課題
研究機関は、データ共有とプライバシー保護の間でジレンマに直面しています：
- 研究倫理上、参加者のプライバシー保護が必須
- 共同研究には機関間でのデータ共有が必要
- 長期研究には一貫した仮名が必要
- 論文公開時に識別可能情報を含めてはならない
解決策
研究データ向けの一貫・再現性のある仮名化。
再現性
同じデータを再処理しても結果は常に同一。
研究データ形式
CSV・JSONなど主要な研究データ形式に対応。
一貫ID
同じ識別子には常に同じ仮名を付与。長期研究に最適。
安全な共有
参加者プライバシーを損なうことなく共同研究者とデータ共有。
よくあるご質問
cloak.businessは研究者の安全なデータ共有をどのように支援しますか？
cloak.businessは一貫した仮名化を提供し、同じ参加者識別子は常に同じ仮名に変換されます。これにより、長期研究でのデータ連携を維持しつつ、参加者プライバシーを完全に保護します。
cloak.businessはIRBや倫理委員会の匿名化要件に対応していますか？
はい。cloak.businessは320種類以上の直接・準識別子を検出・除去します。ReplaceおよびRedact方式で、ほとんどの機関倫理基準に適合した匿名化データセットを生成します。
cloak.businessはどの研究データ形式に対応していますか？
cloak.businessは、構造化データAPIでCSV・JSON・プレーンテキスト、標準テキストエンドポイントでフリーテキスト分析に対応。アンケートエクスポート、インタビュートランスクリプト、臨床データダンプなど主要な研究形式をカバーします。
Is This Right for You?
Best For
- Organizations with compliance obligations (GDPR, HIPAA, CCPA, PCI-DSS)
- Teams regularly sharing datasets containing names, IDs, or medical records
- Developers building AI pipelines that process user-submitted content
- Enterprises requiring audit logs and reproducible anonymization for legal holds
Not Ideal For
- Single-language English-only pipelines with no PII — regex-only tools may suffice
- Real-time streaming at sub-5ms latency — NLP inference adds overhead
- Fully air-gapped environments without internet access — use Desktop App instead
- Unstructured media files (audio, video) — text extraction is a prerequisite limitation