事業者は、個人情報の取扱いに関して、特にその開示や移転に関して厳格な規則を遵守しなければなりません。しかし、金融サービス業界には、さらに厳格な規則があり、金融商品取引業者等に対する総合監督指針（以下「指針」）があり、これによりコンプライアンスの水準が大幅に引き上げられます。以下では、それらの規則がどのようなものか、それらが個人情報保護法（個人情報保護法）とどのように比較されるか、そしてPrivate AIがどのようにコンプライアンスの負担を軽減できるかを見ていきます。
管理環境と内部管理
指針の下では、金融商品取引業者は、個人情報および企業関連情報の適切な管理を確保するための強固な管理環境を確立することが期待されています。これには、データセキュリティの重要性を認識した管理チームの設立、データを適切に管理するための組織構造の確立、内部ルールおよび管理の策定が含まれます。これには、許可されていない範囲でのデータの内部共有を防ぐための部門間のチェックも重要です。
個人情報保護法の下では、事業者は個人情報の漏洩、紛失、不適切な使用、または開示に対して安全に管理するために必要かつ適切な措置を講じる必要があります（個人情報保護法第4章第2節）。しかし、個人情報保護法は、内部組織構造の開発や管理チームによるデータ管理の重要性の認識を明示的に要求していません。
個人情報保護法との比較
金融セクターの要件は、個人情報保護法の一般的な必要措置の呼びかけを超えて、より具体的なものであり、構造化された正式に認識された内部統制環境を要求します。
監視およびアクセスコントロール
金融商品取引業者は、機密情報の管理を継続的に監視するシステムを確立する必要があります。これには、不正使用を防ぐためのアクセス権の管理、内部の脅威からの情報の保護、外部の脅威からの保護が含まれます。また、権限の分散を処理し、データの重大なコントロールを持つ個人の監視を強化するための具体的な対策も必要です。
個人情報保護法は、個人データの安全管理のための必要かつ適切な措置の概念の下で、アクセスコントロールを具体的には要求していませんが（第23条）、個人データを取り扱う従業員に対する監督を必要としています（第24条）。
個人情報保護法との比較
ガイドラインは監視およびアクセスコントロールに関してやや具体的ですが、個人情報保護法のプライバシー側面に対処する条項と比較して、驚くほど厳しいものではありません。
アウトソーシングと契約者管理
顧客情報の取扱いをアウトソーシングする場合、金融商品取引業者はアウトソーシング先の契約者がデータを適切に管理することを確認する必要があります。これには、契約者が適切なセキュリティシステムを持っていることの確認、定期的な監査、必要な人員のみへのアクセスの制限が含まれます。データ取扱いがさらにアウトソーシングされる場合、金融商品取引業者は下請け業者を直接監督する責任があります。
個人情報保護法は、個人情報を第三者に委託する際に、委託先が情報の安全管理を確保するために監督する必要があることを要求しています（第25条）。しかし、個人情報保護法には監査実施の具体的なガイドラインや下請け業者の階層的な監督に関する規定はありません。
個人情報保護法との比較
金融セクターのガイドラインは、特に監査および契約者と下請け業者の階層的な監督に関して、個人情報保護法よりも詳細であり、金融商品取引業者に対してかなり高いコンプライアンス負担を課しています。
インシデント管理と対応
データ漏洩が発生した場合、関連部門へのタイムリーな報告、影響を受けた顧客および公衆への通知、当局との連絡手続きが確立されている必要があります。さらに、金融商品取引業者はデータ漏洩の原因を分析し、再発防止のための対策を定期的に見直す必要があります。
個人情報保護法は、個人情報が漏洩した場合、事業者は迅速に必要な措置を講じることを要求しています（第26条）。しかし、公的通知や詳細な事後分析の要件は具体的には規定していません。
個人情報保護法との比較
金融セクターの要件は、インシデント対応の包括的なフレームワークを提供し、透明性と事後対策を強調しており、個人情報保護法の一般的なアプローチよりも厳しいものです。
監査とコンプライアンス
情報管理の実践を独立した内部または外部の監査人によって定期的に監査する必要があります。金融商品取引業者は、監査に関与するスタッフがデータセキュリティに特化して十分に訓練されていることを確認する必要があります。
個人情報保護法には監査要件は含まれていません。
個人情報保護法との比較
