秘密計算エンジン「QuickMPC」の分析機能群に「勾配ブースティング決定木」を追加、秘密計算の活用の幅が拡大

Acompanyが秘密計算エンジンQuickMPCの分析機能群に「勾配ブースティング決定木」追加、秘密計算活用の幅が拡大

秘密計算(sMPC)システムの開発と提供を行うAcompany(アカンパニー)は2月8日、同社独自の秘密計算エンジン「QuickMPC」に実装されている分析機能群「Privacy AI」に、機械学習を追加することに成功したと発表した。これにより、QuickMPCで構築されたセキュアな環境で機械学習を利用できるようになり、秘密計算の活用の幅が広がるという。

秘密計算とは、暗号化によって保護されたデータを、暗号化されたままで分析できるようにする次世代暗号技術。たとえば、店舗が保有する顧客データの分析を外部業者に依頼する場合、暗号を解除して元のデータに戻すことなく、プライバシーを守りながら分析が行える。これにより、複数組織間でのプライバシーデータを活用した計算・分析を実現できる。

Acompanyでは、その秘密計算を実現するための秘密計算エンジンとしてQuickMPCを開発し提供しており、2021年10月に「線形回帰分析」と「ロジスティック回帰分析」という2つの手法を取り入れた分析機能群「Privacy AI」を追加。それまでは困難だったプライバシー保護化での複雑なデータ分析を実現した。そして今回、新たに「勾配ブースティング決定木(推論)」という機械学習手法が追加した。

勾配ブースティング決定木とは、高精度で汎用性が高い需要予測の一種。マーケティングなどでよく使われる手法で、企業が保有する「勾配ブースティング決定木」の学習済みモデルを秘密計算環境に導入可能となる。つまり、プライバシーデータに対して予測が行えるようになるということだ。これがまさに、「プライバシー保護とデータ活用の両立」というAcompanyの理念に一致する。

Acompanyでは、今後も「Privacy AI」にはさまざまな手法を追加してゆくと話している。

ネクイノがNTTコミュニケーションズおよびアーク・イノベーションとフェムテック事業で提携、2022年度内に新事業を展開

ネクイノがNTTコミュニケーションズおよびアーク・イノベーションとフェムテック事業で提携、2022年度内に新事業を展開

インターネットを用いた婦人科遠隔医療サービス「スマルナ」(Android版iOS版)を展開するネクイノは11月29日、NTTコミュニケーションズ、システム開発やコンサルティングを行うアーク・イノベーションと共同で、ヘルスケア業界向けプラットフォームを活用し、婦人科向けの高付加価値な事業展開を行うための業務提携を締結したことを発表した。「スマルナ」の利用者データを活用したフェムテック事業の拡大を検討する。

婦人科では定期検診を受ける人が少なく、女性特有の健康問題が顕著化しているという。そこでは、医療データに基づいた、個人に合わせた治療プランや予防医療が必要となるが、個人情報を含む医療データは病院間での提供が難しく、十分に活用されていない。そこでこの3社は、スマルナで取得したデータを安全に利活用することで、婦人科領域の新たな高付加価値サービスの提供を目指すことにした。

具体的には、ネクイノが利用者の同意の上で収集した問診データやオンライン診療データ、提携クリニックの治療データなどをNTTコミュニケーションズのヘルスケア業界向けプラットフォーム「Smart Data Platform for Healthcare」に蓄積し、加工・分析を行い、データの管理や匿名化などで個人情報を安全に活用し、高付加価値な事業モデルにつなげるとしている。Smart Data Platform for Healthcareでは、データの安全な保管や、本人同意の取得管理、匿名加工や秘密計算などにより、機微な個人情報の安心・安全な活用を推進する。

事業モデルの例としては、データの統計情報化による新しい保険商品の開発が挙げられている。医療関連の記録を基に、リスクの細分化や個人に合わせた商品設計が可能になるという。また、スマルナを通して医師から受診勧奨や健康アドバイスを行うことで、罹患リスクを低減し保険料の適正化が図れるとのことだ。

この提携では、3社は次のように役割分担をする。ネクイノはスマルナで取得したデータの活用、高付加価値なヘルスケアサービスの検討と提供。NTTコミュニケーションズはSmart Data Platform for Healthcareの提供。アーク・イノベーションは3社共同の事業モデルの構築と実装支援。それらを通じて、2022年度内に婦人科向け保険サービスなどの新たな事業を展開するとしている。

