PIIマスキング (PII Masking)

セキュリティ
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データ内の氏名、電話番号、住民登録番号などの個人識別情報（PII）を特定の記号や仮想データに置き換えることで、AIモデルの処理過程におけるプライバシー漏洩を防止するセキュリティ技術です。

別名
data anonymizationredaction

詳しい説明

AIの学習データやリアルタイムのプロンプトに含まれる機密情報を検知し、加工する不可欠なプロセスです。2026年現在、正規表現に基づく従来の手法を超え、LLM이文脈を把握して非定型テキスト内の識別子をマスキングする「コンテキストベースのマスキング」が主流となっています。特に大韓民国個人情報保護委員会の「リスクベースのガイドライン（2026.03）」に伴い、AIサービスの利用環境（内部/外部）およびデータのリスクレベルに合わせた柔軟なマスキング戦略が、企業の法的コンプライアンスの確保とデータ有用性の維持において極めて重要となっています。

AIツール選択において重要な理由

LLMは入力されたデータを学習したり、運用ログに残したりする可能性があるため、マスキングを行わずに企業データを送信するとセキュリティ事故に直結します。2026年からは、データ漏洩時に企業の「リスクベースの管理努力」を立証することが法的責任軽減の鍵となったため、単純なフィルタリングにとどまらない体系的なマスキングツールの選択が不可欠です。

ツール選択時の確認事項

  • 韓国語に特化したPII（住民登録番号、韓国式の住所、氏名など）に対して高い検知精度を提供しているか？
  • LLMが回答文の語順や表現を変更しても、元の情報を安全に復元（アンマスキング：Unmasking）できるか？
  • リアルタイムのプロンプト処理時に発生する遅延時間（レイテンシ）がサービス品質に支障をきたさないか？
  • 2026年の最新ガイドラインに準拠した、リスクレベル別のマスキングポリシー設定機能をサポートしているか？

適用例

顧客対応テキスト「洪吉童（010-1234-5678）様の未納内訳を確認」を「[PERSON_1]([PHONE_NUMBER_1])様の未納内訳を確認」にリアルタイムで変換してLLMに送信することにより、セキュリティポリシーを遵守します。