#11データプライバシー・DLP
CMP・同意管理・Cookieless対応・DLPで個人情報と機密データを保護。
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個人情報保護法
個人情報保護法は、日本国内の個人情報の取扱いを規律する基本法制です。2003年制定・2005年全面施行後、2017年・2022年と二度の大改正を経て、本人の権利強化・越境データ移転規制・不正利用への罰則強化が進み、企業は継続的なコンプライアンス対応が求められています。
ITP
ITP（Intelligent Tracking Prevention）はApple社がSafariに実装したトラッキング防止技術で、サードパーティCookieや一部ファーストパーティCookieの有効期限を制限することで、ユーザーのクロスサイト追跡を抑制します。広告計測・リターゲティング・アトリビューション分析に広範な影響を与えており、Cookieless時代を象徴する変化の一つです。
CMP (Consent Management Platform)
CMP（Consent Management Platform）は、Webサイトやアプリ上でユーザーのCookie・データ収集に対する同意を取得・記録・管理するプラットフォームです。GDPR（2018年）や改正個人情報保護法（2022年）への対応を主な目的とし、同意の証跡管理から同意設定のUI表示まで一元的に担います。
同意管理
同意管理とは、個人データの収集・処理・第三者提供に関してユーザーの同意を適切に取得・記録・更新・撤回できる仕組みの総称です。GDPRや改正個人情報保護法を背景に、企業のプライバシーガバナンスの中核として位置づけられています。
GDPR
GDPRは2018年5月に施行されたEUの一般データ保護規則です。EU域内の居住者の個人データを取り扱うすべての組織に適用され、違反時には全世界売上の最大4%または2,000万ユーロのいずれか高い方の制裁金が科されます。
PETs (プライバシー強化技術)
PETs（Privacy-Enhancing Technologies）とは、個人データを秘匿したままデータ活用・分析・連携を可能にする技術群の総称です。差分プライバシー、秘密計算（MPC）、連合学習、合成データ生成などが代表的な手法で、プライバシーと利活用の両立を目指します。
情報漏えい対策
情報漏えい対策とは、機密データや個人情報が組織外部へ意図せず流出することを検知・遮断・記録する一連のポリシーと技術的統制の総称です。DLP（Data Loss Prevention）ツールを中心に、エンドポイント・ネットワーク・クラウドの3層で保護を実現します。
AI TRiSM
AI TRiSM（AI Trust, Risk and Security Management）は、AIモデルの信頼性・リスク管理・セキュリティ・プライバシーを統合的にガバナンスするフレームワークです。Gartnerが2022年に提唱し、AIの誤作動・バイアス・データ漏えいリスクに対して組織横断の管理体制を構築することを目的としています。
DLP (Data Loss Prevention)
DLP（Data Loss Prevention）は、機密データや個人情報が組織外部へ不正に持ち出されたり漏えいしたりすることを、ポリシーベースで検知・遮断・記録するセキュリティソリューションです。エンドポイント・ネットワーク・クラウドの三層で機密データのライフサイクルを一元管理します。
ファーストパーティデータ戦略
ファーストパーティデータ戦略とは、自社が直接収集した顧客データ（購買履歴・Web行動・会員情報など）を同意取得のうえで一元管理し、マーケティング・プロダクト改善・リテンション施策に活用する仕組みの総称です。サードパーティCookieの廃止や個人情報保護法強化を背景に、外部データへの依存から自社データ資産の内製化へシフトする戦略的な転換点として注目されています。
データ匿名化
データ匿名化とは、氏名・住所・ID等の個人識別情報を削除・変換し、特定の個人と結びつかない形にデータを加工する技術・プロセスの総称です。プライバシー保護と業務データの二次利用を両立する手段として、GDPRや改正個人情報保護法への対応を機に急速に注目が高まっています。
プライバシーサンドボックス
プライバシーサンドボックスは、Googleが主導するオープンウェブの広告エコシステム再設計プロジェクトです。サードパーティCookieを廃止し、個人情報をブラウザ内に保護しながら広告のターゲティング・計測・不正防止を実現する複数のAPI群で構成されています。
Cookieless
Cookielessとは、サードパーティCookieを使わずにユーザー行動を計測・ターゲティング・広告配信する技術・手法の総称です。GDPRや改正個人情報保護法、主要ブラウザによるCookie制限を受け、デジタルマーケティング基盤の再設計が迫られています。
差分プライバシー
差分プライバシーとは、データセットに含まれる特定個人の情報が分析結果から推定されないよう、数学的に保証されたノイズを付加するプライバシー保護技術です。機械学習モデルの学習や統計集計において、プライバシーと実用性のトレードオフを定量管理できる点が最大の特徴です。
内部不正検知
内部不正検知とは、従業員・委託先・退職者など「内部者」による機密情報の持ち出しや不正アクセスを、行動分析・ログ監視・AIによる異常検知で早期発見・抑止するセキュリティ対策です。DLPや特権ID管理と連携し、組織内部からの情報漏えいリスクを継続的に監視します。