Azure AI Foundryの「TextPII NextGen Playground updates in Microsoft Foundry」は、個人情報を含むテキストをAPI連携前に検証しやすくするためのパブリックプレビュー更新です。結論から言うと、開発者は新しいAPI Configuration Panelで、PIIカテゴリ、マスキング方式、言語、APIバージョン、モデルバージョン、除外値などを画面上で試し、その設定を実装前に固められるようになります。管理者は、プレビュー利用の扱い、RBAC、既存のAzure Language／Foundryリソース、キー認証の扱いを確認しておくべきです。
この更新は「画面が少し変わった」というだけの話ではありません。ログ、問い合わせ文、プロンプト、チケット本文、分析用データセットなど、AIアプリや業務システムに流れるテキストからPIIを検出・編集する運用では、設定ミスがそのまま情報漏えいリスクや過剰マスキングにつながります。Azure AI Foundry上で本番投入前に検出結果とJSON出力を比較できるようになった点が、今回の実務上の価値です。MicrosoftのAzure Updatesでは、2026年6月上旬の更新として、刷新されたAPI Configuration Panelを備えたTextPII NextGen Playgroundのパブリックプレビューが案内されています。(Microsoft Azure)
Azure AI FoundryのTextPII NextGen Playground更新で何が変わるのか
今回の更新対象は、Microsoft Foundry／Azure AI Foundry上で利用するText PIIのプレイグラウンドです。Text PIIは、生のテキストから個人を特定できる情報、いわゆるPIIを検出し、必要に応じて編集・マスキングする機能です。Microsoft Learnでは、Azure AI FoundryのテキストPIIプレイグラウンドを使うと、コードを書かずにサンプルテキストの送信、検出と編集オプションの構成、検出エンティティの確認ができると説明されています。(Microsoft Learn)
従来もPII検出そのものはAPIやプレイグラウンドで試せました。今回のポイントは、API Configuration Panelが更新され、開発者が実際のAPI統合に近い設定を画面で比較しやすくなったことです。たとえば、どのAPIバージョンを使うか、どのモデルバージョンで検証するか、日本語として処理するか、どのPIIカテゴリを含めるか、特定の語句を除外するか、どのマスキングポリシーを使うかを、1つの画面で確認しやすくなります。
| 変更点 | 実務上の意味 |
|---|---|
| API Configuration Panelの刷新 | API実装前に、利用するAPIバージョン・モデル・言語・PIIカテゴリを画面で整理しやすくなる |
| 定義済みPIIカテゴリのテスト | 氏名、電話番号、メール、住所、金融情報、国・地域別IDなど、対象カテゴリの検出結果を事前確認できる |
| マスキング方式の確認 | 文字マスク、エンティティ名での置換、マスクなしなど、出力の扱いを用途別に検証できる |
| 除外値・シノニムの設定 | 社名、部署名、業務用語など、誤検出しやすい語句を調整しやすくなる |
| JSON出力の確認 | アプリケーション側で扱うレスポンス構造、confidence、offset、lengthなどを実装前に確認できる |
対象者は開発者だけではない
TextPII NextGen Playgroundの更新は、主に開発者向けの改善に見えます。しかし、実際には管理者、セキュリティ担当、データ活用担当にも影響します。
| 対象者 | 確認すべきこと |
|---|---|
| アプリ開発者 | APIバージョン、PIIカテゴリ、redaction policy、JSONレスポンス、例外処理 |
| Azure管理者 | Foundryプロジェクト、Languageリソース、RBAC、Microsoft Entra ID認証 |
| セキュリティ・法務担当 | プレビュー機能の利用範囲、個人情報の投入可否、社内ポリシーとの整合 |
| データエンジニア | 分析前の匿名化、ログや問い合わせ文の前処理、過剰マスキングの影響 |
| コンタクトセンター／CS担当 | 問い合わせ文やチケット本文のマスキング方針、会話データとの使い分け |
