データマスキングとは？利用シーンや手法とツールの選定ポイントを解説

データマスキングとは

データマスキングとは、機密性の高い情報を第三者に分からないように変換することで、データ漏洩や不正利用を防止するための技術です。

企業が扱う個人情報や財務データ、顧客情報などをデータ保護の観点からマスク化し、元のデータ特性を保持しながら機密性を保護することが主な目的です。

最近では「DX推進」に伴うデータ活用が進んでおり、テスト環境での利用や外部委託時、データ解析の際の安全対策としての需要が高まっています。

静的データマスキングや動的データマスキングなど、さまざまな手法があり、用途や目的に合わせて適用されます。

データマスキングのユースケース

データマスキングのユースケースを以下で紹介します。

データの分析や集計

データマスキングは、企業が保有する膨大な顧客情報や取引データなどを「データ解析」や集計目的で活用する際に、非常に重要な技術です。

たとえば、顧客属性や購買履歴を解析する場合、個人を特定できないように不可逆的な手法で処理することで、プライバシー保護を維持したままビジネス上の課題分析を行うことができます。

また、分析データの流出や二次利用によるデータ漏洩を防ぎ、社内外の関係者が安心して利活用できる環境を整える役割もあります。

近年では、多くの企業がDX推進に合わせて、安全性の高いデータ活用基盤を構築するために、マスキング技術の導入を進めています。

部署間・社外への共有

データマスキングは、社内の異なる部署や社外のパートナー企業とデータを共有する際にも活躍する技術です。

特に外部委託や分析プロジェクトなど、機密度の高いデータを共有する場合には、個人情報や重要項目のみをマスク化し、目的ごとに必要な情報だけを安全に伝達できます。

こうした可逆的手法や動的データマスキングを活用することで、役割や権限に応じたデータ提供が可能になり、不必要な情報漏洩リスクの軽減につながります。

その結果、企業全体の信頼性向上とデータ活用の最適化が期待できます。

法令・監査対応

法令・監査対応において、データマスキングはコンプライアンス遵守を支える重要な施策です。

個人情報保護法やGDPRなど、国内外の厳格なデータ保護法規制が拡大する中で、監査対象となるデータを監督機関や監査担当者に安全に開示する方法として、トークナイゼーションが活用されます。

適切なマスキングにより、実際の値が第三者に知られることなく監査の透明性を確保できるほか、企業は法令違反やデータ漏洩による訴訟リスクを最小限に抑えることが可能です。

このような対策は、顧客や取引先からの信頼確保にも直結しています。

データマスキングのタイプ

データマスキングにはさまざまなタイプが存在します。以下に、代表的な手法を紹介します。

静的データマスキング

静的データマスキングは、元のデータベースの情報を事前にマスク化し、安全な状態へ変換して保存する手法です。テスト環境の構築や、外部委託先へのデータ提供時に広く利用されています。

この手法では不可逆的な手法が用いられる場合が多く、一度マスク化したデータは原本に戻すことができません。具体的には、個人情報や機密情報を固定のルールに従って、置換・ヌル化・シャッフルなどで変換します。

静的データマスキングは、法令やコンプライアンスへの対応においても重要であり、実運用環境へ影響を与えることなく、安心してデータを活用できる点が大きなメリットです。

動的データマスキング

動的データマスキングは、データベースからの問い合わせや画面表示時に、利用者のアクセス権や役割に応じてリアルタイムでデータをマスキングする仕組みです。

たとえば、一部の社員には本物の情報を表示せず、特定の管理者だけに本データを公開するといった制御が可能です。

この手法は可逆的手法とも組み合わせやすく、アクセス制御や管理性を強化できます。セキュリティを維持しながら、必要なユーザーだけに情報を限定的に開示できるため、社内外の幅広い運用シーンに適している手法です。

オンザフライデータマスキング

オンザフライデータマスキングは、データの処理や転送時に即座にマスキングを施す手法です。

たとえば、システム間連携や一時的なデータ移送時などにリアルタイムで変換処理を行い、元データの保護を徹底します。

このタイプは動的データマスキングと組み合わせて利用されることが多く、必要な瞬間のみにマスキングを行うことで運用負荷を軽減しつつ、セキュリティ水準を向上させることができます。

