自動マスキングは、掲載5社の料金公開率が0%です。1社も金額を公開しておらず、無料トライアルを公式に明示している社も0社でした。金額でも試用でも比べられません。
では何で選ぶのか。3つの軸があります。
| 軸 | 分かれ方 |
|---|---|
| 元に戻せるか | DataMasqueは不可逆と明示／AimeMaskingはデコード可能 |
| 日本語に対応するか | PK Maskingは公式に「現時点では英数字のみ対応」と記載 |
| 何をマスキングするか | DB・CSVか、PDF等の文書か、フリーテキストか |
この3つを先に決めれば、料金が非公開でも候補は絞れます。
結論：戻す必要があるかを最初に決める
| 導入目的 | おすすめのタイプ | 主なサービス |
|---|---|---|
| 日本固有の個人情報を検出したい | 日本語に最適化したAIエンジンで、マイナンバー・運転免許番号・パスポート番号・銀行口座番号まで自動検出する | Insight Masking |
| 生成AIに渡す前に匿名化したい | ブラウザやWebAPIからアップロードするだけで匿名化。ChatGPT等の利用時のマスキングを主要な用途に挙げている | 個人情報マスキングAIツール（ユーザーローカル） |
| 外部に渡したデータを自社で戻したい | デコードが可能で、他社にエンコードしたデータを送り自社で復元できる。ネットワーク接続なしの完全ローカル実行 | AimeMasking |
| 監査でコンプライアンスを示したい | 読み取り専用の監査ログがGDPR・HIPAA・PCI・CCPA・ISO27001の証拠になる。マスキングは不可逆 | DataMasque |
| 静的と動的を使い分けたい | 静的マスキングは不可逆、安全な分析では許可されたユーザーにのみ復号して表示できる | PK Masking（PKWARE） |
自動マスキングとは
自動マスキング（データマスキング）とは、氏名や住所、クレジットカード番号などの個人情報・機密情報を、形式を保ったまま別の値へ置き換えて秘匿化するツールです。本番データをそのまま使えないテスト環境や分析、外部への提供、生成AIへの入力といった場面で、データの使い勝手を保ちながら漏えいのリスクを下げます。
暗号化とはっきり違います。DataMasqueの公式が説明しているとおり、暗号化は復号キーがあれば元の状態に戻せますが、マスキングは戻せないのが基本です。だからこそテスト環境や外部提供に配れます。
ただし全社がそうではありません。AimeMaskingは「他社にエンコードされたデータを送り、自社でデコード可能」と明記しており、戻せる設計です。PK Maskingは静的マスキングが不可逆な一方、安全な分析では許可されたユーザーにのみ復号して表示できます。同じ「マスキング」という言葉が、戻せる処理と戻せない処理の両方を指しています。
選び方：5つの確認ポイント
1. 元に戻せる必要があるかを先に決める
DataMasqueはマスキングが不可逆で、匿名化する前のデータには戻せないと公式に明示しています。AimeMaskingはデコードが可能で、他社にエンコードしたデータを送り自社で復元できます。PK Maskingは静的マスキングが不可逆な一方、安全な分析では1つまたは複数の機密列をマスキングまたは暗号化したうえで、オリジナルの値を復号して許可されたユーザーにのみ表示できます。外部提供やテストデータなら不可逆で足り、後から突合する必要があるなら可逆が要ります。
2. 日本語データを扱えるかを確認する
PK Maskingは公式製品ページに「現時点では、PK Masking は英数字のみ対応しています」と明記されています。対してInsight Maskingは日本語に最適化した自社開発AIエンジンでひらがな・カタカナ・漢字に対応し、マイナンバー・運転免許番号・パスポート番号・銀行口座番号など日本固有の項目も検出します。AimeMaskingは日本語・英語に対応し、ユーザーローカルは自然言語処理AIで文章中の個人情報を検知します。
3. マスキングする対象データの形を揃える
Insight Maskingはテストデータ（DB・Dump・CSV・Parquet）、墨消し（PDF等の文書）、フリーテキスト（文章データ）の3エディションに分かれます。DataMasqueとPK Maskingはデータベースなど構造化データが中心で、ユーザーローカルは電子文書とフリーテキスト、AimeMaskingはDoc・Excel・TXT・データベースに対応します。自社でマスキングしたいものがDBなのか文書なのかで候補が変わります。