特に注意したいのは、Text PIIは「文字列ベースのテキスト処理」に向いた機能である点です。Microsoftのドキュメントでは、Text PIIはメッセージ、プロンプト、ログ、その他のテキストフィールドなど、リクエスト時に処理する文字列ベースの入力に適しているとされています。一方、会話のターン情報を持つチャットや通話文字起こしはConversation PII、PDFやDOCXなどのファイルはDocument-based PIIが選択肢になります。(Microsoft Learn)
まず確認すべき設定項目
TextPII NextGen Playgroundを開いたら、最初に見るべきなのは「どの設定で検出しているか」です。PII検出は、同じ文章でもAPIバージョン、モデル、言語、カテゴリ指定、マスキング方式によって結果が変わることがあります。
APIバージョンとモデルバージョン
プレイグラウンドでは、API versionとModel versionを選択できます。Microsoft Learnでは、Text PIIに安定版の2026-05-01とプレビューの2026-05-15-previewが示されています。(Microsoft Learn)
本番相当の検証では、まず安定版で期待する検出結果を確認します。そのうえで、プレビューAPIを使う場合は、検出カテゴリやredaction policyの差分を別途記録しておくべきです。プレビューを選んだ状態の結果だけを見て「本番でも同じ動作になる」と判断すると、GA前の仕様変更で再検証が必要になる可能性があります。
実務では、以下のように検証ログを残すと後から追跡しやすくなります。
| 記録項目 | 例 |
|---|---|
| 検証日 | 2026-06-10 |
| APIバージョン | 2026-05-01 / 2026-05-15-preview |
| モデルバージョン | latest または指定値 |
| 入力言語 | ja |
| 対象カテゴリ | Person, PhoneNumber, Email, JPMyNumberPersonalなど |
| マスキング方式 | characterMask / entityMaskなど |
| 期待結果 | 顧客名と電話番号はマスク、製品名は残す |
| 実際の結果 | どの文字列がどのカテゴリで検出されたか |
言語設定
日本語のテキストを検証する場合は、言語設定を必ず確認してください。Text PIIの言語サポート一覧にはJapanese ja が含まれています。(Microsoft Learn)
言語を明示しない場合の挙動にも注意が必要です。Microsoft Learnでは、入力テキストの言語を指定でき、指定しない場合は英語が既定になると説明されています。(Microsoft Learn)
たとえば、次のような日本語の問い合わせ文を検証するなら、jaとして試すのが基本です。
田中太郎です。請求書の送付先を東京都千代田区の住所に変更してください。連絡先は090-xxxx-xxxxです。
英語既定のまま検証すると、期待したカテゴリで検出されない、または不要な箇所が検出される可能性があります。日本語サービスで使う場合は、検証サンプルも日本語の実データに近い形式で用意してください。
PIIカテゴリの指定
PII検出では、検出対象となるカテゴリの指定が重要です。Microsoftのエンティティカテゴリ一覧には、一般的な氏名、電話番号、メール、URL、住所、金融情報に加えて、日本向けの銀行口座番号、運転免許証番号、マイナンバー、パスポート番号、在留カード番号、住民票コード、社会保険番号などのカテゴリが掲載されています。(Microsoft Learn)
業務で特に注意したいのは、「全部検出すれば安全」とは限らない点です。たとえば社内FAQや製品マニュアルを処理する場合、部署名や製品名まで過剰にマスクされると、検索性や回答品質が下がります。一方、カスタマーサポートの自由記述欄では、氏名、電話番号、メール、住所、会員番号などを広めに検出したほうが安全です。
カテゴリ指定を行う場合は、defaultを含めるかどうかにも注意が必要です。Microsoft Learnでは、エンティティカテゴリを指定する際にdefaultを含めない場合、指定したカテゴリのみが返されると説明されています。(Microsoft Learn)
マスキング方式は用途別に選ぶ
Text PIIのredaction policyは、単なる見た目の違いではありません。後続処理に大きく影響します。Microsoft Learnでは、redactionPoliciesで適用するポリシーを定義でき、SyntheticReplacement、CharacterMask、NoMask、EntityMaskの4種類が示されています。(Microsoft Learn)
| ポリシー | 向いている用途 | 注意点 |
|---|---|---|
