6か月ほど前、NSA（米国家安全保障局）、Google、それにAmazon Web Servicesに勤務した経験を持つエンジニアやデベロッパーのグループが出し合ったアイデアがある。
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データは、デベロッパーやエンジニアが新しい機能を開発し、より優れたイノベーションを実現するために重要な役割を果たす。しかしデータは、非常に機密性が高かったり、入手しにくいものだったりすることが多い。カギが掛けられた状態で厳重に保管され、封印されていたり、規約によって守られていたりする。アクセスの承認を取るのに数週間かかることもある。そこで、上記のエンジニア達は、Gretelを設立した。まだ初期段階のスタートアップだが、デベロッパーが機密性の高いデータをリアルタイムで安全に共有し、協力して作業できるようにすることを目指している。
共同設立者のひとりであるAlex Watson（アレックス・ワトソン）氏は、それは人々が考えているようなニッチな問題ではない、と述べている。デベロッパーは、どんな会社でも、この問題に直面する可能性があるとも言う。デベロッパーはユーザーデータ全体へのフルアクセスは必要としない場合が多い。取り掛かりとして、その一部や、サンプルのデータさえあればいい。多くの場合、本物のユーザーデータのように見えるだけのデータでも十分なのだ。
「まずは、データを安全に共有できるようにすることから始めます」と、ワトソン氏は言う。「データが使えるようになれば、いろいろ可能になるすばらしいユースケースがいくらでもあります」。同氏は、GitHubのように、広く利用されているソースコード共有プラットフォームが、ソースコードへのアクセス性を高め、コラボレーションを容易にするのに役立ったと述べている。「しかし、データについては、GitHubのようなものがないのです」と彼は続けた。
そこでワトソン氏と、ほかの共同創立者であるJohn Myers（ジョン・マイヤーズ）、Ali Golshan（アリ・ゴルシャン）、Laszlo Bock（ラズロ・ボック）の各氏がGretelを考え出したわけだ。
「現在、データセットの匿名化されたバージョンを、デベロッパーが自動的にチェックアウトできるようにするソフトウェアを開発中です」と、ワトソン氏は述べている。このいわゆる「合成データ」は、基本的には、通常の機密性の高いユーザーデータのように見え、同じように扱える人工的なデータだ。Gretelは、機械学習を使用して、名前、住所、その他、顧客識別子などによって構成されるデータを分類し、できるだけ多くのラベルをデータに付加する。ラベル付けされたデータには、アクセスポリシーを適用できる。次に、このプラットフォームは、差分プライバシーを適用する。これは、大量のデータを匿名化するために使用される手法の1つだ。それにより、データを実際の顧客情報に結び付けることはできなくなる。「これは、機械学習によって生成された、完全に偽のデータセットです」とワトソン氏は説明している。
この活動は、すでに注目を集めている。Gretelは、Greylock Partnersが率いるシード投資によって350万ドル（約3億9100万円）のシード資金を集め、このプラットフォームを離陸させることができた。このシード投資には、Moonshots Capital、Village Global、およびいくつかのエンジェル投資家が参加している。
「グーグル（Google）では、デベロッパーがデータに安全にアクセスできるよう、独自のツールを作成する必要がありました。われわれが必要とするツールが存在しなかったからです」と、元グーグルの重役で、現在はGreylockのパートナーのSridhar Ramaswamy（スリドハー・ラマスワミー）氏は述べている。
Gretelでは、実際に使った量に基づいて顧客に課金するという。それは、Amazon（アマゾン）が、クラウドコンピューティングのサービスへのアクセスに価格設定するのと同様の仕組みだ。
「今、これはまさに進行中であり、開発が進んでいるところです」とワトソン氏は述べた。Gretelは、今後数週間でデベロッパーコミュニティとの関係を強化する計画を立てており、6カ月以内には、Gretelを実際に利用できるようにすることを目指しているとのこと。
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（翻訳：Fumihiko Shibata）
