データ最小化とは？定義、メリット、ベストプラクティス

2025年10月17日トピックスニュース

データ最小化とは？定義、メリット、ベストプラクティス膨大な消費者データを収集・保管することには、財務的・評判的・規制上のリスクが伴います。わずかなデータ漏洩でも莫大なコストが発生する可能性があります。

米国では、消費者信用情報機関エクイファックスが2017年のデータ漏洩被害者に対し4億2500万ドルの支払いに合意しました。アマゾンは同意なしにユーザーの個人データを収集したとして集団訴訟に直面しています。一方EUでは、GDPRのデータ最小化原則違反に対し、規制当局が数百万ドル規模の罰金を科しています。

本記事では、データ最小化が企業にとって不可欠な理由、データ収集を最小化する戦略と手法、そしてMatomoがどのように役立つかを探ります。

データ最小化とは何か？

データ最小化とは、真に必要なデータのみを収集し、不要になった時点で確実に削除する実践です。これはデータプライバシーとデータ保護の中核原則であり、企業がデータを収集・利用する方法も規定します。
これは組織がデータ収集を完全に停止することを意味しません。企業は依然として、例えば顧客体験を向上させるファーストパーティクッキーなど、必須データを収集します。ただし、収集するデータについては厳格に選択し、不要なデータ収集を避け、目的を果たさなくなったデータは削除します。

最小化の原則へのこの文化的転換を十分に理解するには、その前身である「データ最大化」の考え方と対比すると分かりやすいでしょう。

Aspect	Data minimisation	Data maximisation
Philosophy	Collect only what’s needed for a clear purpose	Collect everything “just in case”
Risk	Low exposure and breach risk	High risk of misuse and non-compliance
Privacy	Respects user privacy	Overlooks privacy concerns
Storage	Deletes data when no longer needed	Retains data indefinitely
Legal	Aligns with modern privacy laws	Often conflicts with regulations

データ最小化の原則は、EUの一般データ保護規則（GDPR）の中核をなす部分であり、あらゆる個人データの収集は「処理の目的に関して適切かつ関連性があり、必要な範囲に限定されなければならない」と規定しています。

この概念は、他のプライバシー法や影響力のあるガイダンス、プライバシー枠組みにも見られる。例えば、米国国土安全保障省や連邦取引委員会（FTC）を含む他の連邦機関が、企業のプライバシー慣行が「不当または欺瞞的」かどうかを評価する際に適用する公正情報取扱原則（FIPPs）などが挙げられます。

データ最小化の原則を実施することで、企業はユーザーのプライバシー保護、データ悪用の防止、データ侵害や法令違反のリスク低減を図ることができます。

企業はどのようなデータを収集すべきか？

データ最小化は、企業がデータ収集を完全に避けるべきだという意味ではありません。データ最小化を実践する際も、企業は顧客データを収集すべきです。ただし、適切性、関連性、限定性、適時性という4つの原則に基づいて、慎重に収集を行う必要があります。

各原則を詳しく見ていきましょう：

適切性：すべてのデータ収集が悪いわけではありません。企業は、定めた目的を達成し顧客にサービスを提供するために十分なデータを収集すべきです。
関連性：事業目的に関連するデータのみを収集してください。後で別の目的でデータを使用したい場合は、新たな使用目的が当初の目的と両立するか、または有効な法的根拠があることを確認してください。
限定性：企業は不要な識別情報をデータから削除すべきです。例えば郵便番号のみが必要な場合、ユーザーの住所の残りの部分は削除すべきです。
適時性：保有データを定期的に見直し、目的を果たさなくなった時点で削除します。企業は保存期間終了時にはバックアップデータさえ削除すべきです。

GDPR第6条1項に基づき、事業者は個人データ処理の法的根拠を確立しなければなりません。認められている6つの根拠は以下の通り：

同意
契約上の義務
法的義務
生命の利益
公共の利益
正当な利益

特別な種類の個人データ処理の法的根拠は異なり、GDPR第9条に規定されています。

データ最小化のビジネス上のメリット

データ最小化は企業に大きな利益をもたらします。情報漏洩のリスク低減、漏洩発生時のコスト削減、消費者との信頼構築、データ管理の簡素化が図れます。

各メリットの詳細は以下の通りです。

リスク軽減
データ最小化は、悪意ある攻撃者が悪用できるデータを制限することで、サイバーセキュリティインシデントのリスクを低減します。企業が保有するデータが少ないほど、攻撃対象となる領域は小さくなります。また、そもそも企業が標的となる誘因も減少します。

