データクリーンルームとは？注目の理由と仕組み・メリット・導入のポイント・活用事例を解説

みなさん、こんにちは。

データの活用がますます重要視される現代のマーケティング、プライバシーを保護しながら企業間でデータ共有を可能にする「データクリーンルーム（Data Clean Room）」が非常に注目されています。

特に、個人情報保護が強く求められる状況下で、広告やマーケティングの分野でも安全で信頼性の高いデータ活用が求められるようになってきました。

今回は、データクリーンルームの仕組みや活用メリットに加え、注目される背景や導入のポイント、活用事例について詳しく解説します。安全性と効率性を両立する新しいデータマーケティングを検討されている方は、ぜひご一読ください。

データクリーンルーム(Data Clean Room)とは？

データクリーンルームとは、企業間で安全にデータを共有し、個人情報を保護しながら高度なデータ分析を可能にするためのクラウド環境のことです。この環境では、データが匿名化または非識別化され、プライバシーが厳重に守られるため、企業はお互いの機密情報に直接アクセスすることなく、安全にデータを統合・分析できます。

データクリーンルームは、広告やマーケティング分野で利用が広がっており、広告の効果測定や顧客インサイトの分析、パートナー企業間での安全なデータ連携など、今後ユーザーのプライバシー保護と同時にマーケティングや広告の最適化が可能になることが期待されています。

データクリーンルームが注目される背景

データクリーンルームが注目される背景には、データプライバシーや規制の厳格化、マーケティングのトレンドの変化、そして情報セキュリティリスクの増加など、複数の要因があります。

プライバシー保護や個人情報保護意識の高まり

近年、個人情報保護に対する消費者意識が高まっており、データの取り扱いにおいて透明性や安全性が求められるようになりました。GDPR（一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）といった厳格なプライバシー規制が施行される中、企業は法令を遵守しながらデータを活用する必要があります。

データクリーンルームは、データの匿名化や非識別化を行いながら分析を可能にするため、プライバシー保護を重視する時代に応えることができる仕組みとして注目されています。データクリーンルームによって、企業はユーザーの信頼を得ながら、データ活用の幅を広げることができます。

マーケティングにおけるCookie規制の強化

デジタルマーケティングの分野では、サードパーティクッキーを利用したターゲティング広告が主流でした。しかし、主要ブラウザのサードパーティクッキー廃止の動きや、デバイス追跡規制の強化により、従来の広告モデルは見直しを迫られています。そこで、マーケティング担当者や広告主は、クッキーに依存しない形で顧客の行動データを収集・活用する新たな方法を模索する必要が出てきています。

データクリーンルームは、クッキー規制の影響を受けずに、匿名化されたデータを基に高度な分析やターゲティングを行えるため、マーケティングの現場で欠かせないツールになると考えられています。

高度なデータ分析需要の高まり

世の中のデジタル化が進み、企業はより高度なデータ分析を行い、顧客理解や市場動向を把握する必要が出てきています。しかし、企業が単独で収集・分析できるデータには限界があるため、他企業とのデータ共有や協業が必要です。

データクリーンルームは、異なる企業間で安全にデータを統合して高度な分析を可能にしてくれます。データの連携や統合により、マーケティング施策の精度向上や新たな顧客ニーズの発見、事業戦略の立案など、幅広い用途で活用することができます。

情報セキュリティでの危険性増加

サイバー攻撃の増加やデータ漏洩のリスクが高まる中で、企業が保有するデータの安全性を確保することがこれまで以上に重要視されています。特に、企業間でのデータ共有やクラウドサービスの利用においては、セキュリティリスクへの対応が不可欠です。

データクリーンルームは、データの匿名化やアクセス権限の厳格な管理、暗号化技術の活用により、セキュリティリスクを最小限に抑えています。これにより、企業は安心してデータを共有し、活用することが可能になります。

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データクリーンルームの仕組み

データクリーンルームは、プライバシーを重視しながら安全にデータを共有・分析するための仕組みが整っています。複数の企業がデータを統合して利用できる環境を構築し、プライバシー規制やセキュリティ要件を満たした形で活用することが可能です。

