【2025年】自動マスキングサービスのおすすめ10製品を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

自動マスキングサービスの基礎知識

自動マスキングサービスとは、自動で個人情報や機密情報を検出し、対象となる箇所をマスク処理するサービスのことです。そのカテゴリーに属するサービスでは、映像や音声、画像、テキストデータなどに含まれる情報をAIが解析し、人物の顔、車のナンバー、個人名、発言内容などの秘匿すべき情報を迅速にマスクできます。高精度な個人情報自動検出が実現されている点が大きな利点です。

自動マスキングサービスの活用事例としては、監視カメラ映像の外部共有、医療・教育現場の録画管理、企業のオンライン会議記録の開示業務、マーケティング調査動画の編集などが挙げられます。具体的には、調査インタビュー映像の中から顧客の氏名や顔を自動で隠す処理や、工場内の撮影動画から機密設備を選択的に加工するケースが一般的です。事例としては、自治体が市民相談窓口の映像を外部検証向けに提供する際、AIが住民の顔を自動でマスクし、スムーズに業務を進めたケースも存在します。利便性とセキュリティを両立させた運用を実現できる点が、自動マスキングサービスの最大の価値です。

自動マスキングサービスの定義
個人情報を含む外部からの投稿・取得した画像・動画ファイルに対し、身分証明書の画像や、動画素材に映り込んだ車両のナンバープレートといった個人情報表示部分に対して自動でマスキングを行う機能を有する
データ移行やデータ共有の際に、個人情報など機密情報を含むデータに対し、一定のルールのもとに削除もしくは匿名化を行う機能を有するツールは、データマスキングツールとして紹介している

自動マスキングサービスの機能一覧

基本機能

自動マスキングサービスの比較ポイント

①：マスク対象の検出精度で比較する

②：処理速度と同時処理件数で比較する

③：対応メディア(動画/音声/画像/テキスト)で比較する

④：セキュリティとデータ保護体制で比較する

⑤：運用のしやすさとUI/UXで比較する

自動マスキングサービスの選び方

①：自社の解決したい課題を整理する

②：必要な機能や選定基準を定義する

③：定義した機能から製品を絞り込む

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

自動マスキングサービスの価格・料金相場

月額課金型プランの価格・料金相場

従量課金型プランの価格・料金相場

エンタープライズ向けカスタムプラン

自動マスキングサービスの導入メリット

高速な処理で業務負荷を削減できる

人的ミスを防止し安全性を高められる

データ利活用の範囲が拡大する

自動マスキングサービスの導入デメリット

完全自動化では誤検出が発生する可能性がある

導入コストや運用コストがかかる

既存システムとの連携が必要になる場合がある

自動マスキングサービスの導入で注意すべきポイント

映像・音声品質がAIの精度に影響する

運用フロー全体の見直しが必要な場合がある

データ保管先や取り扱いルールの整備が必要

自動マスキングサービスの最新トレンド

生成AIによる精度向上と範囲推定技術の発展

大規模データ対応によるリアルタイム処理の普及

コラボレーション機能とクラウド編集の高度化

自動マスキングサービスの機能一覧

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基本機能

機能	解説
自動マスキング	個人情報を含む画像・動画ファイルに対し、個人情報表示部分を自動でマスキングできる
本人確認書類のマスキング	企業が保有する健康保険証、運転免許証、パスポート、マイナンバーカード、在留カードなど顧客の本人確認書類に対し、個人情報の取得に関する法令に準じたマスキング処理を施してくれるサービスもある

自動マスキングサービスの比較ポイント

自動マスキングサービスの比較ポイント

• ①：マスク対象の検出精度で比較する
• ②：処理速度と同時処理件数で比較する
• ③：対応メディア(動画/音声/画像/テキスト)で比較する
• ④：セキュリティとデータ保護体制で比較する
• ⑤：運用のしやすさとUI/UXで比較する

