2014 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 ~ 個人情報漏えい編 ~ 第 1.0 版 2016 年 6 月 16 日 2016 年 7 月 11 日改定 NPO 日本ネットワークセキュリティ協会セキュリティ被害調査ワーキンググループ 情報セキュリティ大学院大学原田研究室廣松研究室 C
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- ありさ やぶき
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1 2014 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 ~ 個人情報漏えい編 ~ 第 1.0 版 2016 年 6 月 16 日 2016 年 7 月 11 日改定 NPO 日本ネットワークセキュリティ協会セキュリティ被害調査ワーキンググループ 情報セキュリティ大学院大学原田研究室廣松研究室
2 目次 1 はじめに 報告書について 報告書の目的 報告書の構成 調査 分析方法 年の個人情報漏えいインシデントの分析結果 概要 個人情報漏えいインシデント トップ 業種 原因 漏えい媒体 経路 漏えい規模 漏えい情報の価値 経年分析 年想定損害賠償額の算定結果 想定損害賠償総額 一人あたりの想定損害賠償額 一件あたりの想定損害賠償額 個人情報漏えいにおける想定損害賠償額の算出モデル 想定損害賠償額の算出の目的 想定損害賠償額算定式の解説 想定損害賠償額算定式の策定プロセス 算定式の入力値の解説 想定損害賠償額算出式 最後に お問い合わせ先 付録 1 漏えい原因の定義... 付録 付録 2 インシデント一覧表... 付録 年個人情報漏えい事件 事故 ( 表 A)... 付録 年個人情報漏えいによる想定損害賠償額 ( 表 B)... 付録 2-32
3 著作権 引用について本報告書は NPO 日本ネットワークセキュリティ協会 (JNSA) セキュリティ被害調査ワーキンググループが作成したものである 著作権は当該 NPO に属するが 本報告書は公開情報として提供される ただし 全文 一部にかかわらず引用される場合は ( 引用 )JNSA 2014 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 と記述して欲しい なお 報告書の文書を改変して使用する あるいは報告書内の集計データを独自に再編して新たなグラフを作成するなど 報告書内の情報を加工して使用する場合は 引用 ではなく 参考 と表記していただきたい また 書籍 雑誌 セミナー資料などに引用される場合は JNSA のホームページ上にある問い合わせフォームをご利用ください ii
4 1 はじめに JNSA セキュリティ被害調査ワーキンググループによる個人情報漏えい事件 事故 ( 以降 インシデント という ) の調査分析は 情報セキュリティ大学院大学原田研究室 廣松研究室の協力をいただいて実施している 本調査もこれまでの調査方法を踏襲し 2014 年に新聞やインターネットニュースなどで報道された個人情報漏えいインシデント ( 以下 インシデントという ) の情報を集計し 分析を行った この調査データにもとづいた 漏えいした組織の業種 漏えい人数 漏えい原因 漏えい経路などの情報の分類 JO モデル (JNSA Damage Operation Model for Individual Information Leak) を用いた想定損害賠償額などを分析した結果を報告書にまとめた インシデントの原因分析も含め 以下に 2014 年のインシデントの集計 分析結果 及び過去 10 年間の蓄積されたデータを元にした経年変化の分析結果を報告する 2 報告書について 2.1 報告書の目的 個人情報は個人情報保護法により保護を義務付けられた情報資産であり 個人情報漏えいは企業の経営者や組織の責任者が認知すべきリスクのひとつである このことを踏まえ 当ワーキンググループでは インシデントにおける 損害賠償の可能性 について 今後の議論の題材になることや 企業経営者が考えるべき情報セキュリティのリスク量の把握や 適切な情報セキュリティに対する投資判断の一助となることを目的として 検討 及び提案を行う 本報告書は この目的のために 2014 年一年間に報道されたインシデントを調査 分析し 独自の観点から評価した結果である 1
5 2.2 報告書の構成 本報告書の本編は さまざまな個人情報漏えいのインシデントを分析した 第 3 章 2014 年の個人情報漏えいインシデントの分析結果 第 4 章 2014 年想定損害賠償額の算定結果 と 個人情報漏えいによる想定損害賠償を算出するモデルを解説した 第 5 章個人情報漏えいにおける想定損害賠償額の算出モデル から構成される 第 3 章 2014 年の個人情報漏えいインシデントの分析結果 では 2014 年の単年データの分析結果 および蓄積された 13 年間分のデータから 2005 年から 2014 年までの 10 年間分のデータを用いた経年分析の結果の解説を行った 2002 年から 2004 年までのインシデント情報は公表件数が少なくデータの偏りが大きいため 分析対象から除外した 第 4 章 2014 年想定損害賠償額の算定結果 では 想定損害賠償額の算定結果とその考察結果を解説した 掲載した損害賠償額に関する数値は 当ワーキンググループが独自に開発した算定手法に基づいて算出した推定データであることに注意されたい また 本編巻末に インシデント一覧表 を収録した 2.3 調査 分析方法 2014 年 1 月 1 日から 12 月 31 日の間に新聞やインターネットニュースなどで報道されたインシデントの記事 組織からリリースされたインシデントに関連した文書などをもとにインシデントの情報を集計した まず 収集した情報を元に これまでと同様に漏えいした組織の業種 漏えい人数 漏えい原因 漏えい経路などの分類 評価を行った 次に 独自の算定式 (JO モデル ) を用いて 想定損害賠償額を算出した 本調査データは インターネット上に公開されたインシデントに関する情報を手作業で収集し 記事や文書に書かれた内容から インシデントの分析に必要な情報を取得している よって 可能な限り多くの情報を収集するように努力しているが 公表された全てのインシデントの記事を収集できていないことを了承されたい また この報告書に対する読者の問い合わせに対応し 結果の一部が誤っていることが判明した場合には 随時これを訂正している 報告書を利用する場合には JNSA のホームページ上に公開されている最新の報告書を利用していただきたい 2
6 年の個人情報漏えいインシデントの分析結果 3.1 概要 漏えい件数は 1591 件 ( 前年比 202 件増 ) であった 2013 年より微増である 近年は軽微な個人情報漏えいインシデントであっても公表するため 件数が多く 2008 年以降 2012 年を除いて 1500 件前後である 漏えい人数は 約 5000 万人 ( 前年比 4075 万人増 ) と大幅に増加した 想定損害賠償総額は 約 1 兆 6642 億円 ( 前年比 1 兆 5203 億円増 ) となった 大規模なインシデントが 1 件発生したためである 漏えい原因は 管理ミス (696 件 ) が一番多く 誤操作 (491 件 ) 紛失 置忘れ (200 件 ) の 3 種類で約 90% を占めた 原因の上位 3 種類の 2014 年の比率は ここ数年の平均的な比率であった 2014 年は 4000 万人以上の大規模なインシデントが発生したため漏えい人数が突出して多い結果となった 2014 年の集計結果の概要データは 以下の通りである 漏えい人数 表 3-1:2014 年個人情報漏えいインシデント概要データ インシデント件数 想定損害賠償総額 1 一件あたりの漏えい人数 1 一件あたり平均想定損害賠償額 2 一人あたり平均想定損害賠償額 4999 万 9892 人 1591 件 1 兆 6642 億 3910 万円 3 万 2616 人 10 億 8561 万円 5 万 2625 円 1: 平均値は 被害者数が不明のインシデント 58 件を除いて算出している 2: この平均値は一件あたりのばらつきを吸収するため まず 各インシデントの一人あたりの想定損害賠償額を算出し そこから全てのインシデントの一人あたりの想定損害賠償額の平均額を算出している よって 想定損害賠償総額を漏えい人数で割った値ではないことに注意されたい 3
7 3.2 個人情報漏えいインシデント トップ 10 表 3-2 に規模の大きいインシデント トップ 10 を示す 2014 年は 一件あたりの漏えい人数が 1000 万人を超える大規模なインシデントが 1 件発生した インシデント トップ 10 の原因は 不正アクセス が 業種は 公務 がやや多い 内部犯罪 内部不正行為 が原因のインシデントは 発生頻度が低いが被害は大きい 管理ミスや紛失 置忘れ 誤操作といった人為的ミスは 例年より少なめであった 表 3-2: インシデント トップ 10 No. 漏えい人数 業種 原因 万人教育, 学習支援業 内部犯罪 内部不正行為 2 16 万 4650 人情報通信業 誤操作 3 13 万 1646 人製造業 不正アクセス 4 9 万 4359 人情報通信業 不正アクセス 5 6 万 1977 人製造業 不正アクセス 6 5 万 6780 人公務 ( 他に分類されるものを除く ) 誤操作 7 4 万 1477 人公務 ( 他に分類されるものを除く ) 盗難 8 4 万人金融業, 保険業 管理ミス 9 4 万人公務 ( 他に分類されるものを除く ) 内部犯罪 内部不正行為 10 3 万 9585 人金融業, 保険業 紛失 置忘れ 4
8 3.3 業種 (1) 単年分析 ( 件数 ) 図 3-1: 業種別比率 ( 件数 ) 業種別のインシデント件数を図 3-1 に示す インシデント件数の多い業種は 上位から順に 公務 (33.9%) 金融業, 保険業 (31.6%) 教育, 学習支援業 (11.9 %) であり 全体の約 75% を占めている 公務 および 金融業, 保険業 教育, 学習支援業 医療, 福祉 が 常に上位を占めている これは 個人情報を取り扱うことが多いことに加え 個人情報保護に関する行政の指導が強く働いている業種であり インシデントを積極的に公表する傾向が浸透してきているため 小規模なインシデントであっても公表することが多いからである 第一次産業にあたる 農業 林業 漁業 鉱業, 採石業, 砂利採取業 からのインシデントの報告は稀であるが それ以外はすべての業種で個人情報漏えいのインシデント報告がある ほぼすべての業種において 個人情報を扱う限り 個人情報漏えいのインシデント発生のリスクがあると言える 5
9 (2) 経年分析 ( 件数 ) 図 3-2: 業種別件数の経年変化 ( 件数 ) 業種別のインシデント件数を積み上げた棒グラフを図 3-2 に示す 金融業, 保険業 のインシデント件数が大きく増加した 2012 年以外の 2008 年から 2014 年は 発生件数や比率は類似している インシデント件数が大きく増加した年は そのタイミングで法律が変化したり行政の指導が行われたりといった要因が働いたと思われる 公務 は 2008 年以降 常に多くのインシデント件数を公表している これは自治体が軽微なインシデントも積極的に外部へ公表しているためである 教育, 学習支援業 の件数も 2012 年よりは減少したが 3 番目に大きな比率となっている 教育, 学習支援業 も インシデントを公表するようになってきたこと 校務で PC や USB メモリなどの使用が増加していることが原因と推定される 6
10 (3) 単年分析 ( 人数 ) 図 3-3: 業種別比率 ( 人数 ) 業種別での個人情報の漏えい人数の比率を図 3-3 に示す 大規模なインシデント 1 件が影響し 教育, 学習支援業 が 97.3% を占めた 7
11 図 3-4: 業種別比率 ( 人数 ) 大規模なインシデント 1 件を除いた業種別での個人情報の漏えい人数の比率を図 3-4 に示す 上位から順に 情報通信業 (27.1%) 公務 (16.5%) 製造業 (14.7%) 金融業, 保険業 (13.8%) であった 突出して人数が多い業種はなく偏りは見られない 8
12 図 3-5: 業種別の一件あたりの平均漏えい人数 インシデント一件あたりの漏えい人数 ( 平均人数 ) を図 3-5 に示す 大規模なインシデント 1 件が影響し 教育, 学習支援業 (279,668 人 ) が最も多い 大規模なインシデント 1 件を除いた場合 製造業 (16,015 人 ) 運輸業, 郵便業 (7,738 人 ) 情報通信業 (7,409 人 ) の順であった 製造業 (16,015 人 ) は 製造業のインシデント数が 14 件と少ないが インシデント トップ 10( 表 3-2 参照 ) の 5 位のインシデント (6 万 1977 人 ) が発生して 平均漏えい人数を押し上げたためである インシデントの件数が上位の 公務 は 443 人 金融 保険業 は 390 人 大規模なインシデント 1 件を除いたあとの 教育, 学習支援業 は 475 人であった 9
13 (4) 箱髭図 ( 人数 ) 図 3-6: 業種別の漏えい人数 ( 箱髭図 ) 業種別のインシデント一件あたりの漏えい人数の箱髭図 1を図 3-6 に示す 箱髭図を用いた表現は平均値とは異なり 分布を知ることができる 公務 は 箱髭図の長方形の部分 ( 以下 箱 という ) が 1 人から 10 人の中に収まっている これはこの業種で発生した個人情報漏えいインシデントのほとんどが 1~10 人の小規模なインシデントであることを示している 一方 製造業 は 箱の位置が他の業種と比較して高く 100 人から 5000 人の範囲であった 教育, 学習支援業 の漏えい人数 1000 万人以上の丸印 ( 外れ値 ) は 大規模なインシデント 1 件である 情報通信業 と 製造業 にも 漏えい人数が 10 万人以上の外れ値が発生している 1 箱髭図の長方形の下辺は第 1 四分位数 中央の線は中央値 上辺は第 3 四分位数である 長方形の上辺から伸びる線の先端は 第 3 四分位数 +1.5 IQR で これより大きいデータは外れ値として 1 個ずつ点記号で表示される IQR は 第 3 四分位数と第 1 四分位数の差である 同様に 第 1 四分位数 -1.5 IQR より小さいデータは外れ値である 10
