業種別 導入事例

「既存のアプリに1〜2行追加するとどうなるか」の実例です。

💰 金融・証券

シーン: 顧客がAIチャットで口座番号を入力する

// ✅ fw.mask() を1行追加するだけ
const { masked } = fw.mask(userMessage);        // ← これだけ追加
const response = await openai.chat.completions.create({
  messages: [{ role: "user", content: masked }]
});
const answer = fw.restoreAll(response.choices[0].message.content);

効果: 口座番号・クレジットカード・マイナンバーがAIログに残らない。FISC安全対策基準への準拠を補強。

⚖️ 法律・リーガルテック

シーン: 弁護士が契約書をAIに読ませて要約を依頼する（MCPパターン）

server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  const { document_text } = request.params.arguments;

  const { masked, detections } = fw.mask(document_text);  // ← これだけ追加
  console.log(`PII検知: ${detections.length}件をマスクしました`);

  const summary = await claude.messages.create({
    messages: [{ role: "user", content: `以下の契約書を要約してください:\n${masked}` }]
  });

  return { content: [{ type: "text", text: fw.restoreAll(summary.content[0].text) }] };
});

効果: 依頼人の個人情報が外部AIに送信されない。守秘義務（弁護士法第23条）のリスクを低減。

🏥 医療・ヘルスケア

シーン: 患者がAIに症状を相談する（氏名・生年月日が含まれるケース）

app.post("/ai-consultation", async (req, res) => {
  const { message } = req.body;

  // インジェクション検知 + PIIマスクを1エンドポイントで
  const threats = fw.detectInjection(message);
  if (threats.length > 0) return res.status(403).json({ error: "不正なリクエスト" });

  const { masked, detections } = fw.mask(message);  // ← これだけ追加
  const aiAnswer = await callMedicalAI(masked);

  res.json({
    answer:      fw.restoreAll(aiAnswer),
    pii_removed: detections.length,
  });
});

効果: 氏名・生年月日・電話番号がAI事業者に渡らない。個人情報保護法・医療情報システム安全管理ガイドライン対応を補強。

🏢 HR・人事システム

シーン: 人事担当者がAIに候補者の評価まとめを依頼する（RAGパターン）

async function summarizeCandidates(candidateData) {
  const { masked } = fw.mask(JSON.stringify(candidateData)); // ← これだけ追加
  const summary = await rag.query(masked, {
    prompt: "候補者を評価基準でランキングしてください"
  });
  return fw.restoreAll(summary);
}

効果: 氏名・連絡先・評価情報がAIベンダーのサーバーに渡らない。

導入効果まとめ

	導入前	導入後
追加コード行数	—	2〜3行
既存コードの変更	—	ほぼなし
AIへのPII送信	あり	なし
個人情報保護法リスク	高	低
GDPR / FISC対応	別途対応必要	補強される