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株式会社Acompanyがプライバシーテックサービス「AutoPrivacy」をリリース

VOIX編集チーム公開2022-04-14 ニュース

株式会社Acompanyがプライバシーテックサービス「AutoPrivacy」をリリース

この記事の目次

Acompany（アカンパニー）、データ連携の課題を解決するサービス「AutoPrivacy」をリリース

秘密計算に加え、合成データや差分プライバシーなどのプライバシー保護技術の提供を開始

「プライバシー保護とデータ活用の両立」を目指す株式会社Acompany（アカンパニー、愛知県名古屋市中村区、代表取締役CEO 高橋亮祐、以下「Acompany」）は、データ連携の課題を解決するサービス「AutoPrivacy」を開始しました。また「合成データ」や「差分プライバシー」、「（匿名及び仮名）加工処理」といった秘密計算以外の技術の提供も開始。これにより、今まで以上に幅広く安心・安全なデータ利活用を提供してまいります。

背景

これまでAcompanyでは上場企業を中⼼に、外部とのデータ共有・連携・提供における現状把握と課題解決に取り組んできました。例えば通信事業を提供する企業に対して、データプラットフォーム事業での個⼈データの取り扱いとプライバシー保護技術適応の⽀援を実施。この他にもデジタルマーケティングやヘルスケア、位置情報解析などの領域で個⼈データに対するプライバシー保護技術の適応と法律対応の2軸で⽀援を⾏ってきました。

これらの取り組みを通じ、Acompanyは新たに個⼈データなどプライバシーが付随するデータの共有・連携・提供の過程を、下記の5ステップに整理いたしました。

法的アセスメント：法的リスク評価と規制を踏まえた技術選定
入力（共有）：個人データの適切な取り扱い
計算（保管）：セキュリティ対応
出力：プライバシー侵害するアウトプットの制限
価値評価：ビジネス的な価値評価

外部とのデータ共有・連携・提供を伴うデータコラボレーション（※1）は、「法的アセスメント」「入力（共有）」「計算（保管）」「出力」「価値評価」の5つの全フェーズを問題なくクリアしなければ達成できません。しかし個人情報保護法が複雑、生データの漏洩リスク、結果のプライバシー侵害性の評価が困難といった問題など、各フェーズごとに解決が必要な課題が存在します。加えて厄介なことに、各フェーズが抱える課題は複雑に絡み合い、フェーズごとに切り離して課題解決をすることは非常に困難となっています。

データコラボレーションの課題を一気通貫で解決する「AutoPrivacy」

データ連携のさまざまな課題を解決し、かつデータコラボレーションを実現するためAutoPrivacyは誕生しました。個人データの法律対応から技術提供、価値評価までを一括して、安全に個人データなどを利活用できるAcompanyの新サービスとして、本日より正式に公開します。

第1段階として現行法に対応した「データ加工機能」と、暗号化したまま計算処理を行う秘密計算を用いた「データ計算機能」をAutoPrivacyとして提供開始。5フェーズの中で、入力と計算部分をカバーします。

各フェーズごとに課題は山積み

また2022年夏を予定する第2段階では、データ利活用における法律課題を解決し最適な技術を選択する「法的アセスメント機能」の提供開始を予定しています。その後順次機能を追加し、法的アセスメントから計算、価値評価までの5フェーズを網羅した安心・安全な個人データ活用サービスを目指します。

「合成データ」や「差分プライバシー」など、秘密計算以外の技術提供を開始

Acompanyでは、秘密計算エンジン『QuickMPC』を2020年10月に公開。その後、2021年10月には同エンジン上で実装可能な機械学習や線形回帰分析など高度な分析機能群『Privacy AI』を発表し、秘密計算技術を用いて「データを秘匿化したまま分析することができる領域」を拡大させました。

しかしAutoPrivacyが目指す、シームレスで安心・安全なデータ活用において、秘密計算技術だけでは不十分です。例えば、データ活用の入り口に該当する「アセスメント」では法的整理や技術選定が必要です。またデータを「入力」する部分では、データの匿名化処理や同意取得、マスキングが求められます。これは本物と類似データ「合成データ（※2）」を用いることで、データ分析の幅を広げることができます。その他にも、データを出力・価値を評価する「出力」「価値評価」では、分析結果を個人が識別されない形で保護する「差分プライバシー（※3）」などの技術が必要となってきます。

そこでAcompanyでは、社内で研究開発を進めてきた合成データや差分プライバシーなどの新たなプライバシー保護技術の提供を開始します。例えば仮名加工情報を秘匿して計算する場合は、「秘密計算」に「仮名化」を組み合わせて提供します。またデータを開示せず価値検証する場合は、「合成データ」を用いて分析するなど、プライバシーデータの利用方法に合わせて、適切な技術の組みわせにより柔軟な対応をしていきます。