14 (5) 経年分析 ( 人数 ) 図 3-7: 業種別漏えい人数の経年変化 ( 合計 ) 業種別の個人情報漏えい人数を積み上げたグラフの経年変化を図 3-7 に示す 大規模なインシデント 1 件の影響により 2014 年が他の年よりも突出したグラフになっている 他にも 2006 年に情報通信業で 2007 年に複合サービス業で 100 万人以上の大規模なインシデントが多く発生したため 他の年よりも突出している 11
15 図 3-8: 業種別漏えい人数の経年変化 ( 合計 ) 大規模なインシデント 1 件を除いた業種別の個人情報漏えい人数を積み上げたグ ラフの経年変化を図 3-8 に示す 2014 年は 大規模なインシデント 1 件を除く と 漏えい人数の合計は 例年よりも大幅に減少している 12
16 (6) 相関分析 図 3-9: 業種別のインシデント件数と漏えい人数 業種別のインシデント件数と漏えい人数の関係を図 3-9 に示す 大規模なインシデント 1 件の影響により 教育, 学習支援業 の人数が突出して いる 13
17 図 3-10: 業種別のインシデント件数と漏えい人数 大規模なインシデント 1 件を除いた業種別のインシデント件数と漏えい人数の関係を図 3-10 に示す 情報通信業 は インシデント件数が少なく漏えい人数が最も多い 公務 や 金融業 保険業 は インシデント件数が他の業種と比べて非常に多い これは 小規模インシデントでも公表されることが多いためである 14
18 3.4 原因 (1) 単年分析 ( 件数 ) 図 3-11: 漏えい原因比率 ( 件数 ) 個人情報漏えい件数の原因比率を図 3-11 に示す 2014 年は 管理ミス 誤操作 紛失 置忘れ で約 90% を占めた 管理ミス に区分されるインシデントは 組織としてルールが整備されていない もしくはルールは存在しているものの遵守されていないために社内や主要な流通経路で発生するインシデントである 組織としてルールが整備されていないことによるインシデントは 発見の遅れやインシデントに至る経緯が明確にならない場合が多い 一方 ルールが徹底されていないことによって発生するインシデントは 比較的早く発見され 経緯も明確になりやすい場合が多い 発見の遅れや経緯が不明確なインシデントは被害を大きくする傾向にある まずは個人情報を守るためのルール作りが望まれる 15
19 (2) 経年分析 ( 件数 ) 図 3-12: 漏えい原因比率の経年変化 ( 件数 ) 個人情報漏えい件数の原因比率の経年変化を図 3-12 に示す 2014 年の原因比率は 2008 年以降の 管理ミス 誤操作 紛失 置忘れ が上位を占める傾向と類似している 2008 年以降の変化に注目すると 2008 年と 2012 年は 他の年とくらべて 管理ミス の割合が高く それ以外の原因の割合がやや異なる 管理ミス の割合は 59.0% から 32.0% と変化の幅が大きい 誤操作 の割合は 35.2% から 20.1% 紛失 置忘れ の割合は 7.9% から 14.3% と 管理ミス と比較して変化の幅は少ない 16
20 (3) 単年分析 ( 人数 ) 図 3-13: 漏えい原因比率 ( 人数 ) 個人情報漏えい人数の原因比率を図 3-13 に示す 大規模なインシデント 1 件の影響により 内部犯罪 内部不正行為 の人数が突出している 内部犯罪 内部不正行為 や 不正アクセス は例年 一件あたりの漏えい人数が多くなる傾向がある 17
21 図 3-14: 漏えい原因比率 ( 人数 ) 大規模なインシデント 1 件を除いた個人情報漏えい人数の原因比率を図 3-14 に示す 前述した漏えい件数の原因比率を表した図 3-11 と比べると 件数では 1.3% の 不正アクセス が 漏えい人数の原因比率では 37.7% と突出している 不正アクセス は例年 一件あたりの漏えい人数が多くなる傾向がある 続いて インシデント件数が多い 誤操作 管理ミス 紛失 置忘れ が 漏えい人数でも上位に並んでいる 内部犯罪 内部不正行為 は 大規模なインシデント 1 件以外のインシデントは漏えい人数が多くなかったため 上位ではなかった 18
22 図 3-15: 漏えい原因別の一件あたりの漏えい人数 漏えい原因別の一件あたりの漏えい人数を図 3-15 に示す 大規模なインシデン ト 1 件が影響し 内部犯罪 内部不正行為 が突出している 図 3-16: 漏えい原因別の一件あたりの漏えい人数 大規模なインシデント 1 件を除いた業種別のインシデント件数と漏えい人数の関係を図 3-16 に示す 不正アクセス の一件あたりの漏えい人数が目立っている 不正アクセス は 3 件のインシデントがトップ 10 に入っているなど 漏えい人数が 1 万人以上のインシデントが約 3 分の 1 を占めている 悪意のある者による 不正アクセス は メールアドレスやアカウント情報の不正取得が目的のため 19
23 発覚すると常にまとまった件数が漏えいしている 図 3-17: 漏えい原因の人数区分 ( 件数 ) 特徴的な漏えい人数区分を示す 3 つの原因を図 3-17 に示す 漏えい件数が第 1 位の 管理ミス は 10~100 人未満の情報漏えいインシデントが多い 漏えい件数が第 2 位の 誤操作 は 10 人未満の情報漏えいインシデントが約 80% も占めており 1 件あたりの漏えい人数が少ない 内部犯罪 内部不正行為 は全体の件数が少なく すべての人数区分でまんべんなくインシデントが発生している 全体のインシデント件数が少ないにも関わらず 100 万人以上のインシデントも 1 件発生している 20
24 (4) 箱髭図 ( 人数 ) 図 3-18: 漏えい原因の漏えい人数 ( 箱髭図 ) 漏えい原因別のインシデント一件あたりの漏えい人数の箱髭図を図 3-18 に示す 他の原因と比べて 不正アクセス は 箱の位置が 1000 人 ~1 万人とインシデントの規模が大きい 一方 誤操作 は 箱の位置が 10 人未満でインシデントの規模が小さい 誤操作 と 内部犯罪 内部不正行為 は 外れ値が広く分布している 21
25 (5) 業種別 ( 件数 ) 図 3-19: 業種別の漏えい原因比率 ( 件数 ) 業種別の漏えい原因比率を図 3-19 に示す 公務 と 生活関連サービス業, 娯楽業 は 誤操作 の占める比率が高い 公務の誤操作の原因の内訳は 紙媒体の送信が多い 公務における日常業務において 紙媒体の個人情報を取り扱う作業が多いことに起因していると推測される 金融業 保険業 と 複合サービス事業 は 管理ミス の占める比率が高く 約 90% を占める 管理ミスの原因の内訳も 紙媒体の誤廃棄が多い 情報通信業 と 運輸業, 郵便業 は 不正アクセス の比率が高い 教育, 学習支援業 は 不正な情報持ち出し が最も多い業種である 不正な情報持ち出し は当事者の意識の問題によるところが大きいが 業務特性と個人情報の持ち出しルールの実態がかい離し 形骸化している可能性が考えられる 22
26 3.5 漏えい媒体 経路 (1) 単年分析 ( 件数 ) 図 3-20: 漏えい媒体 経路 ( 件数 ) 漏えい媒体 経路別のインシデント件数を図 3-20 に示す 漏えい媒体 経路では 紙媒体 がインシデント件数の 76.2% を占める 紙媒体は 業種や業務内容に関わらず どんな場合においても多用される 使用機会の多い媒体であるため それだけ漏えいすることが多い 次に 電子メール が 7.0% USB 等可搬記録媒体 が 6.9% を占める 23
27 (2) 経年分析 ( 件数 ) 図 3-21: 漏えい経路比率の経年変化 ( 件数 ) 漏えい経路比率の経年変化について図 3-21 に示す 紙媒体 による漏えい件数は 例年通りもっとも高い割合となっている 紙媒体 は 2009 年以降 減少傾向にあったが 2012 年から 2014 年にかけて増加している 紙媒体 の次に高い割合となったのは 電子メール と USB 等可搬記録媒体 で約 7% である USB 等可搬記録媒体 は 割合の変動が大きい インターネット 経由の漏えい原因の内訳を見ると 不正アクセス が約 44% を占める 不正アクセス の割合が高くなった要因はパスワードリスト攻撃が増加したことが影響していると考えられる 24
28 (3) 単年分析 ( 人数 ) 図 3-22: 漏えい媒体 経路 ( 人数 ) 漏えい媒体 経路別の漏えい人数を図 3-22 に示す 大規模なインシデント 1 件の影響により 携帯電話, スマートフォン の占める割合が 97.2% と突出している これまで 携帯電話, スマートフォン によって漏えいした個人情報の人数は少なく 大規模インシデントの発生リスクとしては あまり注目されていなかった 25
29 図 3-23: 漏えい媒体 経路 ( 人数 ) 大規模なインシデント 1 件を除いた漏えい媒体 経路別の漏えい人数を図 3-23 に示す インターネット が 42.6% を占める 例年は インターネット のような電子データによる漏えい人数の占める割合が高いが 2014 年は USB 等可搬記憶媒体 や 電子メール よりも 紙媒体 のほうが高い割合を占めた 26
30 図 3-24: 漏えい媒体 経路別の一件あたりの漏えい人数 漏えい媒体 経路別のインシデント一件あたりの漏えい人数を図 3-24 に示す 漏えい媒体 経路別の一件あたりの平均漏えい人数は 大規模なインシデント 1 件 の影響により 携帯電話, スマートフォン が突出して多い 27
31 図 3-25: 漏えい媒体 経路別の一件あたりの漏えい人数 大規模なインシデント 1 件を除いた漏えい媒体 経路別のインシデント一件あたりの漏えい人数を図 3-25 に示す インターネット 経由のインシデントが 1 件あたり 人と最も多い インターネット 経由の漏えいのうち 人数が多いインシデントの原因は 不正アクセス がほとんどを占める 28
32 図 3-26: 漏えい規模比率 ( 件数 ) 漏えい媒体 経路別のインシデントの漏えい規模 ( 件数 ) の比率を図 3-26 に示す 紙媒体 を媒体 経路とするインシデントは 漏えい規模が 1000 人未満のインシデントが 90% 以上を占め 1~10 人未満の小規模なインシデントの比率が高い 電子メール USB 等可搬記録媒体 PC 本体 携帯電話スマートフォン も漏えい規模が 1000 人未満のインシデントの比率が高いが その内訳は 紙媒体 の場合と異なる 電子メール USB 等可搬記録媒体 PC 本体 携帯電話スマートフォン は 1 人以上 ~10 人未満の比率は低く 10 人以上 ~1000 人未満の比率が高い インターネット は 1000 人未満のインシデント比率が約 50% 未満と他と比べて低く 大規模のインシデントの比率が高い 29
33 (4) 箱髭図 ( 人数 ) 図 3-27: 漏えい経路の漏えい人数 ( 箱髭図 ) 漏えい経路別のインシデント一件あたりの漏えい人数の箱髭図を図 3-21 に示す インターネット 経由の漏えいは 箱の部分が他の漏えい経路と比べて 若干 位置が高い つまり 他の漏えい経路よりも漏えい人数がやや多い 紙媒体 のインシデントは その他を除いた他の経路によるインシデントと比べて 漏えい人数が少なく 1 件あたりの漏えい人数が 1 人 ~1000 人未満の広い範囲に分布している 30
34 (5) 業種別 ( 件数 ) 図 3-28: 業種別の漏えい経路比率 ( 件数 ) 漏えい媒体 経路の業種別比率 ( 件数 ) について図 3-28 に示す 多くの業種で紙媒体によるインシデントが占める割合が高くなっているが 特に 公務 金融業, 保険業 複合サービス事業 電気 ガス 熱供給 水道業 において占める割合が高い 紙媒体は 業種 業務内容に関わらず どんな場合においても多用される 使用機会の多い媒体であることが影響している 情報通信業 学術研究, 専門 技術サービス業 製造業 運輸業, 郵便業 宿泊業, 飲食サービス は インターネット の割合が 30% 以上を占めている 卸売業, 小売業 学術研究, 専門 技術サービス業 生活関連サービス業, 娯楽業 は 電子メール の比率が高 31
35 く 教育, 学習支援業 と 医療, 福祉 は USB 等可搬記録媒体 による比率が高い 業種によって 漏えいが発生しやすい媒体が異なっている これは 業種毎に個人情報の移送 保管などに使用されることが多い媒体の違いによると思われる 32
36 3.6 漏えい規模 (1) 単年 図 3-29: 漏えい規模比率 ( 件数 ) インシデントの漏えい規模 ( 人数 ) 別のインシデント件数の比率を図 3-29 に示す 全体的には インシデントの漏えい規模が小さいほど インシデント件数が多い とくに 1~10 人未満 の比率が大きいのは 地方自治体 水道局などの公務や公共インフラの業種において 漏えい人数が 1 件のインシデントでも積極的に公表する方針の組織が増えていることが理由と見られる また 100~1000 人未満 の比率も比較的大きい これは金融機関において多数の支店で発生した帳票の紛失を 支店別ではなく合計件数で公表されることが多いためである 本調査報告書ではそのような形式の公表に対し 合計件数を支店数で割った数字 ( 平均値 ) を支店ごとの漏えい規模とみなして集計しているため 平均的な値である 100~1000 人未満 のインシデント件数が多くなる 33
37 (2) 経年分析 ( 件数 ) 図 3-30: 一件あたりの漏えい人数区分の経年変化 ( 件数 ) インシデントの漏えい規模 ( 人数 ) 別のインシデント件数の推移を図 3-30 に示す 2012 年は 全体的に件数がイレギュラーである 2012 年以降は 10~100 人未満の件数の変化が大きい 2014 年は 100~1000 人未満の件数が減少し 10~ 100 人未満の件数が大きく増加している 34