Acompanyが秘密計算エンジンQuickMPCに線形回帰分析・ロジスティック回帰分析が可能な分析機能群PrivacyAI実装

名古屋大発スタートアップAcompanyが暗号化したままの計算処理が可能なMPC秘密計算エンジンを独自開発

秘密計算スタートアップAcompany(アカンパニー)は10月26日、秘密計算エンジン「QuickMPC」上で利用できる、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」(プライバシーエーアイ)の提供開始を発表した。これに伴い、「線形回帰分析」と「ロジスティック回帰分析」という2つの高度な分析手法が提供される。

秘密計算とは、データを暗号化したまま分析が行える暗号技術。複数の組織間で暗号化されたデータをやりとりして分析する場合でも、その都度暗号を解除する必要がないため安全が保たれる。だが、Acompanyが開発を進める秘密分散法(秘密データを複数のグループに分散し、それらを合わせることで元データが復元されるという手法)による秘密計算は、高度な専門性が必要で実装が困難だった。そのため、平均や相関など基本的な統計手法しか製品化できず、複数のデータを用いた複雑なデータ分析は難しかった。

そこでAcompanyは、Privacy AIの機能として、複雑な分析を可能にする「線形回帰分析」と「ロジスティック回帰分析」を実装した。線形回帰分析とは、複数のデータの関係性から、特定の値の変動が他の要素にどのように影響を与えるかを分析する統計手法だ。ロジスティック回帰分析とは、複数の要因から特定の結果が起こる確率を説明、予測する統計手法。これらにより、店舗の来客数と特定商品の売上げとの相関関係や、営業マンのアポイント数、残業時間、勉強会への参加の有無と営業成績との相関関係の分析などが行えるようになる。

今後は、「勾配ブースティング木」などの複雑な分析手法をPrivacy AIに加えてゆき、「プライバシー保護とデータ活用の両立」の実行可能領域を拡張させてゆくとAcompanyは話している。

Acompanyは、「データを価値に進化させる。」というミッションのもと、プライバシー情報や機密情報などの活用が難しいデータに対し秘密計算技術を軸に、プライバシー保護とデータ活用の両立を実現する名古屋大学および名古屋工業大学発スタートアップ。主に、QuickMPCの提供を軸に、プライバシー保護およびセキュリティに関するソリューションを展開している。

秘密計算エンジン「QuickMPC」を手がける名大・名工大発スタートアップAcompanyが2億円調達

秘密計算エンジン「QuickMPC」を手がける名大・名工大スタートアップAcompanyが2億円調達

秘密計算エンジン「QuickMPC」を開発するAcompany(アカンパニー)は5月14日、プレシリーズAラウンドにおいて、総額2億円の資金調達を実施したと発表した。引受先は、リードインベスターのANRIとBeyond Next Venturesの2社、またDG Daiwa Ventures、epiST Ventures。調達した資金は、プロダクト開発、秘密計算アルゴリズムの研究開発および採用・組織体制の強化への投資を予定している。

秘密計算とは、従来の暗号手法が抱えていた欠点を克服した次世代の暗号(秘匿)技術だ。従来の暗号化手法はデータの活用時にローデータ(生データ、非暗号化データ)に戻さなければならないが、秘密計算ではデータの活用時(分析や機械学習モデルの作成といったシーン)も暗号化(秘匿)したまま安全にデータを扱うことが可能となる。

そのため、データのプライバシー保護とデータ流通の両立に期待の大きいものの、これまでのところ研究開発段階に留まっているケースが多いのが現状という。

これを受けAcompanyは、2020年10月リリースのQuickMPCとともに、国内有数の秘密計算テクノロジー企業として、デジタルマーケテイング、医療などのデータ活用時のプライバシー保護が重要である領域へ秘密計算の実用化を推進してきた。今回の資金調達は、これら取り組みを通じて期待されるニーズに応えるべく実施したものとしている。

またAcompanyは、秘密計算を中心とした、プライバシーテックに関連した情報発信およびイベント開催を行うコミュニティ「秘密計算コンソーシアム」を立ち上げ、同コミュニティメンバーの募集を開始した。応募は「『秘密計算コンソーシアム』メンバー募集ページ」より行える。

