文書の匿名化

質的データには、氏名、勤務先、場所、日付など、個人情報が含まれていることがよくあります。Skimleでは、文書を分析する前にこの情報を匿名化または仮名化できます。匿名化はデータソースごとに設定できるため、機密性の高いインタビューの文字起こしを匿名化しつつ、他の資料はそのままにしておくことができます。

匿名化を有効にする

各データソースの確認カードには、文書を匿名化の切り替えスイッチがあり、3つのモードがあります：

• オフ：文書は匿名化されません。
• 手動：Skimleが識別可能な情報を検出し、分析前に文書ごとにレビューして修正します。
• 自動：選択した設定を使用して、Skimleがすべての文書を自動的に匿名化します。

手動または自動を選択すると、設定パネルで各種の識別情報の扱い方を細かく決定できます。

識別情報のカテゴリ

Skimleは識別可能な情報を検出し、カテゴリに分類します：

• 氏名
• 役職と役割
• 場所
• 組織
• 日付と時刻
• 数字とコード
• その他

各カテゴリについて、処理方法を選択できます：

• 保持は元のテキストをそのまま残します。
• **仮名化（コード）**は、一貫したコード（例：PERSON_1）に置き換えます。
• **仮名化（自然）**は、実在しそうだが架空の代替物（例えば別の氏名）に置き換えます。
• 置き換えは、汎用的なラベルに置き換えます。
• 削除は、テキストを完全に削除します。

ファイル間の一貫性は、データソース内のすべての文書で仮名を一定に保つため、同じ人物がどこに現れても同じ置き換えが適用されます。

プリセット

すべてのカテゴリを個別に設定する代わりに、プリセットレベルを適用することもできます。

• 軽度の仮名化：直接識別子を仮名に置き換え、再識別キーを保持します。
• 強度の仮名化：直接識別子と間接識別子を仮名化または一般化し、キーを保持します。
• 強度の匿名化：すべての識別子を変換または抑制し、再識別キーを破棄します。最も厳格なコンプライアンス要件を想定しており、人による確認が必要です。

プリセットから始めて個々のカテゴリを調整することもできます。その場合、設定はカスタムと表示されます。

匿名化済みの文書をレビューする

手動モードでは、確認済みの文書は分析前にレビューステップで待機します。データソースのレビューステップを開いて文書を1件ずつ確認し、検出された識別情報を確認したうえで、AIが見逃したものや過剰に検出したものを修正してください。文書を承認した時点で初めて分析に進みます。

自動モードでは、レビューの停止なしに匿名化が適用されるため、文書はそのまま分析に進みます。

匿名化が実行されるタイミング

匿名化は、データソース内のファイルを確認した後、分析される前に実行されます。自動分析も有効にしている場合は、匿名化（および文字起こしやレビュー）が完了するとすぐに分析が開始されます。