38 (3) 業種別 ( 件数 ) 図 3-31: 業種別の漏えい規模比率 ( 件数 ) 業種別の漏えい規模 ( 件数 ) の比率を図 3-31 に示す 1~10 人未満 の小規模なインシデントは 公務 電気 ガス 熱供給 水道業 で割合が高い また 金融業, 保険業 は 10~100 人未満 の割合が高い 卸売業, 小売業 不動産業, 物品賃貸業 生活関連サービス業, 娯楽業 宿泊業, 飲食サービス業 は 100~1000 人未満 の割合が高い サービス業 建設業 は 1000~1 万人未満 の割合が高い 35
39 3.7 漏えい情報の価値 (1) 漏えい情報 図 3-32: 漏えい情報の出現確率 表 3-3: 漏えい情報の出現確率 人数区分 件数 出現確率 氏名 1,457 件 91.6% 住所 968 件 60.8% 生年月日 681 件 42.8% 電話番号 531 件 33.4% 性別 180 件 11.3% 職業 178 件 11.2% メールアドレス 142 件 8.9% ID/PASSWD 12 件 0.8% 漏えい情報の出現確率を図 3-32 表 3-3 に示す 氏名 の出現率が 91.6% で高く 次いで住所 (60.8%) 生年月日 (42.8%) と続く 例年通り 氏名 住所 などの基本的な個人情報の出現率が高いと考えられる 36
40 (1) 漏えい情報の価値分布 (EP 図 ) 図 3-33: シンプル EP 図分布 ( 件数 ) 2014 年のインシデントで漏えいした情報について 精神的苦痛レベルと経済的損失レベルの二つの評価軸を用いて機微度を評価し シンプル EP 図上に表示した結果を図 3-33 に示す シンプル EP 図については P52~P53 を参照されたい 2014 年の被害分布状況は 2013 年と比較して精神的苦痛と経済的損失がともにレベル 1 のフィールドの件数が減少し かわって精神的苦痛または経済的損失のレベルのいずれかが 2 であるフィールドが増加した点である 37
41 (2) 業種別 EP 分布 図 3-34: 漏えい情報の経済的損失レベル分布 ( 件数 ) 漏えい情報の経済的損失レベル分布 ( 件数 ) を図 3-34 に示す 経済的損失レベル 1 の個人情報が漏えいしたインシデント件数が多い業界は 公務 教育, 学習支援業 医療, 福祉 である 経済的損失レベル 2 の個人情報が漏えいしたインシデント件数が多い業界は 金融業, 保険業 公務 である 金融業, 保険業 が特出しているが これは預金残高やクレジットカード情報等の情報漏えいが多いためと考えられる 38
42 図 3-35: 漏えい情報の精神的苦痛レベル分布 ( 件数 ) 漏えい情報の精神的苦痛レベル分布 ( 件数 ) を図 3-35 に示す 精神的苦痛レベル 1 の個人情報が漏えいしたインシデント件数が多い業界は 公務 金融業, 保険業 教育, 学習支援業 である 精神的苦痛レベル 2 の個人情報が漏えいしたインシデント件数が多い業界は 金融業, 保険業 公務 教育, 学習支援業 である 金融 保険業 については経済的損失の場合と同様に預金残高 クレジットカード情報などの漏えいが多いためである 精神的苦痛レベル 3 の個人情報が漏えいしたインシデント件数が多い業界は 公務 医療, 福祉 である これは 公務 では 本籍 犯歴などの情報が 医療, 福祉 では 病名 病歴などが漏えいしたためである 39
43 3.8 経年分析 2005 年から 2014 年の間に収集した 10 年間分のインシデント情報をもとに様々な経年分析を行った 2002 年から 2004 年までのインシデント情報は公表件数が少なく 統計データとしては偏りが大きいため これらを除外した 表 3-4: 漏えい人数とインシデント件数の経年変化 インシデント件数 漏えい人数 一件あたりの 平均漏えい人数 2005 年 1,032 件 881 万 4,735 人 8,922 人 2006 年 993 件 2,223 万 6,576 人 2 万 3,432 人 2007 年 864 件 3,053 万 1,004 人 3 万 7,554 人 2008 年 1,373 件 723 万 2,763 人 5,668 人 2009 年 1,539 件 572 万 1,498 人 3,924 人 2010 年 1,679 件 557 万 9,316 人 3,698 人 2011 年 1,551 件 628 万 4,363 人 4,238 人 2012 年 2,357 件 972 万 65 人 4,245 人 2013 年 1389 件 925 万 4513 人 7027 人 2014 年 1591 件 4999 万 9892 人 3 万 2797 人 2014 年は 2013 年と比較して インシデント件数がやや増加し 漏えい人数が大幅に増加した これは 一件あたりの漏えい人数が 4000 万人を超える大規模なインシデントが 1 件発生したためである インシデント件数は 2013 年より増加した 漏えい人数は 過去の集計分析から少数の大規模漏えいインシデントに影響されることが分かっている 一件当たり 100 万人以上の漏えいインシデントは 2006 年が 4 件 2007 年が 2 件 ( 内 1 件は 1000 万人超 ) 2008 年が 0 件 2009 年が 1 件 2010 年が 1 件 2011 年が 3 件 2012 年が 0 件 2013 年が 2 件 2014 年が 1 件 (4000 万人超 ) であった 漏えい人数をインシデント件数 ( 被害者数不明のインシデント件数を除く ) で 除算する 例えば 2014 年は 1,591 件から被害者数不明の 58 件を除いた 1,539 件で 漏えい人数を除算した 40
44 図 3-36: インシデント件数と漏えい人数の経年変化 ( 合計 ) 表 3-5: 内部不正による漏えい人数の経年変化の割合 内部犯罪 内部不正行為 内部犯罪 内部不正行為以外 2005 年 10.2% 89.8% 2006 年 18.0% 82.0% 2007 年 28.3% 71.7% 2008 年 4.4% 95.6% 2009 年 29.1% 70.9% 2010 年 8.4% 91.6% 2011 年 7.1% 92.9% 2012 年 1.2% 98.8% 2013 年 0.004% % 2014 年 96.7% 3.3% 内部犯罪 内部不正行為の漏えい人数の割合は 大規模なインシデントの影響に よって変動し その変動幅も大きい 2014 年の内部犯罪 内部不正行為の比率は 2013 年と比べて 正反対となった 41
45 図 3-37: インシデント件数と内部不正による漏えい人数の経年変化 ( 合計 ) インシデント件数と内部不正による漏えい人数の経年変化を図 3-37 に示す 個人情報保護法が完全施行された 2005 年以降 毎年 1,000 件程度の個人情報の漏えいインシデントが新聞やインターネットニュースで報道され続けており 2014 年は 1,591 件となった 情報漏えいインシデントを起こしてしまった組織が 積極的にインシデントを公表する姿勢が定着してきており 特に 金融業, 保険業 や 公務 のように社会的影響の大きい業種は 漏えい人数が小規模のインシデントであっても公表している 2008 年以降は インシデント件数は年間 1,500 件前後で推移し 漏えい人数は 500 万人から 1000 万人の範囲で推移してきている 図 3-2 インシデント件数を見ると 年によって増減はあるものの 公務 と 金融業 保険業 の比率が高いことが分かる 図 3-7 漏えい人数の経年比較を見ると 金融業, 保険業 の比率が高い年と 情報通信業 の比率が高い年があることが分かる これは その年に発生した大規模なインシデントが大きく影響するためと考えられる 42
46 年想定損害賠償額の算定結果 4.1 想定損害賠償総額 表 4-1: 想定損害賠償総額の経年変化 想定損害賠償総額 2005 年 約 5,329 億円 2006 年 約 4,570 億円 2007 年 約 2 兆 2,711 億円 2008 年 約 2,367 億円 2009 年 約 3,890 億円 2010 年 約 1,215 億円 2011 年 約 1,900 億円 2012 年 約 2,133 億円 2013 年 約 1,439 億円 2014 年 約 1 兆 6,642 億円 図 4-1: 想定損害賠償総額と漏えい人数 想定損害賠償総額と漏えい人数の関係を図 4-1 に示す 2008 年以降 漏えい人 数 想定損害賠償総額ともに低い値で推移している 2014 年は 漏えい人数 想 定損害賠償総額とも 2013 年と比較して大幅に増加した 43
47 4.2 一人あたりの想定損害賠償額 (1) 単年分析 図 4-2: 一人あたりの想定損害賠償額比率 ( 件数 ) 一人あたりの想定損害賠償額を図 4-2 に示す 2014 年は 一人あたりの想定損害賠償額が 2~5 万円未満 のインシデント件数の占める比率が約 29% と最も多く 次いで 1~2 万円未満 の区分の約 23% が続く 両区分を合わせると 半数以上 ( 約 52%) に達する 44
48 (2) 経年分析 表 4-2: 一人あたりの平均想定損害賠償額 想定損害賠償総額 2005 年 4 万 547 円 2006 年 3 万 6,743 円 2007 年 3 万 8,228 円 2008 年 4 万 3,632 円 2009 年 4 万 9,961 円 2010 年 4 万 2,662 円 2011 年 4 万 8,560 円 2012 年 4 万 4,628 円 2013 年 2 万 7,675 円 2014 年 5 万 2,625 円 一人あたりの平均想定損害賠償額は 2 万円後半から 5 万円の範囲に収まってい る 図 4-3: 一人あたりの想定損害賠償額比率の経年変化 ( 件数 ) 一人あたりの想定損害賠償額比率の経年変化を図 4-3 に示す 2014 年は 2013 年に比較して 5 万円以上の比率が増加した 特に 10~20 万円未満 の比率が増 45
49 加した 全体的に俯瞰してみると 2009 年と 2012 年以降に傾向が変化しているこ とがわかる 一人あたりの平均想定損害賠償額について 一人あたりの想定損害賠償額 は インシデント毎に算出している 一人あたりの平均想定損害賠償額 は このインシデント毎の 一人あたりの想定損害賠償額 の平均金額を求めた よって 全インシデントの 一人あたりの想定損害賠償額 を合計し インシデント総件数 で除算して 一人あたりの平均想定損害賠償額 を算出している 想定損害賠償額の合計 を 漏えい人数の合計 で 除算した値ではないことに注意されたい 算出式 及び具体的な計算例は 以下の通りである インシデントが以下の 2 件の場合 A インシデントの一人あたり想定賠償額 = a 円 B インシデントの一人あたり想定賠償額 = b 円一人あたりの平均想定損害賠償額 = (a 円 +b 円 ) 2 件 具体例 表 4-3: インシデント内容 ( 具体例 ) 漏えい人数 想定損害賠償総額 一人あたりの想定損害賠償額 A インシデント 1 人 100 万円 100 万円 B インシデント 100 人 100 万円 1 万円 表 4-4: 一人あたりの想定損害賠償額 ( 具体例 ) 漏えい人数 一人あたりの想定損害賠償額 人数で除算した場合 101 人 200 万円 101 人 = 1.98 万円 本報告書の場合 101 人 (100 万円 +1 万円 ) 2 件 = 50.5 万円 46
50 4.3 一件あたりの想定損害賠償額 (1) 単年分析 図 4-4: 一件あたりの想定損害賠償額比率 ( 件数 ) 一件あたりの想定損害賠償額を図 4-4 に示す 一件あたりの想定損害賠償額が 100 万円未満の区分を合わせると半数以上 ( 約 57%) を占める 最も多い区分は 1 万円以上 ~10 万円未満 の比率で 約 27% である また 2014 年は 1000 万円 ~1 億円未満 の比率が高くなっているが これは不正アクセス件数が増加したことの影響と考えられる 47
51 (2) 経年分析 表 4-5: 一件あたりの平均損害賠償額の経年変化 一件あたりの平均想定損害賠償額 ( 参考 ) 想定損害賠償総額 2005 年 5 億 3935 万円 約 5329 億円 2006 年 4 億 8156 万円 約 4570 億円 2007 年 27 億 9347 万円 約 2 兆 2711 億円 2008 年 1 億 8552 万円 約 2367 億円 2009 年 2 億 6683 万円 約 3890 億円 2010 年 7551 万円 約 1215 億円 2011 年 1 億 2810 万円 約 1900 億円 2012 年 9313 万円 約 2133 億円 2013 年 1 億 6575 万円 約 1439 億円 2014 年 10 億 8561 万円 約 1 兆 6,642 億円 2014 年は 2013 年に比較して 想定損害賠償の総額 平均想定損害賠償額とも に大幅に増加した これは 一件あたりの漏えい人数が 4000 万人を超える大規模 なインシデントが 1 件発生したことによる影響である 48
52 図 4-5: 一件あたりの想定損害賠償額比率の経年変化 ( 件数 ) 一件あたりの想定損害賠償額の経年変化を図 4-5 に示す 2014 年は 2013 年と 比較して 10~100 万円未満 と 100~1000 万円未満 の比率が増加した 2008 年以降は 2012 年を除き 100 万円未満の比率が高い傾向が続いている 49
