「AI x 秘密計算」でデータから安全に価値を創出する試み

カテゴリ:成功の秘訣やポイント


現在のAIブームを支えている技術である機械学習やディープラーニングを運用するためには、大量のデータが必要となります。AIを運用するために大量のデータを処理する際に問題となるが、データのセキュリティです。そこで本記事では、セキュアなAIによるデータ解析を可能とする技術を紹介します。

「秘密計算」によるAIソリューションの普及を目指すEAGLYS(イーグリス)株式会社(以下、EAGLYS)は、2019年1月28日、SBIホールディングス株式会社の子会社であるSBIインベストメント株式会社と株式会社ユーザーローカルからの資金調達を実施したことを発表しました。

EAGLYSがソフトバンクグループの投資会社という大手企業から資金調達できたのは、同社が開発中の技術「秘密計算」が今後到来するAIが当たり前となる時代において、重要な役割を果たすと考えられるからです。

現在のAIブームを支えている技術である機械学習および機械学習のなかでも最先端技術であるディープラーニングを活用するには、何らかの解析結果の出力に対応する大量の入力データが必要となります。例えば、レコメンデーションAIを運用するには、大量の顧客の購入履歴が必要となります。

AIが大量のデータを解析する際に問題になるのが、データのセキュリティです。現状ではデータの管理・保存においてはデータが暗号化されていますが、AIによる解析時にはデータを復号しています。つまり、AIがデータを活用している時は、データのセキュリティは弱くなっているのです。

EAGLYSが開発を進める「秘密計算」は、データを暗号化したままAIによる解析を可能とする技術です。この技術により、AIサービスをより安全に活用できるようになることが期待されています。

DataArmorの活用事例

EAGLYSは以上のような「秘密計算」を活用したサービスに「DataArmor」という名称をつけて、以下のような業種での活用を目指しています。

・金融:不正取引検出システムの構築。金融取引情報を暗号化したままAIによる不正検出が可能となる。検出精度は98~99%
・マーケティング:ターゲットユーザの属性、購入履歴等をプライバシーを保護したまま活用できるので、より精度の高いマーケティングが可能となる。
・ソフトウェア開発:企業向けSaaSでは、顧客の個人情報を扱うためセキュリティ確保が重要となる。秘密計算を活用すれば、データを暗号化したままAIによる解析が可能となるので、SaaSに安全にAIを導入できる。

実のところ、AIサービスの普及はデータの更なる活用を伴います。そのため、AIが進化すためには同時にセキュリティ技術の進化も不可欠なのです。秘密計算は、こうしたAIの普及に不可欠なセキュリティ技術の進化の事例のひとつだと言えます。

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