NTTドコモ、AI活用でリモート環境下の安全なデータ分析を実現

2025年4月15日、NTTドコモはインサイトテクノロジーの「Insight Masking」を導入したと発表した。
これにより、高性能AI（大規模言語モデル）とルールベースの自動検出機能を組み合わせたデータマスキング技術により、リモート環境下でも安全かつ効率的なデータ分析体制を構築できるようになった。

リアルタイム匿名化で実現したリモートデータ分析体制

NTTドコモは、従来、顧客からの問い合わせデータやチャットボットの自由記入欄などに含まれる個人情報を、高セキュリティルーム内でのみ取り扱っていた。
この運用は、出社を前提としたものであり、リモートワークの推進において大きな障壁となっていた。

この課題を解決するため、同社はインサイトテクノロジーが開発した「Insight Masking」を導入した。
このソフトウェアは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、フリーテキストデータから氏名、住所、電話番号、会社名などの個人情報を自動的に抽出し、リアルタイムでマスキング処理を行う。
データベースに保存される情報は常に匿名化され、セキュリティを確保しつつ、リモート環境下でもデータ分析が可能となった。

導入後、NTTドコモはデータ分析業務を完全にリモート化することに成功した。
その結果、通勤時間や高セキュリティルームへの出入りにかかる時間が削減され、業務効率が大幅に向上した。
さらに、FAQの解決率も52ポイント上昇し、顧客対応の質の向上にも寄与している。

また、インサイトテクノロジーは、生成AIとの連携を容易にするため、「Insight Data Masking」のWeb API機能を強化し、GUIベースの設計を採用。
これにより、専門的な知識がなくても、個人情報を匿名化したデータを生成AIと連携させることができるようになった。

生成AIとの連携による今後の展望

このような取り組みは、企業におけるデータ利活用の幅を広げ、顧客満足度の向上や新たなビジネスチャンスの創出につながると期待できる。

NTTドコモの事例は、リモートワーク時代におけるデータセキュリティと業務効率化の両立を実現する先進的なモデルケースとして、他企業の参考となるだろう。

今後、NTTドコモは、生成AIの活用を視野に入れているが、個人情報を含むデータをAIに学習させることには慎重な姿勢を示している。
しかし、「Insight Masking」のようなマスキング技術を活用することで、個人情報を保護しながらデータを活用する道が開ける。そのため、顧客データの安全性を確保しつつ、迅速な分析が可能となり、さらなる業務効率化が期待される。

一方で、マスキング技術の精度向上や運用体制の整備など、解決すべき課題も残されている。
今後は、これらの課題に対処しながら、生成AI時代におけるデータ活用の最適解を模索していく必要があるだろう。