--- title: "プライバシー・バイ・デザインとAI：使い始める前に個人情報の扱いを組み込む｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/privacy-by-design-and-ai/ description: "プライバシー・バイ・デザインは、個人の権利利益の保護を事業の設計の段階に組み込む考え方です。AIの導入では、使い始める前に個人情報の扱いを決め、PIAで影響を確かめると、後からの手戻りを減らせます。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：ガバナンスと法令](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) # プライバシー・バイ・デザインとAI：使い始める前に個人情報の扱いを組み込む 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12制度の最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 プライバシー・バイ・デザインは、個人の権利利益の保護を、事業の設計の段階に組み込む考え方です。AIの導入では、使い始める前に、扱う個人情報・入力の範囲・見られる人・消す時期を決め、必要に応じてPIA（個人情報保護評価）で影響を確かめると、後からの手戻りを減らせます。 自社の「ガバナンスと法令」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) AIを業務に取り入れると、顧客の問い合わせや社員の情報など、個人情報に触れる場面が増えます。使い始めてから扱いを決めようとすると、すでに入力された情報の扱いに迷ったり、仕組みを作り直したりすることになりがちです。この記事では、プライバシー・バイ・デザインの考え方と、AIの導入にどう生かすかを整理します。 この記事でわかること - プライバシー・バイ・デザインとPIAの考え方 - AIの導入で、設計の段階に決めておく点 - 小さく始めるための進め方 ## プライバシー・バイ・デザインとは何ですか？ 個人情報保護委員会は、個人情報等を扱う際には、個人情報等の保護を含む個人の権利利益の保護を、事業の設計の段階に組み込むことが重要であるとして、この考え方をプライバシー・バイ・デザインと紹介しています。問題が起きてから対処するのではなく、はじめから仕組みに入れておく、という考え方です。 あわせて委員会は、PIA（個人情報保護評価）を紹介しています。PIAは、個人情報等の収集を伴う事業を始めるときや変えるときに、プライバシーなどの権利利益を侵害するリスクを低くしたり避けたりするために、事前に影響を評価するリスク管理の手法です。委員会は、PIAを民間の自主的な取り組みとして促進しており、資料「PIAの取組の促進について」で意義と実施の手順に沿った留意点をまとめています。 AIの分野では、AI事業者ガイドライン（第1.2版）が、AIを提供する立場の会社に、個人情報へのアクセスを管理・制限する仕組みを導入することを、プライバシー・バイ・デザインとして示しています。AIを使う立場の会社には、AIサービスに個人情報を不適切に入力しないよう注意することが求められています。 プライバシー・バイ・デザインとPIAの違い - **プライバシー・バイ・デザイン**：個人の権利利益の保護を、**事業の設計の段階**に組み込む考え方 - **PIA（個人情報保護評価）**：事業を始めるときや変えるときに、**事前に影響を評価**するリスク管理の手法 - **AI事業者ガイドライン**：提供する会社はアクセスを管理・制限する仕組み、使う会社は個人情報を不適切に入力しない注意 PIAは、個人情報保護委員会が民間の自主的な取り組みとして促進しています。詳しくは専門家にご確認ください。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ガバナンスと法令」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## AIの導入で、設計の段階に何を決めればよいですか？ 新しくAIを使う業務ごとに、次の点を使い始める前に決めておくと、プライバシー・バイ・デザインの考え方を取り入れられます。 1. **扱う個人情報を書き出す：** その業務で、どの個人情報がAIに渡りうるかを洗い出します。要配慮個人情報（病歴など、取り扱いに特に配慮が要る情報）が含まれるかも確かめます 2. **入力しなくても済むかを考える：** 氏名を記号に置き換える、必要な項目だけを渡すなど、目的を果たすのに必要な範囲に絞ります 3. **利用目的と照らし合わせる：** 本人に示している利用目的の範囲で使えるかを確かめます。迷う場合は専門家にご確認ください 4. **見られる人と設定を決める：** 誰が入力・閲覧できるか、サービスの設定で入力したデータが学習に使われないかを確かめます 5. **残す期間と消し方を決める：** 入力の履歴や出力をどこに、いつまで残すかを、社内の保存期間のルールに合わせます 項目ごとに「決めた内容」と「決めた人」を記録しておくと、後で見直すときや、取引先から尋ねられたときに説明しやすくなります。 ## 小さく始めるにはどう進めればよいですか？ 本格的なPIAの手順をすべて踏むのが難しい会社でも、次のように小さく始められます。 - **影響の大きい業務から始める：** 顧客の情報や社員の評価など、個人への影響が大きい業務からAIの使い方を確かめます - **既存の表を使う：** AIのリスク評価表やデータの分類のルールなど、すでにある仕組みに「個人情報」の欄を足します - **変えるときにも見直す：** 新しい機能を使う、扱うデータが増えるなど、使い方が変わるときに、上の5つを見直します 設計の段階で考えておくことは、手間を増やすためではなく、後からの作り直しや説明の負担を減らすための準備です。 使い始める前に決める5つの点 - **扱う個人情報を書き出す**：要配慮個人情報が含まれるかも確かめる - **入力しなくても済むかを考える**：記号に置き換える、必要な項目だけを渡す - **利用目的と照らし合わせる**：本人に示している利用目的の範囲で使えるか - **見られる人と設定を決める**：入力したデータが学習に使われないかも確かめる - **残す期間と消し方を決める**：社内の保存期間のルールに合わせる 使い方が変わるときにも、5つを見直します。利用目的の判断に迷う場合は専門家にご確認ください。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) - [AIのリスク評価表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-risk-assessment/) ガイド - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - [社内データの分類ルールの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-classification-policy/) - [データの保存期間と削除のルールの決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-retention-policy/) 用語 - [プライバシー・バイ・デザイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/privacy-by-design/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) ## よくあるご質問 QPIAは、法律で義務になっているのですか？ A個人情報保護委員会は、PIAを民間の自主的な取り組みとして促進しています。民間の会社に一律に義務づけるものとしては示されていません。ただし、個人情報保護法の義務を守るためにも、事前に影響を確かめる考え方は役立ちます。詳しくは専門家にご確認ください。 Q小さな会社でも、プライバシー・バイ・デザインは取り入れられますか？ A取り入れられます。新しくAIを使う業務ごとに、どの個人情報を扱うか、入力しなくても済むか、誰が見られるか、いつ消すかを書き出すだけでも、設計の段階で考える習慣になります。 ## この記事に出てくる用語 - [プライバシー・バイ・デザイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/privacy-by-design/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [要配慮個人情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensitive-personal-information/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [データの保存期間](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-retention/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) ## 「ガバナンスと法令」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) [ガバナンスと法令AISIの公開資料の使い方：AIを使う会社が読みどころを選ぶには石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/using-aisi-resources/)[ガバナンスと法令AIで作ったコンテンツの表示：誰に、何を、どう伝えるか石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/labeling-ai-content/)[ガバナンスと法令AIと著作権をめぐる論点の整理石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-copyright-issues/) ## 出典 1. [個人情報保護委員会「データガバナンス（民間の自主的取組）」](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/independent_effort) 2. [個人情報保護委員会「個人情報保護のための民間の自主的取組の促進について」（令和3年9月14日）](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/privacy/ppc2.pdf) 3. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. プライバシー・バイ・デザインとは何ですか？ 2. AIの導入で、設計の段階に何を決めればよいですか？ 3. 小さく始めるにはどう進めればよいですか？ 4. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ガバナンスと法令」 [ガバナンスと法令の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「プライバシー・バイ・デザインとAI：使い始める前に個人情報の扱いを組み込む｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/privacy-by-design-and-ai/