合成データ（Synthetic Data）とデータプライバシー権：技術者が知るべきプライバシー保護と権利行使の限界
はじめに：合成データとは何か、なぜプライバシーと関連するのか
近年、機械学習モデルの学習データやシステム開発のテストデータとして、「合成データ（Synthetic Data）」が注目されています。これは、現実世界のデータ（実データ）に基づいて生成される、人工的なデータセットを指します。実データに含まれる個人情報を直接利用することなく、データの統計的な特性や構造を維持したまま、大量かつ多様なデータを生成できるため、データプライバシー保護の一手段として期待されています。
しかし、技術者として、合成データが本当にプライバシーリスクをゼロにするのか、そして自身のデータプライバシー権（アクセス権や削除権など）が合成データに対してどのように適用されるのか、といった点は重要な関心事でしょう。本稿では、合成データの技術的な側面から、データプライバシー保護への寄与と限界、そしてそれに伴うデータ権利行使の可能性について解説します。
合成データの生成技術とプライバシー保護への寄与
合成データは、いくつかの手法で生成されます。大別すると、元のデータの統計量を基に生成する統計的手法や、深層学習モデルを用いて元のデータの分布を学習し、新たなデータを生成する生成モデル（GANやVariational Autoencoderなど）があります。
合成データがプライバシー保護に寄与するのは、以下の点においてです。
- 直接的な個人情報の排除: 合成データ自体には、通常、特定の個人を直接識別できるような情報（氏名、住所など）は含まれません。実データの個人情報を除去または加工した上で、その特性を模倣して生成されるためです。
- データセットからの個人特定リスク低減: 適切に生成された合成データセットでは、個々のデータポイントが特定の個人に紐づきにくくなります。これにより、データセット全体からの個人特定リスクを低減できます。
- 匿名加工情報との違い: 匿名加工情報が元の個人情報を不可逆的に加工して作成されるのに対し、合成データは元のデータから独立した新たなデータセットを生成します。この性質上、合成データは多くの法域で「個人情報」そのものとは見なされない可能性が高いです。
これらの特性から、特に開発・テスト環境や、プライバシー規制が厳しい分野でのデータ利用において、合成データは有効な手段となり得ます。
合成データの技術的な限界と潜在的なプライバシーリスク
一方で、合成データには技術的な限界と、それに伴う潜在的なプライバシーリスクが存在します。技術者として注意すべき点は以下の通りです。
- 再構築攻撃（Reconstruction Attacks）: 特に生成モデルを用いた場合、訓練データに含まれる特定の個人のデータが、生成された合成データから推測・復元されてしまうリスクがゼロではありません。これは、モデルが訓練データを忠実に再現しすぎる場合に起こり得ます。
- 推論攻撃（Inference Attacks）: 合成データセットの特性を分析することで、元のデータセットに関するセンシティブな情報（例えば、特定の個人がデータセットに含まれていたか否か、あるいはその個人が持つ特定の属性の有無など）が推論されてしまう可能性があります。
- 特異なデータポイントの再現: 元の実データセットにごく少数しか存在しない特異なデータポイント（Outliers）が合成データで再現された場合、それが実データにおける特定の個人を示唆してしまうリスクがあります。
- 法規制上の位置づけの曖昧さ: 合成データが「個人情報」に該当するかどうかは、生成手法や含まれる情報の性質によって異なります。また、各国のプライバシー法における合成データの位置づけは必ずしも明確でなく、解釈が分かれる場合があります。もし合成データ生成に用いられたメタデータや、生成プロセス自体が特定の個人に紐づく情報を含んでいる場合、それは個人情報となり得ます。
これらの技術的なリスクを完全に排除するためには、差分プライバシーなどのプライバシー強化技術（PETs）を合成データ生成プロセスに組み込むといった高度な手法が必要になる場合があります。
合成データに対するデータプライバシー権の適用と権利行使
