重要
この記事は従来の Workplace Analytics アプリを対象としており、更新された Viva Insights プラットフォームで利用できる機能は反映されていません。 Viva Insights の高度な分析情報に関する現在のドキュメントには、高度な分析情報のドキュメントにアクセスします。
個人データの開示を防ぐために、Microsoft Viva Insightsは仮名化やその他の手法 (集計など) を使用して、個人のデータを識別解除します。
次の例では、クエリ結果Viva Insights情報をセキュリティで保護する方法について説明します。 さまざまな種類のデータを識別解除する方法の詳細については、「分析のためのデータの種類の例」を参照してください。
集計、匿名化、識別解除、ハッシュ、個人データなど、プライバシーに関連する用語の定義については、 用語集 を参照してください。
注:
個々のプライバシーを保護し、有用な情報を提供する要件のバランスを取るために、Viva Insightsは差分プライバシーと呼ばれる微妙なアプローチを徐々に組み込んでいます。
説明の例
Viva Insightsでは、Microsoft 365 コラボレーション データと、含める組織データから計算されるすべてのメトリックは、識別解除され、集計されたデータになります。 次の例は、作成された "people" レポートの 1 行Viva Insights示しています。
| 個人識別子 | 残業時間 | メールの時間 | 職務 | 役職 | 組織 | 地域 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| T5Y07H4VfKWcCC3 | 7 | 6 | HR | ディレクター | HR – 企業 | 中央 |
この例では、Viva Insightsは一部の個人の時間外とEmail時間を計算し、この情報を含めるユーザーの属性に関連付けて報告します。 計算された情報は識別解除されます。つまり、これらのフィールドから個人を識別することはできません。 人物識別子は、ユーザーの Microsoft 365 メール アドレスから派生した暗号化によって生成された識別子で仮名化されます。 その他の属性 (関数、タイトル、organization、リージョンなど) は、実質的に個人データです。 1 つの属性を持つユーザーを識別できない場合があります。これらの属性を組み合わせることで、メトリックが計算されたユーザーを特定できる場合があります。 したがって、この属性のグループは個人データと見なされます。