オープンデータ，ビッグデータの活用推進の中，データ公開の際には個人データのプライバシー保護は必要不可欠である．本研究では，ラフ集合に基づくルール抽出法を用いたデータ匿名化法について考察する．多くの不精密な結論を導くルールを抽出した方が，ルール分類器の分類精度が高くなることが知られている．不明密な結論を導くルールをデータ匿名化に利用することにより，抽出されるルールの分類性能を大きく損なわないデータの匿名化法を提案する．いくつかの方法を検討し，数値実験により，それらおよび従来の匿名化法を，抽出されるルールの分類性能とデータ匿名化性能の両面で評価し，提案法の有用性を示す．