4. データの整合性をどこまで保てるかを見る
マスキング後もデータが使えるかは、整合性の維持にかかっています。Insight Maskingは文字種・文字長を維持し、複数テーブル間の参照整合性とID等のユニーク性を保ちます。DataMasqueは異なるデータベースエンジンで動くテーブル間でも同じ値を同じマスク値に置き換えます。AimeMaskingは同等カテゴリの名詞へ一括置換し（「田中さん」を「鈴木さん」に）、データの統計的な意味を保ちます。単に伏せ字にする方式では、テストも分析もできません。
5. どこで動かすかを決める
実行環境の前提が分かれます。AimeMaskingはネットワーク接続が不要で完全にローカル実行でき、機密データをAI業者に送らずに済みます。Insight Maskingは仮想アプライアンスとして提供され、VMware ESXi／AWS EC2／Azure VMに対応します。DataMasqueはコンテナベースでオンプレミスとクラウドの両方に対応し、ユーザーローカルはクラウド版とオンプレミス版（外部と通信しない）を選べます。
タイプ分類：3つの型
データベースやCSVなど表形式のデータをマスキングし、テストデータや分析データを作る
PDFやOffice文書、コールログなどの文章から個人情報を検出して匿名化する
対象データごとにエディションを分け、DBもPDFもフリーテキストも扱える
構造化データ型は「整合性」が価値の中心です。DataMasqueは異なるデータベースエンジン間でも同じ値を同じマスク値に置き換え、PK Maskingはデータストア全体でクロスソースの一貫性を維持します。テストや分析でシステムをまたいだ突合が必要な場合、ここが崩れると使えません。
文書・フリーテキスト型は「検出」が価値の中心です。どこに個人情報が書かれているか分からない文章から、AIが自動で見つける必要があります。ユーザーローカルは自然言語処理AIで、AimeMaskingは固有表現認識（CRF・LSTM・CNN・言語モデル・正規表現）と形態素解析で判別します。
両対応型のInsight Maskingは、3エディションを分けることで両方を扱います。同じ製品名でも、契約するエディションによって対象データが変わる点は確認が要ります。
独自データ：料金公開0%、トライアル明示も0社
掲載5社の料金公開率は0%（0/5）です。他のSaaSカテゴリでは体系だけでも公開する社があるのが普通ですが、このカテゴリは1社も金額を出していません。無料トライアルを公式に明示している社も0社、常設の無料プランも0社でした。
理由は課金の変数が読めないことにあります。対象がデータベースなのか文書なのか、データ規模はどれくらいか、オンプレミスかクラウドか、そしてエディションをいくつ使うのか。Insight Maskingだけで3エディションあり、構成の組み合わせで金額が決まるため、定価を作りにくい領域です。
そのぶん、機能面の情報は具体的に公開されています。Insight Maskingは検出できるラベルを個人名・住所・年齢・生年月日・性別・電話番号、日本固有の銀行口座番号・運転免許番号・マイナンバー・パスポート番号、グローバル共通のクレジットカード番号・メールアドレス・パスワード、会社名・法人番号まで列挙しています。DataMasqueは対応するコンプライアンス要件をGDPR・HIPAA・PCI・CCPA・ISO27001と明示しています。金額が出ない代わりに、要件に合うかどうかは事前に判断できます。
見落としやすいのが対応文字種です。PK Maskingの「現時点では英数字のみ対応」という記載は、日本語の氏名や住所を扱う日本企業にとっては決定的な制約になります。逆にInsight Maskingが日本固有の項目（マイナンバー・運転免許番号・パスポート番号）まで検出できることは、国産製品ならではの差になります。製品の出自と対応言語は、料金より先に確認すべき項目です。
掲載5社の比較表
| サービス | 元に戻せるか | 日本語対応 | 主な対象データ | 実行環境 | 料金 |
|---|---|---|---|---|---|
| Insight Masking | 記載なし | 日本語最適化AIエンジン（日本固有項目も検出） | DB・Dump・CSV・Parquet／PDF等の文書／フリーテキスト | 仮想アプライアンス（ESXi／EC2／Azure VM） | 非公開 |