53 5 個人情報漏えいにおける想定損害賠償額の算出モデル 5.1 想定損害賠償額の算出の目的 想定損害賠償額の算定式の提案 及び算出式を実際のインシデントに適用した想定損害賠償額の算出は 当ワーキンググループの調査報告書の特徴である 当ワーキンググループは 当初から実際に発生したインシデントの分析によるリスクの定量化と対策効果の定量化を目的に活動してきた 想定損害賠償額算定式の提案も 個人情報を取り扱う組織の潜在的なリスクを数値として把握することを目的にしている よって 本算定式は各組織が所有する個人情報の潜在的リスクを把握するためのひとつの推定方法であり 被害者が漏えい元の組織に対して請求できる損害賠償額を示したものではない点を認識いただきたい また 個人情報を保有している組織は 保有する個人情報について算定を試みていただきたい なお 以下に挙げる算定結果は あくまでも もし被害者全員が賠償請求したら という 仮定 に基づくものであり 実際に各事例においてその金額が支払われたものではないことに注意していただきたい 5.2 想定損害賠償額算定式の解説 想定損害賠償額の算定にあたっては 2014 年も 2003 年の調査方法を踏襲した 改定を行わなかった理由は 現実の判決による賠償額と本算定式による算定結果が許容できる範囲の差異に収まったことから 現行の算定式が十分使えるものと判断したためである 想定損害賠償額の算定式の成り立ちについては 2003 年の報告書を参照いただきたい ここでは簡単に概要を記述するに留める 想定損害賠償算定式の策定プロセスは図 5-1 に示す通りである 想定損害賠償額算定式の策定プロセス 事例調査 分析算定式作成検証 漏えい事件の調査 判例の調査 漏えい情報の種類 原因 被害者数等の分析 判例の調査 入力項目決定 入力値定量化 専門家の助言 算定式の策定 実際の判例結果と算定式から得た結果の比較検算 図 5-1: 想定損害賠償額算定式策定のプロセス 50
54 1 事前調査報道されたインシデントを調査 集計する 同時に過去のプライバシー権侵害や名誉毀損の判例を調査する ここでは 2003 年の報告書で説明した通り 宇治市住民基本台帳データ大量漏えい事件控訴審判決大阪高等裁判所平成 13 年 ( ネ ) 第 1165 号損害賠償請求控訴事件 を参考にした 2 分析集計したインシデントの被害者数 漏えい情報種別 漏えい原因 漏えい経路などを分析する 2014 年の分析結果は 年の個人情報漏えいインシデントの分析結果 の通りである 3 算出式作成算出式の入力項目を決定し 算定式を策定 入力項目は 漏えい情報の価値 漏えい組織の社会的責任度 事後対応評価とした また 弁護士など専門家の意見も取り入れた 4 検証策定した算定式の信憑性をはかるため 先の宇治市の事例に当てはめ 算定式で得られた結果と実際の判決による損害賠償額と比較した Yahoo! BB 及び TBC の判決との比較も行った その結果 同程度の数値が得られた 算定式の入力値の解説 当該算定式では以下の項目を入力値とした 漏えい個人情報価値 情報漏えい元組織の社会的責任度 事後対応評価実際の訴訟では これらの項目以外にも 事前の保護対策状況 漏えいした情報の量 漏えい後の実被害の有無 事後対応の具体的な内容なども評価されると考えられる しかし 当該算定式の策定において参考にする情報は公開情報であり そこから読み取れる内容には限りがある また 入力値や算出方法が複雑すぎて セキュリティの専門家でなければ計算できなかったり 算出に必要な入力値が収集できなかったりすると 各組織が自ら所有する個人情報の潜在的リスクを算出するという目的に用いられなくなってしまう よって 入力値をこれらに絞り かつ値の算定が容易となるような計算方法を策定した 以下に それぞれの入力値を定量化して想定損害賠償額を算定する方法を解説する 51
55 (1) 漏えい個人情報の価値 個人情報が漏えいした際に被害者に与える影響を 経済的損失 と 精神的苦痛 という 2 種類の尺度で分類した 影響の大きさを定量化するため 縦軸 (y 軸 ) に 経済的損失 の度合いを 横軸 (x 軸 ) に 精神的苦痛 の度合いを持たせたグラフを作成した このグラフを便宜上 EP 図 (Economic-Privacy Map) と名づける ( 図 5-2) x 軸の正の方向の位置によって精神的苦痛の大きさを y 軸の正の方向の位置によって経済的損失の大きさを表現する y 経済的損失 経済的情報 基本情報 プライバシー情報 精神的苦痛 X 図 5-2:EP 図 (Economic-Privacy Map) この EP 図上へ 個人情報の保護に関する法律 ( 個人情報保護法 ) 個人情報保護マネジメントシステム- 要求事項 (JIS Q 15001) 及び過去の情報漏えいインシデントの調査分析で得られた漏えい情報の種類をプロットした 漏えいした情報がどのような影響をあたえるのか つまり EP 図上の情報の位置により情報の価値を求めることができる さらに 算出式への値の入力のしやすさ等を考慮し EP 図の x 軸 及び y 軸をそれぞれ 3 段階に分け 漏えい情報の影響の度合いに応じて 漏えい情報を種類別に再配置した 再配置した図 5-3 が シンプル EP 図である 52
56 図 5-3: シンプル EP 図 ただし 単純に情報をシンプル EP 図上にあてはめて その座標値 (x 値 y 値 ) から漏えい情報の価値を推定するのではなく 実被害への結び付き易さを考慮して補正を加える必要があると考えた その補正を加えた漏えい情報の価値を求めるための算出式を以下に示す 漏えい個人情報価値 = 基礎情報価値 機微情報度 本人特定容易度 53
57 各属性値の定義は 以下の通りである a. 基礎情報価値基礎情報価値には 情報の種類に関わらず基礎値として 一律 500 ポイント を与えることとした b. 機微情報度一般的に機微情報 ( センシティブ情報 ) とは 思想 信条や社会的差別の原因となる個人的な情報など JIS Q で収集禁止の個人情報として定義されるような一部の情報に限定されることが多い しかしこれら以外の情報でも精神的苦痛を感じる場合がある 本算出式では個人情報全体に対して 3 段階のレベルを設定し その値からセンシティブの度合いを算定できるよう定義した また経済的損害を被る情報についても機微情報度の算出式に含めた 機微情報度は 対象となる情報のシンプル EP 図上の (x, y) の位置 (= レベル値 ) を下記の式に代入して求める 機微情報度 = (10 x-1 +5 y-1 ) 漏えい情報が複数種類ある場合は 全情報のうちで最も大きな x の値と最も大き な y の値を採用する 例えば 氏名 住所 生年月日 性別 電話番号 病名 口 座番号 が漏えいした場合 シンプル EP 図上の (x, y) は以下のようになる 氏名 住所 生年月日 性別 電話番号 = (1,1) 病名 = (2,1) 口座番号 = (1,3) この例で最も大きい x 値は病名の 2 であり 最も大きい y 値は口座番号の 3 である これらの値を前述の数式に当てはめると以下のようになる ( ) = ( ) = 35 ポイント c. 本人特定容易度本人特定容易度は 漏えいした個人情報からの本人特定のし易さを表すものである 例えば銀行の口座番号が単独で漏えいしても 氏名などの本人を特定する情報が伴わなければ実被害に結び付きにくいことから 本人特定容易度を本算出式に含めた 本人特定容易度は 以下の表 5-1 に示す判定基準を適用する 54
58 表 5-1: 本人特定容易度判定基準 判定基準 本人特定容易度 個人を簡単に特定可能 氏名 住所 が含まれること 6 コストをかければ個人が特定できる 氏名 または 住所 + 電話番号 が含まれること 3 特定困難 上記以外 1 (2) 情報漏えい元組織の社会的責任度 社会的責任度は表 5-2 に示すように 一般より高い と 一般的 の 2 つから選択する 社会的責任度が一般より高い組織は 個人情報の保護に関する基本方針 ( 平成 16 年 4 月 2 日閣議決定 ) に 適正な取り扱いを確保すべき個別分野 として挙げられている業種を基準とし そこへ政府機関など公的機関と知名度の高い大企業を含めることとした 表 5-2: 情報漏えい元組織の社会的責任度判定基準 判定基準 社会的責任度 一般より高い 個人情報の適正な取り扱いを確保すべき個 別分野の業種 ( 医療 金融 信用 情報通信など ) 及び公的機関 知名度の高い大 2 企業 一般的 その他一般的な企業 及び団体 組織 1 (3) 事後対応評価 表 5-3 に基づいて 事後対応の評価値を求める 事後対応が 不明 その他 の場合 不適切な事後対応が露見しなかったと考え 適切な対応が行われた場合と同じ値とした 表 5-3: 事後対応評価判定基準判定基準事後対応評価適切な対応 1 不適切な対応 2 不明 その他 1 事後対応を評価する明確な基準がないため 過去の情報漏えいインシデントにお 55
59 ける事後対応行動を参考に作成した表 5-4 の対応行動例にあてはめて 事後対応の 適切 / 不適切を判断する 表 5-4: 事後対応行動例適切な対応行動例不適切な対応行動例すばやい対応指摘されても放置したままである被害状況の把握対応が遅いインシデントの公表繰り返し発生させている状況の逐次公開 ( ホームページ メール 文書 ) 対策を施したが 有効でない被害者に対する事実周知 謝罪虚偽報告被害者に対する謝罪 ( 金券の進呈を含む ) 顧客に与えるであろう影響の予測クレーム窓口の設置漏えい情報回収の努力通報者への通報のお礼と顛末の報告顧客に対する補償経営者の参加による体制の整備原因の追究セキュリティ対策の改善各種手順の見直し専門家による適合性の見直し外部専門家の参加による助言や監査の実施 56
60 5.2.3 想定損害賠償額算出式 以上の定量化した 漏えい個人情報価値 情報漏えい元組織の社会的責任度 事後対応評価 の値を以下の算定式に代入することによって 想定損害賠償額が算出できる 算出式の全体像を図 5-4 に示す 想定損害賠償額 = 漏えい個人情報価値 情報漏えい元組織の社会的責任度 事後対応評価 経済的損失 y EP 図 判定基準表 経済的情報基本情報 プライバシー情報 精神的苦痛 適正な取扱いを確保すべき個別分野の一般より高い業種 ( 医療 金融 信用 情報通信等 ) お判定基準よび 知名度の高い大企業 公的機関 事後対応評価 一般的 X 社会的判定基準責任度 適切な対応その他一般的な企業および団体 組織 不適切な対応不明 その他 6 3 判定基準 個人を簡単に特定可能 氏名 住所 が含まれること コストを掛ければ個人が特定できる 氏名 または 住所 + 電話番号 が含まれること 特定困難 上記以外 本人特定容易度 損害賠償額 = 漏えい個人情報価値 情報漏えい元組織の社会的責任度 事後対応評価 =( 基礎情報価値 機微情報度 本人特定容易度 ) 情報漏洩元組織の社会的責任度 事後対応評価 = 基礎情報価値 [500] 機微情報度 [Max(10 max(x)-1 +5 max(y)-1 )] 本人特定容易度 [6, 3, 1] 社会的責任度 [2, 1] 事後対応評価 [2, 1] 図 5-4:JO モデル上記の想定損害賠償額算出式を 当ワーキンググループでは JO モデル (JNSA Damage Operation Model for Individual Information Leak) と名付けた 57
61 6 最後に 2014 年は これまで個人情報漏えいインシデントの調査を行った中で 漏えい人数が最も多い その原因は 内部犯罪 内部不正行為 であった この 内部犯罪 内部不正行為 は 過去に発生した大規模インシデントの上位 10 件の原因のうち 最も多い 4 件を占める いかに 内部犯罪 内部不正行為 が 大規模インシデント発生につながるリスクが高い原因であることがわかる この 内部犯罪 内部不正行為 は 相変わらず対策が難しいリスクである また 携帯電話, スマートフォン を経由して 4000 万人以上の個人情報が漏えいしたことも大きな特徴である これまで 携帯電話, スマートフォン に関係した個人情報漏えいインシデントは 携帯電話, スマートフォン 自体の 紛失 置忘れ が多く 携帯電話, スマートフォン を悪用したインシデントは注目されていなかった スマートフォンの記憶容量が増加し PC と容易に接続できるようになったことで 新たに発生したインシデントである このように技術の進歩によって発生する新しいリスクも セキュリティ対策を講じる際に考慮しなければならないポイントである 58
62 7 お問い合わせ先 本報告書に関する引用 内容についてのご質問等は JNSA ウェブサイト上の引用連絡およびお問合せフォームからご連絡下さい 引用のご連絡に対する承諾通知はご返信しておりませんのでご了承下さい また報告書についての FAQ もございますので 引用 お問合せの際はご参照下さ い お問い合わせフォーム 引用連絡および問合せフォーム URL: 59
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2017 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告 2018 年 6 月 12 日 セキュリティ被害調査ワーキンググループ長崎県立大学情報システム学部情報セキュリティ学科 目次 2017 年情報セキュリティインシデントに関する調査結果 ~ 個人情報漏えい編 ~( 速報版 ) の解説 個人情報漏えいインシデントの公表ガイダンスについて 2/23 2017 年情報セキュリティインシデントに関する調査結果
2013 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 ~ 個人情報漏えい編 ~ 第 1.2 版 2014 年 12 月 25 日 2015 年 2 月 23 日改訂 NPO 日本ネットワークセキュリティ協会セキュリティ被害調査ワーキンググループ 情報セキュリティ大学院大学原田研究室廣松研究室
2013 年情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 ~ 個人情報漏えい編 ~ 第 1.2 版 2014 年 12 月 25 日 2015 年 2 月 23 日改訂 NPO 日本ネットワークセキュリティ協会セキュリティ被害調査ワーキンググループ 情報セキュリティ大学院大学原田研究室廣松研究室 目次 1 はじめに... 1 2 報告書について... 1 2.1 報告書の目的... 1 2.2 報告書の構成...
