TL;DR: 写真には GPS 座標などの機微な EXIF メタデータが含まれることがあります。ワークフローをすべてブラウザ内（端末上）に留めてアップロードしなければ、漏えいとコンプライアンスのリスクを根本から下げられます。WASM、WebCodecs、Workers/OffscreenCanvas、WebGPU などの現代的な Web 機能で高性能なローカル処理が可能です。
1. 画像の「プライバシー面」：ピクセルだけでなくメタデータも
多くのカメラやスマートフォンは、写真に EXIF メタデータを書き込みます。中でも機微なのが正確な GPS 座標で、撮影時刻や端末モデルも含まれます。公開前にこれを除去しないと、行動パターンや自宅の場所を晒すことになりかねません。まずは入門記事 Why You Should Strip EXIF Metadata Before Sharing Images をご覧ください。
2. アップロード前提のワークフローにある4つのリスク
- メタデータ漏えい：原画像が第三者のサーバーに届くと、EXIF/ログ/バックアップの保持や二次利用を制御できません。アップロード前にローカルで除去するのが確実です。
- 鎖が長く見えにくい処理：クロスオリジン呼び出しやバックエンドの段数が増えるほど攻撃面が広がります。SOP（Same‑Origin Policy）や CORS は「境界を越える＝リスク増」を示す合図です。
- 規制負担の増大：個人データを含むファイルをサーバーに送ると、GDPR のコントローラ/プロセッサとしての義務が生じ、データ最小化・目的限定・保存期間の制限などを満たす必要があります。
- 二次利用と恒久的な保存：サーバー側のコピー/ログ/バックアップ、さらには学習データへの転用は、長期のコンプライアンスとセキュリティ負担になります。
3. 「完全ローカル」が根本からリスクを下げる理由
1) データは端末から出さない：ブラウザの権限とサンドボックスが第一の壁
- 明示的な同意：<input type="file">、ドラッグ＆ドロップ、ファイルピッカーでユーザーが選んだ File/Blob のみアクセス可能。パス指定での任意ファイル読取は不可。
- 同一オリジン分離：SOP によりクロスオリジンのアクセスを抑制し、無関係ドメインの攻撃面を縮小。
- 許可制アクセス：File System Access API は HTTPS とユーザー許可が必須。
2) アルゴリズムも「ローカルで強い」
- WASM：ブラウザのサンドボックス内でネイティブ級の性能。重い画像演算に最適。
- WebCodecs：組み込みコーデックを活用して、画像/動画（フレーム）のデコード/エンコードを端末内で完結。
- Web Workers + OffscreenCanvas：重い処理をバックグラウンドへ移し、UI をブロックしません。ピクセルは端末内メモリに留まります。
- WebGPU：並列計算を GPU に委ね、フィルター/畳み込み/ポストプロセスに最適。
より実装寄りのケーススタディは Building an Enhanced Squoosh: libimagequant‑wasm とローカル圧縮アーキテクチャ を参照してください。
3) コンプライアンスに優しい：データ最小化に自然に沿う
GDPR 第5条は「必要な範囲に限定」された処理を要求し、完全性と機密性を強調します。計算をブラウザ側に留めれば、収集/保持する個人データを大きく減らせるため、通知・保存・削除などの負担を軽減できます。
4. クラウドアップロード vs. ブラウザ内ローカル（対比）
| 観点 | クラウドで処理 | ブラウザ内ローカル処理 |
|---|---|---|
| メタデータのリスク | 原画像がサーバーに届き、EXIF/ログが残る可能性 | ファイルが端末外に出ず、リスクはほぼゼロ |
| 規制と責任 | コントローラ/プロセッサとしての義務、コスト大 | データ最小化に適合、責任の境界が明確 |
| 性能/待ち時間 | ネットワーク/キュー待ちの影響。原画像が大きいほど遅い | ローカル計算＋並列化で低遅延、オフラインでも可 |
| アーキテクチャの見通し | ブラックボックスが多く、クロスオリジン経路が長い | ブラウザのサンドボックスと権限が明瞭で追跡可能 |
| ユーザー信頼 | 「悪用しない」という約束に依存 | 「アップロードしない」という事実で置き換える |
5. 実装チェックリスト（開発者向け）
- 既定で機微メタデータを除去：GPS やデバイス指紋系の EXIF を端末内で削除。著作権情報が必要なら IPTC/XMP を利用。
- 「データは端末から出さない」を明確に：原画像や中間生成物を黙ってどこかに fetch しない。共有/保存が必要な場合でも、ユーザーが承認した最小限の成果物のみアップロード。
- 適切な Web 機能を使う：
- 大きな画像のピクセル演算 → Worker + OffscreenCanvas
- デコード/エンコード → WebCodecs
- アルゴリズム加速 → WASM / WebGPU
- 権限とセキュリティ：ファイル入力や File System Access API で明示許可を得たハンドルのみを利用。HTTPS 環境でのみ有効化。
- 明快なユーザー告知：プライバシーポリシーと UI で「すべての処理はブラウザ内で完結し、既定では画像をアップロードしません」と明記し、外部送信が生じる場合はその目的と範囲を説明。
6. ユーザー向け「3ステップ」チートシート
- 確認：共有前に EXIF に GPS や端末情報が含まれていないか確認（参考：EXIF 除去が重要な理由）。
- 除去：送信が必要なら、まずローカルで機微メタデータを除去し、結果だけをアップロード。
- 最小化：公開してもよい出力のみをアップロード（例：リサイズ/ウォーターマーク済みの小さな画像）。
7. 技術的な実現性：ローカルはクラウドに負けない
- WASM：ブラウザサンドボックス内でネイティブ級の速度。
- WebCodecs：ブラウザのコーデックを活用し、端末内でトランスコードやフレーム抽出。
- Workers/OffscreenCanvas：重い処理をメインスレッドから分離し、UI を滑らかに。
- WebGPU：大規模並列と最新グラフィックス機能で複雑なフィルター/ポスト処理に最適。
関連資料： 2025 Image Format Playbook。AVIF/WebP/JPEG/JPEG XL を LCP と互換性の観点から選定する実践ガイドです。
まとめ
「プライバシー最優先」の時代には、「アップロードしない」という事実のほうが「悪用しないという約束」より説得力があります。ブラウザはすでに十分なローカル能力と権限モデルを備えており、ユーザーのプライバシーを守りつつプロ仕様の編集体験を提供できます。画像処理を完全にローカルにするのは、技術選定であると同時に、製品の価値観とコンプライアンス戦略でもあります。
厳格な原則：明確なユーザー操作と目的がない限り、ピクセルが端末から出てはいけません。