最悪の事態が発生した場合でも、データ最小化により被害の深刻度は軽減されます。侵害が発生した場合、強力なデータ最小化対策が講じられていれば、窃取されるデータ量は限定的となり、理想的には匿名化・マスキング処理されたデータのみとなります。

規制当局による罰金も、侵害の規模と影響度に応じて軽減されます。さらに、窃取されたデータ量が少ないことを証明できれば、企業は軽微な評判被害で済む可能性があります。これは特に重要です。なぜなら、米国の企業のほぼ半数がセキュリティ侵害により重大な収益損失を被っているからです。

信頼を築く

消費者はデータプライバシーを深く気にかけており、70%が身元保護の対策を講じています。データ最小化は、貴社も同様に配慮していることを示します。これはより倫理的でプライバシー重視のサービスを提供し、顧客のプライバシーを最優先していることを証明する優れた方法です。

これにより顧客の信頼が高まり、慎重なユーザーを安心させ、プライバシーへの懸念を強める既存顧客の維持に貢献します。

コスト削減

データ保管には多額の費用がかかります。最近の調査では、英国企業がデータの保管・管理に21万3000ポンドを支出していることが判明。多くの回答者が「従業員の福利厚生や研修よりもデータ管理費を優先せざるを得ない」と述べています。

データ最小化は、企業が保存する必要のあるデータ量を減らすことで、こうした運用コストを削減します。データフットプリントが小さければ、インフラ投資が抑えられ、リソース配分が効率化されます。データバックアップの運用コストも安くなります。

規制順守の確保

データ最小化は、GDPRを含むほとんどのプライバシー法に準拠する企業にとって不可欠です。これはGDPR第5条に定められた個人データとプライバシー保護の7原則の一つであり、次のように規定しています：

“企業は、明示された目的に沿った必要かつ適切なデータのみを収集しなければならない。

EU域外で事業を行う企業も、現地のデータプライバシー法に準拠するためデータ最小化を実践する必要がある場合があり、これには以下が含まれます：

カリフォルニア州プライバシー権法（CPRA）
コロラド州プライバシー法（CPA）
フロリダ州デジタル権利章典 (FDBR)
ユタ州消費者データプライバシー法（UCDPA）
コネチカット州データプライバシー法（CTDPA）
バージニア州消費者データ保護法（VCDPA）

規制対象地域外においても、多くの企業は信頼構築、拡張性の確保、競合優位性の維持を目的に、これらのプライバシー原則を積極的に採用しています。

違反に対する罰金は多額になる可能性があります。GDPRに準拠しない企業は、最大2,000万ユーロまたは全世界年間総売上高の4％のいずれか高い方の罰金に直面する可能性があります。Metaは2023年5月にアイルランドデータ保護委員会からGDPR関連で過去最大の罰金である12億ユーロを科されました。

ノイズを最小化する

可能な限り多くのデータを収集することは有益ではありません。ストレージコストを増加させるだけでなく、ノイズを増大させ、アナリストがデータを活用するのを困難にします。

ティモ・デチャウがプライバシー優先環境におけるリーンアナリティクスの運用に関する最近のウェビナーで説明しているように：

「デジタルマーケター、アナリスト、ビジネスリーダーは現在、特にプライバシー規制によりデータが不完全な場合、洞察力よりも混乱を生み出す膨大な情報量を処理しようとしています。」

リーンデータとは処理すべき変数を減らすことを意味します。Matomoのカスタムレポートを活用すれば、アナリストは必要な情報をより効率的に取得でき、意思決定を加速させると同時に、無関係なデータのクリーニングや解釈に費やす時間を削減できます。

データ最小化の4つの手法

企業は、データを匿名化し、保有量を削減し、データ保持期間を短縮するために、いくつかの手法を実施できます。

1. 収集すべきデータの理解とデータ収集方針の策定

最初のステップは、目的にとって適切かつ関連性があり、合理的に必要な範囲に限定されたデータが何かを理解することです。これはデータ収集方針に文書化すべきです。

この方針は、組織が個人データをどのように扱うかを説明します。マーケティング担当者やその他のチームがランディングページ、フォーム、キャンペーンを構築する際に参照できる枠組みとなります。また、組織によるデータ利用に警戒する顧客に対して明確化も図ります。

