『ディープラーニングG検定 最強の合格問題集』出張版
【G検定】「オプトアウト制度」「加工情報」 個人情報の正しい扱い方はどれ？
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、自社データを外部と連携、提供する際に知っておくべき「オプトアウト制度」と加工情報（匿名／仮名）の違いを確認します。
「G検定」（ジェネラリスト検定）は、AI（人工知能）技術全般、特に機械学習やディープラーニングの基礎を体系的に学ぶ資格試験です。AI人材の需要の高まりとともに受験者数は年々増加しており、企業でも従業員への取得を奨励する動きが広がっているそうです。
本記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集［第2版］』（ヤン・ジャクリン 著）から、G検定の出題範囲を踏まえた問題と解説を1問1答形式で紹介します。今回は、自社データを外部と連携、提供する際に知っておくべき「オプトアウト制度」と加工情報（匿名／仮名）の違いを確認します。
問題
個人情報の利用について、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- 個人情報取扱事業者は、オプトアウト制度を利用することにより、事前に本人の同意を得なくても、個人データを第三者に提供することが可能なケースがある。
- 個人情報にあたる箇所をマスキングすることで加工したものは、仮名加工情報と呼ばれ、これは匿名加工情報に比べて匿名化の程度が低い。
- 匿名加工情報は他の種類の個人情報と照らし合わせない限り、個人を特定できないことが要請されている。
- 仮名加工情報にするためには、他の情報と照らし合わせても個人を特定できないように加工しなければいけない。
――答えは分かりましたか？
正解と解説
正解は「1．個人情報取扱事業者は、オプトアウト制度を利用することにより、事前に本人の同意を得なくても、個人データを第三者に提供することが可能なケースがある」
オプトアウト制度とは、個人情報を第三者提供するにあたって、その個人情報を持つ本人が反対をしない限り、個人情報の第三者提供に同意したものとみなし、第三者提供を認めるという制度です。個人情報取扱事業者は、オプトアウト制度を利用することにより、事前に本人の同意を得なくても、その個人データを第三者に提供可能です。
- 選択肢2、4：仮名加工情報とは、個人情報から、個人を特定できる情報を削除し、単体では個人を特定できないように加工した情報として定義されています。マスキングをしただけでは、仮名加工情報にはなりません。また、他の情報と照らし合わせると個人を特定できる可能性があります。
- 選択肢3：匿名加工情報は、復元して特定の個人を識別することができないようにしなければいけません。よって他の種類の個人情報と照らし合わせて個人を特定できる場合は、匿名加工情報にはなりません。
※この記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集［第2版］』から、アイティメディアが出版社の許可を得て一部加筆編集の上、転載したものです（無断転載禁止）。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
『ディープラーニングG検定 最強の合格問題集』出張版
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「改正物流効率化法対策」徹底解説 総物流費を抑制するサプライチェーン戦略 -
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「サプライチェーン最適化」実践ガイド：効果的な意思決定を実現する秘訣とは？ -
製品資料
[株式会社リンプレス] 非デジタル／IT人材を「自走するDX推進者」に変えるための育成ロードマップ -
市場調査・トレンド
[ワンアイルコンサルティング株式会社] AI時代の組織設計：「判断と責任」を人に残すための2つの原則とは？ -
技術文書・技術解説
[ワンアイルコンサルティング株式会社] システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「完璧な設計」なのに3000万円溶けた AWSの失敗事例から学ぶ3つの教訓
-
2
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
3
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
4
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ？
-
5
「AIバブル」は崩壊するのか？ 熱狂の後に来る“尻拭い”と4つの防衛策
-
6
「企業内サーバ環境の利用実態」に関するアンケート
-
7
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
8
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
9
守るべきは「開発者のフロー状態」 AIによる生産性改善の6施策
-
10
パナソニックが国内製造26拠点のERPを「SAP S/4HANA」に統一 アドオン7割削減
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
2
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
3
生成AIで文書活用を進めるには？ 効率化と安全性をどう両立する
-
4
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
5
DX／AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
6
「Google Workspace」活用事例34選、先進の生成AIによる組織変革の全貌
-
7
「人員を増やす」という選択肢はない 情シスが負の連鎖から抜け出すには？
-
8
Linuxのスキルを証明する“激推し”の認定資格はこれだ
-
9
「問題が深刻化しやすいプロジェクト管理」から脱却する方法とは？
-
10
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー