内部不正対策におけるプライバシー強化技術（PETs）の役割：データ活用と従業員の倫理・尊厳の両立
はじめに：進化する内部不正リスクとプライバシーの課題
近年、組織における内部不正リスクは多様化・巧妙化しており、その対策は情報システム部門にとって喫緊の課題となっています。特に機密データの不正な持ち出し、システムへの不正アクセス、業務システムの誤用などは、組織の存続に関わる重大なインシデントにつながりかねません。これに対し、様々な技術的対策（ログ監視、UEBA、DLPなど）が導入されていますが、これらの対策は従業員の活動データを詳細に収集・分析することを前提とするため、従業員のプライバシーや倫理・尊厳とのバランスをどのように取るかという課題が常に伴います。
企業はセキュリティを強化しつつ、従業員からの信頼を損なわないアプローチを模索しています。このような背景において、「プライバシー強化技術（PETs：Privacy-Enhancing Technologies）」が内部不正対策における新たな可能性として注目されています。PETsは、データを保護しながら必要な分析や処理を可能にする技術群であり、適切に活用することで、セキュリティとプライバシーの両立を図る道が開けるかもしれません。
プライバシー強化技術（PETs）とは
PETsは、データが利用される過程でプライバシーを侵害するリスクを最小限に抑えることを目的とした技術の総称です。内部不正対策の文脈で特に注目されるPETsには、以下のようなものがあります。
- 差分プライバシー (Differential Privacy): データセット全体の統計的分析結果に影響を与えずに、個々のデータポイントに関する情報を特定することを困難にする技術です。ノイズを加えるなどの手法により、特定の従業員の行動パターンを特定することなく、組織全体の不正傾向や異常パターンを分析することが可能になります。
- 準同型暗号 (Homomorphic Encryption): データが暗号化された状態のまま、計算や分析を可能にする技術です。これにより、機密性の高い従業員の行動ログなどを復号化することなく分析システム上で処理し、結果だけを安全に取得できる可能性があります。計算コストが高いという課題はありますが、特定のユースケースにおいては有効です。
- セキュアマルチパーティ計算 (Secure Multi-Party Computation - MPC): 複数の参加者が自身の秘密データを共有することなく、そのデータ全体に対する計算を実行できる技術です。異なる部門が持つ従業員に関する情報を、それぞれの秘密を保ったまま統合的に分析し、不正リスクを評価するなどの応用が考えられます。
- フェデレーテッドラーニング (Federated Learning): 機械学習モデルを、中央のサーバーにデータを集約することなく、各デバイスやノード（例えば従業員の端末や部門サーバー）上で分散して学習させる技術です。これにより、個々の従業員の詳細な行動データを中央に集めることなく、異常検知モデルなどを構築・改善できる可能性があります。
これらの技術は単独で、あるいは組み合わせて使用されることで、従来の「データを集めてから分析する」アプローチとは異なる、プライバシーに配慮したデータ活用の可能性を提供します。
内部不正対策におけるPETsの応用可能性
PETsは、内部不正対策の様々な側面に貢献できる可能性があります。
データ分析・異常検知
従業員のログデータ（アクセスログ、操作ログ、通信ログなど）は内部不正検知の重要な情報源ですが、同時に個人の活動履歴そのものであり、プライバシーの懸念が生じやすいデータです。差分プライバシーやフェデレーテッドラーニングを用いることで、個々の従業員が特定されない形で全体的な異常パターンやリスクの高い行動傾向を分析することが可能になります。例えば、特定の時間帯や部署での不審なデータアクセス増加を統計的に把握しつつ、その分析過程で特定の個人の詳細なアクセス履歴が明らかになるリスクを低減できます。
機密データ処理
機密情報へのアクセスログや、実際にやり取りされたデータの分析が必要な場合、準同型暗号を利用することで、データを暗号化したまま特定のパターンの有無や統計的な情報を抽出できる可能性があります。これにより、センシティブな情報そのものをシステム管理者が直接閲覧する必要なく、不正なデータ利用の痕跡を検出できるかもしれません。
リスクスコアリング
従業員の様々な行動データ（システム利用履歴、アクセス権限の変更履歴、社内コミュニケーションのメタデータなど）を統合してリスクスコアを算出する際、セキュアマルチパーティ計算を用いることで、各情報源の生データを一箇所に集約することなく、分散したままリスク評価に必要な計算を行うことが検討できます。これにより、部署横断的な情報の連携をプライバシーに配慮しつつ実現できる可能性があります。
技術的課題と導入における考慮点
PETsは有力な選択肢となり得ますが、導入にあたってはいくつかの技術的課題が存在します。
