第275号コラム：宮坂　肇　理事
（ＮＴＴデータ先端技術株式会社　セキュリティ事業部 セキュリティソリューションＢＵ）
題：「１０年を振り返って思うこと」

デジタル・フォレンジック研究会設立から１０周年を迎えることとなり、先週末８月２３日（金）に記念表彰式およびシンポジウムを開催した。１０年間の活動を支えてきて下さった会員の皆様、企業の方々、役員の方々、それを陰ながら支えて来て下さったＩＤＦ事務局の皆様に深謝致します。

デジタル・フォレンジック研究会は、２００４年８月２３日に設立し、２００４年１２月１５日に特定非営利活動法人として認証され、コミュニティや分科会活動などを通じて、デジタル・フォレンジックの発展に大きく寄与してきた。今回１０周年を迎え、設立当初からかかわっている筆者としては喜ばしく、かつ、感慨深いものである。

デジタル・フォレンジック研究会設立当時の１０年前前後を振り返ってみると、フォレンジックにかかわる事柄が多くあった。本稿では、いくつかについて取り上げて振り返ってみる。

２００３年５月に国内法として「個人情報に関する法律（以下、個人情報保護法）」が成立し、
個人情報取り扱い事業者等の一般企業に直接関わる罰則を含む一部が即日施行され、翌々年の２００５年４月１日に全面施行されている。企業は、個人情報保護法の解釈からはじまり、社内規則などの改定、手続き等の整備、社員教育など、保護法対応に尽力していた。
個人情報保護法の順守や、ビジネス上の必要性等から、情報セキュリティマネジメントシステム
（ＩＳＯ／ＩＥＣ　２７００１）の適合性評価制度による認定を取得する企業や、プライバシーマーク
（ＪＩＳ　Ｑ　１５００１）の取得事業者数が急激に増加した時期でもある。

第274号コラム：守本　正宏　理事（株式会社UBIC　代表取締役社長）
題：「Predictive Coding実用現場での所感」

　多くのリーガルプロセスの中で人々の想像以上に大変な作業がドキュメントレビューと呼ばれている工程です。ドキュメントレビューにはさまざまなケースがありますが、なかでも大変なのは米国民事訴訟やカルテルなどの刑事事件におけるディスカバリ対応時に発生する作業です。

　ドキュメントレビューは基本的には人が実施します。ドキュメント数が数万ファイル～数百万ファイルになることがあり、数名で１、２週間、数十名で数か月、なかには数百名で１年以上かかるものもあります。費用は数百万、数千万、数億、数十億など様々ですが、間違いなくいえることは、費用も時間も労力もディスカバリ作業の中では最も重いものだということです。費用に関してはディスカバリコスト全体の７０％を占めています。

　なぜ、このような莫大な費用や膨大な時間をかけてまでドキュメントレビューを実施するかというと、理由は主に二つあります。一つはそこまで実施しなくては、秘匿特権資料を提出してしまう可能性や重要文書の未発見による提出漏れの可能性を最小限にすることができないからです。そして、もう一つの重要な理由は、これまでのコンピュータの能力では限界があって、最終的には人の判断に頼らざるを得ないからです。実際のディスカバリ作業時には、日時やファイルの種類や対象者で証拠ドキュメントを絞ったのち、さらにキーワード検索などで絞り込んだ後でも、前述したような相当数のファイルが残ることになるのです。

第２７３号コラム：山田　晃　理事（株式会社サイバーディフェンス研究所　情報分析部）
題：「デジタル・フォレンジックに係る資格制度の検討状況」

　インターネットやコンピュータを悪用した事件は、年々多様化、巧妙化しています。こうした事件に対処するために必要なデジタル・フォレンジックも、その重要性は増すばかりです。また、事件の証拠解析を行った技術者が、参考人として法廷に呼ばれ、どのような立場または資格において解析作業を実施したか、説明を求められるケースも徐々に増えてきているようです。

　以前にこのコラムで、デジタル・フォレンジックに係るスキル・スタンダード、人材育成制度の必要性について触れました。

　こうした様々な背景を考慮しながら、国内のある団体が、デジタル・フォレンジックの資格認定制度に関する検討を、本分野における人材育成方策の観点で捉え、数年前から継続しています。平成24年度までの検討内容は、海外の事例調査と基礎認定に主眼が置かれていました。小職も委員として参加しているこのプロジェクトについて、その検討状況を本コラムで簡単に紹介させて頂きます。

　デジタル・フォレンジックの人材育成分野において日本より進んでいる米国では、政府機関や民間組織が様々な資格制度を立ち上げ、運用しています。例えば、「Certified Forensic Computer Examiner（CFCE：認定フォレンジックコンピュータ調査官）」は、「International Association of Computer Investigative Specialists（IACIS：国際コンピュータ捜査専門家協会）」が運営する信頼度の高い認定制度で、集中トレーニングや長期にわたる実践課題をクリアして初めて取得できる資格です。但し、警察関係者や警察と契約関係にある民間組織職員、IACISの会員等でなければ取得することはできません。

第272号コラム：佐藤 慶浩 理事
（日本ヒューレット・パッカード株式会社個人情報保護対策室　室長）
題：「ビッグデータ時代におけるパーソナルデータを保護する義務と活用する責任」

　『保護する義務』

不明瞭なカタカナ言葉を使うのは好きではないが、本稿のお題には、あえて世の中で使われているカタカナを並べてみた。ビッグデータの説明は字数の都合で省く。いわゆるビッグデータだ（笑）。パーソナルデータという用語は個人情報と言えば本来済むべきところ、個人情報保護法が定義している個人情報より広い範囲で、個人に関する情報を議論するときに使われている、いわば机上の用語だ。「個人情報」は同法第２条で「特定の個人を識別できるもの（他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含む。）」と定義されており代表例は「氏名」だ。そこで、パーソナルデータは、それに加えて、その定義からはずれるが個人に関する情報も含めたものとなる。たとえば、購買履歴などが含まれることになる。「個人情報」と「個人に関する情報」を区別して文章にすると紛らわしいので、「個人情報」を「識別情報」と言い、それ以外の「個人に関する情報」を「属性情報」と言うことにする。すわなち、「パーソナルデータ＝個人に関する情報∋識別情報｜属性情報」という関係だ。その中には、位置情報などは、識別情報にも属性情報にもなり得るため、識別情報と属性情報は排他的な関係ではない。また、一般的には、ある識別情報と関係する属性情報は何かひとつの値を持つわけではなく、空間的にも時間的にも多くの値と関係することになる。たとえば、ひとつの「氏名」に「購買履歴」としては、いろいろな店や、同じ店でも違う日の購買履歴が結びつくことになる。