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AIシステムのアーキテクチャおよびプロセスに、データ保護とユーザーのプライバシーへの配慮を開発の初期段階から組み込むアプローチ。
データ最小化、仮名化、アクセス制御、暗号化などのプライバシー管理を、システムの要件定義、設計、および展開に直接統合するプロアクティブな方法論です。このアプローチでは、開発の各フェーズにおいてプライバシー影響評価を実施することが義務付けられており、デフォルトで最もプライバシー保護性の高い設定が適用され、プライバシー基準を満たさない限り新しい機能をリリースできないよう制御されます。
実際の導入事例：
ある医療技術（ヘルステック）スタートアップ企業は、患者のリスク予測ツールの設計において、データ取り込み時にすべての個人識別子をトークン化し、その鍵を別途保管してアクセスを監査する仕組みを構築しました。プライバシーチェックはCI/CDパイプラインに組み込まれており、個人情報（PII）を処理するコードは、データ保護責任者（DPO）による明示的な承認がない限り、プライバシーゲートテストで自動的に不合格となります。
