Insight Masking フリーテキストEdition
フリーテキストEdition
日本語のテキストデータを安全に利活用
本番さながらのテストデータを生成する
ためのマスキング機能はこちら
PDF文書の墨消し(黒塗り)機能はこちら
墨消しEdition短時間でデータの準備が可能に。品質のバラつきの問題も解決
Insight Masking フリーテキストEditionの特徴
01 AIにより個人情報を高精度で検出
フリーテキスト(テキスト文章)から、個人情報に該当する単語を自動検出(文章内の単語のマスキング)
⾃社開発のAI「Insight Asir」で培ったディープラーニング技術により、高精度でのマスキングを実現

02 マスキング対象の柔軟な検知設定が可能
AIで検知しきれない文字に対し、管理者側にて辞書登録、正規表現等による検知を追加設定することが可能
03 WebAPIにより高速でマスキング処理が可能
Insight Masking Managerで発行するWebAPIを利用することで、フリーテキストを高速にマスキング
Insight Masking フリーテキストEditionの機能
FUNCTION 01 AIでフリーテキストから自動検出
メール、電話のコールログのようなフリーテキスト(文章データ)からマスキング対象に該当する単語を自動検出。チャットボット等のデータや業務システムの履歴データ、自由記述欄のテキストなどの匿名化対応が可能です。

フリーテキストのGUI設定のイメージ
※ルールベースに加え、NER(固有表現抽出)自然言語処理でテキスト解析を行います。
NER : Named Entity Recognition
Insight Masking フリーテキストEditionの対応環境
仮想アプライアンス | VMware ESXi / AWS EC2 / Azure VM ※Oracle Linux 8.x 又は Red Hat Enterprise Linux 8.x 環境 でのご利用の場合はご相談ください。 |
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CPU | 2 vCPU 以上 |
メモリ | 8 GB |
ディスク | 50 GB 以上 |
※ 稼働環境に対する詳細情報は、お問い合わせください。
※ SaaS版をご希望の場合は、お問い合わせください。
Insight Masking フリーテキストEditionが解決する課題
問い合わせデータに含まれる個人情報のマスキングに多くの工数がかかっている
コンタクトセンターへの問い合わせやアンケートの自由記述など、顧客の「生の声」はサービス改善に不可欠です。しかし、これらのテキストデータには個人情報が多数含まれるため、分析前のマスキング(匿名化)作業が必須となります。
このマスキングを手作業で行うことは、膨大な作業工数とコストを発生させるだけでなく、データ活用までの深刻なタイムラグを生み出します。
さらに、人為的ミスによる情報漏洩リスクも常に内包しており、安全かつ迅速なデータ活用を阻む大きな経営課題となっています。このままでは、データに基づいた迅速な意思決定が妨げられ、ビジネス機会の損失につながります。
Insight Maskingは、AIによる高精度かつ自動化された匿名化技術により、スピーディーで安全なデータ活用ができる環境を提供します。
生成AI利用時の入力データや、RAGの学習データに含まれる個人情報が流出しないか懸念がある
生成AIやRAG技術の業務活用が期待される一方、プロンプトへの入力やRAGが参照する社内データに含まれる個人情報・機密情報が、外部へ漏洩するリスクが大きな課題となっています。
AIサービス側での意図しない記録・再利用や、巧妙な指示によって内部情報が引き出されてしまう懸念が、導入の大きな障壁です。
このセキュリティ懸念により、企業は顧客情報などの価値の高いデータを用いたAI活用に踏み切れず、生産性向上の機会を逃しています。万が一の情報漏洩は、法令違反や企業の信用失墜に直結する深刻な事態を招きます。
Insight Maskingは、AI利用時にデータを安全に保護することで、安心して生成AIやRAGを活用できる環境を実現します。
Insight Masking フリーテキストEditionの利用シーン
問い合わせデータの安全な活用
- 想定ユーザー像:カスタマーサポート部門
- 利用シーン:リモートワーク、業務効率化、API
問い合わせデータに含まれる個人情報をマスキングし、安全な状態で社内のデータ分析基盤に取り込み、活用できます。

生成AIの安全な活用
- 想定ユーザー像:カスタマーサポート部門
- 利用シーン:情報漏洩対策、API
製品仕様や問い合わせデータをマスキングし、学習用データとして活用できます。
また、プロンプト入力に含まれる個人情報をマスキングしてから活用することで、個人情報・機密情報を外部へ漏洩するリスクを低減し、AI導入の懸念を解消します。

導入事例

株式会社NTTドコモ
顧客満足度向上のため、データ分析が急務となっていたNTTドコモ。同社では「Insight Masking」を導入し、「フリーテキストから個人情報を抽出し、リアルタイムにオンメモリでマスキングする」ことに挑戦した。導入の決め手となったのは、顧客視点に立脚したインサイトテクノロジーの迅速な開発と手厚いサポート体制だった。

note株式会社
noteではInsight Maskingによって、月に20時間以上が必要だったマスキング作業工数を数分に削減。個人情報を保護しながら、生成AIによる問い合わせ分類の自動化を実現できた。

SBI生命保険株式会社
Insight MaskingをAmazon Auroraの分析基盤に採用。マスキング処理を自動化できた上に、削減することができた。また、業務システム、分析基盤ともに同じマスキング製品を使用したことで全社的なセキュリティレベルも統一できた。