【2025年】データマスキングツールのおすすめ10製品（全11製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

データマスキングツールの基礎知識

データマスキングツールとは、機密データを安全に隠蔽・加工して利用可能な状態に変換するためのソフトウェアのことです。個人情報や機密情報をテスト環境や分析用途で使用する際に、データそのものを保護しつつ、業務利用に必要な整合性を保つことができます。

データ漏洩リスクの低減が最大の利点であり、GDPRや個人情報保護法、HIPAAなどの各種法規制に対応したデータ運用を可能にします。活用事例としては、金融機関でのシステムテスト時に顧客情報をマスキング処理して使用するケースや、マーケティング分析時に名前や住所といった属性を匿名化したうえで解析に利用するケースなどが挙げられます。

データマスキングツールの定義
企業が保持しているデータに対し、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へ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
画像・映像などの個人情報部分に対してマスキングを行うツールは、自動マスキングサービスとして紹介している

データマスキングツールの機能一覧

基本機能

データマスキングツールの比較ポイント

①：マスキング方式の種類

②：対応しているデータベースの種類

③：法令・規制対応の可否

④：データボリュームへの対応力

⑤：導入・運用のしやすさ

データマスキングツールの選び方

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

データマスキングツールの価格・料金相場

オンプレミス型(買い切り型)の価格・料金相場

SaaS型(サブスク型)の価格・料金相場

データマスキングツールの導入メリット

機密情報漏洩の防止

法令遵守とガバナンス強化

開発・テスト環境の整備

データマスキングツールの導入デメリット

初期導入コストと工数の高さ

処理遅延やパフォーマンス低下

不適切なマスキングによる業務影響

データマスキングツールの導入で注意すべきポイント

一貫性の保持と参照整合性の確認

マスキング後のデータ活用性

継続的な運用と監査対応

データマスキングツールの最新トレンド

AIによるマスキングルールの自動設計

クラウドネイティブ対応の加速

DevSecOpsとの統合運用

マスキングとデータ匿名化の融合

法規制対応アップデートの高速化

データマスキングツールの機能一覧

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基本機能

機能	解説
機密データの検出	データマスキングを行うにあたり、AIやアルゴリズムを活用し「電話番号」「支払情報」など、マスキングすべき機密データを自動で検出する
マスキング処理	特定されたデータに対して、文字列の置換、データの組み合わせをシャッフル、暗号化などの方法を用い、マスキング処理を行う
サブセット化	一部のデータだけを共有したい場合、不要な他のデータを削除（サブセット化）した状態でデータを抽出することが可能

データマスキングツールの比較ポイント

データマスキングツールの比較ポイント

• ①：マスキング方式の種類
• ②：対応しているデータベースの種類
• ③：法令・規制対応の可否
• ④：データボリュームへの対応力
• ⑤：導入・運用のしやすさ

①：マスキング方式の種類

データマスキングツールの比較ポイントの1つ目としては「マスキング方式の種類」というものが挙げられます。マスキング方式には、静的マスキング、動的マスキング、オンデマンドマスキングなどさまざまな手法が存在し、目的に応じた方式を選ぶことが非常に重要です。

誤った方式を選択すると、本番環境と異なるデータ構造によるテスト失敗や、ユーザーの操作ログからの個人情報露出などの問題につながる恐れがあります。例えば、金融業界では静的マスキングで本番データを加工したうえで、テストや分析に利用するケースが一般的です。

②：対応しているデータベースの種類

データマスキングツールの比較ポイントの2つ目としては「対応しているデータベースの種類」という点が挙げられます。OracleやSQL Server、MySQL、PostgreSQLといった一般的なRDBに加え、HadoopやMongoDBなどのNoSQLへの対応も求められるケースが増えています。

特定のデータベースにしか対応していないツールを選んでしまうと、マスキング処理において複数環境の整合性確保が困難になるだけでなく、ツールの追加導入や構成変更によってコストや管理工数が増大する可能性があります。