| characterMask | 文字数や位置関係をある程度保ったままマスクしたいログ処理 | 元の文字数が推測材料になる場合がある |
| entityMask | [PERSON_1]のようにカテゴリ名で置換し、後続処理で扱いやすくしたい場合 | ユーザー表示用には機械的に見えることがある |
| noMask | 検出結果だけを受け取り、編集はアプリ側で制御したい場合 | 出力に元のPIIが残る設計にならないよう注意 |
| syntheticReplacement | テストデータや匿名化データセットで自然な代替値に置換したい場合 | プレビュー扱いの機能は本番利用前に条件確認が必要 |
たとえば、LLMに渡す前のプロンプトを保護したい場合は、entityMaskが扱いやすいことがあります。
入力:
山田花子さんの電話番号は090-1234-5678です。
出力イメージ:
[PERSON_1]さんの電話番号は[PHONENUMBER_1]です。一方、既存システムのログ調査で文字位置やフォーマットを保ちたい場合は、characterMaskが向いています。
入力:
[email protected]
出力イメージ:
customer_email=******************重要なのは、マスキング後の文章が「人間に読むためのもの」なのか、「機械処理に渡すためのもの」なのかを先に決めることです。画面上の見栄えだけでポリシーを選ぶと、後続の検索、分類、RAG、監査ログ分析で困ることがあります。
除外値とシノニムは、過剰マスキング対策に使う
今回のAPI Configuration Panelで実務的に役立つのが、除外値とシノニムの確認です。プレイグラウンドの構成項目には、検出から除外する値や、特定エンティティ型の代替名を指定するSynonymsが含まれています。(Microsoft Learn)
たとえば、社名「Microsoft」や社内の部署名が人名・組織名として検出されるケースでは、業務要件に応じて除外対象にするか検討します。ただし、除外値は便利な反面、設定しすぎると本来マスクすべき個人情報を残してしまうリスクがあります。
判断基準は次のように整理できます。
| 判断ポイント | 除外してよい例 | 除外に慎重になる例 |
|---|---|---|
| 公開済みの組織名か | 自社名、製品名、公開部署名 | 個人名に近いチーム名、顧客企業の担当者名 |
| 業務上残す必要があるか | FAQの製品名、サポートカテゴリ名 | 問い合わせ本文の氏名、住所、電話番号 |
| 誤検出の頻度が高いか | 毎回同じ語句が不要にマスクされる | たまに出るだけで影響が小さい |
| 監査で説明できるか | 除外理由と対象範囲を記録できる | 誰がなぜ除外したか分からない |
除外値やシノニムは、開発者だけで決めず、セキュリティ担当や業務部門と合意しておくと安全です。
管理者が確認すべきRBACと認証
TextPII NextGen Playgroundを利用するには、Foundryプロジェクトや関連リソースへのアクセス権が必要です。Microsoft Learnでは、ユーザープリンシパルとプロジェクトのマネージドIDに適切なロールを割り当てる必要があり、ロール制限を適用できるMicrosoft Entra ID認証の利用が推奨されています。また、キー認証はロールチェックなしでフルアクセスを許可するため、本番環境では避けるべきと説明されています。(Microsoft Learn)
管理者は、最低限次の点を確認してください。
| 確認項目 | 見るべきポイント |
|---|---|
| Foundryプロジェクト | 対象チームが正しいプロジェクトで検証しているか |
| リソース接続 | 既存のAzure LanguageリソースまたはFoundryリソースを使うのか |
| ユーザー権限 | 検証者に必要最小限のロールが付いているか |
| マネージドID | プロジェクト側のマネージドIDに必要なアクセス権があるか |
| 認証方式 | 本番相当ではキー認証に依存していないか |
| 検証データ | 実在する個人情報を安易に貼り付けていないか |
特にプレビュー機能を試す場合、検証用データはダミー化するのが基本です。実データに近い形式を再現しつつ、実在する氏名、電話番号、マイナンバー、住所、顧客IDなどは投入しない運用を徹底してください。
プレビュー機能としての注意点
今回のTextPII NextGen Playground更新は、パブリックプレビューとして扱うべき機能です。Microsoft Learnでは、Azure Languageのパブリックプレビューは開発中の機能への早期アクセスであり、GA前に機能、アプローチ、プロセスが変更される可能性があると説明されています。(Microsoft Learn)
