はじめに

AI・機械学習の普及に伴い、個人情報の扱いに対する関心が高まっている。
特にG検定では、倫理・法制度に関連する設問が多く出題される。

本記事では、G検定で実際に出題された以下の問題をもとに、「プライバシー・バイ・デザイン（Privacy by Design）」という考え方について整理する。

Contents

プライバシー・バイ・デザインとは？

1990年代後半、カナダの情報保護当局が提唱した考え方で、後からプライバシー対応を追加するのではなく、最初からプライバシーを設計に組み込むことを重視する。

このアプローチは、以下の7原則に基づく。

企画・設計段階でプライバシー保護の施策を組み込む概念として、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「2. プライバシー・バイ・デザイン」。

この概念は、システムやサービスの設計段階から、プライバシー保護の仕組みを組み込むことを目的としたアプローチだ。

選択肢	説明	誤りの理由
アジャイル開発	小さな単位で開発と改善を繰り返す開発手法	プライバシー保護に特化していないため、本問には不適切
セキュリティ・バイ・デザイン	設計段階からセキュリティ対策を組み込む考え方	セキュリティに関する考え方であり、プライバシーとは目的が異なる
リーンスタートアップ	実験とフィードバックを重視し、最小限の製品を早く市場に出す手法	ビジネス戦略の手法であり、プライバシー保護とは関係がない

特に「セキュリティ・バイ・デザイン」は似た用語として混同されがちだが、情報漏洩や不正アクセスの防止が主目的であり、個人情報の利用や管理といったプライバシーの扱いとはフォーカスが異なる。

プライバシー・バイ・デザインの考え方は、AIやDXが進む現場においても導入が進んでいる。

ユーザー登録時に、初期状態で「最小限のデータしか収集しない」設計を導入することで、プライバシーを守ることができる。

データ分析部門とマーケティング部門が連携する際、プライバシー・バイ・デザインの考えを共有することで、ユーザーへの説明責任や透明性を保ちやすくなる。

欧州のGDPRや日本の改正個人情報保護法では、「設計段階からのプライバシー対策」が強く求められており、法令遵守の観点でもこの考え方が不可欠だ。

G検定では、AIの技術だけでなく、それを安全かつ倫理的に使うための知識も求められる。
「プライバシー・バイ・デザイン」はその中でも重要なキーワードの一つだ。

✅ 設計初期からプライバシーを考慮するのが「プライバシー・バイ・デザイン」
✅ 類似概念「セキュリティ・バイ・デザイン」との違いに注意
✅ 実務でも、ユーザー中心の設計や法規制対応に役立つ

G検定合格を目指す上でも、そして現場で信頼されるAI開発者になるためにも、こうした「設計思想」に関する知識はしっかりと押さえておきたい。