By · Last updated 2026-06-05

Takaisin BlogiinGDPR & Vaatimustenmukaisuus

Japanin PPC ja APPI: Tekoälykoulutusaineiston Vaatimustenmukaisuus

Japanin PPC valvoo APPI:n vuoden 2022 muutoksia, jotka koskevat 2,4 miljoonaa japanilaista yritystä. My Number -tunnuksen 12-numeroinen koodi edellyttää Verhoeff-validointia.

June 5, 202610 min lukuaika
Japan PPCAPPI complianceMy Number detectionJapanese privacy lawAsia Pacific

Japanin PPC ja APPI: Tekoälykoulutusaineiston Vaatimustenmukaisuus

Japanin henkilötietosuojakomissio (PPC) valvoo APPI-lakia. Vuoden 2022 muutokset muuttivat lakia enemmän kuin mikään aiempi uudistus. Ne lisäsivät säännöt pseudonymisoiduille tietueille, rajat ylittäville siirroille ja tekoälykoulutusaineistoille. PPC antoi 45 ratkaisua vuonna 2024. Se julkaisi myös ensimmäisen Japani-spesifisen tekoälyn tietosuojaoppaan samana vuonna.

Jos yrityksesi kouluttaa malleja japaninkielisellä tekstillä tai hallussasi on japanilaisten käyttäjien tietueita, nämä säännöt koskevat sinua nyt.

Mitä Vuoden 2022 Muutokset Muuttivat

2,4 miljoonan japanilaisen yrityksen täytyi päivittää tietosuojasääntönsä ja tarkistaa käsittelymenettelynsä.

Pseudonymisoidut tiedot (仮名加工情報): Uusi väliluokka. Se kattaa henkilötietueet, joista suorat tunnisteet on poistettu. Uudelleentunnistaminen on silti mahdollista, jos avain on saatavilla. Nämä tietueet voivat liikkua organisaation sisällä ilman täyttä suostumusta. Ne eivät voi siirtyä kolmansille osapuolille. GDPR:ssä ei ole vastaavaa luokkaa.

Anonymisoidut tiedot (匿名加工情報): Uudelleentunnistamisen on oltava teknisesti mahdotonta. Pätevän kolmannen osapuolen on vahvistettava tämä. Japanin vaatimustaso on tässä asiassa korkeampi kuin GDPR:n. GDPR tekee kyseisestä arvioinnista vapaaehtoisen. APPI tekee siitä pakollisen.

Rajat ylittävät siirrot: Siirtojen muihin maihin on täytettävä Japanin suojeluvaatimukset. PPC ylläpitää listaa hyväksytyistä maista. EU on tuolla listalla.

Tekoälykoulutusaineistot: PPC:n vuoden 2024 ohjeet käsittelivät tätä suoraan.

  • Koulutusaineistojen on oltava täysin anonymisoituja tai perustuttava lailliseen perusteeseen — yleensä suostumukseen.
  • Käsittelypoikkeus koskee vain tilanteita, joissa malli ei pysty tunnistamaan henkilöitä tulosistaan.
  • LLM-kehittäjien, jotka kouluttavat mallejaan verkkosivustoilta kerätyllä japanilaisella aineistolla, on osoitettava pätevä keräysperuste.

Kattavan katsauksen rajat ylittävien siirtojen velvoitteista löydät osoitteesta /legal/compliance.

My Number: Japanin Kansallinen Tunniste

My Number (マイナンバー) on 12-numeroinen kansallinen tunniste. Japani myöntää sen kaikille asukkaille. Myös ulkomaalaiset saavat sen. Järjestelmä on ollut käytössä vuodesta 2016. Se kattaa verotuksen, sosiaaliturvan ja katastrofivalmiuden.

Miten tarkistusnumero toimii: My Number käyttää Verhoeff-menetelmää. Se on matemaattiseen virheentarkistukseen perustuva järjestelmä. Se on monimutkaisempi rakentaa kuin Luhn-algoritmi, jota käytetään ruotsalaisessa henkilötunnuksessa ja kanadalaisessa SIN-numerossa. Useimmat eurooppalaiset tunnisteet käyttävät yksinkertaisempaa modulaarista matematiikkaa.

Miksi tunnistaminen on vaikeaa: 12-numeroisten merkkijonojen hakeminen ei riitä. Päivämäärät, postinumerot ja laskukoodit näyttävät samalta. Tarvitset täyden Verhoeff-logiikan erottamaan ne toisistaan. Yksinkertainen regex ei riitä.

