なぜAIではなく正規表現なのか？
規制コンプライアンスのためには、説明可能で再現可能な結果が必要です。私たちの決定論的アプローチはまさにそれを提供します—ブラックボックスなし、驚きなし。
詳細な比較
| 正規表現ベース（私たち） | AI/MLベース | |
|---|---|---|
| 再現性 | 100%同一の結果 | 結果は異なる場合があります |
| 監査可能性 | 完全に説明可能 | ブラックボックス |
| トレーニングデータ | 不要 | 大規模なデータセットが必要 |
| モデルの漂流 | なし—パターンは固定 | 時間の経過とともに劣化 |
| パフォーマンス | 迅速で予測可能 | 変動があり、GPU依存 |
| 計算コスト | 低（CPUのみ） | 高（GPUが必要な場合が多い） |
| 規制コンプライアンス | 簡単に示せる | 証明が難しい |
パターンマッチングの仕組み
各エンティティタイプには特定のフォーマットにマッチするように慎重に作成された正規表現パターンがあります。
メールアドレス
標準的なメールフォーマットにマッチします：local-part@domain.tld
クレジットカード番号
Visa、Mastercard、Amex、その他のカードフォーマットにマッチし、Luhn検証を行います
ドイツのIBAN
オプションのスペースを含むドイツのIBANフォーマットにマッチします
コンプライアンスのために構築
監査人が「なぜこれが検出されたのか？」と尋ねたとき、明確な回答が必要です。私たちの正規表現ベースのアプローチはまさにそれを提供します。
- GDPR第25条：説明可能な処理によるプライバシー設計
- ISO 27001：文書化された再現可能なプロセス
- 監査トレイル：すべての検出は特定のパターンに追跡可能
監査回答の例
Q: なぜ「john.smith@company.com」がフラグ付けされたのですか？
A: 位置45-68でメールパターンにマッチし、信頼度0.95。パターン：標準メールフォーマットの検証。