| 個人情報マスキングAIツール | 記載なし | 自然言語処理AIで文章を検知 | 電子文書・フリーテキスト | クラウド版／オンプレミス版 | 非公開 |
| AimeMasking | デコード可能 | 日本語・英語 | Doc・Excel・TXT・データベース | 完全ローカル（ネットワーク接続不要） | 非公開 |
| DataMasque | 不可逆と明示 | 記載なし | データベース（構造化データ） | コンテナ（オンプレミス／クラウド） | 非公開 |
| PK Masking | 静的は不可逆／分析では復号可 | 現時点では英数字のみ | DB・ファイル・画像・メール | PK Protect Data Store Manager | 非公開 |
「記載なし」は公式サイトで確認できなかった項目です。5社とも料金は非公開で、環境・データ規模・構成に応じた個社見積りになります。
各サービスの詳細
株式会社インサイトテクノロジーが提供するデータマスキングツールです。対象データごとに3つのエディションに分かれており、データベースやファイルを扱うテストデータEdition、PDF等の文書を黒塗りする墨消しEdition、非構造化の文章データを扱うフリーテキストEditionがあります。
特徴は日本語に最適化された自社開発の高性能AIエンジンです。ひらがな・カタカナ・漢字に対応し、文字種を判別してファイルやデータベースのカラム、文章データから個人情報を自動抽出します。検出できるラベルには、氏名・ふりがな・住所・郵便番号・年齢・生年月日・性別・電話番号に加えて、日本固有の項目として銀行口座番号・運転免許番号・マイナンバー・パスポート番号（旅券番号）、グローバル共通のクレジットカード番号・メールアドレス・パスワード、会社名・法人番号、正規表現でマッチングするユーザー定義の情報が含まれます。
マスキング後もデータが使えるよう、整合性を保つ機能が揃っています。文字種と文字長を維持し、「（株）」など残したい文字列は予約語として登録できます。システムで採番されたIDのユニーク性を保ったままマスキングでき、複数テーブル間の参照整合性を崩しません。電話番号や郵便番号はハイフンなどを区切り文字としてセグメントを指定し、分割された文字列ごとに処理方法を設定できます。
ユーザー作成の辞書ファイルで置換することもできます。再現性の制御も可能で、複数回のマスキングで毎回同じ結果を得ることも、実施ごとに異なる結果を得ることも選べます（差分データのマスキングに使えます）。DBへの直接マスキングのほかDumpファイル・CSV・Parquet・フリーテキストに対応し、WebAPIによるマスキングも可能です。提供形態はOracle Linux 8ベースの仮想アプライアンスで、VMware ESXi／AWS EC2／Azure VMに対応します（2 vCPU以上・メモリ8GB・ディスク50GB以上）。料金は非公開です。
株式会社ユーザーローカルが提供するデータマスキングツールです。電子文書に含まれる個人情報をAIが自動で匿名化します。社員や顧客情報など機密情報を扱うときや、ChatGPTなどの生成AIを利用するときに、個人情報を安全に加工できます。
使い方はブラウザやWebAPIからデータをアップロードするだけです。自然言語処理AIが文章中の個人情報を自動検知します。GUIだけでなくWebAPIの組み込みにも対応するため、既存の業務フローに組み込めます。
導入方法は2つあります。クラウド版は初期投資（サーバー調達）が不要ですぐ利用でき、オンプレミス版は外部と通信せずに利用できるため、金融機関などデータ取扱いの規定が厳しい企業に向きます。
公式が挙げる活用事例は、生成AI利用時のデータマスキング、コールセンターの問い合わせ（コールログ）の自由記述メモ、効果測定のため外部に委託する分析データ、営業社員のPowerPoint提案資料です。業種別では金融、流通・小売、行政・自治体、製薬／医薬品販売、広告代理店・マーケティング会社、コールセンターなどのBPO企業での活用が紹介されています。同社は日本ネットワークセキュリティ協会「情報セキュリティインシデントに関する調査報告書」を出典として、企業から個人情報が漏洩したインシデントの原因の約7割が「従業員による悪意の無い過失」であると示しています。料金はクラウド版・オンプレミス版とも非公開です。