データクリーンルームの構造

データクリーンルームは、以下の要素で構成されています。

1. 匿名化されたデータ管理
   個人を特定できない形でデータが加工され、分析可能な状態に整備されます。匿名化技術や非識別化技術が利用され、元データの機密性を維持することで法令を遵守し、プライバシーを保護します。
2. アクセス制御とセキュリティ
   データの使用権限を厳密に管理し、特定のユーザーや組織だけが許可されたデータセットにアクセスできます。また、データ暗号化や認証プロセスが導入され、不正アクセスを防止します。
3. クラウドインフラの利用
   多くの場合、データクリーンルームはクラウド環境上に構築され、拡張性や運用性が向上しています。主要なクラウドサービス（例：Google Cloud、AWS、Azure）が提供するクリーンルームソリューションが一般的です。
4. 分析ツールの統合
   データクリーンルーム内で安全にデータを分析できるよう、BIツールやAIアルゴリズムなどの分析ツールが統合して作成されています。普段データを扱わない人でも簡単に分析ができるため、スピーディに分析結果を得ることができます。

CDPとの違い

CDP（Customer Data Platform）とデータクリーンルームは、データを活用するための仕組みですが、その目的と用途が異なります。

CDPは基本的に自社データを中心に既存顧客の分析やマーケティング施策の立案に活用され、データを個別にセグメント化を行いますが、データクリーンルームは他社データとの連携も積極的に行い、新規顧客の獲得に活用されます。

項目	データクリーンルーム	CDP
目的	安全なデータ共有と分析 異なる企業間でのデータ統合を実現	顧客データの統合・管理 マーケティング施策の最適化
データ範囲	自社データ + 他社データ （匿名化・非識別化済み）	自社データ （主に顧客データ）
プライバシー保護	高度な匿名化 セキュリティ技術による保護	個人情報を扱うが、 自社内での管理が基本
利用シーン	異業種連携、広告効果測定 安全なデータ連携 クロスプラットフォーム分析	顧客プロファイル作成 マーケティングオートメーション
規制	厳格なセキュリティとプライバシー規制 （GDPR/CCPAなど）対応	自社データ管理が主で、 規制対応は企業次第
特性	匿名化・非識別化データを活用	個人を特定可能な顧客データ
所有権	データの所有権は共有元企業に留まり、 利用範囲が制限される	データの所有権は 利用企業にある
分析手法	クロスデータの分析 統計処理 非個別的な洞察を提供	個別顧客プロファイルの分析 セグメント作成
代表的な用途	広告パフォーマンス分析 安全なデータ連携 プライバシーを重視したデータ活用	パーソナライズド広告や マーケティング施策の最適化

DMPとの違い

DMP（Data Management Platform）もデータ管理に関わる仕組みですが、データクリーンルームとは異なる特性を持っています。

DMPは主に外部データを中心に活用されることが多く、様々なデータとの連携を前提としているため、匿名性の高いデータとなっていることが特徴です。また、広告の最適化への活用が非常に多いです。データクリーンルームは他社データも活用しますが、自社データとの連携や分析にも活用されるため、用途が少し異なります。

項目	データクリーンルーム	DMP
目的	安全なデータ共有と分析 異なる企業間でのデータ統合を実現	オーディエンスの管理・分析 広告ターゲティング
データ範囲	自社データ + 他社データ （匿名化・非識別化済み）	主に外部データ （Cookieや匿名データ）
プライバシー保護	高度な匿名化 セキュリティ技術による保護	主に匿名データを扱うため プライバシー管理は限定的
利用シーン	異業種連携、広告効果測定 安全なデータ連携 クロスプラットフォーム分析	広告のターゲティング データセグメントの生成
規制	厳格なセキュリティとプライバシー規制 （GDPR/CCPAなど）対応	規制への対応は限定的
特性	匿名化・非識別化データを活用	匿名データまたはCookieデータ
所有権	データの所有権は共有元企業に留まり、 利用範囲が制限される	外部データプロバイダーや 広告プラットフォームから取得
分析手法	クロスデータの分析 統計処理 非個別的な洞察を提供	集団的な行動データ分析 広告ターゲティング最適化
代表的な用途	広告パフォーマンス分析 安全なデータ連携 プライバシーを重視したデータ活用	大規模広告の管理と オーディエンスセグメントの構築

