ESOMAR

ESOMAR/GRBN
Guideline for
Researchers andClients involvedin Primary Data
Collection
一次データ収集に携わる
リサーチャーとクライアントのためのガイドライン

02021 年 9 月

目 次
1

はじめに ............................................................................................................................................................................... 1

2

目的と対象範囲 .................................................................................................................................................................. 1

3

用語の定義 ........................................................................................................................................................................... 2

4

主要な原則 ........................................................................................................................................................................... 3

データ主体に対する責任 .......................................................................................... 45調査の設計 ........................................................................................................................................................................... 4
5.1
プライバシー・バイ・デザイン......................................................................................................................................... 4
5.2
プライバシー影響評価 ............................................................................................................................................................ 4
5.3
情報セキュリティの実践 ....................................................................................................................................................... 5

6

サンプリング ...................................................................................................................................................................... 57

調査への勧誘 ...................................................................................................................................................................... 68

データの収集・処理の法的根拠の確立 ...................................................................................................................... 7
8.1
特定の根拠の選択 ...................................................................................................................................................................... 79

追加的な考慮事項.............................................................................................................................................................. 99.1
機微なデータ ................................................................................................................................................................................ 99.2
危害からの保護 ........................................................................................................................................................................... 99.3
定性調査....................................................................................................................................................................................... 10
9.4
子供、若者、その他の保護を要する人々 .................................................................................................................. 10
9.5
受動的なデータ収集 .............................................................................................................................................................. 10
9.6
ミステリーショッピング .................................................................................................................................................... 11
9.7
オンライン追跡技術 .............................................................................................................................................................. 11
9.8
インセンティブ（謝礼） .................................................................................................................................................... 119.9
懸賞と抽選式謝礼（宝くじ方式とも呼ばれる） ................................................................................................... 1210
事後処理 ....................................................................................................................................................................... 1210.1 プライバシー保護 ................................................................................................................................................................... 1210.2 文書化 ........................................................................................................................................................................................... 13

クライアント及び他のデータ使用者に対する責任 ............................................... 13
11
透明性 ............................................................................................................................................................................ 13
11.1 プロジェクト設計 ................................................................................................................................................................... 13
11.2 二次契約....................................................................................................................................................................................... 13
11.3 分析・レポート作成・報告 ............................................................................................................................................... 13

1

一般市民に対する責任 ........................................................................................... 1412

結果の公表 ................................................................................................................................................................... 14

13

参考文献 ....................................................................................................................................................................... 14

14

プロジェクトチーム ................................................................................................................................................. 1515

附属書 A ........................................................................................................................................................................ 15

2

1

はじめに

社会のあらゆる分野の意思決定者は、さまざまな構成員に利益をもたらす製品、サービス、及び政策を開発するためには、自らが活動する環境を明確に理解する必要がある。市場・世論・社会調査及びデータ分析（以下「調査」）は、営利組織、政府、非営利組織、一般市民が証拠に基づいた意思決定を行うために必要なデータとインサイトを提供する。これには、多くの場合、個人データを含む大量のデータの収集と処理が必要になる。そうすることで、リサーチャーもクライアントも同様に、私たちが個人データを収集し処理する個人（以下「データ主体」）に対し、彼らの個人データとプライバシーを保護し、調査への参加の結果として不利な処遇または危害を経験しないことを確実にするための注意義務を負う。こうした保護は、あらゆる種類の企業や組織からデータを収集する際にも適用される。
リサーチャーはまた、意思決定者やその他のデータ利用者に対して、データ収集や分析の詳細についてオープ
ンで完全に透明であるという倫理的責任を負っている。このような透明性は、調査のユーザーがその品質を判断し、それが目的に適うかどうかを判断する唯一の方法である。

2

目的と対象範囲

本ガイドラインでは、リサーチャーの倫理的責任について、所属する組織の種類にかかわらず、一次データ収集に従事する場合、すなわち調査の目的のためにデータ主体から、またはそれに関するデータを収集する場合について述べる。これには、データ主体への直接的な質問を含む定量的及び定性的な方法だけでなく、リサー
チャーが個人の行動または態度を観察、測定または記録する受動的データ収集の方法も含まれる。すべての場
合において、一次データ収集の主要な際立った特徴は、（a）データ主体との直接的な相互作用（同意を得るなど）と、（b）調査が目的であることである。調査方法には、アンケート、フォーカスグループ、デプスイ
ンタビュー、エスノグラフィー調査、及びミステリーショッピングを含むいくつかの観察調査が含まれるが、これらに限定されない。観察者には、あらゆる設定の下で調査を実施する人が含まれる。
また、本ガイドラインでは、調査を依頼する人が自らの責任を十分に認識し、確立された倫理的及び法的要求事項の下で何が可能で何が不可能かについて、期待値を設定するためのガイダンスを提供することを意図している。
ここに記載されている要求事項及びベストプラクティスは、特定の国または地域の法的要求事項を反映するものではない。むしろ、ICC/ESOMAR の市場・世論・社会調査及びデータ分析に関する国際規範、既存のESOMAR/GRBN のガイダンス文書、世界各国の協会の綱領とガイドライン類を補完するように設計されている。したがって、本ガイドラインを単独で参照すべきではない。
この ESOMAR/GRBN の指針は、国内法に優先するものではない。国際プロジェクトに責任を負うリサーチャ
ーは、本ガイドラインの規定を最低限の要求事項とし、法律または国が合意した基準に定められたその他の責任をすべて果たすべきである。これは法的助言ではなく、そのように信頼されるべきではない。リサーチャーの責任は、調査に影響を与える可能性のあるいかなる法律にも遅れずについていくことと、関係者全員がその要求事項を認識し、それに従うことに同意することである。
この文書では、必須の要求事項を特定するために「must」という語が使用されている。リサーチャーが守らなければならない原則や実践を表すときに、「しなければならない」という言葉を用いる。「should」という言
葉は、推奨事項を説明するときに使用される。この用法は、リサーチャーが調査の設計に応じて異なる方法で原理または調査活動を実施する際に、選択ができることを伝えるように意図されている。

