EAGLYSと三井物産 データとAIモデルの秘匿性に関し共同実証実験、成功

最終更新日:2024/02/09

三井物産ら秘匿性に関する実験

EAGLYSは三井物産と、データやアルゴリズムを秘匿した状態での企業間データ連携と秘密計算活用に関し、共同実証実験をおこないました。

EAGLYS株式会社は三井物産株式会社と、三井物産のDigital Transformation加速に向けたIT/DX R&D活動の一環で、EAGLYSが取り組む秘密計算技術の産業領域での活用に向け、従来技術では困難であったデータやアルゴリズムを秘匿した状態での企業間データ連携と秘密計算活用に関し、共同実証実験をおこないました。共同検証の結果、実用可能な速度・安全性を保持した状態でのデータやAIモデル連携に加え、AIモデルを他社と共有することで推論精度が向上することが確認できました。

実証実験は、EAGLYSと三井物産が共同検討した、創薬・素材開発(MI)等の、ビジネス上想定されるいくつかのユースケースをベースにし、EAGLYSのゲートウェイ型秘密計算ソフトウェア「DataArmor」を適用した秘密計算環境を構築しました。そこで、特徴量抽出からAIモデルの学習、推論までを秘匿状態で処理がおこなえるか、安全性・実用性・機能性の観点から実用性を検証しました。

秘密計算とは、データを暗号化したまま計算できる新しい概念の技術です。秘密計算技術を用いることによってデータそのものも計算処理過程も暗号化されるため、個人情報や企業の機密なデータを活用するための匿名加工作業をおこなうことなく、複数企業間でも互いにデータ秘匿したまま連携・分析できるようになります。
生データの精度とセキュリティを両立させてデータ分析がおこなえることから、データ利活用時代のトップトレンド技術として国内外で注目を集めています。

AIモデル提供者及び分析データを保持する分析ユーザは、データやAIモデルを秘密計算環境へセットする際にそれぞれ固有のゲートウェイを通り、データやモデルを暗号化します。暗号鍵はそれぞれのゲートウェイで保持することで秘密計算環境上にて連携するデータやAIモデルと暗号鍵を物理的に分離し、万一、サイバーセキュリティ攻撃が生じた場合でも中身が流出しないよう安全性を保った設計としています。

実験の結果、AIモデル、暗号鍵管理、入力/学習/推論など各要素のセキュリティ要件に沿った想定シナリオに対して安全性診断を実施し、問題が無いことを確認しました。また、実用性、機能性に関しても問題はありませんでした。

EAGLYSは、「今回の共同実証実験で得られた結果をもとに、EAGLYS・三井物産は創薬・素材開発をはじめとした幅広い産業領域における、より広範なデータ連携・利活用を推進し、顧客企業・事業パートナーへのソリューション提案・新たなビジネスモデル創出・Digital Transformationの加速へ向けて、引き続き共同で取り組んでいきます。」とコメントしています。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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