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# フィールドへのデータマスキングの適用
##  概要
この記事では、データマスキングとは何か、また機密データが移行先の組織に移行されないように特定のフィールドにどのように適用するかを説明します。データマスキングは、実際の顧客情報を絶対に公開してはならないサンドボックスやテスト環境で役立ちます。フィールドを選択的にマスクすることで、チームはデータプライバシー要件への準拠を確保しながら、検証用の現実的なデータ構造を維持できます。
### データマスキングの仕組み
データマスキングは、移行中にフィールドの値をランダム化されたデータに置き換えます。マスキング処理は次の手順で行われます。
1. レコードはソース組織から取得されます。
2. データマスキングが **有効な** フィールドの場合、値は同じフィールドタイプのランダムに生成された値に、正しい形式で置き換えられます。
3. データマスキングが **無効な** フィールドの場合、元の値は変更されません。
4. マスクされたフィールドを含むレコードは、移行先組織に展開されます。
{% hint style="info" %}
マスキングは移行中に動的に実行され、データが移行先環境に書き込まれる前に発生します。マスクされたフィールドでは、元の値はソースデータから派生しないランダム化された値に置き換えられるため、元の値を特定することはできません。
{% endhint %}
### データマスクの状態
下の表には、さまざまなデータマスク状態アイコンと、それぞれの説明が示されています。
{% endstep %}
{% endstepper %}
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# Agent Instructions
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```
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`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
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