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Data Trust - 機密情報を明かさないデータ流通の研究開発

安全なデータ流通を実現することでAIのビジネスインパクトを高める

フェデレーテッド・ラーニング、秘密計算、匿名加工、ゼロ知識証明、ブロックチェーンなどの先進的技術を用いて機密情報を明かさずデータを活用する手法を実用化することで、データ流通の安全性を確保します。これによりAIがより多くの情報をもとに、より高度な判断を行うことを可能にします。

データ活用を次のステージに押し上げるためには組織を超えたデータ流通が必要

AI技術が普及し、生活の中でも様々な場所でデータに基づくリコメンデーションを目にするようになりました。一部のリコメンドは本人も思いつかなかったような素晴らしい提案をしてくれますが、中には満足のいかない提案しかしてくれず、がっかりすることもあります。これらの違いが生じる要因の1つは、AIが利用できる利用者に関するデータの範囲の差です。データ活用の価値を高めるためには、自社のデータから学習するAIを導入するだけでなく、そこへのインプットとなるデータの量・質・範囲に注目する必要があります。AIへのインプットとする利用者についての情報を、自社内からだけでなく社外からも集めることで、より精度の高いリコメンデーションを行うことができます。

しかし、組織を超えたデータ流通の普及は十分には進んでいません。個人に関わる情報は使われ方を誤るとその個人に損害を与えることもあり得るため、個人情報の扱いについて社会の不安は高まっており、様々な法規制が作られています。また、不適切なデータ流通について世論の厳しい指摘が集まることもあります。新たなタイプのリスクが顕在化してくる中で、データ流通に着手することに、多くの企業が不安を感じています。

データ流通の課題を暗号技術で解決する

Data Trustはデータ流通に関わる不安を解消するため、フェデレーテッド・ラーニング、秘密計算、匿名加工、ゼロ知識証明、ブロックチェーンなどの先進的技術を用い、機密情報を明かさずデータを活用する技術を実用化し、データ流通の安全性を確保します。また、個人情報利用に関する同意管理や利用履歴の公表、報酬支払いにブロックチェーンを活用し、透明性のあるデータ活用を可能にすることで、データ流通に関わる安心を醸成することを目指します。組織の壁によって断片化された情報を整理・共有・知識化することで、AIがより多くの情報をもとにより個々人の状況に適した判断を行うことが可能にして、人とAIが協調する社会「The Age of With」の実現に貢献します。

<参考>
金融サービスにおける次世代のデータ共有

 

Data Trustのビジョン

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サービス事例紹介

  • プライバシー・インパクト・アセスメント(PIA)後のプライバシー強化技術活用戦略策定支援
  • 情報銀行サービス設計時のリスク検討と改善策策定
  • クラウドデータ活用環境構築時におけるセキュリティ向上策の助言
  • ブロックチェーン活用戦略策定支援とPoCの実施支援

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