Perplexity、個人情報検出ベンチマーク「PII-TRACE」とモデル「PII-Tracer」を発表

Perplexityは2026年9月1日、個人を特定できる情報（PII）を会話が端末外に出る前に検出するための新しいベンチマーク「PII-TRACE」と、軽量モデル「PII-Tracer」を発表した。この技術は、同日発表されたMac向け新機能「Hybrid Compute」のプライバシーゲート機能を支える基盤となっている。

詳細

• PII-TRACEベンチマーク: 13言語・10種の文字体系にまたがる、13,148件の合成ユーザー・アシスタント会話データセットで、9種類のPIIカテゴリーにわたる37,431件の識別情報にラベル付けされている
• 複数ターンでの検出が重要な理由: Perplexityは、会話を通じて繰り返し登場する識別情報を一貫して検出することが最も難しい部分だと説明。「一度でも検出漏れがあれば、個人情報は素通りしてしまう」とし、PIIを含む会話のうち28.7%ではターンをまたいで識別情報が繰り返し登場するという
• PII-Tracerモデル: Qwen3をベースとした双方向エンコーダーによる0.6Bパラメータの軽量モデルで、4,096トークンのコンテキストウィンドウを持ち、37ラベルのBIOES方式によるトークン単位の分類を行う
• 公表された性能: PII-TRACEで評価された12システム中、PII-Tracerは文字単位F1スコア0.629で最高を記録し、繰り返し登場する識別情報全体の79.4%を検出。外部ベンチマークではOpenAIのプライバシーフィルターを上回り、人手ラベル付けのTAB ECHRデータセットでは0.594対0.350というスコア差がついた
• 多言語対応: ドイツ語（0.735）、フランス語（0.633）、イタリア語（0.676）、ロシア語（0.651）で評価対象システム中トップの文字単位F1スコアを記録し、英語・韓国語も最高スコアに肉薄
• 公開状況: PerplexityはPII-TRACEとPII-Tracerの両方を、研究論文とあわせて「近日中に公開予定」としている

その後

PII-TRACEとPII-Tracerは、同じく9月1日に発表されたMac向け「Hybrid Compute」に組み込まれたプライバシーゲート分類器の技術的な裏付けとなるものだ。ベンチマークを公開し、OpenAIのプライバシーフィルターのような外部システムと比較検証することで、Perplexityはオンデバイスでの個人情報検出をブラックボックス的なプライバシー訴求ではなく、測定可能な能力として位置づけようとしている。データセットとモデルが公開された後は、他のモデル開発者による比較検証も可能になる見込みだ。