ミクロデータ利活用のための先端的AIを用いた支援技術の開発

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個人情報保護法において, 特定の個人を識別することができない様に, 加工された情報は, 一定のルールの下で, 本人の同意を得ることなく, 特定された利用目的以外での利用や第三者への提供が可能となる. 個人の属性データや行動履歴を表すミクロデータを社会全体で利活用するためには, 個人の識別を不可能にする技術およびミクロデータを活用する技術を整備していく必要がある. 本研究課題では, 最新のAI手法を用いて, 本質的な情報を保存した 合成データの生成法を提案し, その有用性やリスク評価を実施し, ミクロデータの利活用を推進する技術を開発する.本研究が想定するミクロデータの種類として, 以下の２つのデータ形式を考える. 一つ目は, アドホックな調査により収集したミクロデータであり, 個体x属性のクロスセクションデータである. 二つ目は, 継続的なデータ収集により得られた個体x属性x時間のパネルデータである. ある特定の個人に対して, 過去から現在に至る商品やサービスの購買履歴や継続的にデータが蓄積された企業の決算データもパネルデータとみなすことが出来る.本年度は, それぞれの場合に対して, AIを用いたデータ生成法として, どのような技術が有望であるか調査を行なった. クロスセクションデータからデータを生成する方法としては, オートエンコーダや変分オートエンコーダおよび敵対的生成ネットワークの適用を検討した.　パネルデータからデータを生成する方法としては, リカレントニューラルネットワーク, LSTM（Long short-term memory）やGRU（Gated recurrent unit）の適用を検討し, それらの得失について議論を行なった.