anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

กลับไปที่บล็อกGDPR & การปฏิบัติตาม

PPC ญี่ปุ่น APPI: การปฏิบัติตามกฎหมายข้อมูล AI

PPC ของญี่ปุ่นบังคับใช้การแก้ไข APPI ปี 2022 ซึ่งครอบคลุมองค์กร 2.4 ล้านแห่งในญี่ปุ่น หมายเลข My Number 12 หลักต้องผ่านการตรวจสอบด้วย Verhoeff

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

PPC ญี่ปุ่น และ APPI: การปฏิบัติตามกฎหมายข้อมูล AI

PPC ของญี่ปุ่นบังคับใช้กฎหมาย APPI การแก้ไขในปี 2022 เปลี่ยนแปลงกฎหมายนี้มากกว่าการอัปเดตครั้งก่อนๆ ทั้งหมด โดยเพิ่มกฎเกี่ยวกับข้อมูลที่ใช้ชื่อปลอม การโอนข้ามพรมแดน และชุดข้อมูลฝึก AI PPC ออกคำวินิจฉัย 45 ฉบับในปี 2024 และยังเผยแพร่แนวทาง AI เฉพาะสำหรับญี่ปุ่นเป็นครั้งแรกในปีนั้น

หากบริษัทของคุณฝึกโมเดลด้วยข้อความภาษาญี่ปุ่น หรือเก็บข้อมูลผู้ใช้ชาวญี่ปุ่น กฎเหล่านี้มีผลบังคับใช้ตั้งแต่บัดนี้

การแก้ไขปี 2022 เปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง

องค์กรญี่ปุ่น 2.4 ล้านแห่งต้องปรับปรุงนโยบายความเป็นส่วนตัวและแก้ไขขั้นตอนการจัดการข้อมูล

ข้อมูลที่ใช้ชื่อปลอม (仮名加工情報): ประเภทกลางใหม่ ครอบคลุมข้อมูลส่วนบุคคลที่ลบตัวระบุโดยตรงออกแล้ว การระบุตัวตนซ้ำยังเป็นไปได้หากมีกุญแจ ข้อมูลเหล่านี้สามารถโอนภายในองค์กรได้โดยไม่ต้องได้รับความยินยอมเต็มรูปแบบ แต่ไม่สามารถส่งให้บุคคลที่สาม GDPR ไม่มีประเภทนี้

ข้อมูลนิรนาม (匿名加工情報): การระบุตัวตนซ้ำต้องเป็นไปไม่ได้ทางเทคนิค บุคคลที่สามที่มีคุณสมบัติต้องยืนยันเรื่องนี้ มาตรฐานของญี่ปุ่นสูงกว่า GDPR ในจุดนี้ GDPR ทำให้การตรวจสอบนั้นเป็นตัวเลือก แต่ APPI ทำให้บังคับ

การโอนข้ามพรมแดน: การโอนไปยังประเทศอื่นต้องเป็นไปตามมาตรฐานการคุ้มครองของญี่ปุ่น PPC เก็บรายชื่อประเทศที่ได้รับอนุมัติ โดย EU อยู่ในรายการนั้น

ชุดข้อมูลฝึก AI: แนวทาง PPC ปี 2024 ครอบคลุมเรื่องนี้โดยตรง

  • ชุดข้อมูลฝึกต้องนิรนามอย่างสมบูรณ์ หรืออาศัยฐานทางกฎหมายที่ถูกต้อง ซึ่งมักเป็นความยินยอม
  • ข้อยกเว้นการประมวลผลใช้ได้เฉพาะเมื่อโมเดลไม่สามารถระบุตัวบุคคลจากผลลัพธ์ได้
  • นักพัฒนา LLM ที่ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลญี่ปุ่นที่ดึงมาจากเว็บไซต์ต้องแสดงฐานการรวบรวมที่ถูกต้อง

สำหรับภาพรวมทั้งหมดของหน้าที่การปฏิบัติตามการโอนข้ามพรมแดน ดูที่ /legal/compliance

My Number: หมายเลขประจำชาติของญี่ปุ่น

My Number (マイナンバー) คือหมายเลขประจำชาติ 12 หลัก ญี่ปุ่นออกให้แก่ผู้อยู่อาศัยทุกคน รวมถึงชาวต่างชาติด้วย ระบบนี้เริ่มใช้ตั้งแต่ปี 2016 ครอบคลุมภาษี ประกันสังคม และการรับมือภัยพิบัติ

วิธีทำงานของเลขตรวจสอบ: My Number ใช้วิธี Verhoeff ซึ่งเป็นระบบตรวจสอบข้อผิดพลาดทางคณิตศาสตร์ ยากกว่า Luhn ซึ่งใช้สำหรับ personnummer ของสวีเดนและ SIN ของแคนาดา หมายเลขประจำชาติยุโรปส่วนใหญ่ใช้คณิตศาสตร์โมดูลาร์ที่เรียบง่ายกว่า

ทำไมการตรวจจับจึงยาก: การสแกนหาสตริง 12 หลักไม่เพียงพอ วันที่ รหัสไปรษณีย์ และรหัสใบแจ้งหนี้ล้วนมีลักษณะเหมือนกัน คุณต้องใช้ตรรกะ Verhoeff เต็มรูปแบบเพื่อแยกแยะ regex อย่างง่ายไม่เพียงพอ

การตรวจสอบ PPC ปี 2024 พบข้อเท็จจริงที่น่าตกใจ: 63% ของเครื่องมือ NLP ทั่วไปไม่สามารถตรวจจับ My Number ในระเบียนภาษาญี่ปุ่น