セキュリティ被害調査ワーキンググループ 目的 情報セキュリティインシデントにおける被害の定量化 適切な情報セキュリティに対する投資判断 投資対効果の提示 企業における情報セキュリティインシデントに係る被害額 投資額などの実態をアンケートやヒアリングによって調査した この調査結果をもとに 情報セキュリ
Network Security Forum 2014 A3 講演 個人情報漏えいインシデントの 調査結果に基づく 最近のインシデント傾向について 大谷尚通 ( 株 )NTT データ 2014 年 1 月 29 日 セキュリティ被害調査 WG 1 / 33 セキュリティ被害調査ワーキンググループ 目的 情報セキュリティインシデントにおける被害の定量化 適切な情報セキュリティに対する投資判断 投資対効果の提示
セキュリティ被害調査ワーキンググループ 目的 情報セキュリティインシデントにおける被害の定量化 適切な情報セキュリティに対する投資判断 投資対効果の提示 企業における情報セキュリティインシデントに係る被害額 投資額などの実態をアンケートやヒアリングによって調査した この調査結果をもとに 情報セキュリ
JNSA 2013 年度活動報告会 調査研究部会 2013 年情報セキュリティ インシデントに関する調査報告 ~ 個人情報漏えい編 ~ セキュリティ被害調査 WG 共同調査 : 情報セキュリティ大学院大学原田研究室 廣松研究室 大谷尚通 ( 株 )NTT データ 2014 年 6 月 10 日 セキュリティ被害調査ワーキンググループ 目的 情報セキュリティインシデントにおける被害の定量化 適切な情報セキュリティに対する投資判断
学校の個人情報漏えい事故の発生状況について 本資料は 平成 25 年度 ( 平成 25 年 4 月 1 日 ~ 平成 26 年 3 月 31 日 ) に学校 教育機関 関連組織で発生した 児童 生徒 保護者らの個人情報を含む情報の漏えい事故についての公開情報を調査し 集計したものです 学校や自治体が
平成 25 年度学校 教育機関における個人情報漏えい事故の発生状況 - 調査報告書 - 学校の個人情報漏えい事故の発生状況について 本資料は 平成 25 年度 ( 平成 25 年 4 月 1 日 ~ 平成 26 年 3 月 31 日 ) に学校 教育機関 関連組織で発生した 児童 生徒 保護者らの個人情報を含む情報の漏えい事故についての公開情報を調査し 集計したものです 学校や自治体が発表 公開した情報を集計しています
平成 21 年経済センサス 基礎調査確報集計結果 (2) 産業分類別 - 従業者数 ( 単位 : 人 %) 北海道 全国 従業者数従業者数 (*2 (*2 A~S 全産業 A~R 全産業 (S 公務を除く )
平成 21 年経済センサス 基礎調査確報集計結果 9 産業分類別の 従業者数 本道の産業分類別の事業所の割合は I 卸売業 小売業 の24.5% が最も高く M 宿泊業 飲食ス業 (14.5%) D 建設業 (9.8%) が続く 従業者でも I 卸売業 小売業 が20.6 療 福祉 (11.7%) M 宿泊業 飲食サービス業 (9.4%) が続く また 全国と比べると A~B 農林漁業 の割合が高く
1C_incident.xps
JNSA 2010 年度活動報告会 調査研究部会 発生確率調査と 2010 年個人情報漏えい調査の報告 セキュリティ被害調査 WG 大谷尚通 ( 株 )NTT データ 2011 年 6 月 8 日 Copyright (c) 2000-2 0 1 1 N P O 日本ネットワークセキュリティ協会 Page 1/28 セキュリティリスク対策三兄弟 セキュリティ被害調査 WG インシデント 個人情報漏えい発生確率調査被害調査
結 果 の 概 要
平成 24 年 経済センサス - 活動調査 ( 平成 24 年 2 月 1 日現在 ) により 大田区の事業所を概観すると 次のとおりになっている 1 大田区の概況 事業所数は 3 万 463 事業所で都全体の 4.9% を占め 23 区中第 5 位である ( 図 1) 従業者数は 33 万 4046 人で都全体の 3.9% を占め 23 区中第 7 位である ( 図 2) 1 2 従業者規模 (11
事業所
事業所 1. 経営組織別事業所数及び従業者数 総数民営国 地方公共団体総数民営国 地方公共団体総数民営国 地方公共団体 旧新利根町 平成 8 年 旧桜川村 旧東町 事業所数 817 473 404 557 従業者数 7,046 3,907 3,286 5,315 事業所数 779 452 382 530 741 421 379 505 従業者数 6,261 3,648 3,035 5,008 5,807
Ⅰ 事業所に関する集計 1 概況平成 26 年 7 月 1 日現在の本道の事業所数 ( 国及び地方公共団体の事業所を含む 事業内容不詳の事業所を含む ) は 25 万 3,139 事業所 従業者数は 245 万 7,843 人となっており 全国順位は 事業所数 従業者数ともに 東京都 大阪府 愛知県
平成 26 年経済センサス - 基礎調査速報結果の概要 平成 27 年 7 月 北海道総合政策部情報統計局統計課 060-8588 札幌市中央区北 3 条西 7 丁目北海道総合政策部情報統計局統計課経済統計グループ電話 011-204-5145( ダイヤルイン ) URL http://www.pref.hokkaido.lg.jp/ss/tuk/ Ⅰ 事業所に関する集計 1 概況平成 26 年 7
PowerPoint プレゼンテーション
健診率の基礎資料第 1 版 (16 年度データ版 ) 目的 本資料は 協会けんぽ島根支部が県や市町村 健診機関等の関係者と連携して実施する健診事業の効果を上げるための基礎資料として 協会けんぽ島根支部の実施する健診実施状況についてまとめたものである 留意事項など 統計データを使用しているため 他資料で公開している実績値とは相違する場合がある 集計対象としたのは 協会けんぽ島根支部加入者である ( 他支部加入者は除外している
2015 年 6 月 19 日 ジェトロバンコク事務所 タイ日系企業進出動向調査 2014 年 調査結果について ~ 日系企業 4,567 社の活動を確認 ~ 1. 調査目的 タイへの日系企業の進出状況については 2008 年当時の状況について ( 独 ) 中小企業基盤 整備機構が タイ日系企業進出
2015 年 6 月 19 日 ジェトロバンコク事務所 タイ日系企業進出動向調査 2014 年 調査結果について ~ 日系企業 4,567 社の活動を確認 ~ 1. 調査目的 タイへの日系企業の進出状況については 2008 年当時の状況について ( 独 ) 中小企業基盤 整備機構が タイ日系企業進出動向調査 2008 年 ( 以下 前回調査 1 ) を実施しました その 後 タイの内外の投資環境の変化などを背景に
経済センサス活動調査速報
平成 30 年 6 月 28 日 平成 28 年経済センサス - 活動調査確報集計結果の概要 総務省及び経済産業省から 全産業分野の事業所及び企業を調査した 平成 28 年経済センサス - 活動調査 確報集計結果が公表されました 本県分の概要は次のとおりです 今回のポイント 1 全産業における事業所数は 51,785 事業所 ( 前回比 3.2%) 従業者数は 504,554 人 ( 同 0.5%)
平成24年経済センサス－活動調査
平成 28 年経済センサス - 活動調査 結果確報 ( 和歌山県分 ) 和歌山県企画部企画政策局調査統計課平成 31 年 1 月 ~ 経済の国勢調査 ~ 経済センサス 目 次 平成 28 年経済センサス - 活動調査の概要 1 平成 28 年経済センサス - 活動調査結果確報 ( 和歌山県分 ) の概要 2 Ⅰ 結果の概況 2 Ⅱ 及び従業者数 4 1 産業別及び従業者数 4 (1) 産業大分類別
第 2 章 我が国における IT 関連産業及び IT 人材の動向 1. IT IT IT 2-1 IT IT 大分類 A 農業, 林業 B 漁業 C 鉱業, 採 業, 砂利採取業 D 建設業 E 製造業 F 電気 ガス 熱供給 水道業 G 情報通信業 H 運輸業, 郵便業 I 卸売業, 小売業 J
第 2 章 我が国における IT 関連産業及び IT 人材の動向 1. IT IT IT 2-1 IT IT 大分類 A 農業, 林業 B 漁業 C 鉱業, 採 業, 砂利採取業 D 建設業 E 製造業 F 電気 ガス 熱供給 水道業 G 情報通信業 H 運輸業, 郵便業 I 卸売業, 小売業 J 融業, 保険業 K 不動産業, 物品賃貸業 L 学術研究, 専門 技術サービス業 M 宿泊業, 飲食サービス業
経済センサス活動調査速報
平成 29 年 5 月 31 日 平成 28 年経済センサス - 活動調査速報集計結果の概要 総務省統計局及び経済産業省から 全産業分野の事業所及び企業を調査した 平成 28 年経済センサス - 活動調査 速報集計結果が公表されました 本県分の概要は次のとおりです 今回のポイント 1 全産業における事業所数は 51,986 事業所 ( 前回比 2.9%) 従業者数は 512,317 人 ( 同 1.0%)
26公表用 栃木局版（グラフあり）(最終版)
厚生労働省栃木労働局 Press Release 報道関係者各位 平成 26 年 10 月 31 日 照会先 栃木労働局職業安定部職業対策課 職業対策課長 課長補佐 渡辺邦行 金田宏由 高齢者対策担当官阿見正浩 ( 電話 )028-610-3557 (FAX)028-637-8609 高年齢者雇用確保措置 実施済み企業 99.7%( 全国 2 位 ) ~ 平成 26 年 高年齢者の雇用状況 集計結果
データベースセキュリティ安全度セルフチェック 統計データ
データベースセキュリティ安全度セルフチェック 統計データ データベース セキュリティ コンソーシアム DB セキュリティ安全度セルフチェック WG Ver.2.1 2010.02.15 目 次 1. はじめに.2 1.1. 目的.2 1.2. 前提事項.2 1.3. 注意事項.2 2. アンケート項目別利用比率.3 2.1. システム構成別利用比率.3 2.2. 用途別利用比率.4 2.3. 業種別利用比率.5
平成25年毎月勤労統計調査
( 金額単位円 ) 年 月次 第 1 表勤労者の月 第 1 表 ~ 第 3 表は 厚生労働省所管の毎月勤労統計調査 ( 基幹統計調査 ) の地方調査による本 1. 調査対象は 日本標準産業分類による鉱業 採石業 砂利採取業 建設業 製造業 電気 学術研究 専門 技術サービス業 宿泊業 飲食サービス業 生活関連サービス業 娯楽業 人以上を雇用している事業所である 本市独自集計では このうち常用労働者
鎌倉市
資料 5 鎌倉市における産業の現状 ( 補足資料 ) 平成 27 年 10 月 30 日 1. 事業所の活動状況 1. 民営事業所の産業別の及びと増減数 全体では 事業所で -455 従業者で -1,259 人と減少が顕著になっている 平成 21 年から 26 年までの事業所及び従業者の増減数を産業別にみると P 医療, 福祉 で事業所が 86 件 従業者で 2,8141 人となっており ともに最も高くなっている
事業所規模 5 人以上 (1 表 ) 月間現金給与額 産 業 ( 単位 : 円 %) 現金給与総額 きまって支給する給与 所定内給与 特別に支払われた給与 対前月増減差 対前年同月増減差 全国 ( 調査産業計 確報値 ) 278, , ,036
毎月勤労統計調査地方調査 < 平成 28 年 3 月分 > 高知県統計課 823-9345 平成 28 年 3 月 事業所規模 5 人以上 1. 賃金の動き (1 表参照 ) 対前月比 ( 差 ) 対前年同月比 ( 差 ) 現金給与総額 259,874 円 4.7 % 2.2 % きまって支給する給与 246,102 円 0.2 % 1.4 % 特別に支払われた給与 13,772 円 11,286
目次 1 はじめに 4 2 報告書の目的 4 3 報告書の構成 年の個人情報漏えい事件の分析 調査対象 調査方法 調査結果の集計と分析 漏えい件数 調査件数と業種の比率 漏えい原因
2005 年度情報セキュリティインシデントに関する調査報告書 ver.1.0 情報漏えいによる被害想定と考察 ( 想定損害賠償額の算定 ) NPO 日本ネットワークセキュリティ協会 2006 年 7 月 31 日 目次 1 はじめに 4 2 報告書の目的 4 3 報告書の構成 4 4 2005 年の個人情報漏えい事件の分析 5 4.1 調査対象 5 4.2 調査方法 5 4.3 調査結果の集計と分析
①-1公表資料（本文 P1~9）
Press Release 100% 98% 96% 94% 92% 100.0% 100.0% 100.0% 99.8% 100.0% 100.0% 99.8% 100.0%100.0% 99.3% 99.2% 99.6% 99.8% 99.8% 98.4% 98.1% 99.1% 99.5% 99.8% 99.8% 98.9% 99.2% 99.7% 99.7% 98.8% 99.1% 99.6%
事業所規模 5 人以上 (1 表 ) 月間現金給与額 産 業 ( 単位 : 円 %) 現金給与総額 きまって支給する給与 所定内給与 特別に支払われた給与 対前月増減差 対前年同月増減差 全国 ( 調査産業計 確報値 ) 262, , ,075
毎月勤労統計調査地方調査 < 平成 28 年 2 月分 > 高知県統計課 823-9345 平成 28 年 2 月 事業所規模 5 人以上 1. 賃金の動き (1 表参照 ) 対前月比 ( 差 ) 対前年同月比 ( 差 ) 現金給与総額 248,191 円 0.4 % 0.3 % きまって支給する給与 245,705 円 0.4 % 0.4 % 特別に支払われた給与 2,486 円 1,878 円
若年者雇用実態調査
若年者雇用実態調査 一般統計調査 実施機関 厚生労働省政策統括官付参事官付雇用 賃金福祉統計室 目的 事業所における若年労働者の雇用状況及び 若年労働者の就業に関する状況等を把握することにより 各種の若年者雇用対策に資する 沿革 調査の実施年は次のとおり 平成 25 年 21 年 17 年 ( 企業における若年者雇用実態調査 ) 9 年 ( 若年者就業実態調査 ) 以下 平成 21 年調査の公表 構成
イ -3 ( 法令等へ抵触するおそれが高い分野の法令遵守 ) サービスの態様に応じて 抵触のおそれが高い法令 ( 業法 税法 著作権法等 ) を特に明示して遵守させること イ -4 ( 公序良俗違反行為の禁止 ) 公序良俗に反する行為を禁止すること イ利用規約等 利用規約 / 契約書 イ -5 (
一覧 項番項目何を根拠資料に判断するか ア -1 ( 連絡手段の確保 ) 連絡手段を確保するため メールアドレス 電話番号 SNS アカウント 住所 氏名のいずれかを登録させること 実際のサービス登録画面のスクリーンショット画像の提出 ( サービス内容によって連絡手段の確保 本人確認の重要性が異なるため ) ア登録事項 ア -2 ( 本人確認 ) 本人確認を行うこと ( 公的身分証明証 金融 / 携帯電話の個別番号等
氏名等の特定の個人を識別することができる情報は記載しないこと 4. 発生年月発生年月についてな場合は と記載すること 5. 発覚年月漏えい事案等の事故が発覚した年月を記載すること 6. 漏えい等した情報の内容漏えいした情報の種類 内容及びその数 ( 機微 ( センシティブ ) 情報を含む場合は その
( 参考 ) 個人情報等の漏えい事案等の事故が発生した場合の報告について Ⅰ. 個人情報等の漏えい事案等の事故の報告 1. 会員は 個人情報等の漏えい事案等の事故 ( 滅失 毀損を含む 以下 漏えい事案等の事故 という ) が発生した場合には 直ちに 監督当局等及び協会に報告する この場合 協会には様式 1 により報告するものとする ただし FAX の誤送信 郵便物等の誤送付及びメール誤送信などについては