データ漏洩が懸念される高速な処理シーンやAPI連携、クラウド移行において、情報保護の観点から有効に活用されています。

決定論的データマスキング

決定論的データマスキングは、同じ入力値に対して常に同じマスク化結果を出力する特徴を持つ手法です。

これにより、複数システムや異なるデータベース間での参照整合性やデータ特性を維持できます。

たとえば、同じ顧客IDが全社システムで同じ変換データとなるため、統合分析やマルチシステム連携が求められる企業に適しています。

静的・動的いずれのタイプにも応用可能で、データ解析やDX推進の場面で利用価値が高い技術です。プライバシー保護とデータ活用の両立が重要な現場で効果を発揮します。

統計の難読化

統計の難読化とは、統計データや集計結果に対してマスク化処理を施し、個人特定や機密情報の露出を防ぐ技術です。

たとえば、売上集計や顧客属性統計などのビッグデータを扱う場合、各値をシャッフルしたりノイズを付与したりすることでプライバシーを強化し、外部分析や公開時のリスクを低減できます。

動的・静的どちらのデータマスキングタイプにも応用でき、機械学習やAIが解析しやすいデータを提供するうえでも有効です。

このような統計の難読化は、コンプライアンスを遵守しつつ、企業が安心してデータ解析や戦略立案に取り組むための基盤となります。

データマスキングの手法

データマスキングには、マスク化・ヌル化・置換・シャッフル・トークン化・暗号化・ハッシュ化など多様な手法があります。

マスク化

マスク化は、データの一部または全体を無意味な記号、特定の文字、非機密データ、または擬似データで置き換える手法です。

たとえば、氏名を「＊＊＊」としたり、電話番号を「XXX-XXXX-XXXX」としたりすることで、個人情報を第三者に露出しないようにできます。

非可逆的手法を用いることで元データが復元されないため、プライバシーやデータ保護の観点から高い安全性を担保できます。

テスト環境や分析作業、社外共有など、多様な場面で利用価値があり、最もシンプルかつ実用的なマスキング手法と言えます。

ヌル化

ヌル化は、重要情報や機密データをヌル文字やプレースホルダーに置き換えることで、個人情報保護を徹底する手法です。

たとえば、テスト環境構築時に実際の住所や氏名の欄をヌル化することで、データ漏洩リスクを大幅に低減できます。

プライバシー重視の場面や監査対応、不必要な情報公開を防ぐ場合に有効ですが、元データの統計的特性や参照整合性が損なわれる点がデメリットとなる場合もあります。

この手法を用いることで、必要最小限の情報のみを公開し、コンプライアンスや法令遵守の強化に貢献できます。

置換

置換は、元のデータ値を同じ形式のランダム値や合成値、あらかじめ決められたルールに従って変換するマスキング手法です。

たとえば、実在しない架空の氏名や住所、ランダムに生成したIDへの書き換えなどが挙げられます。

元データのフォーマットやデータ特性を保ちつつ個人特定を防げるため、参照整合性を維持しながら、統一的なデータ解析・集計にも利用しやすい点が利点です。

不可逆的手法としてセキュリティ水準を高めながら、DX推進や社外活用に適した柔軟な方式といえます。

シャッフル

シャッフルは、同じ属性のデータ同士の値をランダムに入れ替えることで、個人特定や機密情報の露出を防ぐ手法です。

たとえば、顧客リストの電話番号やメールアドレスの位置だけを入れ替え、個人間の紐付きを断つことでリスクを軽減します。

元データの分布や統計的な特徴を損なうことなく分析・テスト用途に活用でき、動的・静的双方のデータマスキングで利用可能です。

この方法によって元データの一貫性が維持されるため、大量データのマスキングや統計の難読化、データ解析への応用にも適しています。

トークン化

トークン化は、元のデータをランダムな記号や識別子へ変換することで、個人情報や機密データ流出のリスクを大幅に低減する手法です。

不可逆的手法の一種であり、暗号化とは異なり元データへ復元することはできません。

クレジットカード番号やパスワード、ID情報などをトークナイゼーションによって管理し、業務システムやクラウド環境でセキュリティを強化します。

特に決済領域や法令・コンプライアンス対応、外部分析プロジェクトにおける守秘義務の確保に有効です。

