AI901-Concept#119-3
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある報道機関が、毎日 1 万件以上の英語ニュース記事を収集・分類・検索する社内ナレッジ ベースを Azure AI Foundry で構築しています。記事から主要トピック / 関連企業 / 関係人物 / 発生日付を自動抽出して構造化メタデータとして検索できる状態にする必要があります。
解決策
個人情報の取り扱いについて、記事中に登場する一般市民のフルネーム / 住所 / 連絡先などの PII を Azure AI Language の PII detection API でマスキングしてから検索インデックスに登録する処理を追加します。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
PII マスキングは Privacy and security 原則のデータ最小化を実装する標準対策で、Azure AI Language の PII detection API は氏名 / 住所 / 連絡先 / クレジット カード番号 等を自動検出してマスキング (例:
【「いいえ」が違う理由】
PII マスキングは Privacy 原則の中核実装で、Azure AI Language の標準機能で実現でき、本シナリオの設計品質を向上させます。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
PII マスキングは Privacy and security 原則のデータ最小化を実装する標準対策で、Azure AI Language の PII detection API は氏名 / 住所 / 連絡先 / クレジット カード番号 等を自動検出してマスキング (例:
*** 置換) します。ニュース記事中に登場する一般市民の個人情報は、報道目的を超えた検索インデックスへの登録時に保護すべき情報であり、GDPR / 個人情報保護法に沿った設計です。公人 (政治家 / 上場企業役員 等) の言及はそのまま残し、一般市民の PII のみマスキングする運用にすれば、報道の有用性とプライバシー保護の両立が可能で、Responsible AI 観点でも適切な追加処理です。【「いいえ」が違う理由】
PII マスキングは Privacy 原則の中核実装で、Azure AI Language の標準機能で実現でき、本シナリオの設計品質を向上させます。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。
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