株式会社アイメソフト・ジャパンが提供するデータ匿名化・データマスキングツールです。AI・機械学習用のデータを匿名化する用途で使われ、人名・組織名・場所名などを統計上・自然言語処理上の意味を変更せずにマスキングできます。
特徴は同等カテゴリの名詞への一括置換です。単純に「＊＊＊＊＊」へ置き換えるのではなく、たとえば「田中さん」を「鈴木さん」に一括で置き換えることで、データの統計的な意味を保ちます。人名・会社名・組織名・場所名・電話番号・メールアドレス・住所など多数のデータカテゴリに対応します。
掲載5社の中で際立つのがデコード可能という点です。公式に「他社にエンコードされたデータを送り、自社でデコード可能」と記載されており、外部へ渡したデータを自社で元に戻せます。またネットワーク接続が不要で、完全にローカルで実行できます。AI業者に機密データを送らなくても業者が機械学習モデルを作成できる、という使い方が想定されています。
対応形式はDoc・Excel・TXT・データベースで、フォルダ全体の一括マスキングが可能です。日本語と英語に対応します。搭載技術は、CRF・LSTM・CNN・言語モデル・正規表現による固有表現認識、形態素解析と同等意味名詞置き換えによる自然言語処理、辞書登録・処理による出力制御です。マスキング後もフォントや文字の色を保持します。料金は非公開です。
ニュージーランドのDataMasque Limitedが開発し、日本ではコードコンプリート株式会社が総代理店として提供するデータマスキングソリューションです。本番データを一部書き換えて匿名化し、非本番環境へコピーして安全に利用できるようにします。
公式は暗号化との違いを明示しています。「データマスキングと暗号化の大きな違いは、データマスキングは、匿名化する前のデータに戻すことが出来ませんが、暗号化は復号化キーがあれば、暗号化する前の状態のデータが参照可能ということです」。つまりマスキングは不可逆で、元に戻せません。
データ形式を保ったまま機密情報を書き換えます。名前はテキストを崩さずに別人の名前へ、クレジットカードの番号は桁数を保ったままのデータへ変換されます。異なるデータベースエンジンで実行されているテーブルやデータベースであっても、同じ値は同じマスクされた値に一貫して置き換わります。マスキングルールはAnsibleやKubernetesと同等の機能を持つYAMLベースの構文で作成でき、DataMasqueとデータソース間のすべてのデータ送信は暗号化されます。
ダッシュボードですべてのマスキングを一元管理でき、レポートはマスキングルールセットの対象となるテーブルと列を正確に文書化します。読み取り専用の監査ログにはすべての変更とデータマスキング操作が記録され、GDPR・HIPAA・PCI・CCPA・ISO27001のコンプライアンス要件を満たすための証拠として監査に提出できます。アーキテクチャはコンテナベースで、オンプレミスとクラウドの両方で利用でき、マスキング処理の負荷を並列化できます。APIによる管理インターフェイスでデータプロビジョニングのワークフローを自動化できます。料金は非公開です。
米PKWARE, Inc.が開発し、日本ではエクセルソフト株式会社が総販売代理店として提供するマスキング製品です。PK Protect Data Store Managerで利用できます。
静的および動的データのマスキングに対応し、データベース内のデータが公開されたり悪用されたりしないよう不可逆的に保護します。ただし公式製品ページには「現時点では、PK Masking は英数字のみ対応しています」と明記されています。日本語の氏名や住所を対象にする場合は、この制約が判断を左右します。
戻せるかどうかは用途で分かれます。静的マスキングは元のデータとマスキングされたデータの間に関連性がないため、マスキングされた値から元の機密データを取り出せません。一方で安全な分析の用途では、1つまたは複数の機密性の高い列や要素をマスキングまたは暗号化したうえで、オリジナルの値は復号化され許可されたユーザーにのみ表示されます。
データベース以外も扱えます。ファイルや画像、メールに機密情報がある場合、その情報を完全に削除できます。仮名化や匿名化により個人を特定できる情報を変更し、データストア全体で一貫してマスキングすることでクロスソースの一貫性と持続性を維持します。事例として、金融サービス（オンプレミスやAWSクラウド上のリポジトリでの機密データ保護）、行政機関（データ交換プロセスの合理化と規制対応）、製造業（SamsungがPKWARE FlumeエージェントでAmazon S3の機密データを保護）、ヘルスケア（PK DiscoveryでPHIデータを発見しHadoopを保護）が公開されています。料金は非公開です。
