データ活用の光と影

スマートシティにおける健康・医療データ活用：市民ウェルビーイングの光と高度化するプライバシー・セキュリティ侵害の影

はじめに

スマートシティの実現において、多様な都市データを連携・活用することは、行政サービスの効率化、新たなビジネス創出、そして市民生活の質の向上に不可欠です。中でも、健康・医療データは個人の生命と健康に関わる最も機微性の高い情報であり、その活用は市民のウェルビーイング向上に直接的に寄与する大きな可能性を秘めています。超高齢社会の進展やパンデミックへの対応といった現代社会の課題を背景に、スマートシティにおける健康・医療データの収集、統合、分析、活用への期待は高まっています。

しかしながら、健康・医療データの活用は、その機微性の高さゆえに、深刻なプライバシー侵害やセキュリティリスクを伴います。高度な専門知識を持つ読者の皆様におかれては、これらのデータがもたらす技術的なメリットを深く理解すると同時に、潜在するリスクとその対策についても網羅的かつ実践的な情報を求めていることと存じます。

本記事では、スマートシティにおける健康・医療データ活用の技術的な利点を探るとともに、それに伴うプライバシー、セキュリティ、倫理に関わる詳細なリスク要因を分析します。さらに、これらのリスクに対する最新の技術的対策、制度的対策、そして国内外の関連法規制の動向について専門的な視点から掘り下げ、データ活用の「光」を最大限に活かしつつ、「影」への備えを万全にするための知見を提供することを目的とします。

スマートシティにおける健康・医療データ活用の技術的メリット

スマートシティにおいて、医療機関、薬局、介護施設、健診データ、PHR（Personal Health Record）、ウェアラブルデバイス、環境センサー、さらには公衆衛生情報や行政サービスデータなど、様々なソースから収集される健康・医療関連データを統合・分析することで、以下のような技術的メリットが期待されます。

• パーソナライズされた医療・健康サービス: 個人の健康状態やライフスタイルに応じた予防医療アドバイス、早期疾患発見、最適な治療計画の提案が可能になります。PHRやウェアラブルデバイスからのリアルタイムデータを活用した遠隔医療や、個別化された健康管理プログラムの提供が進みます。
• 感染症拡大予測と対策: 人流データ、環境センサーデータ（気温、湿度など）、医療機関の受診データなどを組み合わせることで、感染症の発生・拡大リスクを予測し、効果的な予防策や封じ込め策を講じることが可能になります。接触確認アプリなどもこの一例です。
• 都市全体の公衆衛生管理・政策立案: 地域ごとの疾患発生傾向、高齢者の健康状態、生活習慣病の有病率などを詳細に分析することで、地域特性に応じた公衆衛生政策の立案や、健康増進施策の効果測定が可能になります。
• 緊急医療体制の最適化: 救急搬送データ、交通データ、医療機関のリアルタイム状況などを連携させることで、最も効率的な搬送ルートの選定や、受け入れ可能な医療機関の迅速な特定が可能となり、救命率向上に貢献します。
• 創薬・医療研究の加速: 大規模かつ多様な健康・医療データ（EHR: Electronic Health Recordなど）を集約・匿名化して研究機関に提供することで、疾患メカニズムの解明、新たな治療法や医薬品の開発を加速させることが期待されます。
• インフラと連携した健康増進: 都市インフラ（公園、交通機関など）の利用データと健康データを組み合わせ、活動量の多い生活を推奨するような施策デザインに活かすことが可能です。

これらのメリットを実現するためには、異なるシステムや組織に分散しているデータをいかに安全かつ効率的に連携・統合し、高度な分析（機械学習、AIなど）を適用できるかが技術的な鍵となります。

潜在的なリスクの詳細

健康・医療データの活用が進む一方で、その機微性の高さゆえに、深刻なリスクが顕在化しています。

プライバシーリスク

健康・医療データは、病歴、診断、治療内容、遺伝情報、生活習慣など、個人の最もセンシティブな情報を含みます。これらの情報が意図せず開示されたり、本来の目的以外で利用されたりすることは、個人の尊厳を深く傷つけ、社会的な不利益をもたらす可能性があります。

