こんな人におすすめ：
- 価格調査やマーケティングリサーチ担当者
- 個人情報保護に配慮しながらデータ分析を行うエンジニア
- プライバシー対応のため匿名化技術を検討している企業の担当者
プロンプト例：
価格調査で取得した顧客データに適用できる匿名化技術について、代表的な手法、メリット・デメリットを教えてください。また、価格競争分析において匿名化されたデータを利用する際の注意点も説明してください。
プロンプト例の出力結果：
価格調査におけるデータ匿名化技術には主に「データマスキング」「仮名化」「合成データ生成」の3つの代表的手法があります。データマスキングは電話番号や氏名などを加工・置換して個人を特定できないようにし、テストや分析に使いやすい反面、元のデータが失われます。仮名化は個人識別情報を別の識別子に置き換え、データの利用性を保ちつつ再特定のリスクを低減しますが、元の情報に復元可能な場合があります。合成データ生成はAI技術を用いて匿名の模擬データを作成するもので、高いプライバシー保護と実用性を両立します。ただし、いずれの方法も匿名化の強度やデータの分析目的に応じた使い分けが重要です。価格競争分析では匿名化により個別顧客の特定は防止しながらも、市場トレンド分析に必要な統計的特徴や関係性を保持することが求められます。匿名化ツールの選択時は自動化の対応範囲やリアルタイム処理の有無も考慮しましょう。
