EUのGDPRでは特定の個人を識別できるデータの使用に制限を設けています。つまり、匿名データなどの非識別データを利用することは、プライバシー保護の規制対象ではありません。
従来の匿名化技術では、個人情報を特定した後に加工・削除するため、機械学習に必要な主要データの品質に影響を及ぼします。
弊社のAnonymizerと他の匿名化技術の違いは？
弊社の匿名化技術（Anonymizer）は、企業や機械学習開発者が目的に応じて利用価値の高いデータを収集しつつ、個人情報保護も実現させます。この技術により、データの活用性向上と個人情報の保護規定の厳守が唯一両方達成できます。
匿名化は個人識別情報（Personal Identifiable Information、PII）を除去しつつ、元データと同等の品質を維持します。匿名化されたデータは人間には見えませんが、AIは学習できるため、個人情報を保護しながら実際の機械学習モデルを学習することを可能になります。
最大の特徴は、プライバシー情報が含まれているオリジナルデータを使用せずに正確な機械学習モデルを開発できるという点にあります。
Anonymizerは、ユーザーの要望に合わせてデータを匿名化できます。例えば、画像から猫を認識する機械学習モデルを開発したいクライアント様向けに、猫に関連する主要な属性データ以外のすべての個人識別情報を匿名化処理することです。
弊社が提供する匿名化されたデータを活用して、オリジナルデータ利用時と同等のレベルで新しいモデルGを学習できます。
良質な匿名データセットで学習されたモデルGは、新しいオリジナルデータが収集される実際の環境でもご適用可能です。オリジナルデータ同等の水準の個人情報のない匿名化処理したデータを活用することで、実際に使用可能な機械学習モデルを開発することができるようになります。
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