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データを内部チーム間で共有したり、外部パートナーと共有したり、機械学習（ML）モデルのトレーニングなどのワークロードに使用することは、現代のビジネス運営において不可欠です。しかし、データに個人を特定できる情報（PII）が含まれている場合、組織は一般データ保護規則（GDPR）や支払いカード業界データセキュリティ基準（PCI DSS）などの規制に基づく重大な法的およびコンプライアンス上の義務に直面します。PIIが適切に削除されないままデータを共有または処理すると、規制上の罰則、評判の損失、顧客の信頼の低下を招く可能性があります。実際の画像データセットにおけるPIIの削除は特に難しいです。構造化されたテキストとは異なり、画像内のPIIは予期しない場所や形で現れることがあります。Amazon Novaは、高度な視覚理解能力を持つ基盤モデルのファミリーであり、複雑な画像分析ワークフローのインテリジェントなコーディネーターとして機能します。Novaは画像の内容を全体的に解釈し、PIIが文脈において何を構成するかを推論し、削除パイプライン全体を指揮します。この投稿では、Amazon Novaによって指揮されるマルチステップのパイプラインを紹介します。このパイプラインは、MetaのオープンソースのSegment Anything Model（SAM 3）やAmazon Textractなどの補完的なツールを調整し、難しいケースでも包括的かつコンプライアンスに準拠したPIIの削除を提供します。