データクリーンルームとは？仕組みと国内外の主なサービス

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サードパーティCookieの制限や個人情報保護の規制が進み、「媒体をまたいだ広告効果が測りにくくなった」「自社の購買データと媒体のデータを、どう組み合わせて評価すればよいか分からない」と悩む広告主や代理店が増えています。

その解決策として名前が挙がるのが、データクリーンルームです。データクリーンルームを使うと、個人を特定しない形で自社のデータと媒体・事業者のデータを掛け合わせ、集計した結果だけを受け取って分析できます。

この記事では、データクリーンルームの仕組みとCDP・DMPとの違い、Google・Amazonのほか、KDDIやドコモなど国内の主なサービス、導入の手順とよくある失敗、分析で得た示唆をLPの改善につなげる方法までを、公式の資料をもとに解説します。

1. データクリーンルームとは

データクリーンルームとは、複数の企業がそれぞれ持つデータを、個人を特定しない形で掛け合わせて分析できる環境のことです。持ち込んだデータは仮名化などの加工をしたうえで突き合わされ、参加企業が受け取れるのは集計した結果に限られます。

GoogleのAds Data Hubは、基盤データを調べることはできないようになっており、集約後のデータだけを共有することでエンドユーザーの再識別を防いでいると説明しています（出典：Ads Data Hub｜Google for Developers）。AmazonのAmazon Marketing Cloud（AMC）も、広告主がアクセスできるのは、AMCで集約され匿名化されたアウトプットだけだとしています（出典：Amazon Marketing Cloud｜Amazon Ads）。

この「持ち込んだデータそのものは見せず、分析した結果だけを取り出せる」点が、データクリーンルームをほかのデータ統合の方法と分ける特徴です。

2. データクリーンルームが注目される3つの背景

2-1. サードパーティCookieの制限

ブラウザの側で第三者Cookieの利用が制限され、媒体をまたいでユーザーを追いかける前提の計測が難しくなっています。たとえばAppleのSafariは、2020年3月に、第三者Cookieを標準ですべてブロックする主要なブラウザになったと説明しています（出典：Full Third-Party Cookie Blocking and More｜WebKit）。媒体ごとに分かれたデータを、個人を特定せずに突き合わせられる環境として、データクリーンルームへの期待が高まっています。

2-2. 個人情報保護の規制の強化

日本では、2022年4月1日に全面施行された改正個人情報保護法（出典：令和2年 改正個人情報保護法について｜個人情報保護委員会）で、Cookieなどの閲覧履歴を含む「個人関連情報」を第三者に提供するときのルールが整えられました。提供先が個人データとして取得することが想定される場合は、原則として本人の同意が得られていることを確認しなければなりません（出典：「個人関連情報」を第三者に提供する場合に留意すべき事項｜個人情報保護委員会）。企業どうしでデータを掛け合わせるときの前提が、以前より厳しくなっています。

2-3. 媒体をまたいだ計測の必要性

広告を出す媒体は、検索・SNS・動画・コネクテッドTVと増え、媒体ごとの管理画面だけでは全体の判断が難しくなっています。媒体をまたいで接触とコンバージョンの流れをつかむには、媒体が持つデータと自社の購買データを安全に組み合わせる仕組みが必要です。

3. データクリーンルームの仕組み

データクリーンルームでは、参加する企業がそれぞれのデータを環境に持ち込み、共通するユーザーを突き合わせたうえで、集計した単位で分析します。

Ads Data Hubでは、ファーストパーティデータをBigQueryにアップロードして、Googleのサービスで蓄積されたイベントレベルの広告キャンペーンデータと結合できます。AMCは仮名化された情報だけを受け入れ、Amazonが広告主の独自のシグナルをエクスポートしたりアクセスしたりすることはできないと説明しています（出典：Amazon Marketing Cloud｜Amazon Ads）。

結果には、個人を特定させないための制限がかかります。Ads Data Hubでは、各行に含まれるユーザー数をしきい値以上にする「集計チェック」や、集計結果に調整したランダムなノイズを加える「ノイズ挿入」などのプライバシーチェックがあり、制限によって結果から除外された行は「フィルタされた行」と呼ばれます（出典：Ads Data Hub のプライバシー チェック｜Google for Developers）。プライバシーチェックが発動すると、警告なしでデータ行が除外される可能性があるとも書かれています（出典：Ads Data Hub｜Google for Developers）。

つまりデータクリーンルームは、個々のユーザーを調べる道具ではなく、セグメントや集計の単位で安全に分析するための環境です。持ち込むデータの考え方は、ファーストパーティーデータとは｜広告主の活用と対策でまとめています。

4. CDP・DMPとの違い

データクリーンルームは、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）やDMP（データマネジメントプラットフォーム）と混同されやすい言葉です。役割の違いは次のとおりです。

項目	CDP	DMP	データクリーンルーム
扱うデータ	自社が持つ顧客データ	自社のデータと、第三者から提供されたデータ	自社のデータと、媒体・他社のデータ
単位	ユーザー単位で統合する	セグメント単位で作る	集計した結果だけを受け取る
主な使い道	CRM施策・パーソナライズ	広告配信のターゲティング	他社のデータと組み合わせた分析

