[事例ニュース]

2024年5月17日(金)IT Leaders編集部

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　SBI生命保険は、顧客の声に迅速に対応すべく、顧客情報を蓄積して分析などを行う仕組みとして、データウェアハウス（DWH）を構築・運用している。Amazon Web Services（AWS）上で動作するクラウドRDBMSの「Amazon Aurora」によって構築したものである。

　同社は、顧客データの漏洩などを防ぐ、データ安全化の手段として、データに含まれる個人情報や機微情報をマスキング（匿名化）するアプローチをとる。当初は、AWSのETL（抽出、変換、登録）サービス「AWS Glue」を用いてそれを実現していたが、設定に手間がかかるうえ処理量も多く、コストがかさんでいたという。

　今回、Glueに代えて、インサイトテクノロジーのデータ匿名化ツール「Insight Masking」（旧製品名：Insight Data Masking）を導入した。その結果、ツールの維持費用が90%程度を削減。本番データからテストデータを作成する移行テスト作業の工数が減ったという。コストを抑制しながらデータの安全性を高め、社員がセルフサービスでデータを利用可能な環境を広げている。

　Insight Maskingは、各種のマスキングアルゴリズムで、データに含まれる個人情報などの機密情報を自動で抽出し、匿名化・秘匿化する（関連記事：インサイトテクノロジー、データ匿名化ツール「Insight Data Masking」のSaaS版を発表）。

　個人情報を検出する仕組みには、統計的手法やルールベースの解析技術と合わせて、AIによる文書データ解析エンジンを用いている。メール本文、チャットのテキスト、CRM（顧客関係管理）の対応履歴・メモ欄といったテキストデータに含まれる個人情報（氏名、住所、電話番号、会社名など）や機微情報を自動で検出する（図1）。

図1：AIを用いた個人情報検出の仕組み（出典：インサイトテクノロジー）
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