【要約】日本語の個人情報検出はなぜ難しいのか — 住所の表記ゆれ・敬称・文脈依存を乗り越える実装ガイド [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
英語向けPII検出ツールは、日本語の住所表記ゆれ（全角半角、漢数字、省略）や、氏名が地名・会社名と混同される文脈依存性に弱く、検出精度が著しく低い。また、敬称や役職語が氏名の境界を曖昧にし、単純な正規表現や既存のNERモデルのみでは誤検出や漏れが避けられない点が課題である。
// Approach
テキストの正規化（NFKC、漢数字変換）を前提とし、電話番号やマイナンバー等の構造的データはルールベースで高精度に捕捉する。氏名等の非構造データはGiNZAによるNERで抽出した後、信頼スコアが低い候補のみをLLM（GPT-4o等）に投入して文脈判断を行う3層構造のパイプラインを構築する。
// Result
自前実装（GiNZA + ルールベース）により、平均F1スコア0.72を達成。LLM単体や特化型APIと比較した際の精度・コスト・レイテンシのトレードオフを明確化した。完全な住所検出には地名DBとの照合が必要であり、要件に応じた階層的な実装を選択すべきであることを示した。
Senior Engineer Insight
> 実戦投入において、単一のモデルに依存する設計は避けるべきだ。本記事が提唱する3層アーキテクチャは、レイテンシとコストの観点から極めて合理的である。特に、NERの信頼スコアをトリガーにLLMを呼び出すフィルタリング戦略は、大規模トラフィックを捌くシステムにおいて、コスト爆発を防ぎつつ精度を担保するための必須要件といえる。ただし、住所検出の完全な精度向上には、正規表現の限界を認め、外部の地名データベースとの照合を検討する必要がある。また、LLMを利用する場合は、機密情報の外部送信に関するセキュリティポリシーとの整合性を事前に検証しておくことが、技術責任者としての責務である。