個人情報マスキングツール — ChatGPT に貼り付ける前に個人データを除去

AI にテキストを貼り付ける前に、メールアドレス、電話番号、カード番号、API キー、名前をプレースホルダーに置き換え、返答で元に戻せます。

1. 墨消しするテキスト

隠したい名前や語句（1 行に 1 つ）

名前はパターンでは確実に検出できないため、ここに書き出してください。照合は大文字・小文字を区別せず、単語全体のみが対象です。行頭にラベルを付けると（「company: Acme」）、[NAME_1] ではなく [COMPANY_1] に置き換わります。

検出する項目（13 件中 12 件）

メールアドレス電話番号クレジットカード番号（Luhn チェック済み）IBAN（チェックサム検証済み）米国の社会保障番号（SSN）カナダの SIN（Luhn チェック済み）API キー、トークン、JWT、秘密鍵、パスワードURL に含まれるユーザー名とパスワードIP アドレス（v4 と v6）MAC アドレス郵便番号（カナダ、英国、州名に続く米国の ZIP）生年月日（「born」「DOB」などの後）その他の日付もすべて

2. 墨消し済みテキスト：これを AI に貼り付けます

Hi, please draft a reply to this customer complaint.

From: [NAME_1] <[EMAIL_1]>, phone [PHONE_1]
Account: [COMPANY_1], 100 King St W, Toronto ON [POSTAL_1]
She paid with card [CARD_1] and wants the refund to IBAN [IBAN_1].
Her SIN is [SIN_1] and date of birth [DOB_1].
Our server at [IP_1] logged the failed charge.
Debug config: API_TOKEN=[SECRET_1]
[NAME_1] says this is the third time.

12 件を置き換えました: 2 NAME, 1 EMAIL, 1 PHONE, 1 COMPANY, 1 POSTAL, 1 CARD, 1 IBAN, 1 SIN, 1 DOB, 1 IP, 1 SECRET。送信前に必ず結果を確認してください。すべてを検出できるツールはありません（たとえば住所は検出されません）。

対応表（このタブ内にのみ保持）

プレースホルダー	元の値	回数
[NAME_1]	Jane Doe	2
[EMAIL_1]	jane.doe@example.com	1
[PHONE_1]	+1 416-555-0199	1
[COMPANY_1]	Acme Logistics	1
[POSTAL_1]	M5V 2T6	1
[CARD_1]	4111 1111 1111 1111	1
[IBAN_1]	GB82 WEST 1234 5698 7654 32	1
[SIN_1]	130 692 544	1
[DOB_1]	1987-03-04	1
[IP_1]	203.0.113.42	1
[SECRET_1]	FAKE-demo-7f3a9c2e1b8d	1

対応表は保存されません。このタブを閉じたり再読み込みしたりする前にダウンロードしておかないと、プレースホルダーを元に戻せなくなります。

3. AI の返答を貼り付け

4. 元の値に戻した返答

Dear Jane Doe,

Thank you for contacting Acme Logistics. We have refunded the charge on card 4111 1111 1111 1111 to your account GB82 WEST 1234 5698 7654 32. A confirmation has been sent to jane.doe@example.com.

If you have questions, we will call you at +1 416-555-0199.

6 件のプレースホルダーを元に戻しました。

検出、墨消し、復元はすべてブラウザ内で行われます。貼り付けた内容がどこかに送信・保存・記録されることはなく、対応表もタブを閉じると消えます。すべての無料ツールを見る.

