近年，法務や医療ドメインにおいて，テキストデータの二次利用への期待が高まっている．しかし，裁判記録などの公的文書には，多角的かつ潜在的な個人情報が含まれており，安全な匿名化が課題となっている．従来から用いられてきた固有表現抽出（NER）に基づく匿名化手法は，氏名や住所といった既知の識別子の除去には有効であるが，文脈や文体の組み合わせで生じる再識別リスクを完全には排除できない．そこで本稿では，識別子を構造的に除去するNERと，数理的にプライバシー保証を与える差分プライバシー（DP）を組み合わせた二段階匿名化手法を提案する．評価実験では，TABCorpusを用い，4種のDPメカニズムを比較する．特に，プライバシー予算（𝜀）に対する各手法の感度や，言語品質への影響，および情報理論的指標に基づく「情報の絞り込み」の度合いに注目して考察する．

近年，デジタルデータの大規模な蓄積に伴い，法務，医療，行政などの各分野において，テキストデータを活用した高度な分析やAIシステムの構築へのニーズが急速に高まっている．特に，裁判記録は，法学研究の深化やリーガルテックの発展において極めて価値の高い情報資源である．しかし，これらの文書には，氏名や住所といった直接識別子に加え，職業，身体的特徴，特定のライフイベントといった準識別子が多く含まれており，それらの適切な保護が強く求められている．テキストの匿名化においては，これまで固有表現抽出（NamedEntityRecognition:NER）を用いて人名や地名を伏せ字にする匿名化手法（De-identification）が主流であった．しかし，近年の研究では，表層的な記号を置換するだけでは，文脈情報や特有の言い回しを手掛かりとして元の個人を推論できる可能性が指摘されている[1]．また，大規模言語モデル（LLM）の発展により，わずかな文脈情報から推論が可能になったことから，再識別リスクが増大している．こうした課題に対し，数学的なプライバシー保証を提供する差分プライバシー（DifferentialPrivacy:DP）をテキストに適用する試みが進められている[2]．DPは，適切に設計されたノイズを付加することで統計的な安全性を保障する枠組みである一方，単語レベルでの適用では文法構造を損ないやすく，データの有用性が大きく低下するというトレードオフ（ゼロサムの関係）が存在する[4]．特に，裁判記録のような文脈的連続性やナラティブが重要なデータにおいては，有用性を保ちつつ安全性を担保する高度な設計が不可欠である．本研究では，実務的なプライバシー保護への応用を見据え，二段階の匿名化パイプライン手法について提案する．第1段階では，高精度なNERにより直接識別子を構造的に除去し，第2段階では，残存するテキストに対してDPに基づく確率的な攪乱を施す．本稿では，提案手法がプライバシー予算（𝜀）の変動に対してどのような挙動を示すかを実証的に比較・検証し，複雑なナラティブをもつテキストにおける匿名化の実現可能性を検討する．