プライバシーセンター

パーソナルデータの加工処理

私たちは、パーソナルデータを活用する際、特定の個人を識別する必要がない場合に、氏名や住所などの情報を除外するなどの加工処理を行っています。

これは、ユーザーのプライバシー保護や、パーソナルデータの安全な利用を目的としています。

例えば、クライアントの市場分析やサービス開発に役立つ参考情報として利用させていただく場合に加工処理を行います。
具体的な利用の事例をご紹介します。

営業・提案活動

対象サービスをクライアントに提案する場合に、参考となる情報をクライアントへ提供します。
クライアントが集客や売上拡大につながる施策を検討する場合に、参考となる情報をクライアントへ提供します。

活用する情報例

  • ・属性
  • ・閲覧履歴
  • ・利用実績

クライアントへの分析レポート提供、およびサービス・集客施策改善のための統計分析

ユーザーが利用しているサービスの改善やクライアントの集客施策改善などにつなげるための統計分析に活用します。
また、クライアントがサービスの改善や新規開発を検討する場合に、参考となる情報をクライアントへ提供します。
クライアントから分析業務の委託を受ける場合に、クライアントからユーザーのパーソナルデータを取得し、サービスを提供する会社が保有する属性情報などをひも付け、統計分析を行うことがあります。
※なお、統計情報からは特定の個人を識別することはできません。

活用する情報例

  • ・アンケートの結果
  • ・利用実績

地方自治体・観光協会などへの分析レポート提供

対象サービスに投稿された口コミや、宿泊された方の属性などの分析結果を活用します。
この場合に、地域の活性化を促す参考情報として、地方自治体や観光協会、地域振興に携わる企業・学校・団体等へお届けします。

活用する情報例

  • ・口コミの投稿内容
  • ・宿泊者の属性(年代や出発地など)

主なサービス

求職活動におけるスカウトサービス提供のための情報提供・連絡、およびサービス改善・新規開発

求職活動においてスカウトサービスを利用するユーザーが、参画するエージェントやクライアントからのスカウトを受け取れるようにします。
この場合に、希望条件などの情報を参画するエージェントやクライアントへ提供します。
なお、クライアントより個人情報取扱業務の委託を受けた場合、サービスを提供する会社の保有するユーザーのパーソナルデータとクライアントから受領したユーザーのパーソナルデータのひも付けを行い、サービスの改善や新規開発に利用することがあります。その場合、特定の個人が識別できる形で第三者に提供することはありません。

活用する情報例

  • ・職務経歴
  • ・希望条件

主なサービス

「SUUMO おうち提案」運営のための情報提供・連絡

住まい探しにおける提案サービス「SUUMO おうち提案」を利用するユーザーが、参画する不動産会社からの物件提案を受け取れるようにします。
この場合に、希望条件などの情報を参画する不動産会社へ提供します。

活用する情報例

  • ・属性(世帯年収など)
  • ・希望条件(希望の物件価格など)

主なサービス

有料職業紹介における求職活動の支援

ユーザーの応募企業の選定、書類・面接対策その他求職活動の支援を行っています。
この場合に、各ユーザーの求職活動に関する情報を特定の個人を識別することができない情報に加工した上で、他のユーザーに共有します。

活用する情報例

  • ・履歴書
  • ・エントリーシート
  • ・職務経歴書
  • ・ヒアリング内容

主なサービス

ユーザーの履歴や属性に基づいた広告の配信

検索履歴や属性情報などに基づいて、ユーザーの興味・関心にできるだけ適したオンライン広告を配信します。
広告配信に必要のない情報を除外するなどの加工処理を行った上で、広告配信事業者へパーソナルデータを提供し、配信を行います。その際、インフォマティブ情報と、外部の広告配信事業者が保有する属性情報をひも付けることがあります。
なお、パーソナルデータは、サービスを提供する会社のサービスやクライアントに関連する広告配信にのみ活用します。