金融セクターの詳細な監査要件は、個人情報保護法と比較して新しいものであり、個人データの取扱いプロセスに対して別のレベルの監視を追加します。
機密情報に対する具体的な措置
個人情報保護法およびガイドラインの下では、機密情報の取扱いに関する追加の要件がありますが、その定義は異なります。特に、クレジットカード情報のような金融の詳細は、個人情報保護法およびガイドラインのどちらでも機密情報とは見なされません。
個人情報保護法 | 金融庁ガイドライン |
人種 | 人種 |
信条 | 宗教信仰 |
社会的身分 | 家族系譜 |
病歴 | 健康および医療記録 |
犯罪歴 | 犯罪歴 |
犯罪被害に遭った事実 | [該当なし] |
他の識別子、または内閣府令によって特に不当な差別、偏見、その他の不利益をその人に与えないように特別な配慮を要するものとされる同等の識別子 – 金融庁内閣府令は追加の識別子として「本籍地」を追加している | 出生地 |
[該当なし] | 民族 |
[該当なし] | 労働組合への加入 |
[該当なし] | 性的指向 |
個人情報保護法における個人情報の取り扱いに関する追加要件は、同法に規定された8つの例外のいずれかに該当する場合を除き、個人情報の取得について同意を得なければならないというものである。
ガイドラインはさらに進んでいます。金融分野における個人情報保護ガイドラインを参照すると、そこでは「政治的見解」を機密情報の定義に含めており、機密情報の取得、使用、第三者への開示は、個人の同意が得られていること、適切な事業運営に必要であることなどの限られた特定のケースに限られます。その他の例外は個人情報保護法と大きく重複しますが、遺産処理のために必要な開示なども含まれます。
子会社および親会社との非開示情報の交換
指針が対象とするもう一つの企業タイプである証券会社は、親会社および子会社と共有される非開示情報（個人情報保護法第78条に類似して定義）を厳格なガイドラインの下で管理しなければなりません。これには、事前に定義された情報交換の範囲を含み、厳格なアクセスコントロールを確保し、不正利用や不法アクセスを防止するための対策を実施することが含まれます。
最も重要なのは、証券会社は企業顧客に対して、親会社や子会社と非開示情報を共有することをオプトアウトする機会を提供する必要があることです。このプロセスには、事前に情報共有の範囲、関与する企業、および情報交換および管理の方法について通知することが含まれます。顧客には、オプトアウトの権利とその手続きについて明確に通知される必要があります。顧客が情報共有をオプトアウトした場合、その情報は親会社や子会社と共有されてはなりません。
Private AIがどのように役立つか
ガイドラインと個人情報保護法の比較から目立つ厳しいコンプライアンスの側面は、プライバシーインシデントや親会社および子会社を含む第三者への開示に関するものです。Private AIのソリューションは、ガイドラインの対象となる企業に必要な事後インシデント分析を、膨大な非構造化データセット内でも信頼性高く特定するツールを提供します。さらに、Private AIは、個人情報の削除やマスキングをサポートし、個人識別子を含むデータセットの仮名化や匿名化を促進します。ガイドラインに基づくと、匿名化されたデータは任意の第三者と自由に共有することができ、仮名化されたデータは使用変更通知の負担が軽減されるため、組織のデータの価値を解放することが可能です。
結論
結論として、金融庁のガイドラインは、日本の金融商品取引業者に対して個人情報保護法の一般規定と比較して、はるかに厳格な要件を課しています。これらの追加義務には、包括的な内部統制、詳細な監視メカニズム、厳格な契約者管理、広範なインシデント対応プロトコル、定期監査、機密情報の取扱いに関する具体的な措置が含まれます。ガイドラインはまた、親会社および子会社との非開示情報の交換に関する独自の要件も導入しています。これらの規制はかなりのコンプライアンス上の課題を提示しますが、Private AIのような技術的ソリューションは、この負担を軽減する上で重要な役割を果たすことができます。事後インシデント分析、データの削除、匿名化を促進することで、金融機関は個人情報を適切に管理し、コンプライアンスリスクを軽減し、データ資産の価値を解放しながら、金融庁が定める厳格な基準に従うことができます。規制環境が進化し続ける中で、このような先進的な技術を活用することは、日本で営業する金融機関がコンプライアンスを維持し、顧客情報を効果的に保護するためにますます重要となるでしょう。