暗号化

暗号化は、元データを特定のアルゴリズムや鍵に基づいて不可逆的または可逆的に変換する、高度なセキュリティ技術です。

可逆的手法の場合、適切な鍵を用いれば元データへ復元できますが、第三者には内容を判別されません。

金融や医療、クラウドシステムなど、高いデータ保護やプライバシーが求められる現場で広く用いられています。

データ漏洩時や外部委託時、テスト環境での利用時にも暗号化が推奨されており、解析基盤やアクセス管理とも連動させることが可能です。

ハッシュ化

ハッシュ化は、元データを一定の規則で固定長の文字列へ変換し、元の内容を復元できないようにする不可逆的な手法です。

たとえば、パスワードやID管理、監査対応時の証跡保存などに活用されます。

同じ入力値は常に同じハッシュ値となるため、参照整合性やデータ特性の維持が容易です。

データ保護やプライバシー対策、外部提供に活用できる一方で、元情報の分析や可用性を失う場合があるため、利用目的に応じた慎重な設計が必要です。

データマスキングツールの選定ポイント

データマスキングツールの選定ポイントを以下で紹介します。

元データのフォーマットを保つ

データマスキングツールを選定する際は、元データのフォーマットを維持できるかどうかを重視する必要があります。

氏名や住所、IDなどの項目が、マスキング後も同じデータ型や規定の桁数を保てるツールを選ぶことで、後続システムや分析、外部共有時の不整合を防ぐことができます。

特に、動的データマスキングや置換・シャッフル・トークナイゼーションなどの手法を利用する場合、この点を満たしていれば運用現場への負担が軽減されます。

その結果、業務効率化とデータ活用の最適化に直結する、重要な選定ポイントとなります。

参照整合性を保つ

参照整合性とは、マスキング後のデータが複数の表やシステム間で、一貫して参照・連携できる特性のことです。

データベース設計や社内外の統合分析においては、決定論的データマスキングやハッシュ化などにより、同じIDやキーが安定的にマスク化される必要があります。

このポイントを満たすツールであれば、統計解析や業務システム連携、法令・プライバシー対応なども、柔軟かつ安全に運用することが可能です。

結果として、データ漏洩リスクの低減と、精度の高いデータ管理の両立を実現できます。

データの特性・複雑さを保つ

データマスキングツールを選ぶ際は、元データが持つ特性や複雑さを保持できる機能を重視する必要があります。

たとえば、顧客属性や売上金額などの分布や傾向が、マスク化後も分析やテストに支障をきたさない状態で提供されることが理想です。

統計の難読化やシャッフル、置換など、適切な手法が実装されているかを確認することで、実用性とセキュリティの両立が可能になります。

このような機能を備えたツールは、企業のデータ活用戦略やDX推進を支える基盤要件となります。

提供方式と費用

データマスキングツールを選定する際は、クラウド型やオンプレミス型など提供方式の違いと、導入・運用にかかる費用を総合的に比較することが重要です。

運用規模や求めるセキュリティ水準、データ解析の範囲に合わせて、最適なサービスを選択する必要があります。

無料トライアルやサポート体制、拡張機能、法令・コンプライアンス対応なども重要なポイントであり、全体としてのコストパフォーマンスを評価しなければなりません。

将来的な規模拡張やDX推進にも柔軟に対応できるツールを選ぶことをおすすめします。

個人情報を速く、正確に匿名化するデータマスキングソフトウェア「Insight Masking」

Insight Maskingは、丸紅I-DIGIOグループが提供するデータマスキングソフトウェアです。

この製品は、国産モデルのAIを活用し、大量データの個人情報を高速に検知し、正確に匿名化する独自技術を備えています。

元データのフォーマットや参照整合性を維持しながら、さまざまなマスキング手法やトークナイゼーション、統計の難読化にも対応し、テスト環境構築や外部委託・社外共有での安全なデータ活用を支援します。

法令・コンプライアンス対応にも強く、柔軟な提供方式と充実したサポート体制により、企業のDX推進やデータ保護を実現できる、信頼性の高いソリューションです。