データの最小化

データ最小化とは、特定の目的のために必要な個人情報のみを収集、処理、保存するという原則です。この原則は、不必要なデータの処理は、データ主体に不必要なリスクをもたらすだけで、現時点での利益や価値は生み出さないという認識から生まれました。個人データの処理に伴うリスクは、個人情報の盗難から、不正確で不正な、潜在的に危険な決定につながる信頼できない推論まで多岐にわたります。

データ最小化の原則は、データ保護に関する世界的かつ普遍的な原則であるため、データ保護/プライバシーに関するほぼすべての法律または規制文書に記載されています。

• データ最小化の原則は、一般データ保護規則^[1]と英国GDPR ^[2]に定められた6つの基本的なプライバシー原則のうち2番目です。
• OECDプライバシーガイドライン^[3]では、データ最小化の原則を収集制限原則（第2部、第7条）と呼んでいます。
• アメリカデータプライバシー保護法（ADPPA）は、アメリカが提案したが成立しなかった連邦オンラインプライバシー法案であり、データの最小化を主要原則として含んでいた。^[4]
• APECプライバシーフレームワークには、収集制限原則と呼ばれるデータ最小化原則が原則IIIとして含まれています。[ ^5]
• 2024年4月に米国で提案された包括的なデータプライバシー法であるアメリカプライバシー権利法（ APRA）には、データ最小化に関するセクションが含まれています。 ^[6]
• カナダの個人情報保護および電子文書法（PIPEDA）には、原則4「収集の制限」としてこの原則が含まれています。^{[7] [8]}