- 計算コストとパフォーマンス: 特に準同型暗号やセキュアマルチパーティ計算は、従来の平文での処理と比較して計算コストが非常に高く、リアルタイムでの高速処理が求められる内部不正検知システムへの適用は難しい場合があります。特定のバッチ処理やオフライン分析に限定されることが考えられます。
- 技術の成熟度と複雑さ: PETsはまだ進化途上の技術も多く、実装や運用には高度な専門知識が求められます。汎用的なツールやフレームワークも登場していますが、特定の内部不正対策のユースケースに適合させるためのカスタマイズや検証が必要です。
- 分析手法の制約: PETsの制約により、適用できる分析手法やアルゴリズムが限られる場合があります。プライバシー保護を強く意識すると、分析の精度や粒度が犠牲になる可能性も考慮しなくてはなりません。
これらの技術的課題を踏まえ、導入にあたっては自社の内部不正リスク、既存のシステム構成、必要な分析レベルを慎重に評価し、最適なPETsを選択あるいは既存技術との組み合わせを検討する必要があります。
従業員の倫理・尊厳への配慮：技術だけでは不十分な点
PETsはプライバシー保護に貢献する技術ですが、それ単独で従業員の倫理・尊厳に関する課題がすべて解決されるわけではありません。
- 透明性と説明責任: どのようなデータを、PETsを用いてどのように分析しているのかについて、従業員に対して透明性のある説明を行う必要があります。PETsの導入をもって「プライバシーに配慮しているから説明不要」とする姿勢は、不信感につながりかねません。
- 監視の目的と範囲: PETsを利用したとしても、データを収集・分析する目的が内部不正対策に限定され、必要最小限のデータ収集・分析に留まることを明確にする必要があります。目的外利用のリスク管理は引き続き重要です。
- 同意とコミュニケーション: 新たな技術を導入する際には、従業員からの理解と同意を得るための丁寧なコミュニケーションが不可欠です。技術的な安全性だけでなく、その導入が組織文化や従業員の働き方に与える影響についても十分に配慮する必要があります。
- 法規制遵守: 個人情報保護法をはじめとする関連法規制への遵守は、PETs導入の前提です。PETsを用いる場合でも、適法性の確認と適切なガバナンス体制の構築が必要です。
PETsはあくまで「技術的な手段」であり、内部不正対策全体における「データ活用の倫理的な基盤」を築くためには、組織のポリシー、従業員との信頼関係、透明性のある運用といった非技術的な側面への継続的な取り組みが不可欠です。
データ活用と倫理的バランスの実現に向けて
内部不正対策においてデータ活用を進める一方で、従業員の倫理と尊厳を尊重するためには、PETsのような技術的なアプローチと組織的なアプローチの両輪が重要になります。
- PETs導入の検討: プライバシーリスクの高いデータ分析が必要なユースケースにおいて、PETsの導入可能性を技術的に評価します。計算コスト、複雑さ、分析要件との適合性を考慮します。
- 利用目的・範囲の明確化: どのような目的で、どの範囲のデータを、PETsを用いて分析するのかを具体的に定義します。
- 透明性の確保とコミュニケーション: 定義した利用目的とPETsの活用方法について、従業員に対して分かりやすく説明する機会を設けます。質疑応答を通じて懸念点を解消し、理解と協力を求めます。就業規則や関連規程への明記も検討します。
- ポリシーとガバナンス: データ収集、利用、分析、保管に関する明確なポリシーを策定し、PETsの運用を含めたガバナンス体制を構築します。法規制遵守体制も強化します。
- 継続的な評価と改善: 導入後も、PETsの有効性、技術的なパフォーマンス、そして従業員の受け止めや懸念について継続的に評価し、必要に応じて対策を見直します。
情報システム部門は、PETsに関する技術的な専門知識を持つだけでなく、人事部門、法務部門、経営層と連携し、技術導入が組織全体に与える影響を総合的に評価し、バランスの取れた対策を推進する役割を担います。
まとめ
プライバシー強化技術（PETs）は、内部不正対策におけるデータ活用と従業員の倫理・尊厳の両立を実現するための有力な技術的選択肢となり得ます。差分プライバシー、準同型暗号などの技術は、プライバシーを保護しながら必要な分析を可能にする新しいアプローチを提供します。しかし、PETsの導入には技術的な課題も存在し、また技術単独で倫理的な課題が解決されるわけではありません。
透明性、説明責任、利用目的の明確化、従業員との丁寧なコミュニケーションといった組織的な取り組みと組み合わせることで、PETsは内部不正リスクへの効果的な対応と、従業員からの信頼維持という、一見相反する目標の両立に貢献することが期待されます。情報システム部門には、PETsの技術的可能性を理解しつつ、倫理的側面への深い配慮を持って、これらの技術の導入・活用を推進していくことが求められています。