CDPは「自社の顧客を深く知る」、DMPは「セグメントを広げて配信する」、データクリーンルームは「他社のデータと組み合わせて安全に分析する」ための仕組み、と整理すると関係がつかみやすくなります。

5. データクリーンルームの主なサービス

データクリーンルームは、どこのデータと掛け合わせるかによって、大きく3つの型に分けられます。

5-1. 媒体（プラットフォーマー）が提供する型

媒体が自ら提供するデータクリーンルームで、その媒体に蓄積された広告のデータと、広告主のデータを組み合わせて分析できます。GoogleのAds Data Hub、Amazon AdsのAmazon Marketing Cloudが代表的です。AMCはAWSクリーンルームに組み込まれたクリーンルームソリューションで、Amazonのプロパティや広告主、オンボーディングされたサードパーティのシグナルを統合して分析できるとしています（出典：Amazon Marketing Cloud｜Amazon Ads）。媒体のデータをそのまま使える一方で、分析できる範囲はその媒体の中に限られます。

5-2. 国内の事業者のデータと掛け合わせる型

国内では、通信会社などが持つデータと自社のデータを掛け合わせるサービスもあります。

KDDIは、企業が持つ個人情報を外部へ提供することなく、KDDIが持つ情報と掛け合わせたデータ活用を安全な環境で可能にする仕組みとして、DCR（データクリーンルーム）を説明しています。個人を秘匿化した状態でデータを連携し、秘密計算技術などのプライバシー強化技術も使うとしています（出典：DCR（データクリーンルーム）｜KDDI）。

ドコモ・インサイトマーケティングの「ドコモ データクリーンルーム」は、企業が持つ顧客データを、ドコモとインテージが持つデータと紐づけて分析できるサービスです（出典：ドコモ データクリーンルーム｜ドコモ・インサイトマーケティング）。

5-3. 企業どうしで使う基盤の型

特定の媒体に依存せず、企業どうしがデータを持ち寄って分析する基盤もあります。SnowflakeのSnowflake Data Clean Roomsがその例です。データを提供する側（データプロバイダー）はEnterprise Editionが必要で、所有者と分析する側はStandard Editionでも使えます。トライアルアカウントには対応していません（出典：Snowflake Data Clean Roomsの概要｜Snowflake Documentation）。媒体をまたいだ分析ができる反面、データの整備や設計に専門の知識が要ります。

6. データクリーンルームを使うメリット

6-1. 個人を特定する情報をやり取りせずに分析できる

個人を特定する情報を直接やり取りせず、集計した単位で分析が完結します。AMCは、広告主のインスタンス内の情報をAmazonプライバシー規約に厳密に従って取り扱うとしています（出典：Amazon Marketing Cloud｜Amazon Ads）。

6-2. 自社のデータと媒体のデータを掛け合わせられる

自社の購買データや会員データを、媒体の広告接触データと突き合わせることで、「広告に接触した人が実際に購入したか」「どのセグメントが反応したか」を分析できます。媒体の管理画面だけでは見えない、自社のCVへの貢献をつかむ手がかりになります。

6-3. 媒体をまたいで効果を検証できる

複数の媒体に出稿している場合は、データを集めて評価することで、媒体どうしのリーチの重なりや貢献の偏りを把握しやすくなります。予算の配分や、媒体ごとの役割を見直す材料になります。媒体をまたいだ貢献の評価で併せて使われる手法は、アトリビューション分析とは｜基本・モデル・やり方を解説で解説しています。

7. データクリーンルームの課題と注意点

7-1. 導入と運用に専門の人材が要る

どの型でも、設計と運用にはSQLや統計分析の知識、データエンジニアリングの体制が求められます。社内に人がいない場合は、提供する事業者の支援メニューやパートナー企業を使う前提で計画します。

7-2. 細かい粒度の結果は返ってこない

データクリーンルームは集計した結果だけを返す設計です。Ads Data Hubでは、しきい値を満たさない行が結果から除外されるため、想定した粒度で結果が得られないこともあります。人数の少ないセグメントは、分析の対象として成り立たない場合があると考えておきます。

7-3. 業界団体の原則も確認する

日本インタラクティブ広告協会（JIAA）は2025年11月20日に、デジタル広告・マーケティングに関わる事業者が消費者の属性情報や行動データを扱う際の指針として「データ取扱基本原則」と、その実践状況を点検する「セルフチェックシート」を公表しました（出典：「データ取扱基本原則」および「セルフチェックシート」を公表｜JIAA）。データクリーンルームを使う際も、こうした原則や自社の個人情報保護方針と合わせて設計します。

8. データクリーンルーム導入のステップ

導入は、ツールを選ぶところからではなく、目的とKPIの整理から始めるのが現実的です。

8-1. ステップ1：目的とKPIを決める

「広告に接触した人のCVへの貢献を媒体をまたいで見たい」「自社の購買データと広告データを掛け合わせて、効果の高いセグメントを見つけたい」など、答えを出したい問いを具体的にします。問いがあいまいだと、後の分析設計がぶれます。