同コミュニティでは、個人情報保護法の改正を始めとしたデータ活用とプライバシー保護が相反している現状に対応すべく、法令遵守したデータ活用やプライバシー保護テクノロジーの勉強会や情報発信を行う。

Acompanyは、「データを価値に進化させる。」というミッションのもと、プライバシー情報や機密情報などの活用が難しいデータに対し秘密計算技術を軸に、プライバシー保護とデータ活用の両立を実現する名古屋大学および名古屋工業大学発スタートアップ。主に、QuickMPCの提供を軸に、プライバシー保護及びセキュリティに関するソリューションを展開している。

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秘密計算およびAI解析技術に関する研究開発を手がけるEAGLYS(イーグリス)は2月15日、第三者割当増資による総額約8億円の資金調達を発表した。引受先は、Emellience Partners、椿本チエイン、テックアクセル1号投資事業有限責任組合(テックアクセルベンチャーズ)、セグエグループ。

EAGLYSは、あらゆるデータを安全に活用できる社会の実現に向け、「AIアルゴリズム設計・解析技術」と「秘密計算を中心としたセキュアコンピューティング技術」をコアの強みとして事業を推進。今回調達した資金により、「サービスの社会実装の加速に向けた株主体制構築による販売促進・事業成長」「DataArmor(データアーマー)シリーズの追加機能開発、データ利活用領域での販売力強化」「クラウド上でのデータ連携・分析サービス、リモートAI解析サービスの垂直立上げ」を中心に強化する。

「DataArmor」シリーズ

EAGLYSは、企業のデータ利活用におけるセキュリティ・プライバシーを強化するソリューションとして、秘密計算を中心としたセキュアコンピューティング技術によりデータを秘匿化したまま共有・検索・分析やAI解析が可能なDataArmorシリーズを展開。

2020年1月にデータを秘密計算技術により常時秘匿化したまま共有・検索・分析が行えるプロキシー型ソフトウェア「DataArmor Gate DB」をローンチ。データベースのセキュリティ高度化や企業間のセキュアなデータ利活用・分析環境の構築を推進してきた。

またAIアルゴリズムを秘匿化できる「DataArmor Gate AI」、クラウド上のバーチャルセキュアルーム「DataArmor Room」の開発・提供に取り組み、グループ企業内や企業間におけるセキュアなデータ利活用環境の構築や協業検討を積極的に進めている。

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AI解析サービス

AI解析サービスでは、精度・頑丈性が高い独自のAIアルゴリズム設計・解析技術やデータ生成技術を強みに、企業のDX構想策定からAI設計・開発までを支援。今後も強みである画像解析、異常検知・故障予測、品質管理などのAI解析技術を中心にDX実現に取り組んでいく。

リモートAI解析ソリューション

リモートAI解析ソリューションは、クラウド上での機密データ・パーソナルデータの保護、リモート環境でのAI解析・データ分析に向けた環境構築サービス。

コロナ禍を受け、高いセキュリティレベルを維持しつつ、リモートおよびオンラインで生産性の高いデータ分析を実施したいというニーズは高まっているという。

EAGLYSが強みを持つ解析環境の仮想化技術と秘密計算技術を組み合わせ、クラウド上にセキュアなバーチャル空間を構築することでリモート環境下でのセキュアなAI解析・データ分析の実現に取り組んでいる。

2016年12月設立のEAGLYSは、統計学や機械学習、計算機科学、応用数学や高機能暗号・秘密計算など、各専門領域や複合領域に専門を持つ多国籍の博士メンバーからなる研究開発スタートアップ。

「あらゆるデータを安全に利活用し、価値に変える」という事業コンセプトで、DXに重要なAIとデータセキュリティの2軸を柱としており、AIアルゴリズム設計・解析技術と秘密計算を中心としたセキュアコンピューティング技術の両軸で企業のDX・データ利活用・事業創出を支援できることを強みとしている。

事業として、AI構築・研究支援をはじめ、セキュアなリモート分析・AI解析環境や企業間データ連携・外販基盤の設計・構築を支援。セキュアコンピューティング技術を活用した自社製品DataArmorシリーズもソフトウェア提供を開始し、日本を代表する大手企業各社と協業を進めているそうだ。

EAGLYSは今回資金調達を通じ、安全にデータを利活用できる社会の実現に向けたサービス機能の強化、セキュアなデータ利活用環境の構築を推進していく。

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