深層学習を秘密に実施できる技術をNTTが開発　分析精度向上へ

NTTの傘下にある研究所の1つ、NTTセキュアプラットフォーム研究所は、暗号化したまま深層学習（ディープラーニング）の標準的な学習処理を実行できる秘密計算技術を、世界で初めて実現した。これにより、企業が秘密にしたいデータや個人のプライバシーに関わるデータなどを、AI（人工知能）で処理しやすくなり、データ分析の精度向上が見込める。

データを暗号化したまま計算できる「秘密計算」の概念図

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　2020年は新たな通信規格5Gが実用化される。企業はIoTなどから集まってくる膨大な量のデータを分析し、収益向上などに役立てるのが当たり前の時代になる。

　通常、収集・蓄積したデータを保管したり、別のコンピューターに送信したりするときには、暗号化して情報漏洩のリスク低減を図っている。しかし、実際にデータを分析するときは、暗号化されたデータを復号化して元データに戻してから処理する必要があった。

　このため、企業が秘密にしたいデータや個人のプライバシーに関わるデータを収集・分析するとき、第三者である他社や個人からはもちろん社内の別組織からであっても、情報漏洩リスクを懸念されて、データの提供を受けにくいというケースが少なくなかった。このままでは、データを分析する際、データ量が不足し、AIを使った分析の精度が十分に上がらない恐れがある。

企業も個人も安心してデータを提供できる

　今回、NTTセキュアプラットフォーム研究所が開発したのは、深層学習の標準的なアルゴリズムを使った分析をするとき、暗号化したデータを、暗号化したままの状態で計算・処理し、分析結果だけを出力できるという秘密計算技術だ。

　データを暗号化したまま一度も元データに戻さずに分析できるため、「第三者である企業や個人も、従来よりも安心してデータを提供する可能性が高まる」（NTTセキュアプラットフォーム研究所チーフ・セキュリティ・サイエンティストの高橋克巳氏）。その結果、深層学習に利用できるデータの量や種類が増え、AIによる分析精度の向上が期待できるというわけだ。

　具体的には、深層学習の標準的なアルゴリズムを実行する際、秘密計算で処理するには難しかった課題を、2つの異なるアプローチで解決した。