自身のデータが合成データ生成に利用された場合、技術者としてデータプライバシー権はどのように適用されるでしょうか。これは、合成データ自体が個人情報と見なされるか、あるいは合成データ生成プロセスや関連情報に個人情報が含まれるかによって考え方が異なります。
- 合成データ自体への権利行使: 多くのケースでは、適切に生成された合成データ自体は特定の個人に紐づかないため、GDPRにおけるアクセス権（Right of Access）や削除権（Right to Erasure）といったデータ権利行使の直接的な対象とはなりにくいと考えられます。これらの権利は、個人情報に対して行使されるものです。
- 元の実データへの権利行使: 合成データ生成に利用された元の実データは個人情報である可能性が高く、これに対しては通常通りデータ権利を行使できます。例えば、あなたの個人情報が企業によって収集され、それが匿名化などの処理を経て合成データ生成に利用された場合、あなたは元の個人情報に対して削除権を行使することが可能です。企業は、法的な保持義務がない限り、元の個人情報を削除する義務を負う可能性があります。
- 合成データ生成プロセスに関する情報への権利行使: 企業がどのように合成データを生成しているか、そのためにどのような実データや手法を用いているかといった情報自体が、企業のデータ処理活動の一部として記録されている場合があります。これらの記録（例えば、データ処理台帳 RoPA）は、あなたの個人情報がどのように扱われているかを理解する上で貴重な情報源となり得ます。法規制によっては、自身のデータが関わる処理活動に関する情報を開示請求できる場合があります。
企業の実装傾向と技術者が確認すべき点
企業が合成データを活用する際、その実装は様々です。
- 開発・テスト環境: 個人情報を含む実データではなく、合成データを用いて安全に開発・テストを行うケースが増えています。
- 分析・モデリング: 実データが利用できない場合や、プライバシー懸念を低減したい場合に、合成データが分析や機械学習モデルの訓練に用いられます。
技術者が自身のデータが合成データ生成に利用されているか、あるいはそのプロセスにどのように関与しているかを確認するためには、以下のような点に注目すると良いでしょう。
- 企業のプライバシーポリシー: 合成データの利用について言及されているか。どのような目的で、どのような種類のデータから生成されるのか。
- データ処理台帳（RoPA）: 企業が法規制に基づいて作成しているデータ処理活動の記録。自身のデータが合成データ生成という処理活動にどのように関連付けられているか、技術的に追跡するヒントが得られる場合があります。
- データ権利行使窓口への問い合わせ: 自身のデータが合成データ生成プロセスに利用された経緯や、関連する元のデータの存在について問い合わせることで、企業からの公式な回答を得られます。
企業側の実装課題としては、再構築攻撃などのリスクを完全に排除する技術的な困難さや、生成された合成データの品質維持、そして合成データと元のデータとの関連性を管理することなどが挙げられます。特に、合成データ生成に用いた元のデータへの削除リクエストがあった場合に、関連性を正確に把握し、適切に対応するシステムは技術的に複雑になる可能性があります。
結論：合成データの理解と権利行使への示唆
合成データは、データプライバシー保護に有効なツールとなり得ますが、技術的な限界と潜在的なリスクも存在します。特に、生成された合成データから元の個人情報が推測されるリスクや、法規制上の位置づけの曖昧さには注意が必要です。
技術者として、自身のデータプライバシー権を行使する際には、合成データ自体が個人情報ではない可能性が高いことを理解しつつ、以下の点に焦点を当てることが現実的かつ効果的でしょう。
- 合成データ生成に利用された「元の実データ」 に対して、アクセス権や削除権を行使する。
- 企業が自身のデータをどのように収集し、匿名化やその他の処理を経て合成データ生成に利用したのか、その「処理活動」に関する情報の開示を求める。
企業のプライバシーポリシーやデータ処理台帳などを確認し、自身のデータがどのように扱われているか、技術的な側面からその実態を理解することが、より効果的な権利行使への第一歩となります。合成データの技術的な特性を理解することは、企業が提供する情報や対応の妥当性を判断する上でも非常に重要です。