個人でサービスを作る際、ユーザーの個人情報（名前、メールアドレス、住所など）を扱う場面は少なくありません。しかし、個人情報の扱いには、思っている以上に注意すべきポイントがあります。この記事では、非エンジニアが個人開発で個人情報を扱う際に、最低限気をつけておきたいことを解説します。
この記事で分かること
個人情報保護のすべてを専門家レベルで理解する必要はありませんが、最低限押さえておくべき基本的な考え方があります。この記事では、実務的な観点から、非エンジニアでも実践できる注意点を紹介します。
結論を先に示すと、意識したい基本方針は次の3つです。
- 必要のない個人情報は、そもそも集めない
- 集めた個人情報は、目的以外に使わない
- どんな個人情報を、なぜ集めているかを利用者に説明する
この3つは、法律の条文をそのまま覚えるよりも、はるかに実践的な指針です。個人開発でサービスを作る人の多くは、法務の専門家ではありません。だからこそ、細かい条文よりも「なぜその条文があるのか」という考え方を理解しておくことが、結果的に一番の近道になります。以下、それぞれを具体例とともに詳しく見ていきます。
なお、開発や日々の作業でChatGPTやClaudeなどのAIツールに個人情報を含む文章を貼り付けて相談する場面もあるかもしれませんが、その際は入力内容がAIの学習に使われない設定になっているかを確認しておくと安心です。生成AIに情報を学習させない設定は、主要なAIツールごとの設定方法がまとめられているので参考にしてください。
方針1：必要のない個人情報は、そもそも集めない
最も基本的で、かつ最も効果的な対策は、「そもそも不要な個人情報を集めない」ことです。サービスを作る際、「あったら便利そうだから」という理由で、必要以上の情報を入力項目に含めてしまうことがあります。
例えば、単純なメモ管理ツールであれば、利用者の名前や連絡先を必ずしも必要としません。もし匿名で使えるようにできるなら、個人情報を一切扱わないという選択肢も検討する価値があります。個人情報を集めなければ、それを守るための対策も不要になり、リスクそのものを減らせます。
サービスの企画段階で、「本当にこの情報が必要か」を一度立ち止まって確認する習慣をつけることをおすすめします。
よくある「つい集めすぎてしまう」パターン
個人開発の現場では、次のようなパターンで個人情報を集めすぎてしまうことがよくあります。自分のサービスが当てはまっていないか、チェックしてみてください。
- 会員登録フォームに、生年月日・性別・住所まで必須項目にしてしまう：後で分析に使えるかもしれない、という理由だけで、サービスの機能に直接関係のない項目を必須にしてしまうケースです。実際に使うかどうかが決まっていない情報は、まず「任意」にするか、そもそも項目自体を作らない方が安全です。
- 本人確認のつもりで、運転免許証や保険証の画像をアップロードさせる：フリマ・マッチング系のサービスで見られるパターンですが、身分証明書の画像は極めて機微性が高い情報です。個人開発で本当にその確認レベルが必要か、代替手段（メール認証、SMS認証など）で済ませられないかを先に検討すべきです。
- 問い合わせフォームに、氏名・電話番号・会社名をすべて必須にする：問い合わせ対応にはメールアドレスさえあれば十分な場合が多く、電話番号や会社名は「任意」で十分なことがほとんどです。
- アクセス解析のために、IPアドレスや詳細な位置情報をログに残し続ける：分析目的であれば、多くの場合は個人を特定できない形に加工した統計データで十分です。生のIPアドレスをいつまでも保存し続ける必要があるかどうかは、あらためて確認しておきましょう。
これらはいずれも「悪意があって集めている」わけではなく、「なんとなく集めてしまっている」ケースがほとんどです。個人開発では運営体制が小さいため、集めた情報を管理するコストも自分自身にのしかかります。集める情報を減らすことは、セキュリティ対策であると同時に、運営の負担を減らすことでもあります。
「後から追加する」方が安全な理由
入力フォームを設計するとき、「今は使わないけど、将来使うかもしれないから今のうちに集めておこう」という発想に陥りがちです。しかし、この発想は多くの場合、リスクを先取りしてしまうだけで、メリットが少ないという点に注意が必要です。
個人情報は、必要になったタイミングで、必要な範囲だけ追加で取得する方が、はるかに安全です。理由は次の3点です。
- 使っていない情報は、漏えいしても実害が出るまでは気づきにくく、対応が後手に回りやすい
- 集めている情報が多いほど、プライバシーポリシーの説明も複雑になり、利用者の不信感につながりやすい
