P-Pointerで収集した社内個人情報データはXMLやCSV形式でダウンロードすることができます。P-Pointerのデータを利用したレポートの作成例をご紹介します。

P-Pointerを利用する目的

社内のどこにどのような個人情報が蓄積されているか把握し削除、またはサーバーに移動したい。そのために、まずは社内の個人情報ファイルの保有状況がどうなっているのかを把握し、ルールを徹底したい。

P-Pointerを利用したレポートの例

個人情報ファイルの部署別サマリー

部署名	ユーザ名	監査対象 ファイル総数	個人情報 検出ファイル数	比率 (%)	検出単語数
営業部	Aさん	3,420	22	0.6%	6,096
	Bさん	3,696	18	0.5%	37,374
	Cさん	8,881	14	0.2%	6,953
	計	15,997	54	0.3%	50,423
マーケティング部	Dさん	2,584	4	0.2%	1,908
	Eさん	3,998	25	0.6%	13,859
	Fさん	1,743	4	0.2%	70,791
	計	8,325	33	0.4%	86,558
技術部	Gさん	2,079	6	0.3%	172,055
	Hさん	5,280	9	0.2%	6,773
	I さん	2,159	20	0.9%	72,921
	計	9,518	35	0.4%	251,749
	総計	33,840	122	0.4%
	平均	2,115	8	0.4%

部署別、PC別にどれだけの個人情報データがあるか確認し、部門長にデータを配布します。

長期間利用していない個人情報ファイルの個人別サマリー

順位	ユーザ名	監査対象 ファイル総数	個人情報 検出ファイル数	半年以上更新して いないファイル数	古いファイル 保有比率	検出単語数
1	Eさん	3,998	25	10	40.0%	13,859
2	Bさん	3,696	18	7	38.9%	3,736
3	Aさん	3,420	22	5	22.7%	6,096
4	Hさん	5,280	9	5	55.6%	687
5	Iさん	2,159	20	3	15.0%	28,292
6	Cさん	8,881	14	2	14.3%	6,632
7	Dさん	2,584	4	1	25.0%	1,908
8	Gさん	2,079	6	1	16.7%	22,197
9	Fさん	1,743	4	0	0.0%	0
	総計	33,840	122	0.4%	-
	平均	3,760	8	0.4%	25%

個人情報ファイルが多く存在している場合、その中でも長期間利用していない個人情報 がどのくらいあるのかレポートを作成します。従業員には、「長期間利用していないファイル」を集中的に整理するよう依頼します。

長期間利用していない個人情報ファイルの総数を時系列で比較

定期的にP-Pointerを実行します。ファイル整理状況を確認し、時系列で長期間利用していないファイルの総数を比較することにより、ファイル整理の効果を測定します。整理の進行状況に合わせ、整理対象とする「長期間利用していないファイル」の基準を「1年以上」→「半年以上」→「3ヶ月以上」→「1ヶ月以上」と、段階的に縮めることで、無理なく個人情報ファイルの整理が可能になります。

図の濃い青色、および青色部分がファイル整理の実態となります。この部分を少なくすることで個人情報ファイル整理の効果を測ることができ、ローカルPCからの情報漏洩リスクの低減に繋げることができます。