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【第50号】Acompany ニュースレター 11/1配信

Oct 31, 2021

Acompany ニュースレター第50号

こんにちは。Acompany ニュースレターを毎週配信しております、赤尾です。

今週のニュースのダイジェストをお伝えします。

また、今週紹介するAcompany Blog記事は「どんな場面で秘密計算は効果的？ーー国内の秘密計算実証実験まとめ」です。

それでは、今週のAcompany ニュースレターをご覧ください。

MPC方式の秘密計算エンジン『QuickMPC』を開発するAcompanyが、秘密計算による機械学習を含めた高度な分析機能群『Privacy AI』の提供開始を発表しました。

Acompanyが取り組む秘密計算の手法では、複数店舗における商品購買分析や、医療機関が持つ患者データから特定の症状の患者を分類するなど、複数の情報を扱う複雑な分析には不向きであるという現状がありました。

そこで、複数のデータから特定の結果・要因を分析する統計手法である「線形回帰分析」と「ロジスティック回帰分析」の実装と製品化に成功し、分析機能群『Privacy AI』として提供を開始しました。

今後、Acompanyは更なる機能拡充のため、機械学習手法のひとつである「勾配ブースティング木」などの複雑な分析手法を機能群として追加し、「プライバシー保護とデータ活用の両立」を進めていくと考えています。

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産業技術総合研究所（産総研）とセキュリティー技術を開発するZenmuTech（東京）は、秘密分散法を用いた秘密計算システム『QueryAhead』を開発したことを発表しました。

そして、早期の実用化に向けて野村総合研究所（野村総研）と協力していくことも明らかにしました。

また両社は、応用技術である秘密計算を企業がスムーズに利用できるようにするために、野村総研の暗号技術や実務に詳しい専門家と、企業側のエンジニアがコミュニケーションを取る方向で考えています。

プライバシーを保護したままデータを活用できる技術のニーズは日々高まっており、秘密計算システムの開発を行う日本の企業が増えていくことで、秘密計算が当たり前の選択肢となる日も近いのではないでしょうか。

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本記事では、国内の秘密計算の実証実験3例について紹介しています。

一つ目は、NECと大阪大学の実証実験です。ゲノム解析システムに秘密計算を用いることで、医療・研究機関が保有するゲノムや疾病等の情報を秘匿したまま収集して、ゲノム変異の頻度解析に成功しました。

二つ目は、インターネット広告企業DACとAcompanyの実証実験です。秘密計算を用いたユーザーの購買データ分析に成功し、秘密計算を用いたマーケティングデータ分析により、安心・安全なマーケティング分析の実現を目指しています。

三つ目は、EAGLYSとJR東日本の実証実験です。Suicaのデータ分析に秘密計算を取り入れる検証を行い、秘密計算を用いたSuica利用データの安心・安全な分析に取り組んでいます。