③：法令・規制対応の可否

データマスキングツールの比較ポイントの3つ目としては「法令・規制対応の可否」が挙げられます。GDPR、CCPA、日本の個人情報保護法、HIPAAなど、データ保護に関する国際的・国内的な法規制に準拠しているかどうかは、企業のリスクマネジメントに直結します。

特にグローバル展開している企業にとっては、地域ごとに異なる法的要件への適合が必要であり、ツールの選定ミスが重大なコンプライアンス違反につながる可能性があります。認証や監査ログ機能なども含めて検討する必要があります。

④：データボリュームへの対応力

データマスキングツールの比較ポイントの4つ目としては「データボリュームへの対応力」です。大規模なデータベースや分散環境においては、マスキング処理の速度やスケーラビリティが非常に重要です。

対応力が不足していると、テストデータの生成に時間がかかり、開発プロジェクトの進行に大きな支障が出る場合があります。特に1TBを超えるような大量データ処理を行う場合は、並列処理機能やインメモリ技術の有無を確認しておくべきでしょう。

⑤：導入・運用のしやすさ

データマスキングツールの比較ポイントの5つ目としては「導入・運用のしやすさ」という点です。GUIベースで設定が行えるか、テンプレートが豊富か、マスキング処理の自動化が可能かどうかなど、日常業務での扱いやすさは重要な要素となります。

使い勝手の悪いツールでは、現場の担当者の負担が大きくなるだけでなく、運用ミスによる情報漏洩のリスクも増加します。トレーニングコンテンツやサポート体制の充実度も確認することが、長期的な活用には不可欠です。

データマスキングツールの選び方

データマスキングツールの選び方

• 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

データマスキングツールの選び方の1つ目のステップとしては「自社の解決したい課題を整理する」というものが挙げられます。目的が「テスト環境への安全なデータ提供」なのか、「BI分析用の匿名化」なのかによって、選定基準は大きく異なります。

例えば、開発プロジェクトが多い企業ではテスト用マスキングが最重要となる一方、マーケティング部門がデータを活用する企業では、匿名性の強度や整合性が重視されます。課題を明確化することで、自社に最適なツールの方向性が明確になります。

②：必要な機能や選定基準を定義する

データマスキングツールの選び方の2つ目のステップとしては「必要な機能や選定基準を定義する」という点です。マスキングの強度や速度、データ保持ルール、外部連携性など、自社業務に必要な要件を明確にリストアップすることが重要です。

このプロセスを省略すると、導入後に「機能が足りない」「環境に合わない」といったミスマッチが起こるリスクがあります。優先順位を定めて基準を明文化しておくことで、客観的な比較検討が可能になります。

③：定義した機能から製品を絞り込む

データマスキングツールの選び方の3つ目のステップは「定義した機能から製品を絞り込む」です。前段階で明確化した要件に対して、候補ツールがそれぞれどこまで対応しているかを照らし合わせて選定します。

例えば、「SQL Serverに対応」「動的マスキング対応」「ログ監査あり」といった条件を満たすツールだけに絞ることで、効率的に導入候補を選出できます。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

データマスキングツールの選び方の4つ目のステップとしては「レビューや事例を参考に製品を選ぶ」ことが重要です。特に、同業種や同規模の企業がどのような課題に対して、どのようにツールを導入・活用しているのかは、大きな参考になります。

事例としては、大手通信企業が社内テスト環境の構築において静的マスキングを導入したことで、セキュリティ水準の向上と工数削減の両立に成功した例などがあります。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

データマスキングツールの選び方の5つ目のステップとしては「無料トライアルで使用感を確認する」というプロセスが挙げられます。操作性、速度、エラー対応など、導入前に実環境で試すことで、運用上のリスクを事前に把握することができます。

無料トライアルを提供しているツールには、InformaticaやDelphixなどがあります。導入後のギャップを防ぐためにも、事前検証は必須です。

データマスキングツールの価格・料金相場

データマスキングツールの料金体系としては、オンプレミス型(買い切り型)とSaaS型(クラウドサブスク型)に大別されます。以下に、それぞれの価格帯や特徴をまとめた表を示します。

