データ最小化（でーたさいしょうか）
最終更新：2026/4/25
データ最小化とは、目的達成に必要な範囲で個人データを収集・保持し、不要なデータは削除する原則である。
別名・同義語 必要最小限のデータ収集データ削減
ポイント
データ最小化は、プライバシー保護の観点から、個人情報保護法などの法令で求められる重要な原則である。データ漏洩リスクの軽減にも繋がる。
データ最小化の概要
データ最小化は、個人情報保護における基本的な原則の一つであり、個人情報の収集・利用・提供を必要最小限に抑えることを指します。これは、プライバシー侵害のリスクを低減し、個人情報の適切な管理を促進するための重要な概念です。
データ最小化の法的根拠
データ最小化の原則は、多くの国の個人情報保護法で採用されています。例えば、EUの一般データ保護規則（GDPR）では、データ最小化が明確に定められており、個人データの処理は、特定され、明示的かつ正当な目的のために限定され、目的達成に必要な範囲に限定されなければならないとされています。日本においても、個人情報保護法において、個人情報の利用目的を明確にし、必要最小限の範囲で個人情報を処理することが求められています。
データ最小化の実践方法
データ最小化を実践するためには、以下の方法が考えられます。
- 収集するデータの限定: 目的達成に必要なデータのみを収集し、不要なデータの収集は避ける。
- 保持期間の限定: 個人データの利用目的が達成された後、速やかにデータを削除または匿名化する。
- データ粒度の調整: より詳細なデータが必要ない場合は、粗い粒度のデータで目的を達成できないか検討する。
- 仮名化・匿名化: 個人を特定できる情報を削除または変換し、個人識別性を排除する。
データ最小化のメリット
データ最小化を実践することで、以下のようなメリットが得られます。