１．個人情報保護の基礎とプライバシー強化技術の概要（２時間）

　　（１）．エンジニアがプライバシー保護を理解する必要性

　　（２）．個人情報の定義と判断フレーム

　　（３）．個人情報保護法の構造と実務への影響

　　（４）．プライバシー強化技術（ＰＥＴｓ）の全体像

　　（５）．匿名加工情報の制度と加工要件

　　（６）．匿名加工の技術と品質評価

　　（７）．仮名加工情報の制度と活用方法

　　（８）．統計情報の取り扱いと留意点

　　（９）．データ加工における典型的な失敗パターン

　　（１０）．加工と再識別（デモ）

２．プライバシー保護合成データの技術と実践（２時間）

　　（１）．合成データの基本概念と位置づけ

　　（２）．合成データの生成アプローチ（統計モデル〜深層学習）

　　（３）．データ構造別の生成手法（単表・リレーショナル・時系列）

　　（４）．合成データの有用性評価（統計的評価・ＭＬ評価）

　　（５）．合成データのプライバシーリスク（各種攻撃と漏洩）

　　（６）．安全性評価手法（再識別リスクの定量評価）

　　（７）．生成・評価の実践（デモ）

　　（８）．国内外の活用事例

　　（９）．導入プロセスと実務設計のポイント

　　（１０）．合成データの適用判断と限界

３．テキスト・画像データに対する合成データ生成（１時間）

　　（１）．テキスト・画像データにおける個人情報・機微情報の特性

　　（２）．生成ＡＩによる合成データ生成の基本アプローチ

　　（３）．テキスト生成におけるリスク（個人情報の再現・漏洩）

　　（４）．画像生成におけるリスク（顔・属性情報の再識別）

　　（５）．安全性確保のための設計・評価のポイント

　　（６）．活用事例と実務適用のポイント

４．公的統計分野における合成データの生成と活用（１時間）

　　（１）．公的統計分野における合成データの背景と社会的ニーズ

　　（２）．海外における合成データ生成・公開の取り組み状況

　　（３）．日本における「一般用ミクロデータ」の位置づけ

　　（４）．一般用ミクロデータの作成方法

　　（５）．公的統計実務における合成データ生成技法のポイント