PPC:n vuoden 2024 arviointi paljasti huolestuttavan tuloksen. 63 % yleiskäyttöisistä NLP-työkaluista epäonnistuu My Number -tunnuksen havaitsemisessa japanilaisissa asiakirjoissa.

Katso, miten anonym.legal käsittelee My Number -tunnuksen osoitteesta /entities.

Kolme Kirjoitusjärjestelmää Samanaikaisesti

Japaniksi käytetään hiragana-, katakana- ja kanji-kirjoitusjärjestelmiä samanaikaisesti. Joissain yhteyksissä esiintyy myös roomalaisia kirjaimia. Sama nimi voi näyttää erilaiselta eri tietueissa. Latinalaiselle tekstille rakennetut työkalut epäonnistuvat japanin kanssa ilman lisätukea.

Mitä tämä tarkoittaa nimien tunnistamisessa:

  • Japanilainen NER tarvitsee japanilaisella tekstillä koulutettuja malleja. Käytä spaCy ja_core_news -mallia.
  • Japanissa ei ole välilyöntejä sanojen välillä. Sanajako on oma vaiheensa. Se vaatii Japani-tietoisia työkaluja.
  • Henkilönimet esiintyvät kanjilla, ja niiden lausumisohje on kirjoitettu hiraganalla tai katakanalla. Työkalujen on tunnistettava molemmat muodot.
  • Yritysnimet (会社名, 株式会社) tarvitsevat Japani-spesifisiä sääntöjä.

NER:stä APAC-kielissä löydät lisätietoa osoitteesta /docs/faq.

Muut Japanilaiset Tunnistusmuodot

Ajokortti: 12-numeroinen numero, jossa on etuliitekoodi myöntämisalueelle. Koodit ovat kiinteitä — Tokio on 10, Osaka on 62. Alueosa on tarkistettavissa.

Passi: Vakio-ICAO-muoto Japanin erityisillä myöntämissäännöillä.

Sairausvakuutuskortti (健康保険証): Symboli (記号) plus numero. Muoto vaihtelee vakuuttajan mukaan.

Oleskelukortti (在留カード): Ulkomaisille asukkaille. Muoto: kaksi kirjainta, kahdeksan numeroa, kaksi kirjainta. Oikeusministeriö myöntää nämä.

Japanin ja EU:n Välinen Tiedonsiirtotilanne

Japanilla ja EU:lla on ollut molemminpuolinen riittävyys vuodesta 2019. Henkilötietueet voivat liikkua EU:n ja Japanin välillä ilman lisätoimia. Japani on yksi harvoista ei-eurooppalaisista maista, joilla on täysi EU:n riittävyysasema.

Sopimus kattaa tavalliset henkilötietueet. Arkaluontoiset terveys- ja rikoshistoriatietueet tarvitsevat lisäsuojatoimia myös riittävyyden puitteissa. Näitä tietueita siirtävien yritysten on kirjattava käyttämänsä lisätoimet.

Tarkista siirtovelvoitteesi osoitteesta /security-compliance.

Japanin Vaatimustenmukaisuuden Tarkistuslista

Aloita tästä, jos käsittelet japanilaisia henkilötietueita:

  • My Number -tunnistus Verhoeff-tarkistunumerologiikalla.
  • Japanilainen NER japaninkielisellä tekstillä koulutetuilla malleilla — ei latinalaisille kirjaimille tarkoitetuilla malleilla.
  • Kanji-, hiragana- ja katakana-nimimuotojen tuki sekä lukuohjeitten variantit.
  • Ajokortin tunnistus aluekooditarkistuksilla.
  • Oleskelukortin tunnistus oikeusministeriön muotologiikalla.
  • Sairausvakuutuskortin tunnistus vakuuttajavarianteissa.
  • Laillinen peruste jokaiselle tekoälykoulutusaineistolle, joka sisältää henkilötietueita.
  • Kolmannen osapuolen arviointi APPI:n mukaisesti anonymisoiduiksi luokitelluille tietueille.
  • Lisäsuojatoimet arkaluontoisille tietueille, jotka siirretään EU:n ja Japanin riittävyyssopimuksen puitteissa.

APPI-termien määritelmät löydät osoitteesta /docs/glossary.

Lähteet

Valmiina suojaamaan tietojasi?

Aloita PII-anonymisointi yli 285 entiteettityypillä 48 kielellä.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.