(57)【要約】【課題】学習モデルを生成するために複数のデータ提供者から暗号化データを収集できるようにする。【解決手段】予測サーバーＰｒｅＳは、画像データＤｇ１を公開鍵Ｋｐｊによって暗号化して得られる暗号化画像データＤｇ１ｅと暗号化測色データＤｃ１ｅと公開鍵Ｋｐｊとを含む提供データを取得する取得部１１０と、公開鍵Ｋｐｊ及び暗号化画像データＤｇ１ｅを入力データとし、暗号化測色データＤｃ１ｅをラベルデータとする教師データを生成する教師データ生成部１２０と、教師データを学習モデル３２０に学習させる学習部１３０と、を備える。【選択図】図４
2020160916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、前記第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを前記第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び前記第１の公開鍵を含む提供データを取得する取得部と、
前記第１の公開鍵及び前記第１の暗号化元データを入力データとし、前記第１の暗号化特徴データをラベルデータとし、前記入力データと前記ラベルデータの組を教師データとして生成する教師データ生成部と、
前記教師データを機械学習させることによって、学習モデルを構築する学習部と、
を備える予測装置。
【請求項２】
外部と通信する通信装置を有し、
前記取得部は、
前記通信装置を用いて、前記提供データと予測対象データを取得し、
前記予測対象データは、第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと前記第２の公開鍵とを含み、
前記第２の暗号化元データ及び前記第２の公開鍵を入力データとして、前記学習モデルに入力することによって、前記第２の元データの特徴を示す第２の特徴データを前記第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化特徴データを予測する予測部を、備える、
請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記第１の元データは第１の画像データであり、前記第２の元データは第２の画像データであり、前記第１の特徴データは前記第１の元データを基に第１の媒体に印刷装置で印刷して得られる画像を測色して得られる第１の測色データであり、前記第２の特徴データは前記第２の元データを基に第２の媒体に印刷装置で印刷して得られる画像を測色すれば得られると予測される第２の測色データである、請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記通信装置を用いて、前記予測対象データの送信元である外部装置へ、前記第２の暗号化特徴データを送信させる送信制御部を備える請求項２又は請求項３に記載の予測装置。
【請求項５】
第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、前記第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを前記第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び前記第１の公開鍵を含む提供データを取得し、
前記第１の公開鍵及び前記第１の暗号化元データを入力データと、前記第１の暗号化特徴データをラベルデータとの組である教師データを生成し、
前記教師データを学習モデルに機械学習させ、
第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと前記第２の公開鍵とを入力データとして前記学習モデルに入力することによって、前記第２の元データの特徴を示す第２の特徴データを前記第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化特徴データを予測する、
予測方法。
【請求項６】
コンピューターを、
第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、前記第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを前記第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び前記第１の公開鍵を含む提供データを取得する取得部と、
前記第１の公開鍵及び前記第１の暗号化元データを入力データとし、前記第１の暗号化特徴データをラベルデータとし、前記入力データと前記ラベルデータの組を教師データとして生成する教師データ生成部と、
前記教師データを機械学習させることによって、学習モデルを構築する学習部と、
第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと前記第２の公開鍵とを入力データとして前記学習モデルに入力することによって、前記第２の元データの特徴を示す第２の特徴データを前記第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化特徴データを予測する予測部と、  
して機能させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、深層学習をはじめとする機械学習技術の発展により、機械学習に使用するデータを大量に収集することが必要となっている。例えば、画像データに基づいて物体認識を行う学習モデルを機械学習により生成する場合、大量の画像データが必要となる。データが大量にあるほど学習モデルの汎用性が高まり、認識性能も向上するからである。しかし、画像データには、人の顔等のプライバシーに関わる情報或いは企業の機密情報等が含まれていることがある。このため、画像データを収集するには、事前にデータ提供者の同意を得ること或いはデータ提供者と機密保持契約を締結しておくこと等が必要となり、データを大量に収集する際の障壁となっている。また、データ通信によりデータを収集する場合、ハッキング等によりデータが盗まれ、機密情報等の漏洩に繋がるというリスクもある。そこで、データ提供者の機密情報等を保護しつつ、大量のデータを収集して機械学習を行う技術が種々提案されている。例えば、非特許文献１では、学習モデルの入力として暗号化済みの暗号化データをそのまま用いる手法が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】N. Dowlin, et al. “CryptoNets: Neural Networks to Encrypted Data with High Throughput and Accuracy” Proceeding of the 33rd International Conference on Machine Learning, New York, NY, USA, 2016. JMLR: W&CP volume 48.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非特許文献１に開示の技術では、暗号化キーの異なる暗号化データを統一的に扱えないため、学習モデルを生成するために複数のデータ提供者から暗号化データを収集できないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本開示に係る予測装置は、第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、前記第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを前記第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び前記第１の公開鍵を含む提供データを取得する取得部と、前記第１の公開鍵及び前記第１の暗号化元データを入力データとし、前記第１の暗号化特徴データをラベルデータとし、前記入力データと前記ラベルデータの組を教師データとして生成する教師データ生成部と、前記教師データを機械学習させることによって、学習モデルを構築する学習部と、を備える。
