生成AI活用時代のデータプライバシー完全ガイド

デジタル社会において、データの保護は顧客との信頼構築において最重要項目です。万一、データを損失すれば、瞬く間に悪い意味で注目を集め、企業や組織の評価を落とすことになりかねません。

このようなリスクに対処するには、強力なデータプライバシー、ガバナンス、予防策を備えた積極的なアプローチが必要です。機密性の高い顧客データが保護されることによって、顧客の信頼を得て、高い満足度を維持することができます。

データプライバシーとは、データセキュリティとは異なるポイントであることを理解することが重要です。データセキュリティは暗号化、脅威の監視、多要素認証（2FA）などのサイバーセキュリティ技術を用いて、悪意のある行為者から情報を保護することを中心に展開されます。これは、情報の整合性と信頼性を保つものです。

一方、データプライバシーとは、データ保護のもう一つの分野であり、規制に重点を置き、個人情報の適切な管理（共有や収集）や取り扱い、保管および利用に対応します。

データプライバシーを考慮することがなぜ重要なのか

昨今の生成 AI の爆発的な普及の波において、​​企業はデータが優れた顧客体験を支える、デジタル世界におけるいわば「エンジン」の原動力となることを認識しています。

しかし、この認識は、企業がデータをどのように保管し、取り扱い、共有するかについて、顧客の間で不安を引き起こしています。幸い、強力なデータプライバシー対策の実践は顧客との間の信頼を築くだけでなく、維持にも役立ちます。

あらゆるデータプライバシー対策の中核となるのは、顧客のプライバシー権に対する取り組みを示すことです。顧客は企業が自分のプライバシー設定を尊重してくれることを期待していますが、その期待に企業が応えられなければ、評判を損ない、顧客のロイヤルティ喪失につながるおそれがあります。 

また、予防策としてもデータプライバシーは不可欠です。ルールや規制、およびベストプラクティスが存在するのは、適切なプライバシー保護策を講じていない企業に起こりうる損害を軽減します。

データプライバシー規制に違反すると、顧客からの印象を損なうだけでなく、罰金や制裁金というより直接的なコストが発生する可能性があります。たとえば、医療業界では、HIPAA 違反（英語）は、1回の違反で多額の制裁金が民事罰として科され、刑事罰としては罰金や禁固刑を科される可能性もあります。

データプライバシーにおける「顧客の選択」を保護する方法

データプライバシーには、自分のデータがいつ、どのように使用されるかを自分自身がコントロールできることと、特定の企業と自分のデータを共有するかどうかを選択することができるかなどが含まれます。

これは、以下のようなことを意味します。

• 顧客にデータ共有をオプトインまたはオプトアウトの選択肢を提供する
• 顧客データがどのように取り扱われ、配布されるかについて透明性を提供する
• 収集・保持するデータを、明示した目的のために必要な情報のみに限定する

こうした取り組みは、強固なデータプライバシー戦略の基盤となります。顧客の選択を尊重しながら、運用の透明性を保ちつつ必要なデータを収集することで、企業はデータプライバシーを守りながら顧客との長期的な関係を築くことができます。

顧客からの信頼を築くためのデータプライバシーのベストプラクティスTOP5

データプライバシーに関して、企業が考慮すべき重要な要素は以下の5つにまとめることができます。それぞれのベストプラクティスは、顧客データの機密性とコンプライアンスを確立することに役立ちます。

1. 同意：顧客は、自分自身のデータが企業によってどのように保持されているかなどを完全に把握できない状態で、データを保存・利用しようとする企業に対して警戒心を強めています。
   また、同意に関する規制も厳しくなっています。企業は顧客データに関するポリシーを明確に説明し、顧客にオプトインまたはオプトアウトの正当な選択肢を与える（英語）必要があります。
2. 目的の限定：目的の限定とは、企業はデータの収集方法に関する規制のガイドラインを遵守し、明示され、正当な目的のためにのみデータを収集することです。一般的な例としては、ユーザーが自分の好みを選択できるようにするための、ユーザーのオプトインフォームと、オプトアウトフォームがあります。
3. データの最小化：顧客データを保護するために、企業には強力なデータ管理を実践する必要があります。企業は特定の目的のために必要なデータ以外を収集せず、その目的を達成するために必要な期間のみデータを保存するべきです。古くなったデータを削除することも一つの対策を講じることになります。 
4. ユーザーの権利：ユーザーには特定の権利があり、その一部は現地の法律で、一部は規制団体によって保護されています（英語）。米国の連邦取引委員会（FTC）（英語）、ブラジルの一般データ保護法（GDPL）（英語）、欧州のGDPR（英語）やデジタルオペレーションレジリエンス法（DORA）（英語）などの例があります。
   州、連邦、および世界の立法者が規制強化を推進し続ける（英語）中で、適用される法律について把握し、規制の展開や発展をトラッキングしつつデータプライバシーの実践を適切に設定することが重要です。
5. 匿名化：すべてのデータプライバシーのベストプラクティスに共通するのは「保護」であり、特にこのプロセスの重要な柱となるのが、匿名化（英語）による保護です。この技術は、個人データから特定の詳細情報を変更や削除することによって追加情報なしで識別子を識別できない（英語）ようにすることでプライバシーを保護します。これにより、セキュリティ侵害が発生した場合でも、特定のユーザーにデータが関連づけられないようにすることができます。