- 将来、実際にその情報が不要だと分かった場合、集めてしまった過去のデータの削除対応が別途必要になる
「今は使わない情報は、今は集めない」という原則を徹底するだけで、個人開発における個人情報リスクの大部分は事前に防げます。
方針2：集めた個人情報は、目的以外に使わない
個人情報を集める場合は、「何のために、どう使うか」を明確にしておくことが重要です。例えば、会員登録のために取得したメールアドレスを、後から無断で別の目的（宣伝メールの送信など）に使うことは避けるべきです。
この方針を守るためには、システムを作る段階から、「この情報は、この目的のためだけに使う」という設計を意識することが大切です。AIに指示を出す際も、「取得した情報は、〇〇の目的のみに使用し、他の用途では使わないでください」と明示することで、意図しない使い方を防げます。
目的外利用が起きやすい典型パターン
個人開発では、サービスが成長する過程で機能を後から追加していくことが多く、その過程で当初の目的から外れた使い方が生まれてしまうことがあります。次のようなパターンに注意してください。
- 問い合わせ対応用に取得したメールアドレスを、新機能のお知らせメール配信に流用する：問い合わせ目的で取得した連絡先を、告知目的でも使ってよいかどうかは、そもそも別の話です。告知メールを送りたいのであれば、登録時にその旨を説明し、同意を得る設計にしておく必要があります。
- アクセス解析用に取得した行動ログを、個々の利用者への営業メールの根拠として使う：統計的な分析目的で取得したデータを、個人を特定した働きかけに転用するのは、当初の説明と食い違う使い方になります。
- 無料プランのユーザー情報を、有料プランの営業リストとして社内で共有する：これも、利用目的の範囲を超えた利用にあたる可能性があります。
- 退会したユーザーの情報を、退会後もマーケティング目的で保持し続ける：退会は「サービス利用の終了」を意味するはずですが、情報だけがそのまま残り続けてしまうケースです。退会処理と情報の削除・利用停止をセットで設計しておく必要があります。
これらはいずれも「便利だから」という理由で発生しがちですが、利用者からすれば「登録した時の説明と違う使われ方をされている」と感じる原因になります。一度失った信頼を取り戻すのは簡単ではないため、機能追加のたびに「この情報を、この新しい目的にも使ってよいか」を確認する習慣をつけましょう。
AIへの指示で目的外利用を防ぐ工夫
個人開発でAIにコードを書いてもらう場合、実装の細部まで自分で把握しきれないことがあります。そこで有効なのが、機能を依頼する際に利用目的を明示的に伝えることです。
例えば、次のような指示の出し方が考えられます。
- 「このメールアドレスは、パスワード再設定の通知のみに使用してください。他の機能でこの情報を参照する実装は作らないでください」
- 「ユーザーの行動ログは、サービス改善のための統計目的でのみ使用します。個人を特定できる形での出力や、外部への送信は行わないでください」
- 「退会処理を実装する際は、関連する個人情報も合わせて削除（または匿名化）する処理を含めてください」
こうした指示を出すことで、AIが生成するコードの設計段階から目的外利用のリスクを減らすことができます。もちろん、最終的にどのようなコードが実際に生成されたかを確認する必要はありますが、指示の出し方一つでリスクを大きく下げられる点は、個人開発者にとって心強いポイントです。
方針3：どんな個人情報を、なぜ集めているかを利用者に説明する
3つ目の方針は、利用者に対する透明性です。どんな情報を、何のために集めているかを、利用者が理解できる形で説明することが求められます。これは、プライバシーポリシーという文書で明示するのが一般的です。
プライバシーポリシーの具体的な作り方については、法務・お金のカテゴリで詳しく解説していますので、公開前には必ず確認してください。この記事では、技術的な扱いに絞って解説を続けます。
「説明する」ことがリスク管理にもなる理由
プライバシーポリシーは、単なる「お約束の文書」ではありません。利用者に対して何を集め、どう使うかを明文化する作業は、開発者自身にとっても「自分がどんな情報を、なぜ集めているのか」を整理する機会になります。
実際、プライバシーポリシーを書こうとして初めて、「あれ、この情報は本当に必要だったのか」「この使い方は、当初の想定と違うのでは」と気づくケースは少なくありません。文書化の作業そのものが、方針1・方針2を再確認するチェックの役割を果たしてくれます。
個人情報を保存する際の、技術的な最低限の注意点