①：マスク対象の検出精度で比較する

結論として、選定の最重要ポイントは検出精度の高さです。精度が低い場合、個人情報の見落としやマスク漏れが発生し、重大な情報漏洩につながります。理由として、自動マスキングサービスはAIの検出性能に依存するため、人物の顔や車両のナンバー、名札、書類上の文字情報などを正確に識別できるかどうかが、実務の安全性を大きく左右します。

具体的には、AIモデルが「逆光の人物」「マスク着用者」「低解像度の映像」「複数対象が重なる場面」などにも対応できるかが判断基準となります。事例として、工場視察動画ではヘルメット着用者や動きの速い作業者を正確に検出できず、誤検出が多発した結果、手作業での修正負荷が増えたケースがあります。高精度な自動検出モデルの搭載が、安全な情報管理と作業効率の向上に直結します。

②：処理速度と同時処理件数で比較する

結論として、大量の動画・音声を扱う企業ほど処理速度は必須の評価項目です。理由は、処理が遅いサービスでは業務全体のスピードが低下し、とくに監視カメラ映像やインタビュー映像の大量処理では遅延が顕著に現れます。

具体的には、リアルタイム処理の可否、1時間の動画をどれくらいの時間でマスクできるか、複数ファイルを同時に処理できるかなどが比較ポイントとなります。事例として、BPO企業が月数千本の顧客対応録画を処理する際、低速なサービスを利用していたために納期が逼迫し、最終的に高速処理対応サービスに切り替えた例があります。高速なバッチ処理とリアルタイム処理の両立が、業務負荷を最小化するうえで重要です。

③：対応メディア(動画/音声/画像/テキスト)で比較する

結論として、扱うデータ形式が多い企業ほど、対応メディアの幅広さが重要です。理由は、動画だけではなく音声・画像・テキストのマスキングが必要なケースも増えているため、複数の形式に対応しているサービスのほうが総合的な利便性が高いからです。

具体例として、コールセンターでは通話音声での個人名の自動マスキングが求められる場面が増えています。また、自治体や教育機関では授業動画に加えて資料画像の個人名消去も必要となる場面があります。複数形式を統合的に処理できるサービスは、システムの一元化と運用コスト削減に寄与します。

④：セキュリティとデータ保護体制で比較する

結論として、個人情報を扱うサービスではセキュリティ体制が導入判断の基準になります。理由は、処理段階でのデータ管理が不十分だと、二次的な情報漏洩リスクが発生するためです。

具体的には、暗号化通信、ログ管理、利用者権限管理、データ消去ポリシー、サーバーの保管国などを確認する必要があります。事例として、海外事業者が運用するサービスを利用し、データの保管国に関する開示が不十分であることから、監査で問題視されたケースも存在します。厳格なセキュリティ基準を満たした運用体制が、安心してマスキング業務を任せられる基準となります。

⑤：運用のしやすさとUI/UXで比較する

結論として、専門知識がない担当者でも操作しやすいUI/UXが重要です。理由は、マスキング作業は日常業務に組み込まれることが多く、複雑な操作体系は作業負荷を高めるためです。

具体的には、ブラウザ上で完結できるか、マスク訂正が容易か、対象範囲の調整が直感的にできるか、操作ログが残せるかなどが比較ポイントです。事例として、編集画面の操作性が低いサービスを使用した企業では、マスク範囲の調整に時間がかかり過ぎ、生産性が大幅に低下したというケースがあります。シンプルな操作体系でストレスなく利用できる設計が導入価値を高めます。

自動マスキングサービスの選び方

自動マスキングサービスの選び方

• ①：自社の解決したい課題を整理する
• ②：必要な機能や選定基準を定義する
• ③：定義した機能から製品を絞り込む
• ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
• ⑤：無料トライアルで使用感を確認する