8-2. ステップ2：型を選ぶ

使いたい媒体が決まっているなら媒体が提供する型、通信会社などのデータを使いたいなら国内の事業者の型、複数の企業のデータをまたいで分析したいなら基盤の型、というように目的から選びます。

8-3. ステップ3：データ連携を設計する

持ち込むファーストパーティデータの範囲、仮名化の方法、突き合わせに使うキー、出力する集計指標を決めます。あわせて、個人情報保護法上の区分（個人データ・個人関連情報・仮名加工情報など）を整理しておきます。

8-4. ステップ4：小さく検証してから運用に乗せる

最初から大きく広げず、特定のキャンペーンや期間で試し、返ってきた結果が判断に使える粒度かを確かめます。問題がなければ定期的な運用に移し、分析の設計を見直していきます。Ads Data Hubには、プライバシーチェックに抵触せずに使い方を確かめられる模擬的なデータセット（サンドボックス）も用意されています（出典：Ads Data Hub｜Google for Developers）。

9. データクリーンルームでよくある失敗3つ

9-1. 失敗例1：個人単位の分析を前提に計画すると、結果がほとんど返ってこない

• 症状：「広告に接触した一人ひとりの購入までの流れ」を見る前提で分析を組むと、結果の多くの行が返ってこず、レポートが作れなくなる。
• 原因：データクリーンルームは集計した結果だけを返す設計で、Ads Data Hubでは各行のユーザー数がしきい値に届かない行は結果から除外されます。
• 対策：分析の単位を、セグメントや期間で人数が十分に集まる粒度に広げます。
• 回避策：本番のデータで組む前に、サンドボックスのデータセットでクエリを試し、どの粒度なら結果が返るかを確かめておきます。

9-2. 失敗例2：データの区分を整理せずに持ち込むと、提供してよいデータか説明できなくなる

• 症状：会員データや閲覧履歴をそのまま持ち込もうとすると、法務の確認で「本人の同意の範囲で提供してよいデータか」が説明できず、計画が止まる。
• 原因：個人関連情報を第三者に提供する場合、提供先が個人データとして取得することが想定されるときは、原則として本人の同意が得られていることを確認する必要があります。どのデータがどの区分に当たるかを先に整理していません。
• 対策：持ち込むデータごとに、個人データ・個人関連情報・仮名加工情報のどれに当たるかを整理し、法務部門や外部の専門家と提供の可否を確認します。
• 回避策：データ連携を設計するステップで、データの区分と同意の取得状況を一覧にしておきます。

9-3. 失敗例3：分析で「効くセグメント」が分かっても、LPが1種類のままだと成果が変わらない

• 症状：特定のセグメントで広告の効果が高いと分かったのに、遷移先のLPは全員共通のままで、CV率がほとんど動かない。
• 原因：データクリーンルームで分かるのは、どこに効いているかまでです。そのセグメントに合わせた訴求をLPで試さなければ、示唆は成果に変わりません。
• 対策：セグメントに合わせて訴求を変えたLPを用意し、出し分けて成果を比べます。
• 回避策：分析の計画を立てる段階で、「結果が出たら、どのLPで何を試すか」まで決めておきます。

10. データクリーンルームの示唆を、Squad beyondでLPの改善につなげる

データクリーンルームは、媒体をまたいだ広告の貢献や、顧客の重なりを見えるようにする仕組みです。ただし、見えた示唆はそのままでは成果に結びつきません。最後にコンバージョンを生むのは、広告をクリックした先のLPとクリエイティブだからです。

Squad beyondでは、訴求を変えたLPを複数のVersionとして用意し、同じ配信URLのまま配信割合を決めて出し分けられます。レポートの結果に合わせて、配信割合を増減できます（出典：Versionの配信割合について｜Squad beyond FAQ）。また、Branch Operationを使うと、1つのURLでページ（Version）とクリエイティブの組み合わせのABテストを行い、効果の良かった組み合わせだけを残せます（出典：Branch Operation機能について｜Squad beyond FAQ）。データクリーンルームで見えた「効くセグメント」に合わせて、LPの訴求を試して残すところまでを回せます。

LPの分析の進め方は、LP分析で押さえておくべき5つの指標｜陥りがちな失敗や具体的な分析方法も解説で解説しています。

11. データクリーンルームについてよくある質問（FAQ）

12. まとめ

データクリーンルームは、個人を特定しない形で自社のデータと媒体・他社のデータを掛け合わせ、集計した結果だけを受け取れる分析環境です。サードパーティCookieの制限や個人情報保護の規制が進むなかで、媒体をまたいだ広告効果の検証や、購買データと広告データを組み合わせた分析の手段として使われています。

サービスは、媒体が提供する型（Ads Data Hub・Amazon Marketing Cloud）、国内の事業者のデータと掛け合わせる型（KDDI・ドコモ）、企業どうしの基盤の型（Snowflake）に分けられます。どの型でも、返ってくるのは集計した単位の示唆です。成果に変えるには、その示唆をLPとクリエイティブの検証にすぐ落とし込み、試して残すことを続けていきましょう。

　

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