• 再識別化リスク: データを匿名化・仮名化しても、他の公開されている情報や容易に入手可能なデータセットと組み合わせる（リンク攻撃）ことで、個人を特定できるリスクが指摘されています。例えば、特定の疾患を持つ個人の年齢、居住地、稀な職業といった属性情報が公開情報と一致した場合や、特定の医療機関の受診履歴が推測された場合などです。特に、詳細な時系列データや地理的情報を含む健康データは再識別化が比較的容易になる傾向があります。ゲノムデータのように高度に個人を特定可能な情報や、稀少疾患に関するデータは、少数の属性情報だけでも再識別化リスクが高いことが知られています。
• センシティブデータ漏洩: 医療情報は金融情報以上に悪用リスクが高く、差別、恐喝、風評被害など、個人の生活に深刻な影響を及ぼす可能性があります。保険加入や就職における不利益な扱いの懸念も存在します。
• プロファイリングと差別: 健康データに基づき個人の健康状態や将来的な疾患リスクをプロファイリングし、これを基にサービス提供を制限したり、価格設定を変えたりといった差別的な扱いが行われるリスクがあります。

セキュリティリスク

医療機関や関連システムは、その扱う情報の価値と、システム停止が人命に関わるという特性から、サイバー攻撃の格好の標的となりやすい傾向があります。

• データ侵害・漏洩: ランサムウェアによるシステムの暗号化と引き換えの身代金要求（データ復旧・公開阻止）、標的型攻撃による患者データや研究データの窃盗、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングといったウェブアプリケーションの脆弱性を突いた攻撃などが考えられます。スマートシティの統合基盤に集約された場合、単一障害点となり得るリスクも高まります。
• システムの脆弱性: 医療機器（IoT化されたものを含む）、検査システム、PHRアプリ、遠隔医療プラットフォームなど、健康・医療データに関わる様々なシステムやデバイスにセキュリティ上の脆弱性が存在する可能性があります。これらの脆弱性が悪用されると、データの窃盗だけでなく、医療機器の誤作動やシステム停止といった人命に関わる事態に発展するリスクも伴います。
• 不正アクセス・悪用: 内部関係者による不正なデータ持ち出しや、権限昇格、システムの設定ミスなどによる不正アクセスリスクも常に存在します。また、連携する外部システムやサービス提供事業者のセキュリティ対策が不十分な場合、サプライチェーン全体のリスクとなります。

倫理的リスク

技術と制度設計の側面だけでなく、データ活用における倫理的な問題も深く議論されるべきです。

• デジタルデバイド: スマートシティにおける高度な健康・医療サービスが、情報リテラシーの低い層やデバイスを持たない層にとってアクセス困難となる場合、健康格差や医療格差を拡大させる可能性があります。
• インフォームド・コンセント: データの収集元、利用目的、利用される可能性のある範囲、期間、共有先などが複雑になるにつれて、市民がデータ利用について十分に理解し、適切に同意することが困難になる問題があります。曖昧な同意取得は倫理的に問題があるだけでなく、法的な課題も生じさせます。
• 説明責任と透明性: データを活用した意思決定プロセス（例：特定の患者を優先的に診療に割り当てるAIなど）や、利用されるアルゴリズムの透明性が確保されない場合、公平性や説明責任が果たされないという倫理的な問題が生じます。

リスクに対する技術的・制度的対策

これらの深刻なリスクに対処するためには、技術的な対策と制度的な対策を組み合わせた多層的なアプローチが必要です。

技術的対策

最新の技術動向として、データそのものや処理プロセスを保護するプライバシー保護強化技術（PETs: Privacy Enhancing Technologies）への注目が高まっています。