ポリシーには以下を含めるべきです：

収集するデータ
収集方法
処理活動
収集目的
データの使用方法
アクセス権限者
保存方法
共有方法

ただし、ポリシーを作成するだけでは不十分です。従業員に対し、ポリシーの内容と個人データを慎重に扱う重要性について、時間をかけて研修を実施してください。

2. データの仮名化または匿名化

企業は識別子を削除することで個人データを保護できます。匿名化はデータを変換し、個人と一切関連付けられなくなるため（したがってGDPRの適用対象外となります）。一方、仮名化は識別子を人工的な値に置き換えますが、追加情報があれば再識別可能なため、GDPR下では個人データとして扱われます。

一般的な手法には以下が含まれます：

データマスキング：機密データを改変値や架空値で置き換え、元情報を隠蔽しつつデータセットの利用性を維持する
データ置換：事前定義ルールに基づき、元の文字を代替文字で置き換える
データシャッフル：データセット内のデータを再配置する
トークン化：識別可能なデータをランダム生成トークンに置換
仮名化：識別可能なデータを仮名または偽データに置換

例：販売業者はクレジットカード番号全体を保存することは稀であり、機密情報をマスクするためにトークン化を利用します。

3. データアクセスを制限する

匿名化されたデータにより企業は組織内で自由にデータを共有できますが、企業は可能な限りデータアクセスを制限すべきです。

その最良の方法の一つが、役割ベースのアクセス制御（RBAC）です。このセキュリティ手法は、職務役割と職位に基づいて承認されたユーザーのみにシステムアクセスを制限します。つまり、業務上データが必要な者のみがアクセスできる仕組みです。

4. データ保持ポリシーの策定

データ保持ポリシーは、企業がデータを保持する期間と、不要になった際の削除方法を定義します。また、データ保存方法とアクセス方法も明記します。

データ保持ポリシーは、GDPRなどのデータ保護法への準拠に不可欠です。さらに、従業員への指針と安心感を提供します。企業データの削除は重大な決定であり、ポリシーが行動を後押しすれば、従業員は実行に移りやすくなります。

Matomoがデータ収集を最小化する方法

収集するウェブおよびアプリ解析データは、データ収集の最小化を始めるのに最適な場所です。このデータの一部は売上帰属や顧客体験の向上に不可欠ですが、多くの企業は特にGoogle Analyticsを使用する場合、必要以上に多くのデータを収集する傾向があります。

世界トップクラスのプライバシー重視型ウェブ解析ソリューションであるMatomoには、驚くべき解析機能を提供しながらデータ収集を最小限に抑えるための機能が標準装備されています。

1. データの自動マスキングまたは匿名化

Matomoでは、収集したデータが個々のユーザーに紐付けられないよう、マーケターがデータマスキングまたは匿名化技術を導入できます。

IPアドレス：最初の方法は、プライバシー設定で訪問者のIPアドレスと地理的位置情報をマスキングまたは匿名化することです。デフォルトでMatomoではIPマスキングが有効化されています。IPアドレスのマスキング範囲を任意に選択可能です。

オプション設定では、ユーザーの所在地を特定するためにフルIPアドレスを使用するか、保存前に即座にIPをマスキングするか、あるいは地理位置情報検索にハッシュ化されたアドレスを使用するかを選択できます。

リファラー情報の匿名化：プライバシー強化とデータ保護法への準拠のため、Matomoではリファラー情報の匿名化が可能です。リファラー情報にはユーザーIDなどの個人データが含まれる場合があります。クエリパラメータの削除、ドメインのみの保持、参照元URLの完全削除（参照元タイプは識別可能）など、複数の匿名化レベルから選択できます。

デフォルトでのUserID追跡なし：訪問者やユーザーのプライバシー保護のため、MatomoはデフォルトでUserIDを追跡しません。IPアドレス、ページビュー、ブラウザ詳細など様々なデータは自動的に追跡されますが、UserID追跡はオプションであり、明示的に設定する必要があります。

