秘密守ってデータ解析 日本企業に強み、実用化へ動く

データの解析では「秘密」の保護が課題
データの解析では「秘密」の保護が課題

個人情報や企業秘密にかかわるデータの秘密を守りながら、データ解析などの計算を行う技術への関心が高まっています。個人の病歴や遺伝情報、購買行動といったデータを「秘密計算」という手法で解析したり、米グーグルが個人追跡型広告に代わる仕組みを計画したりするなど、応用先が急速に広がりつつあります。

2021年2月、NECとIT(情報技術)企業のデジタルガレージ、セキュリティー関連のレピダム(現インフォーズ、東京・渋谷)の3社は秘密計算の普及を目指した「秘密計算研究会」を組織しました。クラウドサービスなどでの同技術利用を想定し、安全性評価の基準作りなどに取り組む計画です。秘密計算の実用化に向けた企業の動きが活発になっています。

プライバシーに配慮した計算は、グーグルが広告配信の技術に使おうとしていることでも注目を集めています。ウェブサイトの閲覧者の行動を追跡できる「サードパーティークッキー」という技術が使われていますが、これに代えて人工知能(AI)を使って利用者をグループ分けする「連合学習」という技術の採用を目指します。批判が多かった、プライバシー情報を使ったターゲティング広告を見直すのが狙いです。

日本の企業や研究機関は、秘密計算で高い技術力を持っています。NECやNTTは、データを複数のサーバーに分散して計算する「秘密分散」という技術で世界トップクラスの演算性能を実現しています。

NECは大阪大学と協力して、複数の医療・研究機関が保有するゲノム(全遺伝情報)や病気の情報を秘匿したまま収集し、ゲノム変異の頻度を解析する技術にメドをつけました。NTTは農業・食品産業技術総合研究機構と共同で、秘密計算を用いた「作物ビッグデータ」の研究を始めています。

情報通信研究機構(NICT)は、グーグルの連合学習と似た仕組みに暗号技術を組み合わせた独自技術を開発しました。神戸大学や金融機関と協力して、振り込め詐欺などの不正送金を検知できるシステムを作ることを目指しています。各金融機関が持つ顧客の送金などの行動パターンの情報を集めて学習し、不正な送金の兆候を捉えて警告が出せるようにします。

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盛合志帆・NICTサイバーセキュリティ研究所長「秘密計
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