データクリーンルームの活用メリット

データクリーンルームの導入は、プライバシー保護の強化や企業間の安全なデータ連携を実現するため、企業にとってさまざまなメリットがあります。一部をご紹介します。

プライバシー保護への対応が可能

先にも述べた通り、データクリーンルームは、データの匿名化や非識別化技術を活用するため、個人情報保護に配慮したデータ活用が可能です。

企業はプライバシー保護規制（GDPRやCCPAなど）を遵守しつつ、データを安全に分析できます。

高度なデータ活用とインサイトの獲得

データクリーンルームを通じて、企業は自社データに他社データを安全に統合し、広範囲なデータセットから分析を行うことができます。

マーケティング施策のパフォーマンス分析や顧客の行動パターンを分析することで、データを基にした効果的な意思決定が可能となり、広告投資の最適化や消費者ニーズに合わせたプロモーション活動が行うことができるようになります。

パートナー企業との安全なデータ連携

データクリーンルームを活用することで、企業はパートナー企業とデータを共有できます。例えば、広告主とプラットフォーム企業がクリーンルームを介してデータを共有することで、ターゲットに対する広告のリーチや効果を詳細に分析することが可能です。

直接的なデータのやり取りが不要なため、機密データが漏洩するリスクを軽減し、双方にとって信頼性の高いデータ連携と分析の速度向上が見込めます。

データクリーンルームのデメリット・課題

一方で、データクリーンルームの導入には課題もあります。以下に、企業が直面しやすいデメリットとその対策について説明します。

導入にかかるコストと技術的ハードル

データクリーンルームの導入には、初期コストや運用コストがかかる点が課題です。特に、プライベート型のデータクリーンルームを構築する場合、高度な技術力やインフラ投資が必要であり、中小企業にとってはハードルが高く感じられることがあります。

また、専門的な知識や技術が要求されるため、社内リソースの整備や外部の専門家によるサポートが必要となる場合があります。

データの正確性と信頼性の課題

データクリーンルームを利用する場合、匿名化や非識別化の過程で一部のデータが失われたり、正確性が損なわれるリスクがあります。このような加工データは、元のデータと比較して一部情報が欠落している可能性があり、その結果、分析結果にばらつきが出る場合もあります。

したがって、データクリーンルームでの分析には限界があることを理解し、補完的なデータソースや追加の分析手法の導入が必要です。

データクリーンルームの種類

データクリーンルームには、提供者や利用目的に応じたさまざまな種類が存在します。主に「プラットフォーマー データクリーンルーム」と「プライベート データクリーンルーム」に分類され、それぞれ特定の用途や特長を持っています。以下に、代表的なサービスについて詳しく解説します。

プラットフォーマー データクリーンルーム

プラットフォーマー データクリーンルームは、GoogleやAmazon、Meta、LINEなど、主要なテクノロジープラットフォーマーが提供するデータ共有・分析環境です。これらは、各プラットフォーム内で収集された膨大なデータを安全に活用できる仕組みを提供しています。

特に、広告パフォーマンスの測定やターゲティングの最適化において、これらのクリーンルームの利用が広がっています。

NTTドコモ｜docomo Data Clean Room

NTTドコモが提供するデータクリーンルームは、ドコモの膨大なユーザー基盤を活用し、安全かつ効果的にデータ分析を行える環境を提供します。特に、約1億というデータを持つ、dポイント会員の購買データや、位置情報データを匿名化して活用することで、企業は顧客の購買行動やエリアマーケティングに関する分析を得ることができます。

また、他社データと統合し、広告のターゲティング精度を向上させたり、キャンペーン効果を詳細に分析するためのプラットフォームとしても活用されています。さらに、プライバシー保護を重視した仕組みにより、ユーザーからの信頼を損なうことなくデータ活用が可能です。

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Google｜Ads Data Hub

Googleの「Ads Data Hub」は、広告主やパブリッシャーがGoogleエコシステム内のデータを安全に分析するためのデータクリーンルームです。広告キャンペーンのパフォーマンス測定や、YouTubeを含むGoogle広告プラットフォームでの行動データの分析を行うことができます。

このクリーンルームでは、クラウドベースのインフラを利用して、他社データとの比較や統合も可能で、広告ROI（投資対効果）の分析や改善が可能です。Googleの強力な分析ツールや機械学習モデルとも連携できるため、データドリブンな意思決定をしながら広告の最適化が可能です。

Amazon｜Amazon Marketing Cloud（AMC）

Amazonが提供する「Amazon Marketing Cloud（AMC）」は、Amazonエコシステム内のデータを活用し、広告キャンペーンの分析を行えるプラットフォームです。Amazon内での購買データや商品閲覧データを匿名化して活用することで、ターゲットセグメントの理解や広告のコンバージョン分析を行うことができます。