以前に追跡したデータの匿名化：Matomoでは、既に収集したデータの匿名化も可能です。プライバシー設定の「データの匿名化」セクションで、過去に追跡したデータに対して実行する単発のデータ匿名化プロセスを設定できます。匿名化可能な項目：

訪問者のIPアドレス
所在地
ユーザーID
訪問カラム
アクションカラム

2. 訪問者に追跡のオプトアウトを許可する

データを最小限に抑える最も効果的な方法は、そもそも収集しないことです。
EUのeプライバシー指令やGDPRなどの規制対象地域では、追跡を開始する前に事前の同意が義務付けられています。ユーザーが要求したサービスを提供するために必要な場合を除き、解析用クッキーには常に積極的なオプトイン同意が必要です。

オプトアウト機能は、特定の非EU圏または同意が法的に不要な限定的な正当な利益に基づく利用ケースでのみ適切です。
Matomoは管轄区域固有の追跡およびオプトアウトフォーム（同意不要の場合）をサポートします：

・同意優先トラッキング

ユーザーデータのトラッキング前に同意取得が必要な場合、Matomoを同意管理プラットフォーム（CMP）と連携させ、現地法に準拠したユーザー設定を収集・尊重できます。

・オプトアウトフォーム（同意が不要な場合）

同意が義務付けられていない地域では、Matomoのオプトアウトフォームを埋め込み、訪問者が追跡から除外されるようにできます。

フォームのHTMLをウェブサイトのコードに直接貼り付ける；または
Matomo for WordPressを使用して、同意フォームのデザインをページに自動的に合わせる。

この柔軟性により、法的義務と訪問者のプライバシー期待を満たすように追跡を設定できます。

関連するよくある質問

3. クッキーの有効期間を短縮し古いデータを削除する

Matomoが作成するクッキーにはあらかじめ設定された有効期限があります。しかしMatomoではクッキーの有効期間を短縮し、データを最小限に抑えデータベースの空き容量を増やすことが可能です。

Matomoでは、生データとレポートの両方についてデータ保持期間を設定できます。履歴ログを自動的に削除するようMatomoをプログラムできます。プライバシー設定の「データの匿名化」セクションで、訪問ログを無効化するか、設定日数より古いログを削除するようMatomoを設定できます。また、毎日、毎週、毎月のいずれかで自動的にパージが行われるよう設定することも可能です。

4. クッキーレス追跡の利用

ユーザーに関する保存する解析データを最小限に抑えるため、クッキーレス追跡の利用をご検討ください。

クッキーレス追跡は、Matomoが訪問者のconfig_id（訪問者の設定と属性の限定されたセットから生成される、ランダムなシード値を用いたプライバシー保護機能付き、時間制限付きハッシュ値）を使用してユーザーを追跡する代替追跡方式です。

一部の法域では、クッキーレス追跡を個人データや固有識別子の収集と組み合わせない場合、追跡に関する同意要件が免除される可能性があります。ただし、より厳格なeプライバシー法が適用される国では、クッキーレス追跡であっても事前の同意が必要となります。

5. Matomoの同意免除設定を活用する

EUの一部国（フランス、イタリア、オランダ、スペイン、そして最近では英国）では、処理されるデータ範囲を最小限に抑えたプライバシー保護型の集計解析に対して、明示的な同意免除が認められています。Matomoは高度な設定が可能であり、適用される同意免除条件（CNILの同意免除参照）に準拠するよう設定できます。

Matomoでユーザーのプライバシーを保護

データ最小化はビジネスを保護し、コスト削減を実現し、データ保護規制への準拠を支援します。倫理的なデータ利用・保管を重視するなら、これは必須要件です。

単なるコンプライアンス要件ではなく、多くの先進企業は倫理的な解析とデータ最小化を戦略的なブランド差別化要因と位置付けています。プライバシーを最優先することで、ブランドは信頼を構築し、顧客ロイヤルティを高め、競争優位性を獲得できます。

データ最小化の第一歩として、Matomoへの移行をご検討ください。Matomoでは以下を実現：

データに対する完全な管理権限
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直感的で使いやすい解析インターフェース
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その他の厳格なプライバシー規制へのコンプライアンス支援

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