にある読み替えのずれ 12を解消することは、国内データの価値を高めるうえで
も、国際共同研究等への円滑な参画を進めるうえでも重要である。
このため、政府は単なる規格の推奨に留まらず、各コード間のマッピングを
自動化する仕組みの構築を主導し、標準的な対応表（変換マスター）を整備す
るとともに、これを継続的に更新・維持管理すべきである。これにより、既存
の公的データベースと民間データ基盤のシームレスな接続を可能とし、グロー
バル水準に整合した解析環境の構築を進める必要がある。
（２）安全かつ高度な解析環境の構築
①事前審査中心の運用から出力審査中心の運用への転換
現行の解析基盤は、利用開始前の書面審査や、解析環境内で利用できるソフト
ウェア・分析機能の制限に依存する傾向が強く、研究開始の遅延や解析効率の低
下を招いている。今後は、データ受入れ時点での形式的な統制に偏るのではなく、
再識別リスクや不適切な出力を防ぐ「出力審査 13」に軸足を移すべきである。
その際、異なる解析環境間でも同一のポリシーで運用・監視できるよう、
「共
通監査ログ 14」の標準化を進め、不適切利用を継続的に把握できる技術的基盤を
整備する必要がある。こうした仕組みにより、安全・安心の確保と研究の機動性
を両立させることが求められる。

②AI 利活用を支える高度な解析機能と計算基盤の拡充
研究成果を迅速に還元するためには、人手による出力審査に過度に依存しな
い解析環境を整備する必要がある。この観点から、プライバシー強化技術(PETs:

12

例えば、日本では病名、薬剤、検査項目について独自のコード体系が用いられている一
方、国際的には ICD-11 や RxNorm、LOINC 等の標準規格が広く用いられている。
13
解析環境の外に結果を出力する際に、統計的処理等を施した出力データに個人の再識別
につながるリスクが含まれていないかを専門的に検証し、安全性を確保する審査。
14
異なる解析環境間での操作履歴を統一的な形式で記録・保存することで、データ利活用
の透明性を確保し、不適切利用に対する実効的な事後監視と監査を可能とする。

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