①：自社の解決したい課題を整理する

結論として、選定の出発点は目的と課題の整理です。理由は、マスキング対象や処理量によって必要なサービスが大きく変わるためです。

具体的には、監視カメラ映像を大量に処理したいのか、インタビュー映像の顔隠しをメインにしたいのか、音声の個人名の除去が主目的なのかなど、利用シーンによって必要な機能が異なります。事例として、店舗の防犯カメラ映像を外部委託する企業では、個人の顔とナンバープレートの高精度検出が必須であるため、この要件を満たすサービスに絞り込む必要があります。業務課題の明確化が最適選定の第一歩です。

②：必要な機能や選定基準を定義する

結論として、求める機能を事前に整理しておくことが製品比較の精度を高めます。理由は、AI検出精度、出力形式、利用上限、リアルタイム性など、比較項目が多いためです。

具体的には、マスクの種類(ぼかし・黒塗り・モザイク)、API連携の有無、ログ管理、同時処理数、チーム運用の可否などが判断材料に挙がります。事例として、金融機関が利用する場合は、厳格なログ管理と権限管理が必要なため、一般企業とは異なる要求基準が求められます。必要な要件を明確に定めることがベストな製品選択につながります。

③：定義した機能から製品を絞り込む

結論として、要求基準に沿って製品を段階的に減らしていく方法が最も効率的です。理由は、市場には多くのマスキングサービスがあり、無秩序に比較すると時間とコストが無駄になるためです。

具体的には、対応メディア、検出精度、セキュリティ基準、価格帯などでフィルタリングします。事例として、グローバル展開している企業では、データ保管国の要件や海外支社との同時運用が必須となるため、これらの要件を満たす数製品に自然と絞られていきます。優先順位を付けた比較軸が効率的な絞り込みに有効です。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

結論として、実際の利用者の評価は運用後の満足度を大きく左右します。理由は、検出精度や操作性の評価は公式資料だけでは把握しきれないためです。

具体的には、ITreviewなどのレビューサイトでユーザー評価を確認することや、同業種の導入事例を参照することで、実務での使いやすさが把握できます。事例として、教育機関では講義動画を扱うため「黒板の書字の認識精度」が重視されるなど、用途ごとに評価ポイントが異なります。第三者評価を確認することが信頼できる選定につながります。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

結論として、実際の操作感を試すことが最終的な判断材料として重要です。理由は、機能面が良くても操作が難しい場合、社内で定着しないためです。

具体的には、マスクの修正作業がしやすいか、ファイルアップロードが簡単か、処理速度が許容範囲かを確認します。事例として、工事現場映像を扱う企業では、ヘルメットや保護具の判別精度を実際の動画でテストした結果、他社製品と大きな差があったために導入判断が変わったことがあります。トライアルによる現場目線の検証が最適選定を後押しします。

自動マスキングサービスの価格・料金相場

自動マスキングサービスの料金体系には、初期費用を抑えやすい月額課金型と、利用量に応じて課金される従量課金型が存在します。以下の表は主な料金帯の傾向をまとめたものです。

料金体系	価格帯の目安	特徴
月額課金型	月1〜10万円程度	一定利用を想定した企業向けで、安定したコスト管理が可能
従量課金型	1ファイル数十円〜数百円	利用量に応じて柔軟に利用でき、スポット利用に最適
エンタープライズ型	月20万円以上	高度なカスタマイズや専用環境構築が可能

月額課金型プランの価格・料金相場

結論として、安定した利用を求める企業には月額課金型が向いています。理由は、利用量が多い企業ほど費用が予測しやすく、月々のランニングコストとして計画しやすい点にあります。

一般的には、月1〜5万円で中規模利用、5〜10万円で大量処理を想定したプランが提供されています。動画と音声の両方を自動処理できるプランでは料金が上がる傾向があります。具体例として、コールセンターが毎月数百件の音声ファイルを処理するケースでは、月額型が圧倒的にコスト効率が良くなります。高頻度利用に適した安定運用型の料金体系が特徴です。

