By · Last updated 2026-06-05

Tillbaka till BloggenGDPR & Efterlevnad

Japans PPC och APPI: Compliance för AI-träningsdata

Japans PPC tillämpar APPI:s 2022 ändringar som täcker 2,4 miljoner japanska företag. My Number, ett 12-siffrigt ID, kräver Verhoeff-validering.

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

Japans PPC och APPI: Compliance för AI-träningsdata

Japans PPC verkställer APPI. 2022 års ändringar förändrade lagen mer än något tidigare uppdatering. De införde regler för pseudonymiserade uppgifter, gränsöverskridande överföringar och AI-träningsdata. PPC utfärdade 45 beslut under 2024 och publicerade det första Japan-specifika AI-integritetspolicydokumentet det året.

Om ditt företag tränar modeller på japansk text eller hanterar japanska användaruppgifter gäller dessa regler redan nu.

Vad 2022 års ändringar innebar

2,4 miljoner japanska företag behövde uppdatera sina integritetsregler och se över sina hanteringsrutiner.

Pseudonymiserad information (仮名加工情報): En ny mellanklass. Den täcker personuppgifter med direkta identifierare borttagna. Återidentifiering är fortfarande möjlig om du har en nyckel. Dessa uppgifter kan röra sig inom en organisation utan fullständigt samtycke, men de kan inte lämnas vidare till tredje part. GDPR har ingen motsvarande kategori.

Anonymiserad information (匿名加工情報): Återidentifiering måste vara tekniskt omöjlig. En kvalificerad tredje part måste bekräfta detta. Japans krav är strängare än GDPR på den här punkten — GDPR gör granskningen frivillig medan APPI gör den obligatorisk.

Gränsöverskridande överföringar: Överföringar till andra länder måste uppfylla Japans skyddsnivå. PPC för en lista över godkända länder. EU finns med på den listan.

AI-träningsdata: PPC:s vägledning från 2024 behandlade detta direkt.

  • Träningsdata måste vara fullständigt anonymiserade eller vila på en giltig rättslig grund — vanligtvis samtycke.
  • Bearbetningsundantaget gäller bara om modellen inte kan identifiera personer utifrån sina utdata.
  • LLM-utvecklare som tränar på japanska uppgifter hämtade från webbplatser måste kunna visa en giltig insamlingsgrund.

För en fullständig bild av skyldigheter vid gränsöverskridande överföringar, se /legal/compliance.

My Number: Japans nationella ID

My Number (マイナンバー) är ett 12-siffrigt nationellt ID. Japan utfärdar det till alla invånare — även utländska medborgare får ett. Systemet har funnits sedan 2016 och täcker skatt, socialförsäkring och katastrofinsatser.

Hur kontrollsiffran fungerar: My Number använder Verhoeff-metoden, ett matematikbaserat felkontrollsystem. Det är mer komplicerat att bygga än Luhn-algoritmen som används för svenska personnummer och kanadensiska SIN. De flesta europeiska ID-nummer använder enklare modulär matematik.

Varför detektering är svår: En sökning efter 12-siffriga strängar slår fel. Datum, postnummer och fakturakoder ser likadana ut. Du behöver fullständig Verhoeff-logik för att skilja dem åt — enkel regex räcker inte.

PPC:s granskning 2024 gav ett tydligt resultat: 63 % av generiska NLP-verktyg missar My Number i japanska dokument.

Se hur anonym.legal hanterar My Number på /entities.

Tre skriftsystem på en gång

Japanska använder hiragana, katakana och kanji samtidigt. Latinska bokstäver förekommer också i vissa sammanhang. Samma namn kan se olika ut i olika dokument. Verktyg byggda för latinskt skrift misslyckas med japanska utan extra stöd.

Vad detta betyder för namndetektering:

  • Japansk NER kräver modeller tränade på japansk text. Använd spaCy ja_core_news.
  • Japanska har inga mellanslag mellan ord — ordsegmentering är ett eget steg som kräver Japan-anpassade verktyg.
  • Personnamn förekommer i kanji med uttalsvägledning i hiragana eller katakana. Verktyg måste fånga båda formerna.
  • Företagsnamn (会社名, 株式会社) kräver Japan-specifika regler.

För NER över APAC-språk, se /docs/faq.

Andra japanska ID-format

Körkort: 12 siffror med ett prefixkod för utfärdanderegionen. Koderna är fasta — Tokyo är 10, Osaka är 62. Regiondelen kan kontrolleras.

Pass: Standard ICAO-format med Japan-specifika utfärdanderegler.

Sjukförsäkringskort (健康保険証): Symbol (記号) plus nummer. Formatet varierar beroende på försäkringsgivare.

Uppehållskort (在留カード): För utländska invånare. Format: två bokstäver, åtta siffror, två bokstäver. Justitieministeriet utfärdar dessa.

Japan–EU: Status för dataöverföringar

Japan och EU har haft ömsesidig adekvans sedan 2019. Personuppgifter kan flöda mellan EU och Japan utan extra åtgärder. Japan är ett av mycket få länder utanför Europa med full EU-adekvans.

Avtalet täcker vanliga personuppgifter. Känsliga hälso- och brottsuppgifter kräver extra skyddsåtgärder även under adekvans. Företag som överför sådana uppgifter måste dokumentera de extra åtgärder de vidtar.

Granska dina överföringsskyldigheter på /security-compliance.

Din checklista för Japan-compliance

Börja här om du hanterar japanska personuppgifter:

  • My Number-detektering med Verhoeff-kontrollsifferlogik.
  • Japansk NER med modeller tränade på japansk text — inte latinska modeller.
  • Stöd för kanji, hiragana och katakana-namnformer samt varianter med uttalsvägledning.
  • Körkorts-detektering med regionkodskontroller.
  • Uppehållskorts-detektering med MOJ-formatlogik.
  • Sjukförsäkringskorts-detektering för alla försäkringsgivarvarianter.
  • En giltig rättslig grund för varje AI-träningsuppsättning som innehåller personuppgifter.
  • Tredjepartsgranskning av uppgifter klassificerade som anonymiserade under APPI.
  • Extra skyddsåtgärder för känsliga uppgifter som överförs under EU–Japan-adekvansdelen.

Se /docs/glossary för APPI-termdefinitioner som används i denna guide.

Källor

Redo att skydda din data?

Börja anonymisera PII med 285+ entitetstyper på 48 språk.

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.