健康診断やライフログなどのヘルスケアデータから，生活習慣病への罹患リスクを明らかにし，生活改善や健康施策に活用されている．その一方，匿名化や合成技術が不十分であるであると，シングルアウト，レコード再識別，機微属性推定，メンバーシップ推定などの多くのプライバシーリスクが有ることが懸念されている．これに対して，匿名化コンテスト PWS Cupで用いられた安全性指標やオープンスースのフレームワーク Anonymeterなどが提案されている．本報告では，米国疾病対策予防センターCDCが収集した米国国民健康栄養調査（National Health and Nutrition Examination Survey: NHANES）データを用いて，年齢，学歴，BMI，運動量などの説明変数に対する糖尿病の罹患リスクの比較と評価を行い，信頼できる匿名化・合成データに対する十分なプライバシーベンチマークについて検討する．
