ITトレンドがおすすめする製品・サービス
- ■個人情報の保護機能別
- 投入データ内の個人情報にマスキングを施せるツール：Flyle（フライル）
- 生成AIを使わずにルールベースで分析するツール：TextVoice
- ■アクセス管理・データ保護別
- SSOやIPアドレス制限に対応したツール：Flyle（フライル）
- ISO/IEC 27001を取得した事業者のツール：Flyle（フライル）
- データを暗号化して分析できるツール：AIテキストマイニング
- 自社内のサーバーで動かせるツール：見える化エンジン、VOiC Finder、TRAINA
自由記述データに個人情報が混ざる理由
アンケートの自由記述やコールセンターの応対記録は、回答者や対応者が自由に書くため、想定していない情報が入ります。どのような情報が含まれうるかを、先に把握しておきます。
文章の中に入りやすい情報の種類
自由記述には、氏名、住所、電話番号、メールアドレスに加え、勤務先や役職、注文の番号などが書かれることがあります。単独では個人を特定できなくても、組み合わせると特定できる場合があります。例えば、部署名と役職、入社年が並ぶと、少人数の組織では本人が推測されやすくなります。
項目として設けた欄だけでなく、文章の途中に紛れた情報にも注意が必要です。自由記述の欄に「個人名を書かないでください」と注意書きを加えるのも、情報を減らす工夫の一つです。
要配慮の内容が含まれる場合
従業員アンケートや顧客の声では、病気、障害、家族の状況など、慎重な扱いが必要な内容が書かれる場合があります。個人情報保護法では、病歴などを要配慮個人情報として、取得に本人の同意を求めるなど、特別な扱いを定めています。
該当するかどうかは内容によって異なるため、社内の法務部門に確認しましょう。判断に迷う内容は、分析の対象から外す選択肢もあります。
集めた目的と分析の目的の確認
個人情報は、集めたときに示した利用目的の範囲で扱うのが原則です。アンケートの回答を、当初の説明にない分析に使う場合は、目的の範囲を超えていないかを確認する必要があります。確認は、分析を始める前に済ませておきます。
従業員アンケートでは、回答が人事の評価に使われないかという不安から、率直な意見が出にくくなる場合もあります。分析の目的と範囲を、回答者に伝えておくことも大切です。
分析の目的が変わる場合は、利用目的の見直しや、本人への通知または公表が必要な場合があります。
取り込む前に行うデータの整理
セキュリティ対策は、ツールの機能だけでなく、データを取り込む前の工夫でも進められます。個人を特定する情報を減らしてから取り込むと、万一の影響を小さくできます。
不要な項目の削除とマスキング
分析に必要のない氏名や連絡先の欄は、取り込む前に削除します。文章の中の個人情報は、特定の文字に置き換えるマスキングで伏せる方法があります。
ツールによっては、氏名や電話番号などを自動で見つけて伏せる機能があります。ただし、見落としが残る場合もあるため、サンプルの確認は欠かせません。方言や略称、書き間違いのある文章は、機械では見つけにくいことがあります。
個人を識別しにくくする加工
氏名を管理用の番号に置き換えたり、年齢を年代にまとめたりすると、個人を識別しにくくなります。分析で使う属性だけを残し、細かすぎる情報は粗くします。
加工したデータと元のデータを分けて保管し、元のデータを見られる人を限定しましょう。対応表は、別の場所で厳重に管理します。
データを取り込む際の経路の確認
取り込みの際に、メールでファイルを送ったり、個人の端末に一時保存したりすると、情報が漏れる経路が増えます。決められた方法で、必要な人だけが取り込む手順にします。
作業に使ったファイルは、取り込み後に削除するなど、残さない決まりも設けましょう。ダウンロードした結果のファイルについても、同様の決まりを適用します。
テキストマイニングツール側のセキュリティ機能
データをツールに取り込んだあとは、ツールが備える機能で守ります。製品の資料や、提供会社への質問で確認できる項目を挙げます。
権限設定と認証の仕組み
誰がどのデータを見て、分析し、出力できるかを、権限で分けられるかを確認します。部署やプロジェクトごとにデータを分けられると、関係のない人に見られる心配を減らせます。退職や異動の際に、権限をすばやく外せるかも、確かめる点の一つです。
