By · Last updated 2026-06-05

Späť na blogGDPR a Dodržiavanie

Japonsky PPC a APPI: Suladnost AI trenovacich dat

Japonsky PPC presadzuje APPI. Novely z roku 2022 sa dotykaju 2,4 miliona japonskych podnikov. 12-miestne cislo My Number vyzaduje Verhoeffovu validaciu.

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

Japonsky PPC a APPI: Suladnost AI trenovacich dat

Japonsky urad PPC presadzuje zakon APPI. Novely z roku 2022 zmenili tento zakon viac ako akakolvek predchadzajuca aktualizacia. Zaviedli pravidla pre pseudonymizovane zaznamy, cezhranicne prenosy a AI trenovacie sady. PPC vydal v roku 2024 celkom 45 rozhodnutí. V tom istom roku publikoval aj prvu japonsku prirucku o ochrane sukromia v suvislosti s AI.

Ak vasa firma trenuje modely na japonskych textoch alebo uchováva záznamy japonskych pouzivatelov, tieto pravidla sa na vas vztahuju uz teraz.

Co zmenili novely z roku 2022

2,4 miliona japonskych firiem muselo aktualizovat pravidla ochrany sukromia a prepracovat procesy spracovania dat.

Pseudonymizovane informacie (仮名加工情報): Nova stredna kategoria. Pokryva osobne zaznamy, z ktorych boli odstranene priame identifikatory. Opätovna identifikacia je stale mozna, ak máte kluc. Tieto zaznamy mozu cirkulovat v ramci organizacie bez uplneho suhlasu, ale nesmú byt postúpene tretím stranám. GDPR takúto kategoriu nepozna.

Anonymizovane informacie (匿名加工情報): Opätovna identifikacia musi byt technicky nemozna. Potvrdit to musi kvalifikovana tretia strana. Japonske poziadavky su v tomto bode przeísnejsie ako GDPR. GDPR takéto overenie nepovinuje, APPI ano.

Cezhranicne prenosy: Prenosy do inych staci musia splnat japonskú úroven ochrany. PPC vedie zoznam schvalenych krajin. EÚ je na tomto zozname.

AI trenovacie sady: Usmernenie PPC z roku 2024 sa touto témou zaoberá priamo.

  • Trenovacie sady musia byt uplne anonymizovane alebo musí existovat platny pravny zaklad — zvycajne suhlas.
  • Vynimka pre spracovanie platí len vtedy, ked model nie je schopny identifikovat osoby zo svojich vystupov.
  • Vyvojari LLM trenovani na japonskych zaznamoch zozbieranych z webovych stranok musia preukázat platny zaklad zberu.

Komplexny prehlad povinnosti pri cezhranicnom zdielani dat najdete na /legal/compliance.

My Number: Japonske narodne identifikacne cislo

My Number (マイナンバー) je 12-miestne narodne ID. Japonsko ho vydáva vsem obyvatelom vrátane cudzincov. System funguje od roku 2016. Pokryva dane, socialne zabezpecenie a zariadenia pre prípady katastrofy.

Ako funguje kontrolná cifra: My Number pouzíva Verhoeffovu metodu. Je to matematická schéma overovania chyb. Je zlozitejsia na implementaciu ako Luhn — metoda pouzivana pre svédske personnummer a kanadske SIN. Väcsina európskych ID pouzíva jednoduchsiu modulárnu matematiku.

Preco je detekcia obtiazna: Vyhladávanie 12-cifernych retazcov nestaci. Datumy, postové smerovacie cisla aj cisla faktúr vyzeraju rovnako. Na ich rozlísenie potrebujete úplnu Verhoeffovu logiku. Jednoduché regulárne vyrazenia nestacia.

Prehladávanie PPC z roku 2024 prinieslo znepokojujúci záver. 63 % generickich NLP nástrojov nedokáze My Number v japonskych zaznamoch detekovať.

Spôsob, akym anonym.legal spracúva My Number, si pozrite na /entities.

Tri pisomne systémy naraz

Japoncina súbezne pouzíva hiraganu, katakanu a kandzi. V niektorych kontextoch sa objavuje aj latinska pisma. To iste meno moze mat v rôznych zaznamoch rôznu podobu. Nástroje urcené pre latinkovú abecedu v japonstine zlyhávajú bez dalšej podpory.

Co to znamená pre detekciu mien:

  • Japonske NER potrebuje modely trénované na japonskych textoch. Pouzite spaCy ja_core_news.
  • Japonstina nema medzery medzi slovami. Segmentácia slov je sama o sebe osobitny problem.
  • Katakana sa pouzíva na transkripciu cudzích mien. Nástroj musí zvladnut aj tuto vrstvu.

Technické poziadavky APPI

Japonský rámec pre ochranu údajov vyzaduje konkrétne technické kroky.

Pre japonske zaznamy:

  1. Detekcia My Number s Verhoeffovou kontrolou — 12 cislic nestaci
  2. NER trenovany na japonskych textoch — nie iba transliterácia
  3. Anonymizácia schválená kvalifikovanou treťou stranou pre zdielanie dat
  4. Záznamy o prenosoch do zahranicí

Pre AI trenovacie sady:

  • Právny zaklad (suhlas alebo zmluvné plnenie) zdokumentovany pred zozbieraním dat
  • Výstupný test: model nesmie mat schopnost identifikovát osoby
  • Uchovávajte záznamy o filtrovaní pocas najmenej 3 rokov

Súlad s APPI krok za krokom

Kroky k suladnosti pre firmy spracúvajúce japonské osobné údaje:

  1. Klasifikácia: Urcite, ci pracujete s pseudonymizovanými alebo anonymizovanými informáciami. Kazda kategória má iné pravidlá.
  2. Detekcia My Number: Nasadte nastroje s Verhoeffovou validaciou. Overte ich na skutocnych japonskych testovacích súboroch.
  3. Japonsky NER: Pouzívajte modely trénované priamo na japonskych textoch — nie iba prekladovy vrstvy.
  4. Dokumentácia prenosov: Uchovávajte záznamy o každom cezhranicnom prenose vrátane právneho základu.
  5. Audit trenovacích sad: Pred trénovaním AI modelu overujte každú sadu.

PPC v roku 2024 vydal 45 rozhodnutí. Firmy, ktoré nevedia preukázat My Number detekciu a dokumentaciu anonymizacie, su vystavene pokutám.

Pozrite si, ako anonym.legal rieši japonskú suladnost: /legal/compliance.

Pripravení chrániť vaše údaje?

Začnite anonymizovať PII s 285+ typmi entít v 48 jazykoch.

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.