導入形態	初期費用の目安	月額費用の目安	主な特徴
オンプレミス型	100万円～500万円	なし（保守費用別）	カスタマイズ性が高く、大企業向き
SaaS型（サブスク）	無料〜50万円程度	5万円～50万円程度/月	初期費用が抑えられ、中小企業にも導入しやすい

オンプレミス型(買い切り型)の価格・料金相場

オンプレミス型のデータマスキングツールの料金相場としては初期費用が100万円から500万円程度となる場合が一般的です。このタイプは自社環境にツールをインストールして使用する方式であり、高度なカスタマイズや社内データとの密接な連携が可能です。

金融や医療などのセキュリティ要件が高い業界では、オンプレ型が好まれる傾向にあります。ただし、導入作業やメンテナンスの工数が大きく、運用・保守にかかる人件費も含めて総コストが高くなる可能性があるため注意が必要です。

SaaS型(サブスク型)の価格・料金相場

SaaS型のデータマスキングツールの料金相場としては月額5万円から50万円程度が主流です。こちらはクラウド環境で提供される形式であり、Webブラウザからアクセスでき、短期間で導入が可能です。

特に中小企業やスタートアップ企業では、初期費用を抑えつつ迅速に運用を開始できることから、SaaS型の需要が年々増加しています。サブスクリプション契約のため、利用状況に応じた柔軟なスケーリングやアップデートの恩恵も受けられます。

データマスキングツールの導入メリット

データマスキングツールの導入メリット

• 機密情報漏洩の防止
• 法令遵守とガバナンス強化
• 開発・テスト環境の整備

機密情報漏洩の防止

データマスキングツールのメリットの1つ目としては「機密情報漏洩の防止」というものが挙げられます。マスキング処理によって、実在の個人情報や財務データを伏せた状態で利用できるため、不正アクセスや内部不正からデータを保護することが可能です。

具体的には、テスト環境に実データを持ち込む際に、名前や電話番号、口座番号などを別の情報に置換することで、実害のない安全なテストデータを生成できます。

法令遵守とガバナンス強化

データマスキングツールのメリットの2つ目としては「法令遵守とガバナンス強化」が挙げられます。GDPRやCCPA、国内の個人情報保護法といった各種規制に対して、継続的なコンプライアンス対応が可能となる点は大きな価値です。

監査ログやアクセス制御機能を併せ持つツールも多く、企業のデータガバナンスを技術的に支えるインフラの一部としても機能します。

開発・テスト環境の整備

データマスキングツールのメリットの3つ目としては「開発・テスト環境の整備」です。本番データに依存せず、かつ実用性の高いテストデータを生成できるため、開発効率と品質の向上に貢献します。

開発初期から高品質なテストデータを使うことで、後工程でのバグ発見率を高め、リリース後の手戻りコストを削減する効果も期待できます。

データマスキングツールの導入デメリット

データマスキングツールの導入デメリット

• 初期導入コストと工数の高さ
• 処理遅延やパフォーマンス低下
• 不適切なマスキングによる業務影響

初期導入コストと工数の高さ

データマスキングツールのデメリットの1つ目としては「初期導入コストと工数の高さ」が挙げられます。特にオンプレ型の導入には大規模な設計・設定作業が必要となり、社内SEやセキュリティ担当者への負担が大きくなる傾向があります。

設計段階で失敗すると、業務データの整合性が取れなくなったり、後から修正コストが膨らむ可能性もあります。

処理遅延やパフォーマンス低下

データマスキングツールのデメリットの2つ目は「処理遅延やパフォーマンス低下」です。特に大量データを扱う場合や、オンデマンドでマスキングを行うような設定では、システムの応答時間が著しく低下するケースがあります。

こうした事象を回避するためには、事前にパフォーマンステストを実施し、インフラや処理方式のチューニングを行う必要があります。

不適切なマスキングによる業務影響

データマスキングツールのデメリットの3つ目は「不適切なマスキングによる業務影響」です。例えば、同じIDが異なる値にマスキングされたり、マスキング後に一貫性が崩れてしまうと、アプリケーションのテストや分析業務が正確に行えなくなるリスクがあります。

