G検定 用語解説
プライバシー・バイ・デザインとは
システムの設計・開発段階からあらかじめプライバシー保護の取り組みを組み込む考え方。個人情報の漏えいや不適切な扱いが起きてから対処する事後的な発想ではなく、起こりうる問題を先読みして仕組みへ反映する予防的・事前的なアプローチを核とする。
まず押さえる結論
プライバシー・バイ・デザインは、G検定の「大項目10 AI倫理・AIガバナンス」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×データバイアスとアルゴリズムバイアスの区別（偏りの原因がデータ側かアルゴリズム側か）。
×フィルターバブル（アルゴリズムによる個人化で偏る）とエコーチェンバー（同じ意見が集団内で増幅）の混同。
×AI事業者ガイドライン・AI新法・EU AI Act・OECD AI原則・広島AIプロセスの主体と性質の取り違え（指針か法律か、国内か国際か）。
関連する確認問題
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AIガバナンス
技術や社会環境の急速な変化に対応するため、固定的なルールを一度定めて終わりにせず、目標・ルール・運用を継続的に評価し見直し続ける統治の考え方はどれか。
正解は「アジャイル・ガバナンス」である。技術や社会環境の変化に応じ、目標・ルール・運用を一度定めて終わりにせず、継続的に評価して見直す統治の考え方がアジャイル・ガバナンスである。AI事業者ガイドラインはAIを扱う事業者向けの指針という文書、プライバシー・バイ・デザインは設計段階からプライバシー保護を組み込む考え方である。リスクベースアプローチはリスクの大きさに応じて対応の強さを変える。設問の焦点は保護を組み込む時期やリスクの大小ではなく、環境変化に合わせて統治の仕組みを反復更新する点にある。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AI社会原則と倫理
プライバシー・バイ・デザインの考え方として最も適切なものはどれか。
正解は「システムの設計・開発段階からあらかじめプライバシー保護の仕組みを組み込む」である。プライバシー・バイ・デザインは、事後的な対応ではなく、設計・開発段階からあらかじめプライバシー保護の取り組みを検討・実践する予防的なアプローチを核とする考え方であり、問題文の条件に直接対応する。漏えい発生後の被害対応マニュアル整備、サービス公開後の事後同意取得、個人情報取得後の匿名加工処理は、いずれも個人情報を取得・収集した後の事後的な対応である点で、設計段階から組み込むという考え方とは異なる。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AI社会原則と倫理
顔認証システムで、要件定義時から保存データ削減と権限制御を組み込んだ。この設計原則はどれか。
この事例では「個人情報保護を企画・設計時から実装するか」を確認すると、システムの設計・開発段階からあらかじめプライバシー保護の仕組みを組み込むに絞れる。正解は「システムの設計・開発段階からあらかじめプライバシー保護の仕組みを組み込む」である。プライバシー・バイ・デザインは、事後的な対応ではなく、設計・開発段階からあらかじめプライバシー保護の取り組みを検討・実践する予防的なアプローチを核とする考え方であり、問題文の条件に直接対応する。漏えい発生後の被害対応マニュアル整備、サービス公開後の事後同意取得、個人情報取得後の匿名加工処理は、いずれも個人情報を取得・収集した後の事後的な対応である点で、設計段階から組み込むという考え方とは異なる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- プライバシー・バイ・デザインを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、プライバシー・バイ・デザインに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）