活用する情報例

  • ・属性
  • ・閲覧履歴
  • ・利用実績

主なサービス

ターゲティング広告配信における加工処理例

ターゲティング広告は、ユーザーの検索履歴や属性情報などの分析結果に基づいて、ユーザーの興味・関心にできるだけ合った広告を配信する手法です。

ターゲティング広告を配信する際に、ユーザーのパーソナルデータを、当該情報のみでは特定の個人を識別することができない情報に加工した上で、広告配信事業者が保有する属性情報とひも付ける場合があります。

ターゲティング広告配信における加工イメージを示す図。4つの段階で構成される。1つ目の「取得」では、対象サービスが保有するユーザーのパーソナルデータを取得する。例えば、旅行サイトを利用したユーザーのデータ。2つ目の「加工・連携」では、当該情報のみでは特定の個人を識別できない情報に加工し、Cookieや広告識別子など、端末やブラウザを特定するキーで構成された広告配信リストを作成して連携する。例えば、旅行に関心のあるユーザーのリスト。3つ目の「広告配信」では、対象サービスが作成した広告配信リストと、広告配信事業者がSNSなどを通じて保有する、居住エリア、年代、趣味、検索履歴、購入履歴、位置情報といった属性情報を連携し、分類してセグメント化したうえで、広告配信対象者を選定する。4つ目の「広告閲覧」では、リピーターや新規ユーザーを獲得するための広告を、タブレット、パソコン、スマートフォンなどに配信する。

※ 広告配信事業者が保有する属性情報の利用は、各社のポリシー(利用規約やプライバシーポリシーなど)に基づいて運用されます。

サービス改善を行う際の加工処理例

対象サービスでは、ユーザーの求人の検索・閲覧・応募などの履歴情報と、応募後の選考に関する情報を組み合わせて分析し、サービスの改善や新規開発に活用する場合があります。

分析の結果を、当該情報のみでは特定の個人を識別することができない情報に加工した上で活用します。

求人メディアにおけるレコメンド機能の精度向上のための加工イメージを示す図。3つの段階で構成される。1つ目の「取得・加工」では、ユーザーの求人検索・閲覧・応募の履歴と、応募後の選考に関する情報を組み合わせる。履歴の例は、ある業種の求人情報の検索、ある駅の近くの求人の検索、特定の条件に合う求人への応募など。選考に関する情報の例は、面接の案内や応募の確認など。2つ目の「分析」では、組み合わせた情報を分析し、「ある業種に興味がある人は、別の業種にも興味を持つ傾向があり、その企業からも求められる傾向がある」「ある駅の近くで求人を探している人は、特定の条件に合えば隣の駅の求人にも応募する傾向があり、その企業からも求められる傾向がある」といった傾向を把握する。3つ目の「サービス改善」では、ユーザーへの求人情報のレコメンドの精度を向上させる。例えば、ユーザーが「いい求人がすぐに見つかった」「こんな求人あるんだ」と感じられるようにする。

統計分析における加工処理例

対象サービスが取得したユーザーのパーソナルデータを、サービスの改善や、対象サービスをご利用いただいている店舗などの集客施策改善につなげるための統計分析に活用しています。

当該情報のみでは特定の個人を識別することができない情報に加工した上で活用します。

店舗を運営するクライアント向けレポートにおける加工イメージの例を示す図。4つの段階で構成される。1つ目の「取得」では、対象サービスが保有するユーザーのパーソナルデータを取得する。例えば、東区在住で30代のAさんが店舗Aを、西区在住で40代のBさんが店舗Bを、南区在住で20代のCさんが店舗Cを予約したといった、予約日や過去の予約回数を含む情報。2つ目の「加工」では、特定の個人が識別できない情報に加工し、店舗ごとに予約数、予約者の居住エリア別の割合、予約者の年代別の件数を集計する。3つ目の「活用」では、予約回数、予約者、予約者の居住地域それぞれの構成比、月間や曜日別の予約数の推移、周辺エリアの予約状況をまとめた、予約動向分析のクライアントレポートを作成し、クライアントの集客施策の改善やサービス改善の検討に活用する。4つ目の「サービスの改善」では、ユーザーの来店促進につながるお得なキャンペーンなどを実施する。例えば、ユーザーが「会社近くの店舗Bがランチ営業を始めた」「店舗Cが飲み放題プランを値下げしている」と気づけるようにする。

関連ページ