01 年 月 1 人あたりオフィス面積の分布と推移 図表 1は 01 年の東京 区における 1 人あたりオフィス面積の分布で 中央値は.9 坪であった ( 半数のテナントは.9 坪より小さく 残りの半数のテナントは.9 坪より大きい ) 01 年 月 17 日 図表 1 1 人あたりオフィス面積の分
01 年 月 本件に関する問い合わせ先 ザイマックス不動産総合研究所 TEL:0--660 FAX:0--661 info-rei@xymax.co.jp 01 年 月 17 日 1 人あたりオフィス面積調査 (01 年 ) ~1 人あたりオフィス面積は約 坪で横ばい 女性が多い会社はゆったり ~ ザイマックス不動産総合研究所は 企業のオフィス利用実態を把握するため オフィスビルに入居するテナント企業を対象に
< アンケート結果 > 健康経営等に関する設問 Q. 貴社において 改善 解決したい課題はありますか Q. 貴社において 従業員が健康的に働けるよう独自に取り組んでいること ( または今後 取り組んでみたいことは何ですか Q. ご自身の健康のために独自に取り組んでいること ( または今後取り組んでみ
平成 30 年 8 月 27 日 ~ 法人会青年部会 ( 全法連青連協 ) による企画 ~ 財政健全化のための健康経営 に関する アンケート結果について 公益財団法人全国法人会総連合 法人会青年部会 ( 全法連青連協 ) では 昨年より 財政健全化のための健康経営プロジェクト を立ち上げ 健康経営を軸とした取り組みを進めるべく検討を行っております その検討における基礎的なデータ収集のために このたび法人会会員企業を対象としたアンケートを実施いたしました
国勢調査結果の農業集落別集計論理書 国勢調査結果を用いて 以下の手法により農業集落別各種世帯数 人口 就業者数の集計 データを市区町村ごとに作成する 1 データ収集 整理 1.1 収集データ (1) 農業集落地図データ (GISデータ): 集落ごとのポリゴンデータ (2) 小地域 ( 町丁 字等 )
国勢調査結果の農業集落別集計論理書 国勢調査結果を用いて 以下の手法により農業集落別各種世帯数 人口 就業者数の集計 データを市区町村ごとに作成する 1 データ収集 整理 1.1 収集データ (1) 農業集落地図データ (GISデータ): 集落ごとのポリゴンデータ (2) 小地域 ( 町丁 字等 ) 地図データ (GISデータ): 町丁 字等ごとのポリゴンデータ (3) 小地域 ( 町丁 字等 )
①公表資料本文【ワード軽量化版】11月8日手直し版【1025部長レク⑤後】平成30年61本文（元データあり・数値1004版）
厚生労働省北海道労働局 Press Release 厚生労働省北海道労働局発表平成 30 年 11 月 19 日 担 当 厚生労働省北海道労働局職業安定部職業対策課職業対策課長本間信弘高齢者対策担当官佐々木和己電話 011-709-2311( 内線 3683) 平成 30 年 高年齢者の雇用状況 集計結果 ふくし北海道労働局 ( 局長福士 わたる亘 ) では このほど 高年齢者を 65 歳まで雇用するための
リスモン調べ 第４回 離婚したくなる亭主の仕事
第 4 回 離婚したくなる亭主の仕事離婚したくなる亭主の仕事 調査 217 年 4 月 http://www.riskmonster.co.jp 1 Copyright 217 Riskmonster.com All rights reserved 調査の概要 1. 調査名称第 4 回 離婚したくなる亭主の仕事 調査 2. 調査方法 インターネット調査 3. 調査エリア 全国 4. 期間 217 年
第 10 表 産業大中分類別, 性別, 常用労働者の1 人平均月間現金給与額 規模 5 人以上 TL 調査産業計 年次及び月次 平成 17 年 313, , ,854 50, , ,534 61, , ,321 36,193 平
第 10 表 産業大中分類別, 性別, 常用労働者の1 人平均月間現金給与額 TL 調査産業計 平成 17 年 313,278 262,700 244,854 50,578 387,218 325,534 61,684 217,514 181,321 36,193 平成 18 年 310,646 259,413 240,540 51,233 387,352 322,872 64,480 213,152
個人情報保護規定
個人情報保護規程 第 1 章総則 ( 目的 ) 第 1 条この規程は 公益社団法人日本医療社会福祉協会 ( 以下 当協会 という ) が有する会員の個人情報につき 適正な保護を実現することを目的とする基本規程である ( 定義 ) 第 2 条本規程における用語の定義は 次の各号に定めるところによる ( 1 ) 個人情報生存する会員個人に関する情報であって 当該情報に含まれる氏名 住所その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの
第 10 表 産業大中分類別, 性別, 常用労働者の1 人平均月間現金給与額 規模 5 人以上 TL 調査産業計 年次及び月次 平成 20 年 300, , ,080 48, , ,954 60, , ,246 32,505 平
第 10 表 産業大中分類別, 性別, 常用労働者の1 人平均月間現金給与額 TL 調査産業計 平成 20 年 300,392 252,116 233,080 48,276 374,753 313,954 60,799 206,751 174,246 32,505 平成 21 年 285,885 244,231 230,309 41,654 355,498 304,152 51,346 202,279
特許庁工業所有権保護適正化対策事業
2010 年度模倣被害調査報告書調査分析結果の概要 平成 23 年 3 月特許庁 2010 年 9 月から 11 月にかけて実施した我が国企業 団体 8,031 社への模倣被害に関するアンケート結果 ( 有効回答数 4,304 社 被害企業数 1,059 社 ) をもとに 2009 年度 (2009 年 4 月 ~2010 年 3 月 ) における我が国産業界が受けた国内外での模倣被害の状況について
目次 第 1 章 調査概要 調査の背景と目的 調査内容 調査期間 調査方法 アンケート調査 訪問調査... 6 第 2 章 アンケート調査 回収数 回答企業の属性...
2016 年度中小企業における 情報セキュリティ対策の実態調査 - 調査報告書 - 2017 年 3 月 30 日 目次 第 1 章 調査概要... 3 1. 調査の背景と目的... 3 2. 調査内容... 3 3. 調査期間... 4 4. 調査方法... 4 4.1 アンケート調査... 4 4.2 訪問調査... 6 第 2 章 アンケート調査... 7 1. 回収数... 7 2. 回答企業の属性...
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Edy 番号連携サービス 利用規約 第 1 条 ( 目的 ) 本規約は 楽天 Edy 株式会社 ( 以下 当社 といいます ) がポイント事業者と提携協力した上で提供する Edy 番号連携サービス ( 以下 本サービス といいます ) の利用条件を定めるものです なお お客様が Edy カードを用いて Edy をご利用される際には 楽天 Edy サービス利用約款 ( 以下 利用約款 といいます )
平成２２年７月３０日
第 16 回富山景気定点観測アンケート 調査結果 2017 年 12 月 富山経済同友会 経営 CSR 委員会 第 16 回富山景気定点観測アンケート調査結果 2017 年 12 月 富山経済同友会 経営 CSR 委員会 調査期間 :2017 年 12 月 8 日 ~12 月 22 日調査対象 : 富山経済同友会会員企業 385 社回答数 :161 社 ( 回答率 41.8%)( 製造業 54 社
Microsoft Word - TechStarsプライバシーポリシー.docx
プライバシーポリシー 株式会社 Branding Engineer( 以下, 当社 といいます ) は, 本ウェブサイト Tech Stars で提供するサービス ( 以下, 本サービス といいます ) におけるプライバシー情報の取扱いに ついて, 以下のとおりプライバシーポリシー ( 以下, 本ポリシー といいます ) を定めます 第 1 条 ( プライバシー情報 ) 1. プライバシー情報のうち
健康保険・船員保険 被保険者実態調査報告
健康保険 船員保険被保険者実態調査報告 平成 28 年 10 月 厚生労働省保険局 5. 標準報酬月額別扶養率 標準報酬月額別にみた扶養率を示したものが表 7 及び図 3 である 男性についてみると 協会 ( 一般 ) は概ね標準報酬月額 19 万円から 53 万円の間で 組合健保は概ね標準報酬月額 22 万円から 79 万円の間で 標準報酬月額の上昇に伴い扶養率も増加する傾向にある また 男性は標準報酬月額
<4D F736F F F696E74202D202895CA8E86816A89638BC694E996A78AC7979D8EC091D492B28DB88A E >
別紙 企業における営業秘密管理に関する実態調査結果概要 平成 29 年 3 17 経済産業省 Ⅰ. 調査の 的 背景 1. 背景 的 経済産業省及び独 政法 情報処理推進機構 (IPA) では 近年の営業秘密漏えいに関する 型訴訟事例が発 している状況等を受け 営業秘密の保護強化に資する有効な対策の促進を図るために 企業における漏えいの実態や営業秘密の管理に係る対策状況を把握するための調査を実施 併せて
平成 24 年職種別民間給与実態調査の概要 今回の報告の基礎となった本委員会の職種別民間給与実態調査の概要は 次のとおりである 1 調査の目的と時期この調査は 本市職員の給与を検討するため 平成 24 年 4 月現在における民間給与の実態を調査したものである 2 調査機関 本委員会 人事院 広島県人
2 民間給与関係資料 平成 24 年職種別民間給与実態調査の概要 今回の報告の基礎となった本委員会の職種別民間給与実態調査の概要は 次のとおりである 1 調査の目的と時期この調査は 本市職員の給与を検討するため 平成 24 年 4 月現在における民間給与の実態を調査したものである 2 調査機関 本委員会 人事院 広島県人事委員会等 3 調査の範囲 (1) 調査対象事業所企業規模 50 人以上で かつ
14個人情報の取扱いに関する規程
個人情報の取扱いに関する規程 第 1 条 ( 目的 ) 第 1 章総則 この規程は 東レ福祉会 ( 以下 本会 という ) における福祉事業に係わる個人情報の適法かつ適正な取扱いの確保に関する基本的事項を定めることにより 個人の権利 利益を保護することを目的とする 第 2 条 ( 定義 ) この規程における各用語の定義は 個人情報の保護に関する法律 ( 以下 個人情報保護法 という ) および個人情報保護委員会の個人情報保護に関するガイドラインによるものとする
<4D F736F F F696E74202D E9197BF C A89EF8C CC82CC95818B798FF38BB52E >
資料 4-1 平成 26 年度中小企業における 会計の実態調査について ( 中小会計要領の普及状況 ) 平成 27 年 3 月中小企業庁 中小企業における会計の実態調査 について 中小会計要領 の集中広報 普及期間が平成 26 年度をもって最終年度を迎えることから 普及 活用の状況を把握するため 中小企業と認定支援機関 ( 税理士 税理士法人及び金融機関 ) に対してアンケート調査を実施した アンケート調査の概要
第５回 企業の取引リスクに対する意識調査
第 5 回 企業の取引リスクに対する意識 調査 2018 年 12 月 http://www.riskmonster.co.jp 1 調査の概要 1. 調査名称 第 5 回 企業の取引リスクに対する意識 調査 2. 調査方法 インターネット調査およびダイレクトメール調査 3. 調査エリア 全国 4. 期間 2018 年 10 月 29 日 ( 月 )11 月 28 日 ( 水 ) 5. 調査対象者
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() 1.... 4 2.... 5 3.... 6 3.1... 6 3.2... 7 4.... 8 4.1.1... 8 4.1.2... 10 4.1.3 ()... 11 4.1.4... 12 4.1.5... 14 4.2 2003... 15 4.2.1 2003... 17 5.... 19 5.1... 19 5.1.1 2002... 20 5.1.2... 21 5.1.3...
財団法人日本体育協会個人情報保護規程
公益財団法人日本水泳連盟 個人情報保護規程 第 1 章総則 ( 目的 ) 第 1 条本規程は 公益財団法人日本水泳連盟 ( 以下 本連盟 という ) が保有する個人情報につき 本連盟個人情報保護方針 ( プライバシーポリシー ) に基づき 適正な保護を実現することを目的とする ( 定義 ) 第 2 条本規程における用語の定義は つぎの各号に定める (1) 個人情報生存する個人に関する情報であって 当該情報に含まれる氏名
とはありません 5. 個人情報の利用目的 (1) 当社は お客様よりご提供いただいた個人情報を次の目的のために利用いたします 第二種金融商品取引業および当該業務に関連 付随する業務を行うため 金融商品 ( ファンド ) 第二種金融商品取引業に関する情報を提供するため 取引時確認を行うため お客様との
プライバシーポリシー ( 個人情報保護宣言 ) クラウドクレジット株式会社 ( 以下 当社 といいます ) は お客様個人を識別しうる情報 ( 以下 個人情報 といいます ) に対する取組方針を あらかじめ分かりやすく説明することの重要性にかんがみ 当社の個人情報保護に関する考え方および方針について 以下のとおりプライバシーポリシーとして定め 公表いたします 1. 関係法令等の遵守当社は 個人情報の取扱いについて
29付属統計表（全体）
第 4 表学歴別 職種別新規学卒者 中小企業 高校卒専門学校卒短大 高専卒大学卒大学院卒 事務 技術生産事務 技術生産事務 技術 生産事務 技術生産事務 技術 生産 産業 人 円 人 円 人 円 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 調査産業計 49 156,996 205 162,384 85 169,640 37 158,695 36 6 167,222
本サイトにおける個人情報の利用目的は以下のとおりです 当社は 本人の同意なく目的の範囲を超えて利用しません (1) 本サイト会員登録者の個人認証及び会員向け各種サービスの提供 (2) インターネットまたは電話を通じて提供する 宿予約サービス 及びそれに付帯関連する業務の遂行 (3) 上記 (2) に
プライバシーポリシー 個人情報保護方針 当社は 事業運営上必要なお客様や従業者の個人情報の取扱いにあたって 当社倫理綱領に基づいて本方針を定め 個人情報管理体制を確立し 企業として責任ある対応を実現するものとします 方針 1. 個人情報の利用の目的をできる限り特定し 当該目的の達成に必要な範囲内で適切に取扱います また 目的外利用を行わないための措置を講じます 方針 2. 個人情報は適法かつ適正な方法で取得します
28付属統計表（全体）
第 4 表学歴別 職種別新規学卒者 中小企業 高校卒専門学校卒短大 高専卒大学卒大学院卒 事務 技術生産事務 技術生産事務 技術 生産事務 技術生産事務 技術生産 産業 人 円 人 円 人 円 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 人 人 円 調査産業計 89 163,312 162 156,753 94 164,264 18 165,906 48 7 167,222
所4. 事業所 1. 経営組織別全事業所数 男女別従業者数 総 数 事業所数 1km ( 人 ) 当たり市区町村従業者数 ( 事業内容等事業所数不詳を含む ) ( 注 ) 事業所数事業所数男女 従業者数 鹿 児 島 県 82,752 81, , , ,505 9.