データプライバシーにおける重要課題を克服し、将来のビジネスの発展に備えるには

積極的かつ強固なデータ戦略を構築することで、顧客との価値ある長期的な関係を築くことができます。

データプライバシーを向上させるには、これまで説明してきたベストプラクティスを考慮することが重要です。しかし、それだけでなく、データプライバシーの低下を招く可能性のある問題の全体像を理解し、それぞれ適切に対処していくこともまた必要になります。

一般的なデータプライバシーにおける課題には以下のような例があります。

• コスト：データプライバシーへの投資には多額の費用がかかります（英語）。しかし、その投資を軽視すると、違反や罰金、評判の損失など、投資コストよりもはるかに大きな経済的損失が生じる可能性があります。
• 可視性：データが整理されていないと、規制やベストプラクティスに準拠することが難しくなります。適切なドキュメント化、分類、監査のための明確なプロトコルを確立し、規制基準に基づいた透明性を提供することが大事です。 
• 文化：多くの組織では、データが多ければ多いほど良いという従来の考え方がまだ残っています。企業がデータ収集とプライバシーに対してより慎重なアプローチを取る際には、従業員だけでなく、企業文化がそれに適応することが必要です。
• 規制の範囲：企業にとって、自社に適用されるすべてのデータプライバシー規制を常に把握しておくことは非常に困難です。最新の立法動向を把握するなど、将来の変更に対応しうる健全なプロセスを確立しておくことが、コンプライアンスを維持することに役立ちます。
• ハードウェアの多様性：顧客は、スマートフォン、ノートパソコン、タブレットなど、複数のタッチポイント（英語）を介して企業とやり取りするケースが増えています。これはすなわち、企業はセキュリティとコンプライアンスをこれら全てのタッチポイントにわたって確保するという責任が重くのしかかってきます。IT、セキュリティ、カスタマーサービス部門間の連携を促進し、データプライバシーに対する総合的なアプローチを構築し、リスクを軽減することが重要です。

データプライバシーは多くのビジネス部門に横断的に関わっているため、後回しにすることはできません。各部門からの協力を得ることは、包括的なデータプライバシー戦略が、組織のデータ戦略や目標と並行して進んでいることを示すことになります。

AIがデータプライバシー対応を急務にする

生成AIの進化、特に大量データの使用で、データプライバシー（英語）の緊急性が高まっています。AIシステムが扱うデータ量と複雑さが急増し続ける中、同時に機密情報を保護する必要性もまた、高まっていきます。

実際、分析および ITリーダーのうちの87%が、AIの進歩でデータ管理の優先度が高まっている（英語）と認識しています。

適切なデータ安全性と顧客の信頼を念頭に置いて活用されなければ、AI の発展がビジネス運営の基盤を揺るがす事態にもなりかねません。 

そのため、企業はデータプライバシーのフレームワークの緊急性を考慮するだけでなく、データ保護、倫理的なAIの取り組み、透明性などの重要な側面を考慮したデータプライバシー戦略を戦略的に考える必要があります。 

AIは、企業の運営方法を変革する可能性を秘めていますが、データ漏洩を防ぐために予防策を講じることも重要です。そうすることで、企業は安心して社内業務と顧客とのやり取り両方にAIのイニシアチブを構築することができます。

最適なデータプライバシー管理ツールを選ぶポイント

企業の業種によって、収集するデータの種類や複雑さが決まるため、特定の業種に深い経験を持つベンダーと協力することが有益です。

また、地理的な条件も考慮する必要があります。データプライバシー法は地域によって（英語）異なるため、データプライバシーのグローバルな要件に精通した（英語）ベンダーと連携することも効果的です。

最後に、企業はデータプライバシー管理ソフトウェアで利用可能な機能を考慮する必要があります。これには、システムやデバイス間のツールのアクセシビリティ、データの発見と管理機能、リスク評価ツール、顧客同意管理などが含まれます。

データを単なる資産ではなく責任と見なす文化で成功を収めるためには、企業はデータプライバシー管理ソフトウェアのベンダーや専門家との協力関係を構築する必要があります。この協力関係により、企業はデータプライバシーの複雑さをスムーズに乗り越えられるようになります。

※本記事は米国で公開された “How to Lock Your Digital Door: Data Privacy Best Practices in 2024” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。