よくある質問
自動マスキングツールの料金はどのくらいですか？
掲載5社は1社も金額を公開しておらず、料金公開率は0%です。いずれも環境・データ規模・エディションや構成に応じた個社見積りとなります。無料トライアルを公式に明示している社も0社のため、金額の目安を知るには各社への問い合わせが必要です。判断は金額ではなく、対象データの形と機能で行うことになります。
マスキングしたデータは元に戻せますか？
製品によって違います。DataMasqueは「データマスキングは、匿名化する前のデータに戻すことが出来ません」と公式に明示しており不可逆です。AimeMaskingはデコードが可能で、他社にエンコードしたデータを送り自社で復元できると記載しています。PK Maskingは静的マスキングが不可逆である一方、安全な分析ではオリジナルの値を復号して許可されたユーザーにのみ表示できます。
日本語の個人情報に対応していますか？
PK Maskingは公式製品ページに「現時点では、PK Masking は英数字のみ対応しています」と明記されています。Insight Maskingは日本語に最適化した自社開発AIエンジンでひらがな・カタカナ・漢字に対応し、マイナンバー・運転免許番号・パスポート番号・銀行口座番号など日本固有の項目も検出します。AimeMaskingは日本語・英語に対応し、ユーザーローカルは自然言語処理AIで文章中の個人情報を検知します。
データベース以外もマスキングできますか？
できます。Insight Maskingは墨消しEditionでPDF等の文書を、フリーテキストEditionで文章データを扱います。ユーザーローカルは電子文書に含まれる個人情報を対象とし、PowerPointの提案資料やコールログの自由記述メモも活用事例として挙げています。AimeMaskingはDoc・Excel・TXT・データベースに対応し、フォルダ全体を一括でマスキングできます。PK Maskingはファイルや画像、メールの機密情報を完全に削除できます。
マスキング後もテストや分析に使えますか？
整合性を保つ仕組みがあるかで決まります。Insight Maskingは文字種・文字長を維持し、複数テーブル間の参照整合性とID等のユニーク性を保ちます。DataMasqueは異なるデータベースエンジンで動くテーブル間でも同じ値を同じマスク値に置き換えます。AimeMaskingは同等カテゴリの名詞へ一括置換してデータの統計的な意味を保ちます。単純な伏せ字ではテストも分析も成立しません。
生成AIに渡すデータのマスキングにも使えますか？
ユーザーローカルの個人情報マスキングAIツールは、ChatGPTなどの生成AI利用時に個人情報を匿名化する用途を公式の活用事例の筆頭に挙げています。ブラウザやWebAPIからデータをアップロードするだけで匿名化でき、外部と通信しないオンプレミス版も選べます。AimeMaskingも、AI業者に機密データを送らなくても業者が機械学習モデルを作成できる点を挙げています。
まとめ
自動マスキングは、掲載5社の料金公開率が0%、無料トライアルの明示も0社という、金額でも試用でも比べられないカテゴリです。かわりに機能面の情報は具体的に公開されているため、要件に合うかどうかは事前に判断できます。
判断の軸は3つです。元に戻せるか（DataMasqueは不可逆と明示、AimeMaskingはデコード可能、PK Maskingは用途で分かれる）、日本語に対応するか（PK Maskingは現時点で英数字のみ、Insight Maskingは日本固有の項目まで検出）、何をマスキングするか（DB・CSVか、PDF等の文書か、フリーテキストか）です。
外部提供やテスト環境への配布なら不可逆で足ります。後から突合する必要があるならAimeMaskingのような可逆型が要ります。生成AIへの入力を想定するならユーザーローカル、日本固有の項目まで拾いたいならInsight Masking、監査でコンプライアンスを示す必要があるならDataMasqueが候補になります。自社のデータの形と、戻す必要があるかどうかを決めてから、各社に見積りを依頼してください。