「プライバシー保護とデータ活用の両立」を目指す株式会社Acompany（アカンパニー、愛知県名古屋市中村区、代表取締役社長CEO 高橋亮祐）は、秘密計算の分析機能群「Privacy AI（プライバシーAI）」に機械学習を追加することに成功しました。これにより秘密計算エンジン「QuickMPC」で構築したセキュアな環境下で機械学習を実装することが可能となり、秘密計算を幅広く活用できるようになりました。
*機械学習について詳しく知りたい方は、↓の参考記事をご参照ください。
そもそも秘密計算とは、データを保護しつつ、企業・組織間で暗号化したまま計算できる次世代の暗号技術です。データを暗号化したまま分析することができるので、複数組織間でのプライバシーデータを活用した計算・分析を実現することができます。
従来、秘密計算環境下では平均や相関などといった基本的な分析しかできませんでした。そこで、セキュアな環境下でも様々な分析を可能とするため2021年10月に分析機能群Privacy AIを発表しました。これにより複雑な分析手法である「線形回帰分析」と「ロジスティック回帰分析」がQuickMPCに実装されました。
そして、今回新たに加わったのが「勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Tree、GBDT）」です。これは「勾配降下法(Gradient)」と「アンサンブル学習(Boosting)」と「決定木(Decision Tree)」の3つの手法が組み合わされた機械学習の手法であり、予測性能に優れていて、結果を予測する際に誤差を少なくする場合に用いられます。具体的には、学習済みモデルを用いてプライバシーデータに対し、予測等を行うことができます。
このように、Acompanyはライブラリ群のPrivacy AIにさまざまな手法を追加することで、秘密計算環境下で実装可能な分析・機械学習を行えるようにし、「プライバシー保護とデータ活用の両立」の可能性の拡張を目指しています。