所4. 事業所. 経営組織別全 男女別従業者数 総 数 km ( 人 ) 当たり市区町村従業者数 ( 事業内容等不詳を含む ) 男女 従業者数 鹿 児 島 県,,0 4,,04,0.0..4 鹿 児 島 市,0,0,0, 4,04 4.. 4. 鹿 屋 市,0 4, 4, 4,,.4. 04.4 枕 崎 市,4, 0,4 4,,...4 阿 久 根 市,,, 4, 4,.4.4. 出 水 市,,4,,
第５回 「離婚したくなる亭主の仕事」調査
第 5 回 離婚したくなる亭主の仕事離婚したくなる亭主の仕事 調査 218 年 5 月 http://www.riskmonster.co.jp 1 Copyright 218 Riskmonster.com All rights reserved 調査の概要 1. 調査名称第 5 回 離婚したくなる亭主の仕事 調査 2. 調査方法 インターネット調査 3. 調査エリア 全国 4. 期間 217 年
Microsoft Word - 06_個人情報取扱細則_ doc
個人情報取扱細則 ( 目的 ) 第 1 条この細則は 当組合が有する個人情報の具体的な取扱いを定め 当組合の個人情報保護方針および個人情報取扱規程 ( 以下 規程 という ) 等に基づく適切な個人情報の保護 利用を図ることを目的とする ( 用語の定義 ) 第 2 条この細則で用いる個人情報 個人データ 保有個人データ 機微情報 本人 統括管理者 事務管理者 部門管理者の定義は 規程に定めるところによる
（社）日本監査役協会
問 21-1 監査人の監査報酬の追加払いの有無等監査人の監査報酬については 監査契約において 当該事業年度に係る監査報酬の見込み総額を予め定めることが一般的である一方 監査実績の結果如何によっては 監査時間の過不足により 監査報酬の 過少払い や ( 結果的な ) 過払い の事態が生じることも考えられます 貴社では 前年度において 監査時間の過不足に伴う監査報酬の 過少払い や 過払い の事態は生じましたか
毎月勤労統計調査地方調査の説明 1 調査の目的この調査は 統計法に基づく基幹統計で 常用労働者の給与 出勤日数 労働時間数及び雇用について 東京都における毎月の変動を明らかにすることを目的としています 2 調査の対象本調査の産業分類は 平成 2 年 10 月改定の日本標準産業分類に基づき 鉱業, 採
東京都の賃金 労働時間 及び雇用の動き - 毎月勤労統計調査地方調査結果月報 - 賃金現金給与総額 0.0% 労働時間総実労働時間数 3.8% 減少 平成 年 2 月の主な動き 雇用常用雇用者数 2.2% 増加 ( 調査産業計 常用労働者 ) 付. 特別給与 ( 平成 29 年冬季賞与 ) の調査結果 平成 年 2 月分 毎月勤労統計調査地方調査の説明 1 調査の目的この調査は 統計法に基づく基幹統計で
調査概要 調査目的 : 調査方法 : 調査対象 : 調査期間 : 兼業 副業に対する企業の意識調査 電話調査法 2,000 社 帝国データバンクが所持している企業データより全国の中小 中堅 大企業をランダム抽出 ( 社員規模は 10 名以上 ) 2017 年 1 月 6 日 ~1 月 27 日 集計
-1-2017 年 2 月 14 日株式会社リクルートキャリア ( 本社 : 東京都千代田区 代表取締役社長柳川昌紀 ) は 独立 開業 をサポートするサービス アントレ において 兼業 副業に対する企業の意識について調査を実施しました 調査結果について 一部抜粋してご報告申し上げます リクルートキャリアではこれからもひとりひとりにあった まだ ここにない 出会い を届けることを目指していきます 本件に関するお問い合わせ先
（平成26年度）「個人情報の取扱いにおける事故報告にみる傾向と注意点」
( 平成 26 年度 ) 個人情報の取扱いにおける事故報告にみる傾向と注意点 一般財団法人日本情報経済社会推進協会 (JIPDEC) プライバシーマーク推進センター平成 27 年 8 月 25 日 平成 26 年度中に当協会 (JIPDEC) 及び審査機関 ( 平成 26 年度末現在 18 機関 ) に報告があったプライバシーマーク付与事業者 ( 以下 付与事業者 ) の個人情報の取扱いにおける事故についての概要を報告する
マイナンバー対策セミナー（実践編） 「マイナンバー対策マニュアル」を利用した具体的な対策方法について
マイナンバー対策セミナー ( 実践編 ) マイナンバー対策マニュアル を利用した具体的な対策方法について 2015 年 9 月 -10 月 1 はじめに マイナンバー対策 の本質を理解する マイナンバー対策 は あらゆる対処をすることにより リスクを潰そうとする取り組みではない マイナンバー対策 の目的は リスクを管理できるようになることである マイナンバー対策マニュアル P1-P3 2 2 ゴール像
Ⅲ 卒業後の状況調査 1 中学校 (1) 卒業者数平成 29 年 3 月の中学校卒業者数は 7 万 8659 人で 前年度より 655 人 (0.8%) 減少している [ 表 57 図 25 統計表 ] 専修学校 ( 一般課程 ) 等入学者 58 人 (0.1%) 専修学校 (
![Ⅲ 卒業後の状況調査 1 中学校 (1) 卒業者数平成 29 年 3 月の中学校卒業者数は 7 万 8659 人で 前年度より 655 人 (0.8%) 減少している [ 表 57 図 25 統計表 ] 専修学校 ( 一般課程 ) 等入学者 58 人 (0.1%) 専修学校 (](/thumbs/94/118322648.jpg "Ⅲ 卒業後の状況調査 1 中学校 (1) 卒業者数平成 29 年 3 月の中学校卒業者数は 7 万 8659 人で 前年度より 655 人 (0.8%) 減少している [ 表 57 図 25 統計表 ] 専修学校 ( 一般課程 ) 等入学者 58 人 (0.1%) 専修学校 (")
Ⅲ 卒業後の状況調査 1 中学校 (1) 卒業者数平成 29 年 3 月の中学校卒業者数は 7 万 8659 人で 前年度より 655 人 (.8%) 減少している [ 表 57 図 25 統表 134 135 136] 専修学校 ( 一般課程 ) 等入学者 58 人 (.1%) 専修学校 ( 高等課程 ) 進学者 218 人 (.3%) 図 25 卒業者の進路別割合 ( 中学校 ) 公共職業能力開発施設等入学者
平成 22 年国勢調査産業等基本集計結果 ( 神奈川県の概要 ) 平成 22 年 10 月 1 日現在で実施された 平成 22 年国勢調査 ( 以下 22 年調査 という ) の産業等基本集計結果が平成 24 年 4 月 24 日に総務省統計局から公表されました 産業等基本集計は 人口の労働力状態
平成 22 年国勢調査産業等基本集計結果 ( 神奈川県の概要 ) 平成 22 年 10 月 1 日現在で実施された 平成 22 年国勢調査 ( 以下 22 年調査 という ) の産業等基本集計結果が平成 24 年 4 月 24 日に総務省統計局から公表されました 産業等基本集計は 人口の労働力状態 就業者の産業別構成 母子世帯及び父子世帯等に関する集計であり 神奈川県の概要は 次のとおりです なお
平成26年経済センサス‐基礎調査（確報）結果の公表
平成 26 年経済センサス 基礎調査 ( 確報 ) 結果の公表 平成 27 年 11 月 30 日 総務省統計局は 我が国の経済活動を同一時点で網羅的に把握する統計調査として平成 26 年 7 月に実施した 経済センサス 基礎調査 の確報結果を公表いたします 平成 26 年 7 月 1 日現在の我が国の民営は 577 万 9 千事業所で 24 年活動調査結果 ( 平成 24 年 2 月 1 日 )
はじめてのマイナンバーガイドライン（事業者編）
はじめてのマイナンバーガイドライン ( 事業者編 ) ~ マイナンバーガイドラインを読む前に ~ 特定個人情報保護委員会事務局 ( 留意事項 ) 本資料は 特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン ( 事業者編 ) の概要をご理解いただくために まとめたものです 特定個人情報の適正な取扱いを確保するための具体的な事務に当たっては 特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン ( 事業者編 )
我が国中小企業の課題と対応策
資料 3 我が国中小 小規模企業を取り巻く環境と現状 平成 24 年 月 8 日 中小企業庁 本資料は 第 回法制検討ワーキンググループでの 2000 年以降の中小企業を取り巻く環境についての分析を行う必要があるのではないか との委員のご指摘等を受けて 経済社会環境の中長期的な動向 中小 小規模企業の財務 経営を中心とした状況をまとめたもの 目次. 中小 小規模企業を取り巻く経済社会環境 p. 2.
特定個人情報の取扱いの対応について
平成 27 年 5 月 19 日平成 28 年 2 月 12 日一部改正平成 30 年 9 月 12 日改正 一般財団法人日本情報経済社会推進協会 (JIPDEC) プライバシーマーク推進センター 特定個人情報の取扱いの対応について 行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律 ( 以下 番号法 という )( 平成 25 年 5 月 31 日公布 ) に基づく社会保障 税番号制度により
30付属統計表（全体）
第 13 表特別休暇制度のある事業所数 中小企業 夏季休暇 病気休暇 リフレッシュ休暇 ボランティア休暇 教育訓練休暇 ( 自己啓発のための休暇 ) 骨髄ドナー休暇 その他 調査計 309 182 98 30 38 12 940 C00 鉱業, 採石業, 砂利採取業 1 1 D00 建設業 60 25 15 4 12 147 E00 製造業 70 34 15 2 3 1 213 E09 食料品 10
特定個人情報の取扱いの対応について
特定個人情報の取扱いの対応について 平成 27 年 5 月 19 日平成 28 年 2 月 12 日一部改正 一般財団法人日本情報経済社会推進協会 (JIPDEC) プライバシーマーク推進センター 行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律 ( 以下 番号法 という ) が成立し ( 平成 25 年 5 月 31 日公布 ) 社会保障 税番号制度が導入され 平成 27 年 10
28付属統計表（全体）
第 13 表特別休暇制度のある事業所数 中小企業 夏季休暇 病気休暇 リフレッシュ休暇 ボランティア休暇 教育訓練休暇 ( 自己啓発のための休暇 ) 骨髄ドナー休暇 その他 調査計 264 194 90 37 33 25 926 C00 鉱業, 採石業, 砂利採取業 1 2 1 3 D00 建設業 40 30 12 4 11 4 153 E00 製造業 68 33 12 3 2 1 217 E09
Microsoft Word - 【口座開設】個人情報保護方針＆個人情報の取扱い
個人情報保護方針 代表取締役社長小山卓也 当社は お客様の個人情報及び個人番号 ( 以下 個人情報等 といいます ) に対する取組み方針とし て 次のとおり 個人情報保護方針を策定し 公表いたします 1. 関係法令等の遵守当社は 個人情報等の適正な取扱いに関する関係諸法令 個人情報保護委員会 金融庁が定めた金融分野における個人情報保護に関するガイドライン及び同ガイドラインの安全管理措置等についての実務指針
平成 22 年国勢調査 < 産業等基本集計結果 ( 大阪 平成 24 年 5 月 大阪市計画調整局
平成 22 年国勢調査 < 産業等基本集計結果 ( 大阪 平成 2 年 5 月 大阪市計画調整局 平成 22 年国勢調査 < 産業等基本集計結果 ( 大阪市 )> 平成 22 年 10 月 1 日現在で実施した 平成 22 年国勢調査の産業等基本集計結果が こ のたび総務省統計局から公表されましたので 大阪市分の概要をお知らせします 目 次 1 労働力状態 1 2 従業上の地位 5 3 産業 教育
特定個人情報の取扱いに関する管理規程 ( 趣旨 ) 第 1 条この規程は 特定個人情報の漏えい 滅失及び毀損の防止その他の適切な管理のための措置を講ずるに当たり遵守すべき行為及び判断等の基準その他必要な事項を定めるものとする ( 定義 ) 第 2 条 この規定における用語の意義は 江戸川区個人情報保
特定個人情報の取扱いに関する管理規程 ( 趣旨 ) 第 1 条この規程は 特定個人情報の漏えい 滅失及び毀損の防止その他の適切な管理のための措置を講ずるに当たり遵守すべき行為及び判断等の基準その他必要な事項を定めるものとする ( 定義 ) 第 2 条 この規定における用語の意義は 江戸川区個人情報保護条例 ( 平成 6 年 3 月江戸川区条例第 1 号 ) 第 2 条及び行政手続における特定の個人を識別する
調査分析シリーズ（冊子用）.indb
6 4,036 79.6 3.1 27.1 22.9 17.9 11.4 20.7 53.6 33.0 58.1 16.3 4.0 3.1 10.0 9.7 1,993 80.0 2.9 30.8 22.8 17.2 10.0 19.2 60.7 35.8 55.3 17.0 6.1 3.7 12.0 8.9 2,043 79.3 3.2 23.4
(Microsoft Word - 11 \212T\227v\201i\216\226\213\306\217\212\201j.doc)
Ⅰ 及びの状況 ( 事業所に関するする集計 1 概況 (1 及び 平成 21 年経済センサス 基礎調査による平成 21 年 7 月 1 日現在の広島県のは 142,589 事業所 ( 全国に占める割合 2.4%, は 1,439,492( 同 2.3% となっている 都道府県別にみると, 及びは, ともに全国で 11 位となっている 1 事業所当たりのは 10.1 人となり, 全国に比べ 0.3 人少なくなっている
Microsoft Word - コピー ～ （確定） 61発表資料(更新)_
厚生労働省大分労働局 Press Release 報道関係者各位 平成 29 年 10 月 31 日 照会先 大分労働局職業安定部職業対策課課長髙橋博徳雇用対策係長三木紫穂 ( 電話 )097(535)2090( 内線 304) 高年齢者の働く場が広がりました ~ 大分県内の平成 29 年 高年齢者の雇用状況 集計結果 ~ 高年齢者雇用確保措置の実施企業 は 2 年連続 100% を達成 ( 全国で
Microsoft Word Aプレスリリース案_METI修正_.doc
Press Release フィッシング対策に関する事業者調査について 2008 年 6 月 5 日 フィッシング対策協議会 フィッシング対策協議会 ( 事務局 : 財団法人日本情報処理開発協会電子商取引推進センター ) は 2007 年 11-12 月に金融機関等フィッシング詐欺被害の対象となり得る事業者を対象とした フィッシングに関する事業者調査 を実施し その調査結果をまとめました 調査の背景米国
有価証券報告書・CG報告書比較分析
平成 25 年度内閣府委嘱調査 有価証券報告書と コーポレート ガバナンスに関する報告書 の記載情報の比較分析業務報告書 平成 26 年 3 月 17 日 コーポレート プラクティス パートナーズ株式会社 有価証券報告書と コーポレート ガバナンスに関する報告書 の 記載情報の比較分析業務報告書 コーポレート プラクティス パートナーズ株式会社 Ⅰ. 分析の全体像 1 概要平成 25 年 4 月 18
第1回「離婚したくなる亭主の仕事」調査
第 1 回 離婚したくなる亭主の仕事 調査 2014 年 3 月 http://www.riskmonster.co.jp 1 調査の概要 1. 調査名称 第 1 回 離婚したくなる亭主の仕事 調査 2. 調査方法 インターネット調査 3. 調査エリア 全国 4. 期間 2014 年 1 月 18 日 ( 土 )~1 月 19 日 ( 日 ) 5. 調査対象者 20~49 歳の既婚者男女個人 600
Microsoft PowerPoint HP掲載資料v6
賃金構造基本統計調査の 数値の妥当性について 厚生労働省政策統括官 ( 統計 情報政策 政策評価担当 ) 調査対象事業所数 有効事業所効回答率(%)調査票の配布 回収を郵送により行っていたことの影響について 120,000 100,000 (88.0) 調査対象事業所数 有効事業所数 回収率の推移 最近の回収率は 70% 台で安定的に推移しており 平成 30 年で 72.4% 87.1 85.785.8
平成２２年７月３０日
第 14 回富山景気定点観測アンケート 調査結果 2016 年 12 月 富山経済同友会 経営 CSR 委員会 第 14 回富山景気定点観測アンケート調査結果 2016 年 12 月 富山経済同友会 経営 CSR 委員会 調査期間 :2016 年 12 月 9 日 ~12 月 22 日調査対象 : 富山経済同友会会員企業 384 社回答数 :176 社 ( 回答率 46.2%)( 製造業 53 社
基本編_個人情報管理の重要性（本編）
個人情報管理の重要性 2019 年 5 月 21 日 一般財団法人日本情報経済社会推進協会プライバシーマーク推進センター 目次 1. 個人情報の管理はなぜ必要? はじめに 個人情報の取扱いに関する事故の傾向 個人情報の取扱いに関する事故の影響 個人情報を適切に取り扱うために 2. 当社の個人情報取扱いルールについて 個人情報保護方針 個人情報保護の体制 個人情報保護に関する規程 緊急事態への対応 3.
