開発者ツール
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よくあるJSON構文エラーの特定と修正方法：RFC 8259準拠ガイド | GoToolstack
末尾の不要なカンマ、シングルクォート、未クォートキーを正しく修正。BigIntの精度欠損を防ぎ、安全にJSONをフォーマット。
LLMプロンプト個人情報（PII）マスキング & 復元ツール
AIに送信する前にAPIキーやメールアドレス等の機密情報を秘匿化し、回答後に一括復元。
使い方
1
テキストを入力または貼付
入力エリアに対象のテキストやコードを貼り付けます。
2
変換・解析を実行
整形、フィルタリング、変換などの処理を適用します。
3
結果をコピー
処理されたクリーンな結果をクリップボードにコピーします。
概念＆ナレッジハブ
個人情報（PII）匿名化＆マスキングツール：機密データの安全な除去・ダミー化
開発環境でのテストデータの準備、カスタマーサポートログの共有、LLMへのプロンプト投入時において、顧客の個人を特定できる情報（PII: Personally Identifiable Information）を平文のまま扱うことは重大なコンプライアンス違反につながります。個人情報（PII）匿名化＆マスキングツールは、テキスト内の機密情報を高精度な正規表現とヒューリスティック解析により自動検知し、置換またはマスキングします。
具体的な活用例： サポート担当者が顧客とのチャットログを不具合調査のためにAIツールに投入する際、ログをツールに通すだけで、氏名、メールアドレス、電話番号、クレジットカード番号、IPv4/IPv6アドレスが [EMAIL_1] や ****-****-****-1234 のように安全に匿名化されます。
生データが外部サーバーへ送信されることは一切なく、厳格なプライバシー保護要件を満たします。
コアアーキテクチャ＆計算式
PII匿名化 = テキスト正規化 → パターン検知(Luhn検算, 日本国内電話番号, メアド, IP, 住所) → 一貫性保持プレースホルダー置換 → 匿名化出力
クレジットカードのLuhnアルゴリズム検証を含む高精度シグネチャマッチングにより、文脈に応じた識別子置換または伏字化を実行します。
ベストプラクティスと必須ガイドライン
- AIツール投入前の事前マスキング： ChatGPTや外部APIにログを渡す前に個人情報を除去し、規約違反や情報流出を防ぎます。
- 一貫したプレースホルダーの活用： 同一人物のメールアドレスを同じトークン（例:
[EMAIL_1]）に置換することで、文脈の連続性を維持できます。 - マスキング強度の選択： 用途に応じて、完全伏字化（
***）か一部残し（下4桁のみ表示）かを柔軟に切り替えてください。 - 独自パターンの追加確認： 社内専用の社員番号や顧客ID体系など、カスタムパターンに該当する機密情報がないか目視確認を行います。
よくある質問 (FAQ)
機密ログや顧客データが外部サーバーに送信されますか？
いいえ。すべての個人情報検出および文字列置換処理はお使いの端末のブラウザ内だけで実行されます。
日本の電話番号やマイナンバー形式の検出に対応していますか？
はい。日本の固定電話・携帯電話番号体系（090/080/070等）および12桁のマイナンバー形式のパターン検出に対応しています。
クレジットカード番号の誤検知はどのように防いでいますか？
単なる数字の羅列ではなく、国際規格に準拠したLuhnアルゴリズムによるチェックサム検算を通過した有効なカード番号のみを正確に特定します。
マスキングされたデータを後から元に戻すことはできますか？
セッション中であれば置換マップ（対応表）をローカルに保持しているため、必要に応じて復元または置換リストのエクスポートが可能です。