金融サービスA社

東京都 従業員数:約3,000名

導入前の課題

顧客データを含む大量のExcelファイルをAI分析に活用したいが、個人情報保護の観点から外部サービスへの送信が困難でした。手作業でのマスキングは時間がかかり、ヒューマンエラーのリスクもありました。

導入後の効果

  • データ処理時間を90%削減(1ファイルあたり平均30分→3分)
  • 完全ローカル処理により情報漏洩リスクをゼロに
  • AI活用の推進により業務効率が大幅に向上
  • コンプライアンス部門からの承認も迅速に取得

定量的な成果

90%
処理時間削減
500+
月間処理ファイル数
0件
情報漏洩インシデント

IT企業B社

東京都 従業員数:約500名

導入前の課題

顧客の口座情報や取引履歴を含むデータの取り扱いに厳格なルールがあり、テスト環境でのデータ活用が制限されていました。開発チームが実データに近い形でテストを行えず、品質保証に課題がありました。

導入後の効果

  • マスキングされたデータでリアルなテスト環境を構築
  • 開発サイクルの短縮(平均2週間→1週間)
  • セキュリティ基準を満たしながら効率的な開発が可能に
  • 監査対応もスムーズに実施

定量的な成果

50%
開発期間短縮
1,000+
月間処理レコード数
100%
監査適合率

医療法人C会

神奈川県 従業員数:約800名

導入前の課題

患者データを活用した統計分析や研究を行いたいが、個人情報保護法や医療分野のガイドラインにより、データの外部送信は厳しく制限されていました。匿名化作業に多大な労力を要していました。

導入後の効果

  • 患者データを安全に匿名化し、研究利用が可能に
  • データ分析の精度向上により、医療サービスの質が改善
  • 個人情報保護委員会のガイドラインに完全準拠
  • 研究発表の機会が増加

定量的な成果

80%
匿名化時間削減
300+
月間処理ファイル数
5本
年間研究論文数