拍, 血圧等 ) を, ユーザー本人または当社の提携先からと提携先などとの間でなされたユーザーの個人情報を含む取引記録や, 決済に関する情報を当社の提携先 ( 情報提供元, 広告主, 広告配信先などを含みます 以下, 提携先 といいます ) などから収集することがあります 4. 当社は, ユーザーが
プライバシーポリシー Arteryex 株式会社 ( 以下, 当社 といいます ) は, 当社が提供するアプリケーション 健康銀行 ( 以下, 本アプリ といいます ) によって提供するサービス全般 ( 以下, 本サービス といいます ) における個人プライバシー情報の取扱いについて, 以下のとおりプライバシーポリシー ( 以下, 本ポリシー といいます ) を定めます 第 1 条 ( 定義プライバシー情報
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別紙 2 ウェブサービスに関する ID パスワードの 管理 運用実態調査結果 平成 27 年 7 月 30 日総務省情報セキュリティ対策室 調査の概要 項目調査背景調査方法調査期間 概要 インターネットショッピングやインターネットバンキング ソーシャルネットワーキングサービス等 インターネットを通じて様々な社会経済活動が営まれており ネットワークを通じた社会経済活動の安全は 利用者が本人であることの真正性の証明に立脚している
1.IT 機器の安全対策 えどがわ在宅ネットのみならず 施設のあらゆる医療情報システムは 厚生労働省の 医療情報システ ムの安全管理に関するガイドライン 第 4.2 版を考慮して 安全管理の対策を適切に講じる必要があ りますが ここでは えどがわ在宅ネットに関連する対策についてその主なポイントを記述
江戸川区在宅医療介護連携拠点事業 えどがわ在宅ネット 運用ポリシー 目的 第 1 条この運用ポリシーは 江戸川区医師会における ICT を活用した えどがわ在宅ネット で使用される機器 ソフトウエア及び運用に必要な仕組み全般について その取扱い及び管理に関する事項を定め えどがわ在宅ネットを適正に利用することに資することを目的とする ( 法令及びガイドライン ) 第 2 条事業者は医師法 医薬品 医療機器等の品質
2 外国人労働者の属性 (1) 国籍別にみると 中国 ( 香港等を含む 以下同じ ) が全体の 57.4% を占め 次いで フィリピンが 15.0% となっている また ベトナムについては対前年同期比で 62 人 (52.1%) 増加しており 同 181 人 (4.2%) を占めている 図 1 別表
香川労働局における外国人雇用状況の届出状況 ( 平成 25 年 10 月末現在 ) Ⅰ 趣旨外国人雇用状況の届出制度は 雇用対策法に基づき 外国人労働者の雇用管理の改善や再就職支援を図ることを目的として創設されたものであり すべての事業主に対し 外国人労働者 ( 特別永住者及び在留資格 外交 公用 の者を除く 以下同じ ) の雇入れ及び離職の際に 当該外国人労働者の氏名 在留資格 在留期間等について確認し
< F2D8EE888F882AB C8CC2906C>
社会福祉法人 個人情報保護規程 ( 例 ) 注 : 本例文は, 全国社会福祉協議会が作成した 社会福祉協議会における個人情報保護規程の例 を参考に作成したものです 本例文は参考ですので, 作成にあたっては, 理事会で十分検討してください 第 1 章 総則 ( 目的 ) 第 1 条この規程は, 個人情報が個人の人格尊重の理念のもとに慎重に取り扱われるべきものであることから, 社会福祉法人 ( 以下 法人
ポイント 1 スマートフォン広告費と PC 広告費の市場規模推移 ~ インターネット広告媒体費の 6 割をスマートフォン広告費が占める ~ 2016 年のインターネット広告媒体費は 1 兆 378 億円 ( 株式会社電通 2016 年日本の広告費 より ) その内 スマートフォン広告費は 6,476
各位 2017 年 4 月 17 日 株式会社サイバー コミュニケーションズ 株式会社 D2C 2016 年インターネット広告市場規模推計調査 成長続くスマートフォン広告費は 6,476 億円 2017 年には前年比 124% 8,010 億円と推計 ビデオ ( 動画 ) 広告費は 869 億円 2017 年には前年比 141% 1,224 億円と推計 株式会社サイバー コミュニケーションズ ( 本社
調査票 ( 企業調査 ) - 103 - - 104 - - 105 - - 106 - - 107 - - 108 - - 109 - - 110 - - 111 - - 112 - - 113 - - 114 - - 115 - - 116 - 調査票 ( 従業員調査 ) - 119 - - 120 - - 121 - - 122 - - 123 - - 124 - - 125 - - 126
毎月勤労統計調査 地方調査結果速報 平成３０年１１月分
平成 31 年 1 月 31 日 山形県企画振興部統計企画課 毎勤でみた山形県の賃金 労働時間 雇用の動き 主な動き: 事業所規模 5 人以上 賃金の動ききまって支給する給与 ( ) 233,467 円前年同月比 -2.5% < 減少 > ( 一人平均 ) きまって支給する給与 = 所定内給与 + 超過労働給与 労働時間の動き総実労働時間 ( 一人平均 ) 雇用の動き常用労働者数 毎月勤労統計調査地方調査結果速報
所4. 事業所 1. 経営組織別全事業所数 男女別従業者数 総 数 事業所数 1km 市区町村従業者数 ( 人 ) 当たり ( 事業内容等事業所数不詳を含む ) ( 注 ) 事業所数事業所数従業者数男女 鹿 児 島 県 82,752 81, , , ,505 9.
所4. 事業所. 経営組織別全 別従業者数 総 数 km 市区町村従業者数 ( 人 ) 当たり ( 事業内容等不詳を含む ) 従業者数 鹿 児 島 県,7,0 747,66,04,0.0..4 鹿 児 島 市,70,0,0 6,6 4,04 4.6.6 46. 鹿 屋 市,0 4,66 46,77 4,,76.4. 04.4 枕 崎 市,4,6 0,4 4,7, 7. 7..4 阿 久 根 市,,7,76
厚生労働省発表
(2) 雇用管理の状況ア雇用期間正社員とパートの両方を雇用している事業所のうち パートの労働契約の中での 期間の定め有り 事業所は 54.6% 期間の定め無し 事業所は 45.4% となっている 産業別にみると 期間の定めが有る事業所の割合は 電気 ガス 熱供給 水道業 が 96.6% で最も高く 次いで 複合サービス事業 96.3% 金融業, 保険業 87.8% となっており 一方 建設業 が 38.6%
第１回「若手社員の仕事・会社に対する満足度」調査
第 1 回 若手社員の仕事 会社に対する満足度 調査 2017 年 11 月 http://www.riskmonster.co.jp 1 調査の概要 1. 調査名称 第 1 回 若手社員の仕事 会社に対する満足度 調査 2. 調査方法 インターネット調査 3. 調査エリア 全国 4. 期間 2017 年 10 月 27 日 ( 金 )~10 月 29 日 ( 日 ) 5. 調査対象者 新卒入社 1~3
アクセス数は 56,779 件 (1 日あたり平均 200 件 ) 平成 26 年度は 56,532 件 (1 日あたり平均 190 件 ) となった また 平成 27 年のページビューは 290,566 件 (1 日あたり平均 970 件 ) 平成 26 年度は 315,459 件 (1 日あたり
空間線量率等分布マップの作成と公開 田中圭 ( 日本地図センター ) 1. 目的本調査で測定し取得したデータを解りやすく解析 加工し 関係地方自治体や住民に広く公開することで 各種対策の基礎資料を提供するとともに 一般への情報提供を行うことを目的とする 過去 4 ヶ年継続している放射線量等分布マップ拡大サイトでは 測定データをマップ化し公開している すでに公開中の平成 23 年度調査 平成 24 年度調査
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別紙 1 ウェブサービスに関する ID パスワードの 管理 運用実態調査結果のポイント 平成 27 年 7 月 30 日総務省情報セキュリティ対策室 調査の概要 項目調査背景調査方法調査期間 概要 インターネットショッピングやインターネットバンキング ソーシャルネットワーキングサービス等 インターネットを通じて様々な社会経済活動が営まれており ネットワークを通じた社会経済活動の安全は 利用者が本人であることの真正性の証明に立脚している
2010 年 12 月環境経済観測調査統計表 目次 ページ 表 1(1) 主業別 資本金別対象企業数及び回答率 1 表 1(2) 主業別 資本金別回答企業数及び構成比 1 表 2-1 我が国の環境ビジネス全体の業況 資本金別 主業別 2 表 2-2 発展していると考える環境ビジネス 資本金別 主業別
2010 年 12 月環境経済観測調査統計表 目次 ページ 表 1(1) 主業別 資本金別対象企業数及び回答率 1 表 1(2) 主業別 資本金別回答企業数及び構成比 1 表 2-1 我が国の環境ビジネス全体の業況 資本金別 主業別 2 表 2-2 発展していると考える環境ビジネス 資本金別 主業別 3 表 3(1) ビジネス全体の業況 資本金別 主業別 4 表 3(2) 業界の国内需給 資本金別
ワークス採用見通し調査
リクルートワークス研究所 104-8001 東京都中央区銀座 8-4-17 リクルート GINZA8 ビル株式会社リクルートホールディングス ワークス採用見通し調査 ( 新卒 :2019 ) 2 0 1 7. 1 2. 1 8 株式会社リクルートホールディングス ( 本社 : 東京都千代田区 代表取締役社長兼 CEO: 峰岸真澄 ) 内の 人と組織に関する研究機関 リクルートワークス研究所は 民間企業における
2 継続雇用 の状況 (1) 定年制 の採用状況 定年制を採用している と回答している企業は 95.9% である 主要事業内容別では 飲食店 宿泊業 (75.8%) で 正社員数別では 29 人以下 (86.0%) 高年齢者比率別では 71% 以上 ( 85.6%) で定年制の採用率がやや低い また
Ⅱ 調査結果の概要 1 高年齢者雇用安定法改正 に関する認知度と対応状況 (1) 高年齢者雇用安定法改正 の認知度平成 25 年 4 月 1 日に施行された 高年齢者雇用安定法改正 の認知度 ( 知っている とする企業の割合 ) は 調査対象 4,381 社全体の 94.0% 1 と高い また このうち 法改正があったことを知っており 内容もおおよそ知っている と回答している企業は 75.5% であった
地域金融機関 CLO シンセティック型 ( 合同会社クローバー 2016) 発行後情報開示サマリー ( 平成 31 年 3 月 31 日時点 ) 1. 発行の概要 項目 A 号無担保社債 C 号無担保保証付社債 発行証券総額 6,000,000,000 1,500,000,000 利率 ( 注 1)
発行後情報開示サマリー ( 平成 31 年 3 月 31 日時点 ) 1. 発行の概要 項目 A 号無担保社債 C 号無担保保証付社債 発行証券総額 6,000,000,000 1,500,000,000 利率 ( 注 1) Tibor+0.41% Tibor+0.32% 予定償還スケジュール 当初どおり変更なし 当初どおり変更なし 初回を平成 28 年 6 月 20 日とし 毎年 3 月 6 月