あらゆる分野でデータ解析が進められているが、同時にプライバシに関する問題も顕在化しつつある。特に各個体を追跡した時系列データである縦断データはプライバシ性が高く、プライバシを保護しながら利用するには大きくデータを撹乱させる必要があり、有用性を損なう可能性がある。そこで同一個体を追跡するのではなく、類似する個体の別時間のデータを繋ぎ合わせることで有用かつプライバシを保護した疑似的な縦断データの構築が可能と考える。本稿ではその第一ステップとして、個人の状態を表現しうる歯列に着目し、実際の歯列データを用いたデータ統合を検討する。