個人情報検出において，高精度な分類器の学習には大量のアノテーションデータが必要とされるが，プライバシー上の制約から実データの収集は困難である．本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いた合成データ生成によりこの課題を解決する手法を提案する．SPeDaC1ベンチマークにおける実験では，わずか100件のシードデータから9,000件の合成データを生成し，Accuracy0.927を達成した．これは少量実データのみでの学習（0.490）と比較して大幅な改善であり，LLMによる合成データ生成が少量データ学習の限界を克服する有効な手段であることを実証した．

データ流通が世界規模で進む中，個人を特定し得る情報（PersonallyIdentiﬁableInformation,PII）の適切な管理は社会的信頼を支える重要な基盤である．欧州委員会では氏名や連絡先といった直接的な識別子だけでなく，職業，健康状態，思想など個人を推定し得るあらゆる情報をPIIとして保護対象に含めており，これらの情報を無断で利用すれば重大な法的リスクが生じる[1,2]．大規模言語モデル（LLM）の普及によって，PIIの管理の重要性は一層増した．LLMは翻訳・要約・質問応答など多彩な応用を可能にした一方で，SNSを含むインターネット上から収集した膨大なコーパスで事前学習されることが一般的であり，そこにはPIIが必然的に含まれている．その結果，モデルがPIIを再現・漏洩する危険性が生じる[3,4,5]．これまでにPIIを検出する様々な研究が行われており，現在では機械学習的アプローチが主に用いられている．しかしながら，機械学習は学習に用いるデータセットの量と質に依存する一方で，法的制約・倫理的観点により，学習に十分なPIIデータを取得することは困難である．そこで本研究では，LLMを活用したPII合成データ生成手法を開発し，機械学習によるPII検出精度の向上に対する有効性を確認することを目的とする．