ビッグデータの有効活用に向けて，プライバシーを保護する技術が盛んに研究されている．我々は現在，元のデータベースに含まれる個々のデータの集合体（個票）から，何らかの条件を満たすデータの個数を数えた数値データの集合体であり，さらに，全体的に疎な分布をとるような集計データを対象にしたプライバシー保護技術の開発を進めている．本技術によれば，非負制約の遵守，部分和精度劣化の低減，データ密度急増の抑制を同時に実現できる．我々は先に，一旦一次元化する必要があった従来手法を発展させ，地理空間データ上の分布に合わせて二次元のまま適用可能な手法を新たに提案した．本報告では，この二次元化された新手法の基礎的な特性について報告する．