個人情報をシステム上に保存する場合、次の点を最低限確認しておくことをおすすめします。
パスワードは、そのままの形で保存しない
利用者がパスワードを設定する機能を作る場合、そのパスワードをそのままの文字列で保存することは避けなければなりません。専門的には「ハッシュ化」という処理を施して保存するのが一般的です。この処理は、多くの開発ツールで標準的な仕組みとして用意されているため、「パスワードは、そのまま保存せず、安全な方法で保存してください」とAIに伝えれば、適切な実装を提案してくれます。
パスワードをそのまま（平文で）保存してしまうと、万が一データベースの情報が漏えいした場合、利用者のパスワードがそのまま流出してしまいます。多くの利用者は複数のサービスで同じパスワードを使い回している傾向があるため、一つのサービスからの漏えいが、他のサービスへの不正ログインにもつながる可能性があります。ハッシュ化は、こうした二次被害を防ぐための最低限の対策です。
他の利用者から、個人情報が見えない設定になっているか
複数の利用者が存在するサービスでは、ある利用者が入力した個人情報が、別の利用者から見えてしまう設定になっていないかを確認する必要があります。この点は、AIが生成したコードのセキュリティリスクを扱った別記事でも詳しく解説しています。
具体的には、次のような確認方法があります。
- 実際に2つの異なるアカウントを作成し、片方のアカウントでログインした状態で、URLを直接書き換えて、もう片方のアカウントのデータが見えてしまわないかを試す
- 管理者用の画面とユーザー用の画面が分かれている場合、ユーザー用の画面から管理者専用のデータにアクセスできてしまわないかを確認する
- 「自分のデータだけを表示する」という条件が、画面の見た目だけでなく、データを取得する処理自体にも組み込まれているかをAIに確認する
これらの確認は、専門的な知識がなくても、実際に手を動かして試すことで発見できるケースが多くあります。公開前に、必ず一度は自分で試してみることをおすすめします。
不要になった個人情報を、削除できる仕組みがあるか
利用者が退会した場合や、情報が不要になった場合に、その個人情報を削除できる仕組みを用意しておくことも重要です。「一度登録したら、削除する方法がない」という状態は、個人情報保護の観点から望ましくありません。
削除の仕組みを考える際は、次の3点を意識するとよいでしょう。
- 利用者自身が、自分の意思で退会・削除を申請できる導線があるか：問い合わせフォーム経由でしか削除できない場合、対応が遅れたり、対応漏れが発生したりするリスクがあります。
- 削除の申請があった場合、関連するすべてのデータ（ログ、バックアップを含む）が削除・匿名化される設計になっているか：メインのデータベースからは削除しても、ログファイルやバックアップに情報が残り続けているケースは意外と多く見落とされがちです。
- 削除にどのくらいの期間がかかるかを、利用者にあらかじめ説明しているか：即時削除が難しい場合でも、「何日以内に削除します」という目安を示すことで、利用者の不安を減らせます。
個人開発では、これらすべてを完璧に実装するのが難しい場合もありますが、最低限「削除してほしいと言われたら、対応できる仕組み」を用意しておくことが重要です。
個人情報保護チェックリスト（公開前の最終確認）
ここまでの内容を、公開前に確認できるチェックリストの形にまとめました。すべての項目に自信を持って「はい」と答えられる状態を目指してください。
- [ ] 入力フォームの各項目について、「本当にこの情報が必要か」を再確認したか
- [ ] 任意項目にできる情報を、誤って必須項目にしていないか
- [ ] 集めた情報の利用目的を、自分の中で一文で説明できるか
- [ ] 利用目的の説明（プライバシーポリシー）を、利用者が見つけやすい場所に掲載しているか
- [ ] パスワードを扱う場合、ハッシュ化などの安全な方法で保存されているか
- [ ] 複数アカウントでテストし、他人のデータが見えてしまわないかを確認したか
- [ ] 退会・削除の申請を受け付ける導線が用意されているか
- [ ] 削除申請があった場合、バックアップやログを含めて対応する方針が決まっているか
- [ ] 機微性の高い情報（健康情報、専門的な相談内容、身分証明書など）を扱う場合、それに応じた追加の対策を検討したか
- [ ] 自分の判断に迷う部分について、専門家に相談する予定・タイミングを決めているか
このチェックリストは、あくまで最低限の確認事項です。サービスの内容によっては、さらに追加の確認が必要になる場合もあります。
専門知識を活かしたサービスで、特に注意したいこと
士業や専門職の知識を活かしたサービスを作っている場合、一般的な個人情報よりも慎重な扱いが求められる情報（相談内容、専門的な判断の記録など）を扱うことがあります。このような情報は、氏名や連絡先といった基本的な個人情報よりも機密性が高いと考えられることが多く、通常以上に慎重な設計が必要です。
具体的には、こうした情報へのアクセスを、必要最小限の関係者だけに制限する設計や、情報を暗号化して保存する対応が求められる場合があります。自分の専門分野における情報の機密性の高さを、専門家として一番よく理解しているのは自分自身であるはずです。その感覚を、システムの設計にも反映させることを意識してください。
例えば、次のような専門職・領域では、特に慎重な設計が求められます。
- 社会保険労務士・行政書士などが相談受付ツールを作る場合：相談内容には、依頼者の家庭状況や資産状況など、極めて機微性の高い情報が含まれることがあります。相談内容を保存するデータベースへのアクセスは、原則として自分一人（または限られたスタッフ）のみに限定する設計が望まれます。
- 健康・医療分野に関わるサービスを作る場合：体調や既往歴といった健康情報は、一般的な個人情報よりもさらに慎重な取り扱いが求められる分野です。この分野でサービスを作る場合は、公開前に専門家（弁護士など）に確認することを特に強く推奨します。
- カウンセリング・コーチング系のサービスを作る場合：相談内容の記録は、本人の心情や家族関係に関わる情報を含むことが多く、外部への漏えいが本人に与える影響も大きくなります。相談履歴の保存期間や、削除ポリシーをあらかじめ明確にしておくとよいでしょう。
これらの分野で個人開発を行う場合、「便利なツールを作る」という視点だけでなく、「自分の専門分野の情報を、自分が普段どのように扱っているか」という視点を、システムの設計にも反映させることが大切です。普段、紙の資料を鍵付きの棚に保管しているのであれば、システム上でも同等以上の慎重さでアクセス制限を設計する、という発想です。
店舗の顧客情報を扱う場合の注意点
店舗の業務改善のために、顧客の氏名や連絡先、来店履歴などを管理するツールを作る場合も、個人情報の扱いには注意が必要です。特に、紙の台帳やExcelで管理していた情報をシステム化する際は、それまで意識していなかった管理上の弱点が、デジタル化によって新たなリスクとして浮かび上がることがあります。
例えば、紙の台帳であれば店舗の中でしか見られなかった情報が、システム化によってインターネット経由でアクセスできる状態になった場合、アクセス制限の設定が適切でないと、外部から見えてしまうリスクが生まれます。デジタル化のタイミングで、こうしたリスクを一度見直すことをおすすめします。
デジタル化で新たに生まれるリスクの具体例
紙の台帳をシステムに置き換える際、次のようなリスクが新たに生まれることがあります。
- URLを知っていれば誰でも顧客情報を見られる状態になっている：管理画面にログイン機能がない、またはログインなしでもアクセスできるURLが存在してしまっているケースです。紙の台帳であれば「店内に置いてあるから安全」という前提が成り立っていたかもしれませんが、システム化すると、その前提は通用しません。
- スタッフ全員が、すべての顧客情報にアクセスできる設計になっている：紙の台帳では、実質的にレジ横に置いてあるものを誰でも見られる状態だったとしても、システム化を機に「誰が、どの情報にアクセスできるか」を見直す価値があります。
- 顧客情報を、SNSやチャットツールにそのままコピーして共有してしまう：システム自体は安全に作られていても、運用の中で情報が別の場所にコピーされ、そこから漏えいするケースは意外と多く発生します。システムの設計だけでなく、運用ルールもあわせて見直すことをおすすめします。
店舗のオーナーが個人開発でツールを作る場合、開発者自身が同時に「情報の管理者」でもあるという点は、他の個人開発サービスと少し異なる特徴です。誰にどこまでの権限を与えるかを、スタッフの人数や役割に応じてあらかじめ設計しておくことが重要です。
サービスの規模に応じた対応の考え方
個人情報保護に関する法律上の義務は、扱う個人情報の件数や事業の規模によって、適用される基準が異なります。まずは自分のサービスの規模を把握し、必要に応じて専門家（弁護士や社会保険労務士など個人情報保護に詳しい専門家）に確認することをおすすめします。
ただし、法律上の義務の有無にかかわらず、この記事で紹介した3つの基本方針（不要な情報を集めない、目的以外に使わない、利用者に説明する）は、規模を問わず実践すべき基本的な姿勢です。
「うちはまだ利用者が少ないから、そこまで気にしなくていい」という考え方は、リスクの観点からはおすすめできません。利用者が10人であっても、100人であっても、1人の個人情報が漏えいした場合の当人への影響は変わりません。規模の大小は、法律上の義務の有無を判断する材料にはなりますが、「安全に作る」という姿勢そのものを変える理由にはならない、という点を意識しておいてください。
個人情報の扱いに不安がある場合
個人情報の扱いについて、自分だけでは判断がつかない部分がある場合は、無理に進めず、専門家に確認することをおすすめします。特に、多くの利用者の個人情報を扱う予定がある場合や、機微性の高い情報（健康情報、専門的な相談内容など）を扱う場合は、公開前に一度、専門家の視点を入れることを強く推奨します。
専門家に相談する際は、次のような情報を事前に整理しておくと、相談がスムーズに進みます。
- どんな個人情報を、どのくらいの件数扱う予定か
- その情報を、具体的に何のために使うのか
- 現在、どのような技術的対策（暗号化、アクセス制限など）を実装しているか、または実装を予定しているか
- 想定している利用者の規模（数十人規模か、数千人規模か、など）
これらを整理した上で相談することで、専門家からより具体的で実践的なアドバイスを受けられる可能性が高まります。
個人情報保護に関する確認は、AIに聞くだけで十分か
個人情報の扱いについて、AIに質問すれば適切な回答が得られるように思えるかもしれません。しかし、個人情報保護に関する法律・制度は改正されることがあり、AIの回答が必ずしも最新の制度を反映しているとは限りません。
技術的な実装方法（パスワードの保存方法など）についてはAIに確認しながら進めることができますが、法律上の義務や、自分のサービスに適用される具体的な基準については、個人情報保護委員会などの公的機関が公開している情報を確認するか、専門家に相談することをおすすめします。AIとの対話は、あくまで技術的な実装の助けとして活用し、制度面の最終判断は一次情報や専門家の確認に委ねる、という役割分担を意識してください。
AIに聞くのに向いている質問・向いていない質問
AIをうまく活用するためには、「どんな質問がAIに向いているか」を切り分けておくと効率的です。
AIに聞くのに向いている質問（技術的な実装の相談）
- 「パスワードを安全に保存する処理を実装してください」
- 「このデータベースの設計で、他人のデータが見えてしまう可能性はないか確認してください」
- 「退会処理と一緒に、関連する個人情報を削除する処理を実装してください」
AIだけに頼らず、一次情報や専門家に確認すべき質問（制度・法律の判断）
- 「私のサービスは、個人情報保護法上、どのような義務を負いますか」
- 「この業種で、法律上必要な同意の取得方法はどのようなものですか」
- 「万が一情報が漏えいした場合、どこに報告する義務がありますか」
前者はAIが得意とする領域であり、コードの実装として明確な答えが存在します。一方、後者は制度の解釈や、自分のサービスの具体的な状況に応じた判断が必要になるため、AIの回答をそのまま最終判断として使うのはリスクがあります。この切り分けを意識しておくだけで、AIとの付き合い方がぐっと安全になります。
個人情報保護の対策は、後からでも見直せる
最後に、個人情報保護への対策は、サービスを公開した後からでも見直すことができるという点を伝えておきます。最初から完璧な対策を用意できなくても、公開後に気づいた課題を1つずつ改善していく姿勢で十分です。
ただし、「後から直せばいい」という前提で、最初から明らかに危険な状態（パスワードがそのまま保存されている、他人のデータが見えてしまうなど）のまま公開することは避けてください。この記事で紹介した3つの基本方針と技術的な最低限の注意点は、公開前に必ず確認すべき最低ラインとして意識しておくことをおすすめします。
個人開発は、大きな組織のように専任の担当者を置けるわけではありません。だからこそ、「最初から全部を完璧に」ではなく、「最低限のラインを守りながら、少しずつ育てていく」という考え方が現実的です。この記事で紹介したチェックリストや基本方針を、サービスを作るたびに振り返る習慣にしていただければと思います。
この記事の次に読みたい記事
個人情報の扱いを理解したら、次はセキュリティ全般についても確認しておくと安心です。あわせて次の記事も参考にしてください。
AIが提案したコードに不安を感じたときの確認手順は、AIが提案したコードに不安を感じたとき、確認すべき最低限のことにまとめています。
