LLMアプリに個人情報フィルターを追加する3つの方法 — 正規表現・Presidio・外部API比較
Zenn / 4/18/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- LLMアプリに含まれる個人情報（PII）をフィルタリングする実装として、正規表現・Presidio・外部APIの3アプローチを比較する。
- 正規表現はシンプルに始められる一方で、検出精度や網羅性の限界が出やすいことを前提に使い分けが示される。
- Presidioはルール/コンポーネントを用いたPII検出・マスキングの選択肢として、実装の再利用性や運用性を高める方向性が整理される。
- 外部APIは精度や手間のバランスで有力だが、コスト・依存・データ取り扱いなどの観点が比較のポイントになる。
LLMアプリに個人情報フィルターを追加する3つの方法 — 正規表現・Presidio・外部API比較
TL;DR
LLMアプリへのユーザー入力に個人情報（氏名・マイナンバー・クレジットカード等）が混入するリスクがある。本記事では正規表現・Microsoft Presidio・外部APIの3手法を実装コードつきで比較し、ユースケース別の選定基準を示す。Python 3.11 / FastAPI 環境で動作確認済み。コードの追加量は約100行、所要時間は30〜60分を想定している。
対象読者: LLMを使ったSaaSを開発中で、ユーザー入力に個人情報が混入するリスクに気づきフィルタリング...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles
Black Hat USA
AI Business
Black Hat Asia
AI Business
Introducing Claude Design by Anthropic LabsToday, we’re launching Claude Design, a new Anthropic Labs product that lets you collaborate with Claude to create polished visual work like designs, prototypes, slides, one-pagers, and more.
Anthropic News
Why Claude Ignores Your Instructions (And How to Fix It With CLAUDE.md)
Dev.to
Generative Simulation Benchmarking for circular manufacturing supply chains with zero-trust governance guarantees
Dev.to
