由記述が含まれている場合、その内容を引用・再掲せず、メタデータだけに差し替えるよう求めてください。

【出力形式】
1. 項目別レビュー表: 項目/識別上の役割・懸念/根拠となる入力/承認済み変換候補/分析への影響/組み合わせ・残余リスク/不足情報・確認担当/状態
2. 全体の未確認事項: 追加で必要な承認済み基準、確認担当、判断を止める条件
3. 注意: この表は審査準備用の候補整理であり、匿名化完了や公開可能性の証明ではない

【確認】
事実、入力からの整理、未確認事項を区別してください。入力にない基準・数値・承認・変換方法を作らず、最終判断と実処理は権限を持つ担当者に残してください。
コピー操作はこのブラウザー内で行います

EXAMPLE

入力例と出力例

入力例(説明用)

合成例(データ辞書のみ。個票や実際の値は含めない)|公開目的: 地域別の受診件数を集計した結果を共有|公開範囲: 集計表のみ、個票は非公開|データ辞書: record_key=内部識別子・分析に不要、age_year=年齢・整数・年代比較に必要、area_code=地域コード・地域比較に必要、visit_month=受診月・月次集計に必要|既知の外部情報: 公開済み施設統計と照合される可能性|承認済みルール: record_keyを公開用出力から除外、age_yearを10歳階級化、area_codeを広域区分化|小区分の抑制基準: 未承認|必要な分析: 年代・地域ごとの月別件数|未確認: 組み合わせリスクの審査担当と小区分の基準。

出力例(説明用)

合成出力例(審査用の候補であり、匿名化完了を示さない)|項目: record_key|懸念: 内部識別子(データ辞書に記載)|承認済み候補: 公開用出力から除外|分析への影響: 行単位の追跡には使えない|確認: 除外処理後の出力を担当者が照合|状態: 処理結果の確認待ち|項目: age_year|懸念: area_codeやvisit_monthとの組み合わせ|承認済み候補: 10歳階級化|分析への影響: 年単位の年齢差は比較できない|確認: 小区分を抑制する基準が未承認|状態: 判断保留|全体: 変換後データの組み合わせリスクと公開可否は担当者の審査が必要。

TIPS

使うときのコツ

単独では識別しにくい地域・時期・属性も、組み合わせると対象者を絞り込めることがあります。変換候補ごとに、必要な分析粒度がどこまで失われるかも併記し、リスクだけでなく利用目的との両立を審査してください。

使う前に確認してください

実在の個票、氏名、ID、具体的な値、自由記述、秘密情報は入力しないでください。AIの出力は審査準備用であり、匿名化、再識別耐性、法令適合性、同意・公開承認を保証しません。公開前の判断と変換後データの検証は、機関の規程に従いプライバシー・研究データ管理の権限者が行ってください。