ログインの方法として、多要素認証や、社内の認証基盤との連携に対応するかも確かめておきましょう。
操作ログと監査への対応
いつ、誰が、どのデータを取り込み、出力したかの記録が残るかを確認します。問題が起きたときに、原因をたどる手がかりとなります。出力した人の記録が残ると、持ち出しの抑止にもつながる場合があります。
ログは、見直さなければ役に立ちません。確認する担当者と頻度も決め、不審な操作に気づける体制を整えます。
ログの保存期間と、管理者が確認できる範囲も、あわせて見ておきましょう。社内の監査の要件にあうかが判断のポイントです。
データの保管場所と暗号化の確認
クラウド型では、データが置かれる国や地域、通信と保管時の暗号化、バックアップの扱いを、提供会社に確認します。第三者による認証の取得状況は、確認の目安の一つです。ただし、認証の取得だけで安全と判断せず、対象の範囲も見ておきましょう。
通信の経路が暗号化されているか、データ保管の暗号化の方式は何かといった点は、提供会社の資料や回答で確認できます。
社外にデータを出せない場合は、自社内で動かす型の製品も候補です。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でテキストマイニングツールの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品の比較検討を進めましょう。
AI機能を使うテキストマイニングの注意点
文章の要約や感情の判定にAIを使う機能が増えています。便利な一方で、データが外部のAIサービスに送られる場合があり、扱いの確認が欠かせません。
外部のAIサービスへのデータ送信
AIの処理を、ツールの提供会社とは別の事業者のサービスで行う製品があります。その場合、取り込んだ文章が外部に送られます。
送信される範囲、送信先の国、保管される期間を、提供会社に確認しましょう。送信の前に、個人情報を伏せる機能が働くかも見ておくと安心です。
入力データがAIの学習に使われるか
入力した文章が、AIの改善のために学習に使われるかどうかは、サービスの規約で定められています。学習に使われない設定にできるか、契約の種類で扱いが違うかを確かめます。
確認の結果は、社内の担当者が見直せるよう、書面で残しておきましょう。規約は更新されることがあるため、定期的に見直します。
AIの出力を業務で使う際の確認
AIが付けた分類や要約には、誤りが含まれることがあります。重要な判断に使う場合は、元の文章と照らして、人が確認する手順を設けます。AIの判断の根拠を示す機能があるかも、確認のポイントです。
AIの出力を社外へ公開する場合は、元の文章の内容が含まれていないかも確かめます。
AIの機能を使うかどうかを、データの種類ごとに決めておく方法もあります。
分析結果の共有と社内ルール
分析の結果にも、個人が推測できる内容が残る場合があります。結果を共有する範囲と、データを廃棄する決まりを、運用のルールとして整えます。
結果の画面や資料に残る情報
グラフや単語の一覧は個人を特定しにくい一方、元の文章の引用には、個人が推測できる内容が含まれることがあります。資料に引用を載せる場合は、伏せる処理を行います。
回答者の数が少ない部署の結果は、特に個人が推測されやすいため、扱いに注意しましょう。公開する範囲に応じて、表示する情報の粒度を調整します。
委託や外部の支援を受ける場合の管理
分析の作業を外部の事業者に任せる場合は、個人情報の取り扱いについて契約で定め、必要に応じて取り扱いの状況を確認します。クラウドの利用が委託にあたるかは、提供の仕組みによって考え方が異なります。
判断に迷う場合は、個人情報保護委員会の資料を調べ、法務部門にも相談しましょう。委託先の担当者が、データを扱う場所や端末の条件も、契約書で確かめます。
保存期間とデータの廃棄ルール
分析が終わったデータを、必要以上に保管し続けると、漏えいのリスクが長く残ります。保存する期間を決め、期限が来たら、ツール上のデータと元のファイルを削除します。
