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2026年10月24日、arXivプラットフォームにおいて「Protegrity-PII Technical Report」と題する技術報告書が公開され（番号2610.30518v1）、構造化および非構造化のテキストから個人識別情報（PII）を特定するための新たな意思決定モデルであるProtegrity-PIIが正式に提案された。
このモデルは、研究者が新たに構築したベンチマークPII-SCOPEにおいて、タイプ化リコール率0.915および精度0.907を達成しました。推論効率は100万文字あたり0.49秒で、単位処理コストは100万文字あたり0.0005米ドルです。テスト環境はNVIDIA RTX 6000グラフィックカード1枚であり、バッチ処理による推論方式を採用しています。
報告書は、Protegrity-PIIが分布外（out-of-distribution）のシナリオにおいて、複数の現行主流モデルおよびデータセットよりも優れた一般化性能を示すと指摘しており、その一因として、学習過程で採用された細粒度かつ広範な対象タイプ分類体系が挙げられています。また、PII-SCOPEベンチマーク自体も本研究で初めて提案されたものであり、他の公開文献にはまだ見られません。