また、Amazon以外のデータと統合することで、全体的な広告効果の把握や最適化も可能です。特に、eコマースを運営する企業やリテール分野の広告主にとっては、顧客行動の深いデータや分析を得るために重要なツールです。

Meta｜Meta Advanced Analytics（MAA）

Metaの「Meta Advanced Analytics（MAA）」は、Facebook、Instagramといったソーシャルメディアプラットフォーム上で収集されたデータを活用し、分析するためのデータクリーンルームです。

代理店や広告主は、Metaが保有する膨大なデータを活用して、ターゲティング広告の効果を詳細に分析できます。現在は一部の代理店や広告主に限定して提供されています。

LINE｜LINE Data Clean Room

LINEが提供するデータクリーンルームは、LINEプラットフォーム上のユーザー行動データを基にした安全な分析環境を提供します。広告主は、LINEアプリ内での広告パフォーマンスを測定したり、クーポンやキャンペーンの効果を検証することが可能です。

さらに、LINEの友だち登録や公式アカウントの活用データと統合することで、顧客エンゲージメントを向上させる施策を立案するのにも役立ちます。

Yahoo!｜Yahoo!DataXross (YDX)

Yahoo! はLINEと同様にトレジャーデータと連携し、新たなデータクリーンルーム「Yahoo! Data Xross」を提供しています。企業が自社の顧客データとYahoo! JAPANが保有するデータを組み合わせて分析することで、より深い顧客理解や効果的なマーケティング施策の立案が可能です。

LINEヤフーという2つのプラットフォームを連結したデータを分析可能なため、多様な施策に対応できる点も魅力です。

X（旧Twitter）｜X Data Hub Omusubi

X Data Hub Omusubiは、電通・電通デジタルとX社が共同で開発をしているデータクリーンルームです。OmusubiはX広告が購買や来店などの具体的な行動変容にどれだけ貢献したかを可視化できるデータ分析基盤となっており、Xを中心としたマーケティング施策の立案や改善に活用が可能です。

SmartNews｜SmartNews Ads Data Pot

SmartNews Ads Data Potは、電通・電通デジタルとSmartNews者が共同で開発しているデータクリーンルームです。企業が自社のサイト閲覧や購買データと、SmartNewsのユーザーの閲読行動データを組み合わせて分析することが可能です。

生活者の「どのようなモーメントを捉えると、コンバージョンを促すことができるのか」を捉えたマーケティング施策の立案や、広告効果の最適化を行うことができます。

Toppan｜Toppan Data Clean Room

Toppan株式会社は、独自のデータクリーンルーム「Toppan Data Clean Room」を開発しています。データ起点のマーケティング活動を支援ができる環境として、企業が独自で収集した顧客情報であるファーストパーティーデータ（1st Party Data）を元にデータ分析と広告配信を提供しています。

Shufoo!やunerryといったメディア情報や人流データを活用した流通企業の購買・来店傾向の分析や販促広告配信が可能です。

プライベート データクリーンルーム

プライベート データクリーンルームは、企業が独自に構築する専用のデータ共有・分析環境で、特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能なデータクリーンルームとなっています。

外部に依存しない独自のデータクリーンルームを構築する際に利用されています。

LiveRamp｜LiveRamp Safe Haven

LiveRampのデータクリーンルーム「LiveRamp Safe Haven」は、これまでLiveRamp IDという共通IDソリューションを提供していましたが、データクリーンルーム企業のHabuを買収したことで、データクリーンルームの提供を強化しています。LiveRamp IDとの接続を行っているため、グローバルでの活用が進んでいます。

Snowflake

Snowflakeのデータクリーンルームは、クラウド型データウェアハウスの強力な基盤を活用しており、データ統合や分析において高い柔軟性があります。また、データクリーンルームを通じて、独自データの収益化も可能です。小売・金融・健康と様々なデータが集まるプラットフォームを構築しています。

Acompany｜AutoPrivacy DataCleanRoom

Acompanyは、日本で誕生したデータクリーンルームを提供するDXカンパニーです。提供している「AutoPrivacy DataCleanRoom」は、日本のプライバシー規制に対応しており、複雑な規制対応を必要とする日系企業用のデータクリーンルームを構築することが可能です。また、海外製品と違い、日本語でのサポートが受けられる点も魅力です。