不具合や改善できそうな点を見つけましたか？いただいたメッセージはすべて読み、すぐに対応します。

この個人情報マスキングツールは、ChatGPT、Claude、Gemini などの AI ツールにテキストを貼り付ける前に個人データを取り除き、後で元に戻します。メールアドレス、電話番号、カード番号、IBAN、米国の社会保障番号（SSN）とカナダの社会保険番号（SIN）、IP アドレス、API キーやパスワード、そしてリストに入れた名前や会社名を見つけ、それぞれを [EMAIL_1] や [NAME_2] のような番号付きのプレースホルダーに置き換えます。AI は身元を知ることなく問題の構造だけを把握でき、その返答を貼り戻すと、プレースホルダーが本当の値に戻ります。

検出は、普通の数字を誤って拾わないよう調整されています。カード番号は Luhn チェックサムに合格し、実在するカードブランドのプレフィックスで始まる必要があり、IBAN は国際的な mod-97 チェックに、SIN は Luhn に合格する必要があります。ただの 9 桁や 5 桁の数字に見えるパターン（SSN、ZIP コード、生年月日）は、区切り文字やキーワードが近くにある場合にだけ一致とみなします。名前はパターンでは確実に見つけられないので、リストに追加してください。すべてはブラウザ内で行われ、テキストも対応表もタブの外に出ず、何も保存されません。

使い方

AI に送りたいテキストを貼り付けます。メールのやり取り、サポートのチケット、ログ、契約書の条項などです。
名前、会社名、その他の身元を特定できる語を、1 行に 1 つずつリストに追加します。「company: Acme」のように行頭にラベルを付けると、[COMPANY_1] になります。
入力と同時に更新されるマスキング済みのテキストを確認します。不要な検出項目のチェックを外すか、すべての日付を取り除くには「その他の日付もすべて」にチェックを入れます。
マスキング済みのテキストを AI にコピーします。プロンプトに「[NAME_1] のようなプレースホルダーは書かれたとおりに残してください」と加えると、モデルがそれを保持しやすくなります。
AI の返答をステップ 3 に貼り付けます。本当の値を戻した復元版が横に表示され、そのままコピーできます。

よくある質問

ChatGPT に個人データを貼り付けても安全ですか？

プランと設定次第で、そもそも必要になることはまれです。一般向けの AI チャットサービスは会話を一定期間保持し、データ管理の設定でオプトアウトしない限り、モデルの改善に使うことがあります。ビジネス、エンタープライズ、API のプランは一般に初期設定で学習から除外されますが、それでもデータは処理され、保存されます。顧客や従業員のデータは、第三者との共有を認めないプライバシー法や契約の対象になっている場合もあります。先にマスキングしておけば、提供元が身元を特定できる情報を受け取ることはありません。

どのような個人データを検出しますか？

メールアドレス、国際形式（+44 20 7946 0958）、北米形式（(416) 555-0199）、国内の 0 で始まる形式の電話番号、クレジットカードやデビットカードの番号、IBAN、米国の社会保障番号、カナダの SIN、IPv4 と IPv6 アドレス、MAC アドレス、OpenAI、Anthropic、GitHub、GitLab、Slack、AWS、Google、Stripe、SendGrid、Hugging Face などの API キーやトークン、JWT、秘密鍵のブロック、key=value 形式の設定行にあるパスワードやシークレット、URL 内のユーザー名とパスワード、カナダ・英国・米国の郵便番号、生年月日です。名前やその他の語は、独自のリストから取り込みます。

名前を自動で検出しないのはなぜですか？

「Paris」や「Jordan」が、ある文では人で次の文では場所だということは、どんなパターンでも判別できないからです。確実に名前を検出するには言語モデルが必要で、それはサーバーで動かす（目的に反します）か、数百メガバイトをブラウザにダウンロードすることになり、それでも名前を見落としたり普通の語を拾ったりします。テキストに実際に出てくる名前を短いリストにするほうが速く、正確です。

元の値の復元はどのように行われますか？

異なる値ごとに 1 つのプレースホルダーが割り当てられ、このタブ内の対応表に保持されます。同じメールアドレスは常に [EMAIL_1] になります。AI の返答を貼り付けると、対応表にあるプレースホルダーがすべて元の値に置き換えられます。照合では大文字・小文字やかっこ内の余分なスペースは無視され、太字などの書式が付いていても機能します。AI が作り出したプレースホルダーや別のセッションのものはそのまま残され、確認できるよう一覧表示されます。