対策としては、一貫性を保ったアルゴリズム設定やリバースマスキング（復元不能）といった機能の使い分けを適切に設計することが求められます。

データマスキングツールの導入で注意すべきポイント

データマスキングツールの導入で注意すべきポイント

• 一貫性の保持と参照整合性の確認
• マスキング後のデータ活用性
• 継続的な運用と監査対応

一貫性の保持と参照整合性の確認

データマスキングツールの導入で注意すべきポイントの1つ目としては「一貫性の保持と参照整合性の確認」が挙げられます。特に複数のテーブルにまたがるデータをマスキングする際には、リレーションやユニーク制約を壊さないよう配慮が必要です。

例えば、顧客IDや注文番号などが他テーブルと連動している場合、不整合なマスキングによってアプリケーションが正常に動作しなくなる可能性があります。

マスキング後のデータ活用性

データマスキングツールの導入で注意すべきポイントの2つ目としては「マスキング後のデータ活用性」です。過剰なマスキング処理により、実データに近いテスト結果が得られなくなったり、BI分析などで傾向を把握できなくなるケースもあります。

用途に応じて、形式保持マスキング（Format Preserving Masking）やデータ生成型マスキングの使い分けが求められます。

継続的な運用と監査対応

データマスキングツールの導入で注意すべきポイントの3つ目としては「継続的な運用と監査対応」です。初回導入後のルールメンテナンスや、定期的なアクセスログの取得・分析が怠られると、運用の形骸化によってリスクが再び高まる可能性があります。

CI/CDとの連携やジョブスケジューラの活用など、自動化による運用安定化が望まれます。

データマスキングツールの最新トレンド

データマスキングツールの最新トレンド

• AIによるマスキングルールの自動設計
• クラウドネイティブ対応の加速
• DevSecOpsとの統合運用
• マスキングとデータ匿名化の融合
• 法規制対応アップデートの高速化

AIによるマスキングルールの自動設計

データマスキングツールの最新トレンドの1つ目としては「AIによるマスキングルールの自動設計」というものが挙げられます。AIがスキーマ構造を解析し、機密性の高いデータ項目を自動抽出して、適切なマスキング方式を提案する機能が登場しています。

この進化により、専門知識がない現場担当者でも高度なセキュリティを担保したマスキングが可能になりつつあります。

クラウドネイティブ対応の加速

クラウド利用が加速する中、データマスキングツールも「クラウドネイティブ対応の加速」が進んでいます。AWS、Azure、GCPなどの主要クラウドサービスとシームレスに連携し、マスキング処理をクラウド上で完結できる仕組みが増えています。

SaaS型データベースへの対応や、データ転送の暗号化なども含めて、クラウドセキュリティを強化する動きが加速しています。

DevSecOpsとの統合運用

データマスキングツールの最新トレンドの3つ目としては「DevSecOpsとの統合運用」が挙げられます。セキュリティと開発・運用を一体化するDevSecOpsの実現に向けて、マスキング処理の自動化やCI/CDへの組み込みが進んでいます。

これにより、ソフトウェア開発のライフサイクル全体でセキュアなデータ運用が実現されるようになっています。

マスキングとデータ匿名化の融合

従来は別ツールで行われていたマスキングと匿名化ですが、最近では「マスキングとデータ匿名化の融合」が進んでいます。これにより、個人の特定を不可能にしながらも分析に使えるデータを生成できるようになっています。

特に医療や行政データの利活用において、この技術が注目されています。

法規制対応アップデートの高速化

法改正のスピードに追従する必要から、「法規制対応アップデートの高速化」もトレンドの一つです。各国のデータ保護法が頻繁に更新される中、マスキングツールも新たな要件への即時対応が可能な設計が求められています。

更新性の高さや柔軟な設定変更が可能な製品が、今後ますます選ばれていくでしょう。