る技術的安全管理措置である[1]。医療分野における大規模言語モデル（LLM）の安対象となるPIIは、個人識別性の程度と潜在的な全な利活用には、学習および推論段階におけるプラ権利利益侵害の態様に応じて、複数の類型に分類さイバシー保護技術の確立が急務である。特に、診療れる。まず、氏名など、記述単体で特定の個人の識テキストに含まれる氏名等の個人識別情報の検出別に至ることができるものとしての識別子である。と除去（非識別化）は重要な課題である。本研究で次に、年齢、生年月日、住所といった、他の記述とは、擬似的な個人識別情報を付与した約28万件のの組み合わせにより特定の個人の識別に至ること日本語診療テキストからなる大規模なデータセットができる準識別子である。さらに、電話番号といっを構築した。このデータセットを用いて、130億パた連絡先情報のように、漏洩することで個人に直接ラメータの日本語医療特化LLMに対して教師あり被害が及ぶものや、他の情報との連結に用いられファインチューニングを行い、非識別化に特化したる連結符号、および個人情報保護法で定められる個モデルを開発した。結果、氏名等の個人特定性の高人識別符号といったものが含まれる。い記述（識別子）に対してF1値98.5%を達成すると重要な点として、PIIが有する個人識別性は文脈ともに、LLMベースの非識別化では文脈に応じたや母集団に依存した相対的な概念であり、特定の記柔軟な処理が可能であることが示唆された。述のPIIへの該当性を一律のルールベースで判定することは容易ではない。そのため、LLMなどを活

用した非識別化技術の確立が急務であった。実際、大規模言語モデル（LLM）の医療分野への応用が非識別化は医療言語処理の主流タスクで、主に固有急速に進むなかで、診療テキストなどの機微情報を表現抽出の枠組みが採用されてきた[2,3]。LLMを安全に利活用するためのプライバシー保護技術の確用いた手法も提案されているが、英語テキストでの立が急務である。一般的に、診療テキストに含まれプロンプトエンジニアリング適用事例が多い[4]。る医療情報は、患者が自身の傷病の快復等を目的とそこで本研究では、まず擬似的なPIIを付与したして医療機関を受診し、診療を受けるために提供し約28万件の日本語診療テキストからなる大規模なたものである。そのため、LLMの学習や推論段階データセットを構築した。これは、日本語での医療において、診療テキストに含まれる個人識別情報が分野のプライバシー保護技術の研究開発に資する初外部に漏洩し、これが不適切に取り扱われることにの大規模なデータセットである。さらに、本データよって、患者本人に対する差別や偏見といった深刻セットを用いて130億パラメータの日本語医療特な権利利益の侵害が生じる恐れがある。化LLM（SIP-jmed-llm-3-13b-32k-base）に対してこうしたプライバシー保護技術の中核となる教師ありファインチューニングを行い、非識別化にのが非識別化（De-identiﬁcation）である。非識別特化したモデルを開発した。その結果、部分一致を化とは、テキストから個人識別情報（Personally許容すれば、氏名等の個人特定性の高い記述（識別IdentiﬁableInformation;PII）を検出し、これを削除子）に対してF1値98.5%を達成するとともに、LLMまたは置換することで、当該テキスト単体からも、ベースの非識別化では文脈に応じた柔軟な処理が可あるいは当該テキストと他の情報との組み合わせに能であることが示唆された。org/licenses/by/4.0/).的な顕名診療録から、個人識別情報を類型ごとに抽出できる非識別化モデルを構築した。