マスキングすると AI の回答の質は下がりますか？

ほとんどの作業では、まず下がりません。返信の下書き、スレッドの要約、設定の修正は、実際のメールアドレスやカード番号に左右されませんし、一貫したプレースホルダーなら、2 つの言及が同じ人物を指していることもモデルは判断できます。影響があるのは、特定の IBAN が有効かどうかを尋ねる場合のように、値そのものが主題のときです。その場合は、その値だけを残して他をすべてマスキングしてください。

マスキングしたテキストは GDPR 上の匿名データになりますか？

なりません。対応表を手元に残しているので、これは仮名化であり、GDPR では依然として個人データとして扱われます。ただし、リスクを下げる安全措置としては認められています。また、役職と小さな町の名前のように、文脈から人物が特定されることもあります。このツールは共有する情報を最小限にするために使い、そもそも何を AI ツールに入れてよいかは組織のポリシーに従ってください。

各検出項目がチェックする内容と、意図的に無視する内容

• カード番号：13〜19 桁（スペースやダッシュ可）で、Luhn チェックサムに合格し、Visa、Mastercard、American Express、Discover、JCB、Diners Club、UnionPay のいずれかの正しい長さのプレフィックスで始まる場合のみ。注文番号、ISBN、追跡番号は両方のテストに合格しません。

• IBAN：ISO 13616 の登録簿に基づく国ごとの正確な長さと mod-97 チェックサム。打ち間違えた IBAN や架空の IBAN は一致しません。

• 米国の SSN：123-45-6789 または 123 45 6789 の形式か、「SSN」の直後の 9 桁のみ。000、666、9 で始まる番号や、グループが 00、シリアルが 0000 の番号は発行されないため除外します。

• カナダの SIN：区切り文字付きの 3-3-3 桁か、「SIN」の後の 9 桁で、Luhn チェックに合格し、0 や 8 で始まらないもの。

• 電話番号：先頭が + で 8〜15 桁、有効な市外局番を持つ北米の 3-3-4 形式、または区切り文字があり 10 桁か 11 桁の 0 で始まる国内番号。日付、価格、バージョン番号、時刻は一致しません。

• ZIP コードと生年月日：5 桁の数字は州コード（"CA 90210"）や ZIP という語の後にある場合だけ ZIP とみなし、日付は "born"、"DOB"、"date of birth"、"birthday" の後にある場合だけ生年月日とみなします。それ以外は、「その他の日付もすべて」をオンにしない限りそのままです。

• シークレット：よく知られたキーのプレフィックス（sk-、sk-ant-、ghp_、github_pat_、glpat-、xoxb-、AKIA、AIza、sk_live_、SG.、hf_ など）、JWT、PEM 形式の秘密鍵のブロック、Bearer トークン、そして password=...、api_key: ...、DB_TOKEN=... のような行の値。

顧客や従業員のデータで AI を安全に使う手順

作業に必要なものだけを貼り付けてください。返信の書き直しを頼まれたモデルに、チケットの全履歴や顧客のアカウント情報は必要ありません。

マスキングしたら、送信前に結果を読んでください。住所、人物についての自由記述、自社固有の識別子は自動では検出されないので、身元を特定できる語は独自のリストに追加してください。

対応表はこのタブに保持し、会話が長くなりそうなら JSON としてダウンロードして、終わったらファイルを削除してください。ツールが対応表を保存することはありません。

返答の復元は、AI のチャットではなくここで行ってください。対応表を会話に貼り付けると、マスキングした意味がなくなります。

日常的に、あるいはチームで使うなら、初期設定で学習が無効になっていてデータ処理契約のある AI プランを選び、そもそもどのデータを AI に使ってよいかを書面で定めてください。マスキングは情報の露出を減らしますが、そのポリシーの代わりにはなりません。