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データを暗号化したまま解析する「秘密計算」技術を研究開発するEAGLYSは1月28日、SBIインベストメントとユーザーローカルから資金調達を実施したと発表した。調達金額は非公開だが、1億円前後の金額だと見られる。

クラウドコンピューティング時代が到来により、さまざまなデータがインターネット上に保存されるようになった。しかし、クラウドの活用には大きなメリットがある一方、データが常にインターネットに触れるということはすなわち、データ漏洩などセキュリティ上のリスクが生まれることも意味する。

そのリスクを防ぐため、企業の機密情報などのデータは暗号化されてクラウドに保存される。だが、暗号化によってごちゃまぜにされたデータをそのまま計算に利用することはできない。データを使って何らかの計算や分析を行う際には、暗号化を解除する「復号」という作業が必要だ。

そのため、機密性が高いデータを扱う際には、暗号化されたデータをいったんローカル環境に移動させて、復号してから計算を行う必要がある。しかし、それではクラウドサーバーが単なる「データの置き場」としてしか機能せず、クラウドサーバーがもつ計算リソースも無駄になってしまう。

そんな課題の解決策として近年注目を集めるのが「秘密計算」という技術だ。これは、暗号化したまま計算できる暗号方式の「準同型暗号」などを活用することで、データを復号することなく解析できるというもの。この方法でデータ分析を行えば、データの通信中だけでなく、解析中も復号する必要がないため、インターネットにつながっていてもデータの中身を盗み見される心配がなくなる。

それと、この秘密計算技術は僕たちのようにスタートアップ業界に関わる人たちにとってはちょっと心躍る技術でもある。解析の際にデータの中身を見せる必要がなければ、たとえ相手が競合他社であっても、同様のデータをもつ複数の企業がデータを持ち寄ってビッグデータ解析を行うなどの活用方法が生まれる。機械学習の分野では、インプットするデータの量に精度が大きく左右される。秘密計算が普及すれば、データの絶対量が少ないスタートアップでも、複数社が手を取り合うことでビッグプレイヤーに戦いを挑む、という新たなデータ分析のあり方も考えられるのだ。

日本ではこれまでにNTTや富士通などが秘密計算技術を発表しており、この技術がクラウド時代の新たなデータ活用方法として注目を集めていることが分かる。そして、このように多くの強豪がひしめき合う領域において、スタートアップとして秘密計算技術を研究するのがEAGLYSだ。同社の設立は2016年12月。米国スタートアップでデータサイエンティストとして勤務したあと、大学院で秘密計算を学んだ今林広樹氏が創業した。

注目されつつある秘密計算だが、一方で計算量が膨大になり計算結果が出るまでに時間がかかりすぎるなどのデメリットもある。実用化や本格的な普及までにはまだ超えなければならない課題があるのだ。そのため、EAGLYSもこれまで秘密計算技術をコアにした事業というよりはデータ分析など他のAI関連事業によって収益化を行ってきたというが、今回の調達を期に、データ処理の高速化に向けた研究開発にも注力していくという。

EAGLYSはプレスリリースのなかで、「EAGLYSの技術を活用することで、部門や企業、業界を越えたデータ統合と活用、クラウドでのセキュアなデータ蓄積やサービス運用ができるようになる。また、複雑なセキュリティシステム構築や監視にかかるコストや人手の削減、セキュリティポリシー運用の単純化が見込まれる。今後様々な業界・企業と連携をとり、実用的な秘密計算技術への発展を目指していく」とコメント。第一回目の資金調達を実施したEAGLYSは、秘密計算技術の実用化と普及に向けて一歩を踏み出した。