Syncly

電通グループのCCIが提供するデータクリーンルームソリューション「Syncly」です。カナダの企業であるOptable社と提携をして日本でのサービスを展開しています。ノーコード構築できるプラットフォームのため、エンジニアが少ない企業でも容易に構築が可能となっています。

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データクリーンルームの具体的な活用事例

データクリーンルームは、さまざまな業界でのデータ活用やビジネスインサイトの取得に役立っています。

広告パフォーマンスの改善

データクリーンルームを使うことで、自社の広告パフォーマンスをより正確に把握できます。

例えば、広告プラットフォームが保持する閲覧データやコンバージョンデータと、自社の売上データを組み合わせることで、広告がどの程度の効果をもたらしたか、具体的な売上増加にどのように寄与したかを分析することが可能です。

顧客のインサイト分析

顧客の行動パターンやニーズを把握するためのインサイト分析にも活用されています。

例えば、企業が自社の顧客データを、他社が保有する人口統計データや購買履歴データと統合することで、顧客の好みや傾向、購買意欲の変化を把握することができます。

データクリーンルーム導入のポイント

データクリーンルームの導入には、セキュリティやプライバシーの確保、技術的なインフラの整備など、複数の要素を慎重に検討する必要があります。ここでは、導入を成功させるための重要なポイントや具体的なステップについて解説します。

導入前に確認すべきこと

データクリーンルームを導入する前には、いくつかの準備が必要です。ここで紹介する確認事項を把握しておくことで、導入後のスムーズな運用が期待できます。

自社データの整理と管理

データクリーンルーム導入前には、自社が保有するデータを整理・管理することが重要です。具体的には、データの内容や範囲を明確にし、重複やエラーがないかを確認します。加えて、データの分類（顧客データ、売上データなど）を行い、分析目的に応じたデータセットを整備しておくことも重要です。

事前にデータを整理しておくことで、データクリーンルームでの分析が効率的に進み、正確なインサイトを得やすくなります。

プライバシー対策とセキュリティ強化

データクリーンルームに投入するデータには、厳重なプライバシー対策とセキュリティ対策が求められます。具体的には、データの匿名化や非識別化の実施、アクセス権限の設定、暗号化処理などが必要です。

さらに、GDPRやCCPAといった規制への準拠を確認し、法的に適正なデータ管理が行われているかを確認することも大切です。これにより、データ利用に対する信頼性と安全性を確保できます。

データクリーンルーム導入のステップ

データクリーンルームの導入は、計画的に段階を踏むことでスムーズに進められます。以下に、導入のための主要なステップを紹介します。

目的設定

データクリーンルーム導入にあたり、まずはデータをどのように活用するか、明確な目的を設定します。例えば、広告のパフォーマンス向上や顧客インサイトの深掘り、セキュリティを強化しながらのデータ共有など、具体的な目標を設定することが大切です。

目的を明確にすることで、データクリーンルームの設計や機能の選定がしやすくなり、導入後の効果測定も行いやすくなります。

技術パートナーの選定

データクリーンルームの構築には、信頼性の高い技術パートナーの選定が重要です。技術パートナーは、クリーンルームのセキュリティやプライバシー保護の技術面での知識を持ち、導入企業の要件に合わせたシステム構築ができることが求められます。

また、クラウドプロバイダー（例：Google CloudやAWS）の提供するクリーンルームソリューションを活用する場合も、サービスの特性やコストを比較し、最適なパートナーを選ぶことが重要です。

運用体制の構築

導入後の運用体制をしっかりと構築することも、データクリーンルームの効果を最大限に引き出すために欠かせません。運用体制には、クリーンルームへのデータの定期的な更新、アクセス権限の管理、データ分析のサポートが含まれます。

内部でのチーム編成や運用ルールの策定も行い、運用が円滑に進むような体制を整備します。また、継続的なパフォーマンスモニタリングや結果の分析を通じて、導入目的が達成できているかを確認する仕組みを作ることが大切です。

まとめ

データクリーンルームは、プライバシーを重視しつつビジネスの競争力を高めるために、これからますます重要な役割を担うでしょう。企業がデータクリーンルームの導入を検討する際は、メリットと課題を理解し、確かな運用体制を築くことで、データを活かした価値創出と持続的成長につなげられる可能性が広がっています。