削除の担当者と、実施の記録の残し方も決めておきましょう。バックアップにも同じ期限を適用し、削除の漏れを防ぎます。
個人情報の保護機能で見るテキストマイニング一覧
個人情報や機密性の高い文章を扱うことを想定し、保護機能や提供形態の違いがわかる製品を一覧にしました。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| Flyle（フライル） | 個人情報のマスキングやSSO、IPアドレス制限に対応 |
| TextVoice | 生成AIを使わず、ルールベースの辞書で分析するSaaS型 |
| 見える化エンジン | 顧客の声を一元化して分析。オンプレミスにも対応 |
| AIテキストマイニング | 通信データとデータベースの保管データを暗号化して分析 |
| VOiC Finder | 話し言葉を含む文章を解析。オンプレミスに対応 |
| TRAINA | 幅広い文章を解析。オンプレミスとクラウドに対応 |
個人情報を扱う分析で検討したい製品
自由記述に含まれる個人情報の扱いやデータの置き場所に着目し、保護機能や提供形態の確認できる製品を選びました。
Flyle（フライル）
- 生成AIによる高精度の文脈理解、分析工数の大幅削減
- 部門別に最適化できるワークフロー機能
- 分析支援AIエージェントで誰もが手軽にインサイトを抽出
株式会社フライルが提供する「Flyle（フライル）」は、投入したデータ内の個人情報にマスキングを施せる、生成AIを使った分析プラットフォームです。SAML SSOやIPアドレス制限で不正アクセスの防止に対応し、ISO/IEC 27001とJIS Q 27001を取得しています。生成AIの基盤にはAzure OpenAI Serviceを利用しており、個人情報を含む声を扱う場面で比較したい製品です。
TextVoice
- リサーチ会社ならではの分析機能を搭載！
- 生成AIではないので学習リスクなし！
- 無料トライアルプランご案内中！
マイボイスコム株式会社が提供する「TextVoice」は、リサーチ会社ならではの分析機能を備えたSaaS型のテキストマイニングツールです。生成AIを使わず、ルールベースの辞書で分析するため、入力した文章がAIの学習に使われる心配を抑えたい場合に検討できます。内蔵の辞書で分析を始められ、自由記述やアンケートの傾向をつかむ用途に向いています。SaaS型のため、自社でサーバーを置く必要はありません。データの取り扱いに関する条件は、契約前に資料で確認しておきましょう。
見える化エンジン
- SNS/アンケート/コールログなどあらゆる顧客の声 (VoC)を一元化!
- 15年連続シェアNo.1のテキスト解析×AIで不満の原因･感情を可視化
- 40種超の分析機能×1,900社の導入実績・専任コンサルの伴走支援
株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する「見える化エンジン」は、SNSやアンケート、コールログなどの声を一元化して分析できるテキストマイニング基盤です。データを自社の環境で管理したい場合は、SaaSのほかにオンプレミスも選べます。権限設定やログの扱いといった細かな要件は、資料で確認しましょう。
AIテキストマイニング （株式会社ユーザーローカル）
- 感情解析や自動要約などAIを駆使した高度な解析機能！
- 隙のない暗号化による強固なセキュリティ！
- 無料版で使用感を確認可能！
VOiC Finder （SCSK株式会社）
- 複数文から会話意図を抽出。
- 10万語超の辞書とAI辞書で迅速に分析開始。
- 応対品質を「ありがとう率」などで数値化可能。
TRAINA （株式会社野村総合研究所）
- 20年以上の歴史・600社に導入された実績あり
- 実際の業務に即した高いユーザビリティ
- 独自に開発された意味・感情解析技術により高精度の解析を実現
まとめ
テキストマイニングのセキュリティは、自由記述に混ざる個人情報の把握、取り込み前のマスキング、ツールの権限とログ、AI機能の送信先、結果の共有ルールで整理できます。ツールの機能だけに頼らず、運用の決まりもあわせて整えることが大切です。導入を検討する際は、資料請求で複数の製品の対応を比べてみてください。