つまり、次のような使い方が現実的です。
| 利用シーン | 推奨度 | 理由 |
|---|---|---|
| 開発環境での検証 | 高い | API設定と出力の差分を確認しやすい |
| 本番移行前のPoC | 高い | 誤検出・検出漏れ・マスキング方式を早期に確認できる |
| セキュリティレビュー用のデモ | 高い | 画面上でカテゴリや出力を説明しやすい |
| 本番処理の唯一の根拠 | 低い | プレビュー仕様は変更される可能性がある |
| 実個人情報を使った無制限テスト | 低い | プレビュー条件、社内規程、データ保護要件を確認すべき |
Azureのプレビュー条件では、プレビュー機能は任意評価のために提供されるものとして定義されています。利用前に自社の契約、データ保護要件、社内のクラウド利用基準を確認しておくべきです。(Microsoft Azure)
既存環境への影響と移行時の考え方
この更新は、既存のAPI呼び出しを自動的に書き換えるものではありません。影響が出るのは、主に次のようなケースです。
| ケース | 影響 |
|---|---|
| 既存アプリでText PII APIを使っている | APIバージョンやパラメータを変えない限り、基本的には既存実装を継続できる |
| 新しいプレビューAPIを採用する | redaction policy、カテゴリ、しきい値、除外設定の再検証が必要 |
| プレイグラウンド結果をコード化する | 画面で選んだAPIバージョン、モデル、言語、カテゴリ指定をコードに反映する必要がある |
| Language Studio中心の運用からFoundryへ寄せる | Foundryプロジェクト、RBAC、リソース接続、運用手順の整理が必要 |
| 監査やセキュリティレビューに使う | 検証時の設定、入力サンプル、出力結果、承認履歴を残すべき |
移行時にありがちな失敗は、プレイグラウンドで期待通りに見えた結果を、そのまま本番仕様として扱ってしまうことです。画面での検証結果はあくまで「その時点の設定と入力に対する結果」です。本番では入力の揺れ、言語混在、絵文字、全角半角、改行、表記ゆれ、ログ形式、JSON内テキストなどが入ります。
本番投入前には、次のサンプルを最低限用意して検証してください。
| サンプル種別 | 例 |
|---|---|
| 通常ケース | 氏名、電話番号、メール、住所が自然文に含まれる文章 |
| 表記ゆれ | 全角数字、ハイフンなし電話番号、漢字・カナ混在の氏名 |
| 業務用語 | 製品名、部署名、店舗名、キャンペーン名 |
| 検出したくない語句 | 公開企業名、一般名詞、システム名 |
| 検出漏れが困る語句 | 会員番号、予約番号、請求先住所、本人確認情報 |
| 後続処理用 | RAG、検索、分類、BI集計に渡す予定の形式 |
Text PII、Conversation PII、Document PIIの使い分け
Azure AI FoundryでPII検出を検討する場合、Text PIIだけで全用途をカバーしようとしないことが大切です。
| 機能 | 入力形式 | 主な用途 |
|---|---|---|
| Text PII | 生のテキスト文字列 | アプリの入力欄、ログ、プロンプト、問い合わせ本文、チケット |
| Conversation PII | 会話ターンやトランスクリプト | コールセンター、会議録、チャット履歴、複数話者の対話 |
| Document-based PII | PDF、DOCX、TXTなどのファイル | 契約書、申請書、共有前文書、監査用資料 |
たとえば、問い合わせフォームの自由記述欄ならText PIIで十分なことが多いでしょう。一方、通話の文字起こしで「オペレーター」と「顧客」の発話が分かれている場合は、Conversation PIIのほうが自然です。PDF契約書の黒塗りや文書構造を保った出力が必要なら、Document-based PIIを検討します。
この使い分けを誤ると、検出精度だけでなく、処理方式、非同期処理、出力形式、保存期間、後続システムとの連携設計まで影響します。
開発者向け：検証から実装までの進め方
TextPII NextGen Playgroundを使う場合、次の順序で進めると手戻りを減らせます。
| 手順 | 作業 | 成果物 |
|---|---|---|
| 1 | 対象データを分類する | ログ、問い合わせ文、プロンプト、分析用データなどの一覧 |
| 2 | マスクしたいPIIカテゴリを決める | 対象カテゴリ表 |
| 3 | ダミーサンプルを作る | 日本語、英語、表記ゆれを含む検証文 |