ดูวิธีที่ anonym.legal จัดการ My Number ได้ที่ /entities

ระบบการเขียนสามระบบพร้อมกัน

ภาษาญี่ปุ่นใช้ Hiragana, Katakana และ Kanji ทั้งหมดในเวลาเดียวกัน อักษรโรมันยังปรากฏในบางบริบท ชื่อเดียวกันอาจมีลักษณะต่างกันในระเบียนต่างๆ เครื่องมือที่สร้างสำหรับข้อความอักษรละตินล้มเหลวกับภาษาญี่ปุ่นหากไม่มีการสนับสนุนเพิ่มเติม

ผลต่อการตรวจจับชื่อ:

  • NER ภาษาญี่ปุ่นต้องการโมเดลที่ฝึกด้วยข้อความภาษาญี่ปุ่น ใช้ spaCy ja_core_news
  • ภาษาญี่ปุ่นไม่มีช่องว่างระหว่างคำ การแบ่งคำเป็นขั้นตอนแยกต่างหาก ต้องใช้เครื่องมือที่รองรับภาษาญี่ปุ่น
  • ชื่อบุคคลปรากฏในคันจิพร้อมคำอ่านใน Hiragana หรือ Katakana เครื่องมือต้องตรวจจับทั้งสองรูปแบบ
  • ชื่อบริษัท (会社名, 株式会社) ต้องใช้กฎเฉพาะของญี่ปุ่น

สำหรับ NER ในภาษากลุ่ม APAC ดูที่ /docs/faq

รูปแบบหมายเลขประจำตัวญี่ปุ่นอื่นๆ

ใบขับขี่: 12 หลักพร้อมรหัสนำหน้าสำหรับภูมิภาคที่ออกใบอนุญาต รหัสเป็นค่าคงที่ โตเกียวคือ 10, โอซาก้าคือ 62 สามารถตรวจสอบส่วนภูมิภาคได้

หนังสือเดินทาง: รูปแบบ ICAO มาตรฐานพร้อมกฎการออกเฉพาะของญี่ปุ่น

บัตรประกันสุขภาพ (健康保険証): สัญลักษณ์ (記号) บวกหมายเลข รูปแบบแตกต่างกันตามผู้ประกัน

บัตรถิ่นพำนัก (在留カード): สำหรับผู้อยู่อาศัยชาวต่างชาติ รูปแบบ: ตัวอักษรสองตัว แปดหลัก สองตัวอักษร กระทรวงยุติธรรมเป็นผู้ออก

สถานะการโอนข้อมูล EU–ญี่ปุ่น

ญี่ปุ่นและ EU มีความเพียงพอร่วมกันตั้งแต่ปี 2019 ข้อมูลส่วนบุคคลสามารถไหลระหว่าง EU และญี่ปุ่นได้โดยไม่ต้องมีขั้นตอนเพิ่มเติม ญี่ปุ่นเป็นหนึ่งในประเทศนอกยุโรปเพียงไม่กี่แห่งที่มีความเพียงพอ EU เต็มรูปแบบ

ข้อตกลงครอบคลุมข้อมูลส่วนบุคคลมาตรฐาน ข้อมูลสุขภาพที่ละเอียดอ่อนและประวัติอาชญากรรมต้องการมาตรการป้องกันเพิ่มเติมแม้ภายใต้ความเพียงพอ บริษัทที่โอนข้อมูลเหล่านี้ต้องบันทึกขั้นตอนเพิ่มเติมที่ใช้

ตรวจสอบหน้าที่การโอนของคุณได้ที่ /security-compliance

รายการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมายญี่ปุ่นของคุณ

เริ่มต้นที่นี่หากคุณจัดการข้อมูลส่วนบุคคลภาษาญี่ปุ่น:

  • การตรวจจับ My Number ด้วยตรรกะเลขตรวจสอบ Verhoeff
  • NER ภาษาญี่ปุ่นด้วยโมเดลที่ฝึกด้วยข้อความอักษรญี่ปุ่น ไม่ใช่โมเดลอักษรละติน
  • รองรับชื่อในรูปแบบคันจิ, Hiragana และ Katakana รวมถึงตัวแปรคำอ่าน
  • การตรวจจับใบขับขี่พร้อมการตรวจสอบรหัสภูมิภาค
  • การตรวจจับบัตรถิ่นพำนักด้วยตรรกะรูปแบบ MOJ
  • การตรวจจับบัตรประกันสุขภาพในตัวแปรต่างๆ ของผู้ประกัน
  • ฐานทางกฎหมายที่ถูกต้องสำหรับชุดข้อมูลฝึก AI ทุกชุดที่มีข้อมูลส่วนบุคคล
  • การตรวจสอบโดยบุคคลที่สามสำหรับข้อมูลที่จัดประเภทเป็นนิรนามภายใต้ APPI
  • มาตรการป้องกันเพิ่มเติมสำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่โอนภายใต้ข้อตกลงความเพียงพอ EU–ญี่ปุ่น

ดูคำจำกัดความคำศัพท์ APPI ที่ใช้ในคู่มือนี้ได้ที่ /docs/glossary

แหล่งอ้างอิง

พร้อมที่จะปกป้องข้อมูลของคุณหรือยัง?

เริ่มทำให้ PII เป็นนิรนามด้วยประเภทเอนทิตีมากกว่า 285 ประเภทใน 48 ภาษา.

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.