顔認識は個人情報？

個人情報保護法について平成２９年５月３０日に全面施行される改正があるようです。
どこからが個人情報に値するのか、今まではグレーゾーンではありましたが、この試行によって何が変わるのでしょうか？

今回はその注目の個人情報の保護について、お話しをします。

私たちはネットの発達により、個人情報を簡単に手にいれることができる時代に生きています。
だからこそ、気をつけたいのがコンプライアンスです。

そもそも個人情報とはどのようなものでしょうか？ 

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個人情報の定義（個人情報保護法2条1項）

この法律において「個人情報」とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの（他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含む。）をいう。

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これを見て、何をどう取り扱うのかを判断するのは難しそうですよね。
そういった意味で今まで個人情報は曖昧に取り扱われてきた部分が多かったはずです。

SNSやブログ、アプリやサービス利用のデータ履歴、ネット上のありとあらゆる情報により個人が簡単に特定されつつあります。
これからさらにIT技術も発展していく中で、利用できる部分・できない部分が出てきそうですね。

そこで、何を対象に保護するのかという明確化が必要になってきました。
改正法では、プライバシーが侵害されないように匿名化データの取扱いのルールを定めています。

・特定の個人の身体の一部の特徴を電子計算機の用に供するために変換した符号であって，当該個人を識別することができるもの（例：指紋データ及び顔認識データ）

・個人に提供される役務の利用若しくは個人に販売される商品の購入に関し割り当てられ，又は個人に発行される書類に付される符号であって，その利用者若しくは購入者又は発行を受ける者ごとに異なるものとなるように割り当てられ，又は付されるもの（例：携帯電話番号，旅券番号及び運転免許証番号）

私たちのソリューション提案に置き換えると、このような分類がされます。

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①特徴量データ

取得した画像から人物の目、鼻、口の位置関係等の特徴を抽出し、数値化したデータ。特定の個人の識別が可能なため、「個人情報」として適切に扱う必要がある。（ 平成 29 年 5 月 30 日に全面施行される改正個人情報保護法では、個人識別符号に該当する。）また、それぞれの特徴量データに対して ID 等の識別子を割り振って利用する場合、更には、それらをデータベースとして保存し利用する場合、検索性があることから、「個人情報データベース等」となる。

→ こちらは一切取り扱っておりません。

②属性情報

画像データから機械処理で推定した、性別・年代等の情報。当該情報のみで は特定の個人を識別できないため、「個人情報」ではない。

→ こちら取り扱っております。

私たちは属性分析ソリューションを取り扱うQuividiのアジアの代理店です。
Quividiの属性分析システム活用例
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＜Quividiプライバシーについて＞

Quvidiは規則に則り、匿名の計測によりプライバシーを守っています。
顔の認証（①の説明）ではなく顔の認識により、属性の分析を行なっています。
データは個人不特定データとしてデータセンターへ集積されたのち、分析結果が提供されます。
リアルタイムでデータが取り扱われるため、画像の保存や共有がされることはありません。安心してご利用いただけます。

③カウントデータ

カメラ画像から形状認識技術等を基に人の形を判別し、その数量を計測したもの。顔部分等人物の特徴に類するデータを識別しないことから、特定の個人は識別できないため、個人情報ではない。

→ こちら取り扱っております。
トラフィックカウンターとは？

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私たちは個人情報が重要な情報資源となる一方で、プライバシーを守るバランスも大切だと考えています。

弊社が取り扱うソリューションにおいてもこの区分を明確に判断し、お客様へ安心できるサービスを提案・提供して参ります。

ビッグデータを店舗運営に活用する 
データ利用に関する3つの考察

参考：総務省 経済産業省　カメラ画像利活用ガイドブック
http://www.meti.go.jp/press/2016/01/20170131002/20170131002-1.pdf

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