| 4 | Playgroundで検証する | 検出結果、confidence、JSONレスポンス |
| 5 | 除外値・シノニムを調整する | 誤検出対策の設定案 |
| 6 | APIバージョンを固定する | 実装で使うAPIバージョンの決定 |
| 7 | コードに反映する | REST APIまたはSDK実装 |
| 8 | CI/CDや監査に組み込む | テストケース、承認記録、変更履歴 |
Microsoft Learnでは、プレイグラウンドで検証したあと、Open in VS Codeを選ぶと、APIバージョン、モデル、redaction設定などを反映した事前構成済みのコードサンプルをVisual Studio Codeで開けると説明されています。(Microsoft Learn)
ただし、コードサンプルはそのまま本番コードではありません。認証情報、入力データ、エラー処理、リトライ、ログ出力、データ保持ポリシー、監査証跡を自社の基準に合わせて実装する必要があります。
よくある失敗と回避策
検出漏れだけを気にして、過剰マスキングを見落とす
PII対策では検出漏れが注目されがちですが、過剰マスキングも業務影響が大きい問題です。製品名、企業名、部署名、地域名まで消えると、問い合わせ分析や検索の精度が落ちます。除外値やシノニムを使う場合は、「残してよい理由」を記録してください。
プレビューAPIの結果を固定仕様として扱う
プレビュー機能はGA前に変更される可能性があります。プレビューAPIを評価する場合は、安定版APIとの比較表を作り、GA後に再検証する前提で進めます。
日本語データなのに言語設定を確認しない
日本語の問い合わせ、住所、氏名、番号表記を扱うなら、言語設定とサンプルデータの質が重要です。英語サンプルだけで「問題なし」と判断しないでください。
noMaskを検出専用として使ったまま本番に出す
noMaskは検出結果だけを見たいときには便利ですが、アプリ側で編集処理を忘れるとPIIがそのまま後続処理に流れる恐れがあります。noMaskを使う場合は、後続のマスキング責任をどこが持つのかを明確にしてください。
キー認証を開発用のまま残す
開発初期はキー認証で試しがちですが、本番運用では最小権限と監査性が重要です。Microsoft Entra ID認証とRBACを前提に設計し、キーの共有やソースコードへの埋め込みを避けてください。
企業で導入する場合のチェックリスト
公開前、またはPoCから本番検討へ進む前に、次の項目を確認してください。
| 分類 | チェック項目 |
|---|---|
| 機能 | Text PII、Conversation PII、Document PIIのどれを使うべきか決めた |
| API | 安定版とプレビューAPIの違いを確認した |
| 設定 | API version、model version、language、PIIカテゴリを記録した |
| マスキング | characterMask、entityMask、noMask、syntheticReplacementの使い分けを決めた |
| 日本語 | jaで実データに近いダミー文を検証した |
| セキュリティ | 実在の個人情報をプレイグラウンドに貼り付けない運用にした |
| 権限 | Entra ID認証、RBAC、マネージドIDを確認した |
| 監査 | 検証結果、設定、承認者、変更履歴を残す仕組みを決めた |
| 運用 | GA時の再検証、APIバージョン更新、モデル更新時のテストを計画した |
まとめ：まずは本番データに近いダミー文で設定を固める
Azure AI FoundryのTextPII NextGen Playground更新は、PII検出とマスキングの設定を、API統合前により具体的に検証するための改善です。特に、API Configuration PanelでAPIバージョン、モデル、言語、対象カテゴリ、除外値、シノニム、マスキング方式を確認できる点は、開発者と管理者の共通理解を作るうえで役立ちます。
次に取るべき行動は明確です。まず、自社の入力データを「問い合わせ文」「ログ」「プロンプト」「分析用データ」などに分類し、それぞれのダミーサンプルを作成してください。そのうえで、TextPII NextGen Playgroundで安定版とプレビュー版の出力を比較し、採用するAPIバージョン、対象カテゴリ、マスキング方式、除外値を記録します。最後に、RBACと認証方式を確認し、実装前の設定仕様としてチーム内で合意しておくと、安全で再現性のあるPII対策につながります。
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