これまでアクセスできなかった最良のデータが、今、活用可能に。
最も制限されたデータを価値ある資産に変えましょう。Liminaは文脈を理解するため、マスキングによって情報が失われることはありません。
0.2 - 7%
70,000
50+
2
From Restricted to Ready
Detect What Matters
Accurate until volume arrives. Then it is a backlog with a headcount line attached.
Transform for Your Use Case
100+ patterns, a dedicated bug channel, and no way to catch what context reveals.
Deploy in Your Environment
Built for breadth, not for PII. The miss rate shows it.
Built for Real-World Data
クラウドAPIでは不十分
DIYがフルタイムの仕事に変わった
法務で立ち往生
Providence Health
99.5%+
0
Shipped
The AI was ready. The data wasn't.
Years of valuable clinical data sat unused because it contained too much PHI to safely feed into AI models. Providence wanted to build a smart assistant for physicians using EHR data and conversation transcripts, but privacy requirements had the project stuck in limbo.
Limina unlocked it.
Limina automated PHI removal from physician conversations and EHR records entirely within Providence's own environment. Providence evaluated major cloud providers but rejected them over data usage concerns. Container deployment meant sensitive data never left their infrastructure.
Limina's integration was seamless and exactly what we needed to scrub all the PII out of our datasets.
Development Manager,
Providence
Your data never leaves your environment.
Container-based deployment means all processing stays in your VPC or on-premises infrastructure. No third-party access. No outbound data calls. Ever.
Ready to see it run on your data?
A 30-minute call with a Limina engineer or solutions expert. No deck. No discovery script. We'll ask what you're working on, where you're stuck, and whether Limina is the right fit.
What you leave with
- What accuracy to expect on your data type
- A deployment path for your environment
- A realistic timeline to production
よくあるご質問
Liminaは手作業のレダクションや他の類似製品と比べてどれくらい精度が高いですか？
私たちは、複数の実世界ドメインにわたる約45,000語を対象にテストを行い、Liminaを主要クラウドプロバイダーの汎用PII検出ツールと比較しました。その結果が示すのは、専門特化の重要性です。
汎用ソリューションでは、実世界データにおけるPIIエンティティの**13.8%～46.5%を見逃しています。一方、Liminaでは同じデータセットで0.2%～7%**しか見逃しません。この差は、PIIの見逃しがデータ漏えい、規制違反による罰金、顧客信頼の損失につながる場合、非常に大きな意味を持ちます。
特に顕著な差が現れるのは**再現率（recall）**です。再現率は、実際にどれだけのPIIを検出できたかを示す指標であり、見逃しがあるごとにコンプライアンスリスクとなるため、最も重要な指標です。6年間にわたるPII検出の専門的な開発は、より広範な用途向けに作られた汎用ツールとは根本的に異なる結果を生み出します。
過去6年間、当社は他のツールとPOC（概念実証）で直接比較してきましたが、その傾向は一貫しています。お客様は、自社データで精度をテストした際、常にLiminaを選択しています。
手作業による黒塗り（レダクション）はさらに問題です。大規模では遅く、高コストで、ミスが発生しやすいのです。ある大手製薬会社では、複雑な文書のレダクションに7日間を費やしていましたが、Liminaを使用することで数分に短縮しつつ精度を維持できました。
また、ある多国籍保険会社が日本語データで他のツールをテストした際には、完全に失敗しました。一方、Liminaは期待される精度を提供しました。
詳細な手法、結果、ツール同士の比較については、ホワイトペーパーをダウンロードしてください。
How accurate is it compared with AWS Comprehend, Google DLP or Presidio?
We tested approximately 45,000 words across multiple real-world domains, comparing Limina against major cloud providers' general-purpose PII detection tools. The results show why specialization matters.
How accurate is it compared with AWS Comprehend, Google DLP or Presidio?
We tested approximately 45,000 words across multiple real-world domains, comparing Limina against major cloud providers' general-purpose PII detection tools. The results show why specialization matters.
How accurate is it compared with AWS Comprehend, Google DLP or Presidio?
We tested approximately 45,000 words across multiple real-world domains, comparing Limina against major cloud providers' general-purpose PII detection tools. The results show why specialization matters.