1

3

用語の定義

本書の目的上、これらの用語は以下の特定の意味を持つ。

Children（子供）調査に参加しようとする個人は、親、法定後見人、または責任ある大人から許可を得なければならない。子供の年齢の定義は国によって大きく異なり、各国内法及び自主規制規範によって定められている。国による定義がない場合、子供は 12 歳以下、「若者」は 13 歳から 17 歳と定義されている。（日本語版注記：日本ではJMRA 綱領で「中学生以下」と定義している）。

Client（顧客）調査プロジェクトの全部または一部を依頼、委託、または申し込む個人または組織。

Consent（同意）個人データの収集及び処理に対して、本人の自由意思に基づいて与えられ、かつ、明確に示された合意。

Data analytics（データ分析）
調査目的のために、隠れたパターン、未知の相関関係、傾向、好み、及び他の有用な情報を明らかにするために、データセットを調べるプロセスを意味する。

Data subject（データ主体）
その個人データが調査に使用されるすべての個人。

Harm（危害）
有形的及び物質的な損害（身体的な傷害や金銭的損失など）、無形的または道徳的な損害（評判または信用の失墜など）、または私的な生活への過度の侵害を意味し、求められていない個人を標的としたマーケティン
グ・メッセージを含む。

Mystery shopping（ミステリーショッピング）
ビジネスやサービスのパフォーマンスを評価するために、顧客やユーザーの役割でフィールドワーカー、リサ
ーチャーまたは参加者（消費者または一般市民）を使用すること。

Non-research activity（非調査活動）
データを収集または分析された個人に対して、その個人の態度、意見または行動を変える目的で直接的な働きかけを行うこと。

Passive data collection（受動的データ収集）
個人の行動または態度を観察、測定または記録することにより、個人データを収集すること。

Personal data（個人データ：時には個人を特定できる情報、または PII と呼ばれる）
例えば、直接的な識別子（名前、特定の地理的位置、電話番号、画像、音声、ビデオ録画など）を参照することによって、または間接的に個人の身体的、生理学的、精神的、経済的、文化的若しくは社会的特徴を参照す
ることによって、個人を特定するために使用することができる自然人に関するあらゆる情報。

Primary data（一次データ）
調査の目的のためにデータ主体から、またはデータ主体についてリサーチャーが収集したデータ。

Privacy（プライバシー）
個人が他からの侵害や干渉から自由であり、自分自身に関する情報を制御、編集、管理及び削除する能力を有し、そのような情報をどのように、どの程度他人に伝達するかを決定する能力を有することを前提とする個人の権利。

2

Privacy Impact Assessment（プライバシー影響評価：時に PIA または DPIA と呼ばれる）データ主体のプライバシー・リスクを特定し、軽減するプロセス。

Privacy notice（プライバシー通知：プライバシーポリシーと呼ばれることもある）
組織がデータ主体の個人データを収集、使用、開示、及び管理する方法を記述した、組織のプライバシー慣行に関する公表された要約文書。

Research（リサーチ：すべての形態の市場・世論・社会調査及びデータ分析を含む）
個人や組織に関する情報の体系的な収集と解釈。社会科学、行動科学、データ科学を応用した統計的・分析的
方法と技術を用いて、インサイトを生み出し、企業、政府、非営利団体、一般市民による意思決定を支援する。

Researcher（リサーチャー）
調査に関するコンサルタントとして活動する個人または組織。クライアントの組織及び使用される二次契約業
者で働く者を含む。

Secondary data（二次データ）
すでに収集され、別の情報ソースから入手可能なデータ。

Sensitive data（機微なデータ）（国によっては「特殊カテゴリーデータ」とも呼ばれる）個人や組織のプライバシーまたはセキュリティを保護するために、現地の法律で許可されていないアクセスか
ら可能な限り高いレベルで保護することが要求されている特定の種類の個人データであり、処理前にデータ主体からの追加の明示的な許可が必要になる場合がある。機微なデータの指定は管轄区域によって異なり、デー
タ主体の人種または民族的出自、健康記録、生体情報及び遺伝子データ、性的指向または性的習慣、犯罪記
録、政治的見解、労働組合への加入、宗教的または哲学的信念などを含むが、これらに限定されない。また、所在地、財務情報、規制薬物またはアルコールの使用などの違法行為など、その他の種類のデータ（必ずしも法的に定義されているわけではない）を含む。

Vulnerable individuals（保護を要する人々）
認知障害またはコミュニケーション障害を有する人を含め、自発的かつ得られた情報に基づく意思決定を行う
能力が限られている人々。

4

主要な原則

市場・世論・社会調査及びデータ分析の長い歴史を通して、リサーチャーは、個人データがいつ、どのように収集され、使用されるかを決定する固有の権利が個々のデータ主体にあることを認識してきた。この目的のために、調査は 3 つの最も重要な原則によって統治されてきた。
•

調査の目的のためにデータ主体から個人データを収集する場合、リサーチャーは、収集する予定の情報、それが収集される目的、それが誰と共有される可能性があるか、どのような形式であるかについて透明性を確保しなければならない。

•

リサーチャーは、調査で収集され、使用される個人データが不正なアクセスまたは使用から保護され、データ主体の同意なしには開示されないことを確実にしなければならない。

•

リサーチャーは、常に倫理的に行動し、適用されるすべての法律及び規制を遵守し、データ主体に危害を及ぼしたり、調査の評判を傷つけたりするようなことをしてはならない。

3

これらの原則1 は、リサーチャーがデータを依存している一般市民と、より良いビジネス上の意思決定を支援するために調査を発注したクライアントの信頼の基盤を形成する。これらの原則は、私たちの長い歴史の中でいつでもそうであったように、今日においても重要である。

データ主体に対する責任
5

調査の設計

リサーチャーはデータ主体に対して倫理的責任を持ち、自己規制部門のメンバーとして設計段階からこれらの義務を果たす。一部のガイダンスは、調査が実施される国の規制要件及びデータ保護要件によって提供される。しかしながら、規制要件は国によってかなりのバラツキがあり、あるものは他のものよりも制限的である。 リサーチャーは、データを収集または処理する国の法律を認識し、遵守しなければならないが、倫理的責任を果たすためには、単純に現地の法律を遵守する以上のことを求められる。そのための効果的な方法の 1 つは、「プライバシー・バイ・デザイン」と呼ばれる手法を使用することである。

5.1

プライバシー・バイ・デザイン

プライバシー・バイ・デザインの本質は、あらかじめ、予防的に、最初から最後までのプライバシー保護がデフォルトで設定されていることを重視するプロセスの実装である。ここで適用されているように、それは 3 つの主要な構成要素を持っている。（a） 明確に定義されたプライバシー原則の基礎、（b） 特定のプロジェク
ト設計におけるプライバシー・リスクを評価するためのプロセス（例えば、プライバシー影響評価）、（c）これらのリスクを軽減するための、情報セキュリティの実践とプライバシー保護のアプローチ、方針、及び手続
きのインフラストラクチャである。

5.2

プライバシー影響評価

慎重に実施されるプライバシー影響評価‐PIA（Data Protection Impact Assessment：DPIA とも呼ばれる）は、ある特定の調査設計が、調査に参加した結果として悪影響や有害な結果を経験しないように、データ主体の個人データとプライバシーの必要な保護を含むことを保証する。簡単に言えば、PIA とは、プロジェクトのライフサイクルを通じて、データ主体の個人データとプライバシーに対するリスクを体系的に特定し、軽減するプロセスである。通常、次の 4 つの手順がある。
1.

組織内の計画された情報の流れを図示する。

2.

潜在的なリスクを特定し、その重大性及び発生可能性を評価する。

3.

特定されたリスクを軽減するソリューションを開発及び評価する。

4.

リスク軽減ソリューションを組織のプロセスと計画に統合する。

より詳細な取り扱いについては、ESOMAR/GRBN の「注意義務に関するガイドライン：調査対象者保護のために」を参照のこと。

1 経済協力開発機構 (OECD) も同様のプライバシー原則を支持しており、世界中の多くの既存及び新興のプライバシー及びデータ保護法に反映されたフレームワークを構成している。詳細は、OECD Privacy Framework を参照。

4

5.3

情報セキュリティの実践

ESOMAR の「Data Protection Checklist（データ保護チェックリスト）」は、組織の情報セキュリティ・イ
ンフラストラクチャと、実践上のギャップを特定し、ソリューションを開発するための段階的な評価プロセスを提供している。リサーチャーは、PIA のリスク軽減フェーズの一環として、それを参照することが望まれる。

6

サンプリングサンプリングの最初のステップは、典型的には、確率標本または非確率標本を抽出する手順を用いて、サンプルが抽出されるデータベースを特定することである。例としては、公的及び私的な情報源（例えば、ウェブサ
イト、電話番号のリスト、雑誌購読者、専門職協会員、登録有権者名簿など）から編集されたリスト、クライ
アントの顧客のリスト、リサーチまたはマーケティング目的で明示的に構築されたオンラインアクセスパネルなどがある。
サンプルソースはまた、オンライン調査で行われることが多くなっているように、選択時に動的に作成することも可能であり、ショッピングモールでのインターセプトやスノーボールサンプリングのような技術を介して、オフラインでも作成できる。多くの場合、これらの情報源には、潜在的なデータ主体と連絡を取るために使用できる、直接的な識別子の形式で個人データが含まれている2。
サンプルの種類にかかわらず、リサーチャーはすべてのデータソースの出所を検証するために必要な手順を実行する必要がある。これは、すべての個人データが当該行政区域の要求事項の範囲内で合法的に収集、処理及び転送されていること、及びデータを調査目的に使用する正当な理由があることを保証するために必要である。少なくとも、リサーチャーは以下のような質問を行い、満足のいく回答を得なければならない。
1.

データソースはどのように、誰によって構築されたか？

2.

データ収集者は、どのような目的でデータ主体の同意を得たか。また、データ主体は、第三者から連絡を受ける可能性があることを知っていたか？

3.

データソースはどのように維持され、最新の状態に保たれているか？

4.

データソースには、子供や既知の保護を要する人々が含まれているか？

5.

調査以外にどのような目的でデータソースを使用しているか？

6.

データに既知の問題はあるか？

データ主体から直接収集されたものではないが、別の情報源から入手可能なデータの使用に関する詳細な議論については、近く発表される「ESOMAR/GRBN：調査のために二次データを処理する際のガイドライン」、
または「MRS：データリストの購入と使用のためのチェックリスト」を参照のこと。オンラインで実施される研究のためにサンプルを調達する場合、リサーチャーは「ESOMAR：オンラインサンプルの購入者を支援するための質問」も参照することが望ましい。

2 1 つの例外は、オンラインパネルサンプルであり、個々の識別情報はサンプル供給者によって保護され、リサーチ

ャーとは共有されない。

5

最後に、サンプルファイルには一般的に個人データが含まれていることを考えると、調査機関は、ある組織から別の組織への移行時を含め、その組織が所有する個人データにも同じレベルの保護策を提供しなければならない。

7

調査への勧誘調査のデータ主体にコンタクトするためのアプローチは、2 つの異なる伝統によって支配されている。
伝統的な（オフラインの）調査方法（対面、電話、フォーカスグループの募集など）は、その性質上、個人と直接接触するため、協力を求めることを比較的容易にしている。しかし、まだ満たされなければならない多くの法的、倫理的要求事項がある。それには次のものが含まれるが、これらに限定されない。
• 電話をかけてはいけないリスト、規制に関わる法律、または通話時間の制限；• 自動ダイヤル装置の使用制限；• オートダイヤルが許可されている場合、無言電話または放置コールの制限、及び発信者番号の識別情報を隠すことの禁止；• データ主体からの、再度連絡をしないように、という要請を尊重すること。
調査の他のすべての側面と同様に、リサーチャーはデータ主体のプライバシーの選択を尊重しなければならない。
プライバシーに関する懸念が高まっていることや、多数のデータ主体に電子的に連絡を取ることが比較的容易
であることから、オンライン調査への勧誘は一般的に、はるかに困難である。 電子メールやテキストメッセー
ジの取り扱いについては、地域や国ごとの法律によって異なる場合がある。一部の国では、明示的な同意が得られない限り、自動システムを使用してテキストメッセージを送信することは禁止されている。リサーチャー
は、データ主体のメールアドレスや携帯電話番号を入手する際に、いかなるごまかしも使用してはならない。
これには、パブリックドメインの利用、個人に意識されない技術やテクニックの利用、調査以外の活動を装った収集などが含まれる。技術が進歩するにつれて、調査に協力してもらうために、個人に直接接触する方法が出てきている。これには、様々な種類のモバイルアプリやソーシャルメディアを通じた直接のコンタクトが含まれる。
使用される技術にかかわらず、リサーチャーは、調査のために連絡を受ける可能性があるデータ主体側の合理的な期待がない限り、参加を勧誘するために個々のデータ主体に直接連絡してはならない。このような合意は、以下の条件がすべて存在し、かつ、現地の法律または規則に基づく制限または禁止事項がない場合に想定することができる。
•

クライアント、調査機関、またはサンプル提供企業など、サンプルを提供する事業主体との間に、実質的な既存の協力関係が存在する。

•

リサーチャーやサンプル提供者とのオンラインまたはモバイルでの調査に、データ主体が特別にオプトインしている場合、または直接のコミュニケーションをオプトアウトしていない、クライアント提供の顧客リストの場合は、調査のために連絡することができる。

•

データ主体に送信されるすべての招待状は、サンプル提供者、リサーチャー、またはクライアントの名
前、及びデータ主体との関係を明確に伝達またはリンクし、将来の接触から除外される選択肢を明確に提示しなければならない。

6•

サンプルのファイルは、以前に連絡先からの削除を要請したすべてのデータ主体を適切かつタイムリーに除外している。

•

データ主体は、要請されていない電子メール、テキストメッセージ、または他の類似の手段で募集されていない。

リサーチャーはまた、次の点にも注意しなければならない。
• クライアントまたはサンプル提供者から連絡先情報を受け取る際に、リサーチャーは、リストに記載されている者が調査目的のために何らかの形で連絡を受けることを合理的に期待しているかどうかを検証しなければならない。
• リサーチャーはデータ主体を募集する際に、誤った情報や誤解を招くような情報を使用してはならない。
• 個人情報へのアクセス及び使用を承諾または制限する、データ主体から受信したメッセージやその他の文書のコピーまたは記録を保管することは、リサーチャーにとって望ましい慣行であり、一部の国では要求事項となっている。
サンプル中の個人データを処理する際のプライバシー保護の詳細については、セクション 10 の「事後処理」
を参照のこと。

8

データの収集・処理の法的根拠の確立

世界中のデータ保護フレームワークでは、個人データを収集または処理する前に、個人及び組織が明確で説得力のある法的根拠を確立することがますます求められている。これらの要求事項は、リサーチャーにも同様に適用される。そのような法的要求事項が存在しない行政区域においても、リサーチャーがデータ主体のプライバシー及び権利を尊重する責任を負うためには、リサーチャーが個人データを収集または処理するための何らかの根拠を確立することが必要である。

8.1

特定の根拠の選択

個人データの収集または取扱いの法的根拠を確立するための要件は、世界中でますます一般的になってきているが、利用可能な根拠、適格性の認定方法、及びどのような特定のデータ収集また処理活動が許可されているかという点で、行政区域によって大きな違いがあることが多い。したがって、リサーチャーは、収集される個
人データに適用されるすべての行政区域内の要求事項を十分に理解し、関連する法律を遵守することを確実にしなければならない。
利用可能なすべての根拠に共通する 1 つのテーマは、データ主体のプライバシー、権利、及び福祉が主要な関心事だということである。
利用可能な根拠はいくつかあるが、リサーチャーは歴史的に、一次データ収集においてデータ主体の同意に依存してきている。

8.1.1 通知・同意・透明性及び調査の自発性
同意に関する具体的な要求事項は国や地域によって大きく異なり、リサーチャーはデータを収集または処理す
るすべての国で、これらの要求事項が満たされていることを確実にしなければならない。少なくとも、リサー
チャーは、収集しようとしている情報、収集の目的、その情報の保護方法、情報が共有される可能性がある相7

手とその形式について、完全に透明性を確保しなければならない。情報は、明確で、簡潔で、かつ、データ主体が直接のリンク（オンラインの方法論のように）を通じて、または要請に応じて、容易に利用できるものでなければならない。3
オンラインのサンプルの場合、この責任はサンプル提供者とリサーチャーが分担する。サンプル提供者は、パネルメンバーとのやりとりを管理する一般的な規則を設定することを含め、自らが所有し管理する個人データを保護する責任を負うが、リサーチャーは、データ主体が調査への参加を要請されるたびに、上記の段落で述べた条件がデータ主体に伝達されるようにしなければならない。
リサーチャーは、データ主体を欺いたり、嘘をついたり、騙したり、強要したりして調査に参加させてはならない。調査への参加は常に任意であり、リサーチャーはデータ主体がいつでも退出したり、データを削除した
りできることを保証しなければならない。
リサーチャーはまた、調査を他の非調査活動と明確に区別しなければならない。さらに、リサーチャーは、データ収集時にデータ主体が同意していない限り、収集した個人データを調査以外の目的に利用させてはならな
い。
調査のプロジェクト期間中に、調査の計画に重要な変更があった場合（例えば、調査のユーザーであるクライ
アントと共有されている位置情報や個人識別可能データなどの、追加的な受動的データ収集を行うこと）、リ
サーチャーはデータ主体に調査を継続するかどうかについて、十分な情報を得た上で選択できるように追加情報を通知しなければならない。
調査が複数回にわたるデータ収集を行っている場合や、数カ月以上にわたってデータ収集を行っている場合、リサーチャーは、データを収集されているデータ主体に対し、収集の目的、データの使用方法を思い出させることによって、定期的に同意を更新しなければならない。リサーチャーが同意を更新しなければならないタイ
ミングには、データ収集またはデータ使用方法に重大な変更があった場合や、調査機関のオーナーシップ（支配者）の変化、または適用される法律や規制の変更が含まれるが、これらに限定されない。
リサーチャーがデータ収集サービスのために第三者機関を利用する場合、リサーチャーはすべてのデータが合法的かつ倫理的に調達されたものであることを確実にしなければならない。

8.1.2 正当な利益
正当な利益は、同意を必要とせずに個人データを収集し、処理するために使用できる代替的根拠を提供する。
正当な利益は、データ主体が合理的に期待する方法で個人データが調査の目的のために使用されており、その処理が自らの権利及びプライバシーに重大な影響を及ぼす可能性が低い場合に、処理に適した法的根拠となり得る。
正当な利益が利用できるかどうかを判断する際、リサーチャーは、データ主体の基本的な権利及び自由よりも
自分の利益が優先されていないことを確実にしなければならない。そのためには、これらの基準に対応する 3段階のアプローチに従って文書化しなければならない。
•

目的：正当な利益が追求されているか？

•

必要性：目的を達成するために、収集と処理は必要か？

3 クライアント名を事前に開示するとバイアスが生じるという純粋な懸念がある場合、リサーチャーはデータ主体が調査課

題を完了するまで待ってから、クライアント名を開示することを選択してもよい。ただし、この方法はデータ主体の同意がある場合にのみ使用できる。

8

•

バランス：データ主体の権利と利益は、リサーチャーの利益よりも優先しているか？

正当な利益の使用を検討する際に、調査参加者の利益を検討し、評価するプロセスは、例えば「正当な利益アセスメント」として、何らかの方法で文書化されなければならない。また、行政区域によっては、機微なデー
タ（「特殊カテゴリーデータ」と呼ばれることもある）の処理、またはそのデータが自動化された意思決定に使用される場合に、正当な利益を使用できないことにも留意することが望ましい。4

8.1.3 契約
契約もまた、個人データを処理するための根拠として使用することができる。リサーチャーは、データ主体に対する契約上の義務を履行するためにデータ主体の個人データを処理する必要がある場合に、この根拠を利用することができる。これは、調査の文脈では適用が限定されているが、アクセスパネルを管理し、運用する際には適用可能である。

8.1.4 公共の職務と利益
公共の利益のための職務の遂行、または公的な職務の遂行のために必要な個人データの処理は、リサーチャーが考慮することのできるもう 1 つの根拠である。この根拠を用いるための条件は厳密に定義され、国によって異なる傾向がある。結果として、公共部門による調査や、公共の利益となることが明確に示せる民間部門の調査で主に使用されている。また、これを使用するための要求事項と条件にも注意する必要ことが望ましい。

9

追加的な考慮事項

9.1

機微なデータリサーチャーは、法的要求事項により、またデータ主体への危害や苦痛を与える可能性が高いリスクのために、機微な性質を有する話題をデータ主体にアプローチする際には、データ主体を保護するための適切な措置を講じなければならない。リサーチャーは、機微なデータを収集するアプローチが必要であり、関連性があり、明確であることを確実にしなければならない。リサーチャーは、機微な質問の目的を説明し、データ主体の明示的な同意を得て、データ主体が「回答したくない」という選択肢を持つか、または求められているかもしれない機微な情報を提供しないことを可能にする、その他の選択肢を持つことを保証しなければならない。
国によっては、機微な個人データを収集する認可を、関連する国内当局から要求されることがある。

9.2

危害からの保護

リサーチャーは、調査プロジェクトに参加する過程において、データ主体が危害を受けたり悪影響を受けたりしないように注意する義務がある。これには、金銭的、身体的、または感情的など、あらゆる種類の危害が含まれる。そのためには、リサーチャーは、調査の具体的な要求事項を慎重に検討し、現地の法律上の要求事項
や禁止事項及び規制を調べ、調査がデータ主体に与えるであろうあらゆる実際的な影響を考慮しなければならない。特に、リサーチャーは以下のことを行わなければならない。

4 まれに、リサーチャーが調査目的を遵守するために、データ主体に誤解を与える必要があると考える場合がある。そのような場合、リサーチャーは調査の終了時にデータ主体に通知し、提供した誤情報を訂正しなければならない。データ主体
は、自らのデータを削除するか、調査のために再度連絡を受けないようにする機会を与えられなければならない。例としては、ある種の広告テストや、政治的世論調査におけるメッセージテストなどがある。

9

• データ主体に迷惑をかけるか有害となる、誤解を招くような記述を避ける（例えば、調査内容についての不正確な情報、インタビュー時間のおおよその長さ、または後の機会にオンラインまたは他のインタビュー技法を介して再インタビューされる可能性）；• ユーザーがプライバシー保護を期待し、特定の行動に対する同意を求められる、誤解を招くような、あるいは求められていないデータ収集と処理（例えば、オンライン環境やモバイル機器から個人デー
タを収集する非公開の自動化システム）を避ける；• データ主体がリサーチャーに尋ねる可能性のある、いかなる質問に回答する。
詳細については、ESOMAR/GRBN の「注意義務に関するガイドライン：調査対象者保護のために」を参照の
こと。

9.3

定性調査

定性調査に参加するデータ主体は、定量調査におけるデータ主体と同じ保護を受ける権利を有する。これらの調査は、フォーカスグループのようないくつかの形態が、クライアントや他の第三者による参加を含む可能性があるという点で、特別な課題を提起する可能性がある。例としては、フォーカスグループをライブストリー
ミングで見たり、フォーカスグループやデプスインタビューのビデオ録画を見たり、さらにはクライアントとデータ主体との直接的なやり取りまでもが含まれる。
いずれの場合も、リサーチャーは同意を得る過程で以下のことを確実にしなければならない。
•

データ主体は、クライアントまたはその他の第三者が参加する可能性があること、その参加の形態、クライアントまたは第三者が参加する程度、及び調査期間中に開示された個人情報を保護するためにとられる措置について知らされること。

•

クライアントは、データ主体が共有することに同意した個人データのみを収集することに同意しなければならない。

•

クライアントは、調査期間中に開示されたデータ主体に関する個人情報を秘密に保持することに同意しなければならない。

9.4

子供、若者、その他の保護を要する人々

子供やその他の保護を要する人々と調査を行う際には、接触し同意を得るための特別な要求事項がある。詳細については、ESOMAR/GRBN「子供、若者、及びその他の保護を要する人々を対象とした調査及びデータ分
析のガイドライン」を参照。

9.5

受動的なデータ収集

観察型調査と呼ばれることもある受動的データ収集には、音声やビデオの記録、オンライン閲覧履歴の収集、ソーシャルメディア上の投稿のスクレーピング、購買行動の記録など、さまざまな形式がある。これらの方法のいくつかは、一次データ収集、すなわち調査目的のためにリサーチャーによって収集されるものとして分類される。そのような場合、リサーチャーは本ガイドラインに記載された手順に従わなければならない。
しかし、中には、二次データ収集として、すなわち他の誰かによってデータが収集されるものとして分類するのが最もふさわしい手法がある。リサーチャーの責任は、データが合法的に収集されたこと、及び調査の目的のためにデータを処理する正当な法的根拠があることを確認することである。これらの二次データ源を使用す

10

る場合のリサーチャーの責任に関する更なる議論については、近日公開予定の ESOMAR/GRBN の「調査のための二次データ処理」ガイドラインを参照のこと。

9.6

ミステリーショッピング

ミステリーショッピング調査を実施するリサーチャーは、調査の結果、個人のプライバシーが尊重され、デー
タ主体（通常は店舗の従業員など）が不利な立場に置かれたり被害を受けたりしないように注意しなければならない。ミステリーショッピング調査を実施する前に、リサーチャーは、クライアントが上記のすべての要求
事項を満たすデータ主体の同意を事前に得ていること、収集された個人データが完全に保護され、データ主体の同意を得た場合にのみクライアントに公開されることを、まず確認しなければならない。
リサーチャーはまた、同意を得られなかった個人に関するいかなる種類の個人データ（写真または録音を含む）も収集しないように注意しなければならない。例としては、他の買い物客や競合店の店員が挙げられる。
詳細については、ESOMAR/GRBN の「注意義務に関するガイドライン：調査対象者保護のために」を参照の
こと。

9.7

オンライン追跡技術

オンライン・マーケティング活動に使用される多くの技術（例：クッキー、トラッキングピクセル、デバイス
ID）は、オンライン視聴率、コンテンツ測定、広告テスト、オンラインサンプル管理（例：不正行為の検出）などの分野の調査で有効に活用されている。
可能であれば、リサーチャーは個人データの収集、使用、及び報告方法に基づいて同意を得なければならない。しかし、同意取得が不可能な場合もあり、リサーチャーは他の法的に許容される根拠に頼らなければならない。正当な利益はそのような根拠の 1 つである。このような状況下では、リサーチャーは運用上可能な限り速やかに、識別可能な特徴を除去または不明瞭にしなければならない。

9.8

インセンティブ（謝礼）

調査への参加を奨励するためのインセンティブが提供される場合、リサーチャーは、データ主体が以下について明確に知らされるようにしなければならない。
• 誰がインセンティブを管理するか；• インセンティブはどのようなものになるか；• データ主体がインセンティブを受ける時期；• 特定業務の完了や品質管理チェック（例えば、オンラインのパネル調査）の合格条件が付記されているか。
リサーチャーはまた、インセンティブが妥当なもので、賄賂にはあたらず、または賄賂と認識されないこと、
及びインセンティブが提供される行政区域の法的要求事項に適合していることを確実にしなければならない。
インセンティブは、対象者と調査の性質にとって適切なものでなければならない。例えば、調査が運転習慣に焦点を当てているのであれば、インセンティブとしてアルコール飲料を提供することは不適切であろう。
クライアントが提供するインセンティブまたは割引の提供を利用することで、データ主体がそのインセンティ
ブの恩恵を受けるために費用を支出する必要がある場合（例えば、何らかの利益を得るためにデータ主体がその差額を支払う必要がある商品やサービスの価格割引）は、ダイレクトマーケティングの範囲内であることか11

ら、インセンティブとして提供してはならない（クライアントが提供するインセンティブや割引は、クライア
ントのプロモーションの一形態とみなされるため）。
リサーチャーはインセンティブを管理するために収集されたデータが、データベース構築などの他の目的に使用されないようにしなければならない。インセンティブプロセスの一環として収集された識別可能なデータ主体の詳細を、データ主体の同意なしにクライアント（クライアント側の調査部門内で行われる場合は、社内のクライアントを含む）やその他の第三者に渡してはならない。
最後に、国境を越えた複数国のオンライン調査プロジェクトを実施する場合、リサーチャーはインセンティブを提供するプロセスが、関係するすべての国のすべての関連法に準拠していることを確実にしなければならない。

9.9

懸賞と抽選式謝礼（宝くじ方式とも呼ばれる）

この種のインセンティブはしばしば厳しく規制されており、リサーチャーは適用可能なすべての地域の法律や規則を認識していなければならない。詳細については附属書 A を参照のこと。

10 事後処理
リサーチャーは、後処理期間の間、（a） データ主体のプライバシーを完全に保護し、（b） 処理及び分析中にエラーが発生しないようにすることを確実にしなければならない。どちらの場合も、リサーチャーはこれらの目標を達成するために設計された一連の手順と基準を整備しておかなければならない。

10.1 プライバシー保護
ESOMAR の「データ保護チェックリスト」は、個人データの不注意な漏洩や消失を防ぐために設計された技
術、基準、及びプロセスのインフラストラクチャへのロードマップを提供する。リサーチャーは、このツール
をプライバシー保護プログラムの評価ツールとして使用し、ギャップを特定して解決策を策定することが望ましい。
重要な懸念事項は、個人情報がクライアントに開示されないことである。リサーチャーは、適用されるプライ
バシーに関する法律または規制でより高い要件が規定されていない限り、以下の条件の下でのみ、データ主体の個人情報をクライアントに伝達することができる。
• データ主体が明示的な同意を与え、• 目的が調査のためのみである。
さらに、リサーチャーは、上記の条件が満たされない限り、クライアントがデータ主体を特定しようとしないという書面による保証をクライアントから得ることが不可欠である。詳細については、ESOMAR/GRBN の「注意義務に関するガイドライン：調査対象者保護のために」を参照のこと。
リサーチャーはまた、二次契約業者と共有する個人データが二次契約業務の遂行に必要なものに限定されていること、及び二次契約業者がそのデータを保護するために必要な情報セキュリティ手順を備えていることを確
実にしなければならない。データ保護に関する二次契約業者の責任は、明確に文書化され、同意されなければ
ならない。

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10.2 文書化
リサーチャーは、データクリーニング、他のデータソースとの統合、重み付け、補定（使用している場合）、
実施した特定の分析など、実施した特定の後処理手順を完全に文書化しなければならない。文書は、データ利用者が、データ収集後にデータがどのように変更された可能性があるかを理解できるように、十分に具体的であることが望ましい。

クライアント及び他のデータ使用者に対する責任
11 透明性11.1 プロジェクト設計
リサーチャーは、調査を依頼するクライアントやスポンサーに対する倫理的責任を認識し、それを果たさなけ
ればならない。このことは、リサーチャーが調査を設計し、クライアントまたはスポンサーとの間で提案及び合意された目的、仕様、品質を満たすことを要求する。リサーチャーは、調査の実施方法について最初から最後まで透明でなければならない。この情報は通常、提案の段階でクライアントに伝えられ、作業の進行に応じて変更される。ISO 規格「ISO 20252:2019 市場・世論・社会調査及びインサイト・データ分析－用語及びサービス要求事項」は、提案段階でクライアントに開示し、調査の進展に合わせて更新すべきプロジェクト設計
機能の詳細なリストを提供する。実施すべき特定のデータ収集及び分析の完全な透明性を確保するために、記載された要求事項の遵守することが望ましい。

11.2 二次契約
リサーチャーは、業務を開始する前に、業務の一部がリサーチャーの組織外に委託される予定であることをク
ライアントに通知しなければならない。要請がある場合、クライアントにそのような二次契約業者の身元を知らせなければならない。
リサーチャーはまた、二次契約先と共有する個人データが二次契約業務の遂行に必要なものに限定されること、二次契約先がデータを保護するために必要なデータセキュリティ手順を整備していること、二次契約先のデータ保護責任が明確に文書化され、同意されていることを確実にすることが求められている。

11.3 分析・レポート作成・報告
調査の利用者が、提供されたデータが目的に適合していると確信するためには、リサーチャーが、データによって裏付けられない結論を導くかもしれない方法論の限界を含め、調査がどのように行われたかについての適切な情報を利用者に提供しなければならない。少なくとも、この情報には以下を含まなければならない。
• 調査に資金を拠出した組織、実施した調査機関、及び使用したすべての二次契約業者の名称；• 対象母集団の定義、サンプルソースとサンプル数；• サンプル設計・選定手順；• 使用されたインセンティブ（ある場合）とその管理方法；• あてはまる場合には、回答率または参加率及びその算定方法；

13• データの収集方法及び使用した手段の写し；• 適用されたデータのクリーニング、重み付け、またはフィールドワーク後の調整；• 調査結果の妥当性に影響を与える、実質的な限界に関する記述
リサーチャーは、ISO 規格「ISO 20252:2019 市場・世論・社会調査及びインサイト・データ分析－用語及びサービス要求事項」に規定されている、より包括的な報告に関する要求事項をレビューすることが望ましい。

一般市民に対する責任
12 結果の公表
クライアントが調査プロジェクトの結果を公表しようとする場合、クライアントとリサーチャーは、公表された結果が誤解を招くものでないことを確実にする責任を負う。そのために、クライアントは調査結果の公表の形式と内容についてリサーチャーと協議することが望ましい。
リサーチャーはまた、要請された場合に、公表された知見の妥当性を評価するのに十分な技術情報を提供する
準備ができていなければならない。これには、その調査研究の背景、サンプルの出所、データ収集の方法、使用された質問の文言、採用された重み付け、公表物の中で報告された集計表または他の分析結果に関する関連情報が含まれる。詳細については、ESOMAR/WAPOR の「Guideline on Opinion Polls and Published
Surveys」を参照のこと。
リサーチャーは、調査プロジェクトから得られた結論がデータによって十分に裏付けられていない限り、その結論の公表に自分の名前を付け加えてはならない。

13 参考文献
ESOMAR「データ保護チェックリスト」
ESOMAR/GRBN ガイドライン「子供・若者、その他の保護を要する人々を対象とした調査及びデータ分析」
ESOMAR/GRBN「注意義務に関するガイドライン：調査対象者保護のために」ESOMAR/GRBN「調査のための二次データを処理する際のガイドライン」（近日公開予定）
ESOMAR/WAPOR「Guideline on Opinion Polls and Published Surveys」
ICC/ESOMAR International Code on Market, Opinion, and Social Research and Data Analytics（綱領）ISO 20252:2019 市場・世論・社会調査及びインサイト・データ分析－用語及びサービス要求事項
MRS「データリストの購入及び使用に関するチェックリスト」
OECD「プライバシー・フレームワーク」「オンラインサンプルの購入者に役立つ質問」

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14 プロジェクトチーム
Reg Baker, North American Regional Ambassador, ESOMAR
Debrah Harding, Managing Director and Finance Director, Market Research Society
Joke Ruwen-Stuursma, Professional Standards Executive, ESOMAR
Judith Passingham, Chair of the Professional Standards Committee, ESOMAR
Andrew Canon, Executive Director at GRBN
ドラフトに有益なコメントを寄せてくれた多くの人々に感謝する。
Pepe Aldudo, ANEIMO
Sandesh Banawaliker
Jeremy Brodsky, Gutcheck
Gerrit Burghardt, Searchlight Pharma
Evan Davies, YouGov
Jackie Lorch, Dynata
Adam Phillips, Real ResearchAngela Priest, Gutcheck
Ashlin Quirk, Dynata
Fred Schipper, Ipsos
John Tabone, CRIC

15 附属書 A
懸賞と抽選式謝礼
インセンティブとしての懸賞と抽選式謝礼は、オンライン調査の初期には人気があったが、有効性の欠如と、必要で詳細な知識なしにそれらを利用することの重大なリスクのために、例えばいくつかの国では、その利用は減少している。
1. データ主体は、無料の商品抽選や懸賞に応募する資格を得るために、オンライン調査プロジェクトに参加することに同意する以外のことを要求されてはならない。これには、調査プロジェクトの一部であるかもしれない調査票への質問や、調査を完了するためなどの回答を提供しないことを含む。特に、不釣り合いな量のデータが個人から提供された場合、これはデータ主体による「金銭的価値の移転」と考えられる可能性がある。このような場合には、参加のための支払い義務と同様にみなされ、法定管理の対象となる「有料宝くじ」と見なされる。
2. 無料の抽選式謝礼または懸賞への参加がそのようなモノとして分類されるためには、何らかの形のスキルが必要とされる場合がある。例えば、参加が受け入れられる前に、比較的容易ではあるが、何らかの知識を必要とする質問（例えば、アメリカの大統領は誰ですか？）をするなどである。

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3. 調査活動またはプロジェクトを完了しなかった場合でも、データ主体が無料の抽選または懸賞に応募できないことはない。
4. リサーチャーは、データ主体が無料の抽選または懸賞の根拠となる規則（例えば、無料の抽選や懸賞に参加するスタッフの家族を制限するルール）に定められた基準を明らかに満たしていない場合を除き、無料の抽選または懸賞を差し控えてはならない。
5. リサーチャーは、同意を求められた時点で、無料の抽選または懸賞に関するすべての関連情報がデータ主体に明確に伝達されるようにしなければならない。具体的な要求事項は国によって異なるが、それには次のような情報が含まれる。
• 登録の締切日；• 賞品の特徴；• 賞品の代わりに現金が使えるかどうか；• 当選者に結果を通知する方法とタイミング；• 当選者と結果がいつ、どのように発表されるか；• 適格・不適格の基準；• 登録のための代替手段。
6. すべての規則は、データ主体が容易に理解でき、誤解を招くことのないよう、明快かつ明確でなければならない。これには、当選の可能性や賞品の価値などが含まれる。さらに、次のようなこともある。
• 当該規則は、不合理または過度に制限的であってはならない；• リサーチャーは、すべてのデータ主体か、またはほとんどに無料の抽選／懸賞形式で提供される贈り物と、当選者にだけ提供される懸賞とを明確に区別しなければならない；• リサーチャーは、すべての無料の抽選または懸賞に対して、別の無料登録手段が利用可能であること、及び当選の確率がすべての種類の登録に対して同等であることを確実にしなければならない；• リサーチャーは、景品の抽選や懸賞の当選者が、機会の法則の公正な適用を確実にする方法で選ばれる
ようにしなければならない。当選者を選出するプロセスは、明確な監査証跡によってサポートされ、抽選は独立したものでなければならない。一部の国では、抽選が行われた時に、すべてのデータ主体が同じ確率で勝つようにするために、独立したオブザーバーが必要とされることがある；• リサーチャーが、クライアントに代わって無料の賞品／抽選／懸賞を提供する場合には、クライアント
がその責任と潜在的な責任を認識できるようにしなければならない。リサーチャーは、このような債務を軽減するためのアプローチ（例えば、第三者を含めること、及び賠償責任の補償規定の追加）について、クライアントと議論することが望ましい。
リサーチャーは、この種の行動を行う前に、当該国の協会のガイドラインと現地の法律を常にチェックしなけ
ればならない。

＜日本語版作成＞
一般社団法人 日本マーケティング・リサーチ協会

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