• 高度な匿名化・仮名化技術: 単純な氏名削除などの匿名化では再識別化リスクが高いことから、k-匿名性（少なくともk人以上の集団に含まれるようにデータを加工）、l-多様性（機微な情報が少なくともl種類含まれるように加工）、t-近接性（加工後のデータ分布と元の分布の差を制限）といった技術が研究・実用化されています。これらの技術も完全にリスクを排除するわけではなく、攻撃手法の進化に対応するための継続的な評価と改良が必要です。
• プライバシー保護強化技術 (PETs):
  • 差分プライバシー (Differential Privacy): 分析結果に対して意図的にノイズを加えることで、個々のデータレコードが分析結果に与える影響を統計的に抑え込み、データベース内の特定のレコードが誰であるかを特定することを困難にする技術です。これにより、統計的な集計や傾向分析は可能にしつつ、プライバシーを保護します。GoogleやAppleなどが実サービスで採用しており、実用性が高まっていますが、適切なノイズ量の設計や、得られる分析結果の精度とのトレードオフが課題となります。
  • 準同型暗号 (Homomorphic Encryption - HE): データを暗号化したままで、特定の計算（例：加算、乗算）を実行できる暗号技術です。これにより、クラウドなどの信頼できない環境にデータを暗号化して保存し、復号化することなく計算処理を行い、結果だけを復号化して利用することが可能になります。健康データの集計・分析などを委託する際に有効です。完全準同型暗号（FHE: Fully Homomorphic Encryption）は理論上あらゆる計算が可能ですが、処理速度や必要な計算リソースが非常に大きいという課題があり、実用には改良が重ねられています。現状では特定の計算のみを高速に行える部分準同型暗号や準同型暗号ライブラリの活用が現実的です。
  • セキュアマルチパーティ計算 (Secure Multi-Party Computation - MPC): 複数のデータ保有者（例：複数の医療機関、研究機関）が、互いに自身の生データを公開することなく、合同で保有データ全体の集計や分析を行うための暗号技術です。各参加者は暗号化された中間値を交換しながら計算を進め、最終的な結果のみを共有します。これにより、データプライバシーを維持したまま、分散されたデータを連携・活用することが可能になります。プロトコルの設計や計算効率が適用範囲を限定する要因となる場合があります。
  • フェデレーテッドラーニング (Federated Learning - FL): 機械学習において、個々のデバイスやローカルサーバー（例：病院、PHRサーバー）が自身のローカルデータでモデルの学習を行い、その学習結果（モデルのパラメータや勾配）のみを中央サーバーに送信して統合することで、全体のモデルを構築する手法です。データ自体はローカルに留まるためプライバシー保護に貢献しますが、モデルのパラメータから元のデータを推測するインファレンス攻撃や、悪意のある参加者によるモデルへの汚染（モデルポイズニング攻撃）といったリスクも存在するため、MPCや差分プライバシーとの併用が検討されています。
• アクセス制御・認証強化: 誰が、いつ、どのデータに、どのような目的でアクセスしたかを厳密に管理するアクセス制御は基本中の基本です。ゼロトラストアーキテクチャの導入、多要素認証（MFA）、属性ベースアクセス制御（ABAC: ユーザーの属性、データ属性、環境などを基にアクセス権限を動的に決定）といった高度な仕組みの導入が重要です。
• データ暗号化: データの保存時（At Rest）および転送時（In Transit）の強力な暗号化は必須です。特に保存時の暗号化は、ストレージ自体の物理的な盗難や不正アクセスが発生した場合のデータ漏洩リスクを軽減します。医療機器と連携する際の通信暗号化も重要です。
• セキュリティ監視・インシデント対応: システム全体のログを収集・分析するSIEM（Security Information and Event Management）、セキュリティ運用を自動化・効率化するSOAR（Security Orchestration, Automation and Response）といったツールを活用した常時監視体制を構築し、インシデント発生時の迅速な検知、封じ込め、復旧、原因分析、再発防止策実施のためのCSIRT（Computer Security Incident Response Team）体制を整備することが不可欠です。

制度的対策

技術的な対策に加え、組織全体のガバナンス体制や法規制遵守の枠組みを確立することが重要です。

• データガバナンス体制: データの収集、保存、利用、共有、廃棄といったライフサイクル全体にわたるポリシー、手続き、責任体制を明確に定めます。データ利用目的の明確化と、その目的に沿った利用範囲の限定が重要です。
• 情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS): ISO 27001などの国際規格に基づいたISMSを構築・運用することで、組織全体の情報セキュリティレベルを体系的に向上させることができます。医療機関やPHRサービス提供事業者など、健康・医療データを扱う組織にとっては必須の取り組みと言えます。
• プライバシー影響評価 (PIA / DPIA): 新規のデータ活用プロジェクトやシステムを導入する前に、個人情報やプライバシーへの潜在的な影響を事前に評価し、リスクを特定して軽減策を講じるプロセスです。GDPRにおいてはDPIA（Data Protection Impact Assessment）が特定のデータ処理に対して義務付けられています。日本においても、個人情報保護法に基づくリスクアセスメントや、医療分野のガイドラインにおける影響評価の重要性が指摘されています。
• 監査証跡 (Audit Trail): データへのアクセスや変更履歴を詳細に記録し、不正行為やインシデント発生時の追跡を可能にします。誰が、いつ、どのデータに、どのような操作を行ったかを記録し、定期的に監査することが重要です。

関連法規制とコンプライアンス

スマートシティにおける健康・医療データの活用は、国内外の複雑な法規制の影響を強く受けます。コンプライアンス違反は、罰金や損害賠償といった直接的な影響に加え、組織の信頼失墜という深刻な影響をもたらします。

