背景・課題

社会全体で個人情報保護の厳格化が進む中、企業が扱う様々な文書やデータに含まれる個人情報の扱いには細心の注意を払う必要があります。

もともと個人情報を含む文書やデータを他用途で活用する際には、確実に個人情報を削除、または匿名化（マスキング）する必要があり、企業の担当者にとってはその作業負荷だけでなく精神的な負担も大きくなっています。

課題解決へのアプローチ

名前、住所、メールアドレス、企業名などを自動で抽出し、匿名化を行うAIを開発

学習データ

• 個人情報を含む文章

背景技術

• NER（固有表現抽出）

• ルールベース

• etc.

取り組みの結果

住所、電話番号、口座番号、メールアドレス、人名等の個人情報のほか、企業名や、特定可能な商品・サービス名等をAIが自動で抽出し、匿名化するAIを開発し、網羅率約90％を実現。

人間の作業者による確認結果をフィードバックし、継続的に学習を行うことでより精度を高めていくことも可能です。

本技術の応用例

メーカー、市場調査会社、SNS/ソーシャルゲーム運営会社等、個人情報を扱う様々な企業において活用可能

• 企業が有する顧客情報の販促活用（匿名化して統計を取るなど）
• レビューサイトやSNS、ソーシャルゲーム等のゲーム等の個人情報書込み置換