anonym.legal

By · Last updated 2026-06-05

Назад до блогуGDPR та відповідність

Японська PPC та APPI: Відповідність при роботі з навчальними даними для ШІ

Японська PPC забезпечує виконання поправок APPI 2022, що охоплюють 2,4 млн японських підприємств. 12-значний ідентифікатор «Мій номер» потребує алгоритму перевірки Верхуффа.

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

Японська Комісія із захисту персональних даних (PPC) забезпечує виконання Закону про захист персональних даних (APPI) з поправками 2022 року, які суттєво розширили захист: введені нові положення щодо псевдонімізованих даних, обмеження на транскордонну передачу та управління навчальними даними для ШІ. У 2024 році PPC прийняла 45 рішень про застосування санкцій і опублікувала першу спеціальну рекомендацію щодо конфіденційності ШІ для Японії.

Поправки APPI 2022: що змінилося

Поправки 2022 року до APPI зобов'язують 2,4 мільйони японських підприємств оновити політику конфіденційності та впровадити нові процедури обробки:

Псевдонімізована інформація (仮名加工情報): Нова категорія — персональні дані, оброблені таким чином, щоб видалити ідентифікуючі ознаки, але де повторна ідентифікація теоретично можлива за допомогою окремого ключа. Псевдонімізовану інформацію можна поширювати всередині компанії без тих самих вимог щодо згоди, що стосуються персональних даних, але передавати третім сторонам її не можна. Це створює специфічну для Японії проміжну категорію між персональними та анонімізованими даними.

Анонімізована інформація (匿名加工情報): Повинна бути оброблена так, щоб повторна ідентифікація була технічно неможливою — що підтверджується кваліфікованою третьою стороною. Японський стандарт анонімізації є суворішим за GDPR в одному ключовому аспекті: верифікація третьою стороною є обов'язковою, а не добровільною.

Транскордонна передача: Поправки 2022 року посилили обмеження на передачу, вимагаючи, щоб передача до третіх країн забезпечувала рівень захисту «еквівалентний» японським стандартам. PPC веде перелік схвалених країн. ЄС має статус адекватності з Японією у рамках APPI.

Навчальні дані для ШІ: У 2024 році PPC видала рекомендації, що прямо стосуються навчальних наборів даних ШІ. Ключові вимоги:

  • Персональні дані, що використовуються для навчання ШІ, повинні бути або справді анонімізованими (відповідно до суворого японського стандарту з верифікацією третьою стороною), або оброблятися на підставі конкретної правової підстави (зазвичай згоди)
  • «Виняток для статистичної обробки» в APPI застосовується до навчання ШІ лише тоді, коли отримана модель не може бути використана для ідентифікації осіб за виходами
  • Компанії, що розробляють великі мовні моделі на основі японських персональних даних, зібраних з веб-сайтів, повинні довести законну підставу для збору

«Мій номер»: японський національний ідентифікатор

Японський «Мій номер» (マイナンバー) — офіційно Індивідуальний номер (個人番号) — це 12-значний національний ідентифікаційний номер, що видається всім жителям Японії, включаючи іноземних громадян. Присвоюється з 2016 року 1,36 мільярда японських жителів, «Мій номер» використовується для податкового адміністрування, соціального забезпечення та реагування на надзвичайні ситуації.

Технічна структура: «Мій номер» використовує алгоритм Верхуффа для розрахунку контрольної цифри — ту саму складну теоретико-групову схему виявлення помилок, що й Aadhaar в Індії. Цей алгоритм значно складніший у реалізації, ніж алгоритм Луна (який використовується для шведського personnummer, канадського SIN) та алгоритми на основі залишків від ділення, що застосовуються більшістю європейських національних ідентифікаторів.

Труднощі виявлення:

  • Загальне пошукове виявлення 12-значних чисел породжує масу хибних спрацьовувань в японських документах (дати, поштові індекси у поєднанні з номерами телефонів, номери рахунків)
  • Перевірка за алгоритмом Верхуффа потребує повної реалізації таблиць групових операцій — а не простого модульного арифметичного розрахунку
  • «Мій номер» може супроводжуватися японськими ієрогліфами поряд із цифрами у деяких документах

Технічна оцінка PPC 2024 року виявила, що 63% використовуваних загальних інструментів обробки природної мови не виявляють «Мій номер» коректно в японських документах.

Обробка японської мови: виклик писемності

Японський текст одночасно використовує три системи письма — хіраґану, катакану та кандзі (китайські ієрогліфи) — плюс латинський алфавіт (ромадзі) для деяких контекстів. Імена можуть зустрічатися в будь-якій комбінації цих систем, і одне й те саме ім'я може по-різному виглядати в різних контекстах.

Специфічні труднощі розпізнавання сутностей у японській мові:

  • Розпізнавання імен потребує японських мовних моделей (spaCy ja_core_news з японською токенізацією)
  • У японській мові немає пробілів між словами — токенізація сама по собі є окремим кроком обробки, що потребує японських токенізаторів
  • Особисті імена зазвичай записуються кандзі з фуріґаною (фонетичним позначенням хіраґаною/катаканою) — інструменти повинні виявляти як запис кандзі, так і фонетичний варіант
  • Японські назви організацій (会社名, 株式会社) вимагають специфічних японських шаблонів розпізнавання

Інші японські ідентифікатори

Номер водійського посвідчення: 12-значний формат із префіксом коду префектури. Коди префектур стандартизовані (Токіо = 10, Осака = 62 тощо), що дозволяє перевіряти географічний компонент.

Японський паспорт: Стандартний формат ICAO з японськими конвенціями видачі.

Свідоцтво медичного страхування (健康保険証): Формат символу страховика (記号) + номер, із залежними від видавця варіаціями формату в різних системах медичного страхування Японії.

Картка резидента (在留カード): Формат для іноземних резидентів — 2 букви + 8 цифр + 2 букви, з верифікацією відповідно до вимог Міністерства юстиції.

Статус передачі даних між Японією та ЄС

Японія та ЄС мають взаємні рішення про адекватність — персональні дані передаються між ЄС та Японією без додаткових механізмів передачі. Ця двостороння домовленість (діє з 2019 року) робить Японію однією з небагатьох неєвропейських країн із повним статусом адекватності ЄС.

Взаємна адекватність охоплює стандартні бізнес-персональні дані. Окремі категорії — конфіденційні медичні дані, кримінальні записи — потребують додаткових гарантій навіть у рамках угоди про адекватність.

Для організацій, що обробляють японські персональні дані: виявлення «Мого номера» з перевіркою за алгоритмом Верхуффа є найскладнішою технічною вимогою, за нею слідує підтримка розпізнавання сутностей японською мовою за допомогою моделей, навчених на текстах японської писемності. Двомовна обробка японської/англійської мов дедалі більше потрібна міжнародним організаціям із японськими підрозділами.

Джерела:

Готові захистити свої дані?

Почніть анонімізувати PII з 285+ типами сутностей на 48 мовах.

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.