• 日本:
  • 個人情報保護法: 個人情報、特に要配慮個人情報の取得、利用、提供に関する基本的なルールを定めています。医療情報は要配慮個人情報に該当し、取得には原則として本人の同意が必要です。2020年改正法では、個人情報保護委員会の権限強化、データ漏洩時の報告義務化、域外適用などが強化されています。
  • 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン: 厚生労働省が定めた、医療機関等が医療情報システムを安全に運用するための技術的・組織的対策に関する詳細なガイドラインです。システムの種類（外部委託、クラウド利用など）に応じた要求事項が含まれています。
  • 次世代医療基盤法: 匿名加工医療情報を作成・提供する事業者を認定し、医療分野の研究開発に資するデータ活用を促進するための法律です。認定事業者制度や、データの適正な利用に関する規定が含まれています。
• EU:
  • GDPR (General Data Protection Regulation): 個人データ保護に関する包括的な規則であり、特に健康情報を含む「特別な種類の個人データ（Special Categories of Personal Data）」に対してはより厳しい保護要件を課しています。DPIAの実施義務、データ保護責任者（DPO）の設置、データ侵害通知義務、高額な罰金（最大で全世界年間売上高の4%または2000万ユーロの高い方）などが特徴です。域外適用も規定されており、EU域内の個人のデータを扱う限り、EU域外の事業者にも適用されます。
• 米国:
  • HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act): 医療保険の携行性と説明責任に関する法律であり、患者の健康情報（Protected Health Information - PHI）のプライバシーとセキュリティ保護に関する規定を定めています。医療提供者、健康保険プラン、医療情報のクリアリングハウスといった「対象事業者」に対して適用されます。
  • CCPA / CPRA (California Consumer Privacy Act / California Privacy Rights Act): カリフォルニア州の消費者プライバシー法であり、消費者に自身の個人情報に対するアクセス、削除、オプトアウト等の権利を付与しています。HIPAAの対象となる医療情報は一部適用除外がありますが、消費者向け健康アプリやウェアラブルデバイスから収集される健康関連情報など、適用範囲に含まれるデータも存在します。

これらの法規制は各国の文脈で策定されていますが、グローバル化が進むスマートシティにおいては、異なる法域間でデータを連携・活用する際に、どの国の法規制が適用されるのか、複数の法規制に同時に対応する必要があるのかといった複雑な問題が生じます。最新の法改正や関連判例の動向を常に把握し、専門家と連携しながらコンプライアンス体制を維持・強化することが、実務における重要な課題となります。特に、スマートシティ基盤を構築・運用する際には、データの越境移転や、異なる規制体系を持つ主体間でのデータ共有のルール設計が求められます。

結論と今後の展望、課題

スマートシティにおける健康・医療データ活用は、市民の健康増進、疾病予防、医療サービスの質の向上といった、計り知れない社会的な便益をもたらす可能性を秘めています。しかし、その実現には、データの機微性に起因する深刻なプライバシー・セキュリティリスクへの徹底した対策が不可欠です。再識別化攻撃、高度なサイバー攻撃、そして倫理的な課題は、データ活用の進展と並行してより複雑化、高度化していくと考えられます。

これらの課題に対処するためには、差分プライバシー、準同型暗号、MPC、フェデレーテッドラーニングといった最新のプライバシー保護強化技術の研究開発と社会実装を加速させると同時に、強固なデータガバナンス体制の構築、セキュリティ対策の継続的な強化、そして国内外の法規制遵守に向けた組織的な取り組みを進めることが重要です。技術的な対策はあくまで手段であり、それを適切に運用し、制度的な枠組みの中で管理していく体制が不可欠となります。

また、市民が自身の健康・医療データがどのように利用されるのかを理解し、データ活用に対する信頼を醸成することも、スマートシティにおけるデータ活用の成功には欠かせません。透明性の高い情報提供と、データ利用に対する本人の意思を尊重する仕組みづくりが求められます。

スマートシティにおける健康・医療データの活用は、単なる技術導入に留まらず、技術、セキュリティ、プライバシー、法規制、倫理が複雑に絡み合う領域です。データの「光」を最大限に活かし、市民のウェルビーイング向上に繋げるためには、「影」となるリスクを深く理解し、常に最新の知見に基づいた対策を講じ続けることが、高度な専門知識を有する我々に課せられた責務と言えるでしょう。今後の技術進展や法規制の改正動向を注視しつつ、実践的な対策を継続的に追求していくことが、スマートシティの持続的な発展に不可欠であると考えます。