従量課金型プランの価格・料金相場

結論として、利用頻度が一定でない企業には従量課金型が最適です。理由は、必要な分だけ課金されるため、スポット利用や低頻度利用に適しているためです。

一般的には、1ファイルあたり数十円〜数百円、動画1分あたり数円〜数十円といった料金設定が行われています。具体例として、年に数回だけインタビュー調査の映像を外部に共有する企業では、従量課金のほうが圧倒的に経済的です。利用量に応じて柔軟に利用できる費用構造が魅力です。

エンタープライズ向けカスタムプラン

結論として、独自の環境構築が必要な場合はエンタープライズプランが必須です。理由は、機密性の高いデータを扱う企業では、専用環境やオンプレミス運用が求められるためです。

料金は月20万〜50万円以上が一般的ですが、専用サーバー構築、専任サポート、SLA保証など企業規模に合わせた高度なサポートが提供されます。具体例として、金融機関がオンプレ環境で動画を処理する場合、カスタムプランが必要になります。高い安全性と柔軟な構築が可能なプランです。

自動マスキングサービスの導入メリット

自動マスキングサービスの導入メリット

• 高速な処理で業務負荷を削減できる
• 人的ミスを防止し安全性を高められる
• データ利活用の範囲が拡大する

高速な処理で業務負荷を削減できる

結論として、処理の自動化によって業務効率が大幅に向上します。理由は、人手によるマスキング作業は非常に時間がかかり、担当者の負荷が大きいためです。

自動マスキングでは、AIが対象を瞬時に検出し、1時間の動画を数分で処理することも可能です。事例として、マーケティング企業がインタビュー映像のマスキングに毎月50時間以上を費やしていたものの、自動化により作業時間が10時間以下に削減された例があります。高速処理による業務効率化は導入メリットの中心です。

人的ミスを防止し安全性を高められる

結論として、自動化により情報漏洩リスクが低減します。理由は、人手による編集ではどうしても確認漏れが発生しやすいためです。

AIは複数の対象を同時に検出でき、繰り返し同じ精度で処理できるため、ヒューマンエラーの抑制に寄与します。事例として、監視カメラ映像の外部提供において、担当者の確認漏れが課題となっていた企業では、自動マスキングを導入することで情報漏洩リスクが大幅に低減しました。安定した精度による安全性向上が重要なメリットです。

データ利活用の範囲が拡大する

結論として、マスキング処理により共有可能なデータの範囲が広がります。理由は、個人情報の除去によって二次利用や外部提供が容易になるためです。

具体例として、自治体では市民対応映像を匿名化して教育・研修に活用するケースや、企業では顧客インタビュー動画を匿名化しマーケティング資料に再利用するケースがあります。安全にデータを活用できる環境を作れる点が大きなメリットです。

自動マスキングサービスの導入デメリット

自動マスキングサービスの導入デメリット

• 完全自動化では誤検出が発生する可能性がある
• 導入コストや運用コストがかかる
• 既存システムとの連携が必要になる場合がある

完全自動化では誤検出が発生する可能性がある

結論として、AIによる自動処理は誤検出を完全には排除できません。理由は、映像の品質や環境に左右されるケースがあるためです。

AIが人物の後ろ姿を検出しない、逆光で顔を認識できない、書類の文字が低解像度で読み取れないといった状況では、手動修正が必要になります。事例として、工場映像では人物の動きが速く検出漏れが増えたため、マスクの手動修正画面の使いやすさが導入決定に影響した企業もあります。誤検出がゼロではない点を理解したうえで運用設計が必要です。

導入コストや運用コストがかかる

結論として、サービス利用には一定のコストが発生します。理由は、AIモデルの利用料やクラウド利用料が料金に含まれるためです。

大量の動画を処理する企業ではコストが増えやすく、予算に応じたプラン選びが必要になります。事例として、コールセンター企業では音声量が多く、従量課金から月額プランに切り替えたことで安定したコスト管理が可能になりました。コスト面の検討が不可欠です。

既存システムとの連携が必要になる場合がある

結論として、既存システムと連携するための技術的対応が発生するケースがあります。理由は、動画管理システムやファイルサーバーとの連携が不可欠な場合が多いためです。

API連携やフォルダ監視連携を行う場合、システム担当者の作業が必要となります。また、オンプレミス運用を希望する場合、独自環境の構築が必要です。導入前のシステム連携要件の確認が重要です。

自動マスキングサービスの導入で注意すべきポイント

自動マスキングサービスの導入で注意すべきポイント

• 映像・音声品質がAIの精度に影響する
• 運用フロー全体の見直しが必要な場合がある
• データ保管先や取り扱いルールの整備が必要

映像・音声品質がAIの精度に影響する

結論として、データ品質が低いとAI精度が低下します。理由は、低解像度・ノイズが多いデータでは検出が困難になるためです。

監視カメラ映像では画質が低かったり逆光が多かったりするケースが一般的で、AIの検出精度に影響します。具体的には、音声の雑音が多いと個人名検出が難しくなるなどの課題があります。データ品質の改善が精度向上に直結する点に注意が必要です。

運用フロー全体の見直しが必要な場合がある

結論として、マスキング工程だけでなく業務フロー全体に影響する場合があります。理由は、アップロード・ダウンロード・承認プロセスなど追加作業が発生するためです。

企業によっては、動画の保管場所を変更したり、編集担当者の権限管理を整理したりする必要があります。事例として、外部共有向けには承認フローを追加し、マスク漏れを防ぐ仕組みを整えた企業もあります。運用プロセス全体の設計が導入成功の鍵となります。

データ保管先や取り扱いルールの整備が必要

結論として、法律や社内ルールを踏まえた運用設計が欠かせません。理由は、個人情報保護法や業界ガイドラインとの整合性が求められるためです。

クラウド上で処理する場合、保管地域やログ保持期間、削除ポリシーなどを明確にする必要があります。金融機関や医療機関では特に厳格な運用が求められます。法令遵守とガイドラインに即した運用設計が重要です。

自動マスキングサービスの最新トレンド

自動マスキングサービスの最新トレンド

• 生成AIによる精度向上と範囲推定技術の発展
• 大規模データ対応によるリアルタイム処理の普及
• コラボレーション機能とクラウド編集の高度化

生成AIによる精度向上と範囲推定技術の発展

結論として、生成AIがマスキング精度を大幅に高めています。理由は、従来の検出モデルよりもノイズ耐性が高く、低画質でも安定した識別が可能になったためです。

最新のAIモデルでは、写り込みや影に隠れた顔も推定し、マスク漏れを防ぐ技術が発展しています。具体的には、会議室のガラス越しに映り込んだ人物を検出したり、音声から文脈を把握して固有名詞を推定する技術が普及し始めています。生成AIによる高度な推定技術が新たな標準になりつつあります。

大規模データ対応によるリアルタイム処理の普及

結論として、大量データを即時処理できるインフラが整備されつつあります。理由は、クラウド技術の発展により高負荷処理が容易になったためです。

監視カメラのリアルタイムマスキングやライブ配信の匿名化など、従来困難だったリアルタイム処理が実現しています。事例として、店舗チェーンが店内カメラをリアルタイム匿名化し、外部分析会社と安全にデータ共有する仕組みが登場しています。リアルタイム処理技術の進化が新たな活用領域を広げています。

コラボレーション機能とクラウド編集の高度化

結論として、チームでの編集作業が劇的に効率化しています。理由は、リモートワークの普及によりクラウド編集の需要が急増したためです。

複数担当者が同時にマスク範囲を確認・修正し、承認フローを共有できるサービスが増えています。マーケティング部門・法務部門・制作部門が同じ環境で編集作業を進められるため、業務がスムーズに進行します。クラウド連携によるチーム編集の高度化が重要なトレンドです。