【０００６】
また、以上の課題を解決するために、本開示に係る予測方法は、第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、前記第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを前記第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び前記第１の公開鍵を含む提供データを取得し、前記第１の公開鍵及び前記第１の暗号化元データを入力データと、前記第１の暗号化特徴データをラベルデータとの組である教師データを生成し、前記教師データを学習モデルに機械学習させ、第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと前記第２の公開鍵とを入力データとして前記学習モデルに入力することによって、前記第２の元データの特徴を示す第２の特徴データを前記第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化特徴データを予測する。
【０００７】
また、以上の課題を解決するために、本開示に係るプログラムは、コンピューターを、第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、前記第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを前記第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び前記第１の公開鍵を含む提供データを取得する取得部と、前記第１の公開鍵及び前記第１の暗号化元データを入力データとし、前記第１の暗号化特徴データをラベルデータとし、前記入力データと前記ラベルデータの組を教師データとして生成する教師データ生成部と、前記教師データを機械学習させることによって、学習モデルを構築する学習部と、第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと前記第２の公開鍵とを入力データとして前記学習モデルに入力することによって、前記第２の元データの特徴を示す第２の特徴データを前記第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化特徴データを予測する予測部と、して機能させる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示の一実施形態に係る予測サーバーＰｒｅＳを含む予測システムの構成例を示す図である。
【図２】予測システムに含まれるユーザー装置Ｕｊの構成例を示す図である。
【図３】予測サーバーＰｒｅＳのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図４】予測サーバーＰｒｅＳの機能を説明するための機能ブロック図である。
【図５】学習フェーズにおいて予測サーバーＰｒｅＳの処理装置１００が実行する学習モデル生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】予測フェーズにおいて予測サーバーＰｒｅＳの処理装置１００が実行する暗号化特徴データ予測処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、各図において、各部の寸法及び縮尺は、実際のものと適宜に異ならせてある。また、以下に述べる実施の形態は、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、実施の形態はこれらの形態に限られるものではない。
【００１０】
Ａ．実施形態
図１は、本開示の一実施形態による予測サーバーＰｒｅＳを含む予測システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、予測システム１は、予測サーバーＰｒｅＳと、ユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎとを含む。なお、ｎは２以上の整数である。図１に示すように、予測サーバーＰｒｅＳとユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎとは、例えばインターネット等の電気通信回線を含む通信網ＮＷに接続されている。予測サーバーＰｒｅＳは、通信網ＮＷを介してユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々とデータ通信を行う。
【００１１】
ユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々は、例えば印刷業者の使用する装置である。ユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々の構成は同一であるため、以下ではｊ番目のユーザー装置Ｕｊを例にとって、ユーザー装置Ｕｊの構成を説明する。なお、ｊは１≦ｊ≦ｎを満たす整数である。また、以下では、ユーザー装置Ｕｊを使用する印刷業者をｊ番目の印刷業者と呼ぶ。図２は、ユーザー装置Ｕｊの構成例を示す図である。図２に示すように、ユーザー装置Ｕｊは、例えばパーソナルコンピューター等である制御装置１０と、例えばプリンター等である印刷装置２０と、測色装置３０とを含む。
【００１２】
印刷装置２０は、外部装置から与えられる画像データＤｇ１の表す画像を印刷用紙等の媒体に印刷して出力する。測色装置３０は、媒体に印刷済みの画像を測色して測色データＤｃ１を生成する。制御装置１０には、ＲＡＳ等の公開鍵暗号におけるユーザー装置Ｕｊの公開鍵Ｋｐｊと秘密鍵Ｋｓｊとが予め記憶されている。公開鍵Ｋｐｊは、ユーザー装置Ｕｊに含まれる制御装置１０のＩＰアドレス又はユーザー装置Ｕｊに含まれる印刷装置２０に固有の公開鍵である。従って、ｉ及びｊが１≦ｉ，ｊ≦ｎを満たし、且つｉ≠ｊである場合、公開鍵Ｋｐｉと公開鍵Ｋｐｊとは互いに異なる。詳細については後述するが、制御装置１０は、画像データＤｇ１を公開鍵Ｋｐｊで暗号化して暗号化画像データＤｇ１ｅを生成し、測色データＤｃ１を公開鍵Ｋｐｊで暗号化して暗号化測色データＤｃ１ｅを生成する。
【００１３】
予測サーバーＰｒｅＳは、画像の印刷に先立って当該画像の色予測を行えるようにするサービスを提供するサーバー装置である。このような色予測の実現方法としては、測色データをラベルとし、画像データを入力データとする機械学習を行うことにより生成される学習モデルを用いて実現することが考えられる。しかし、画像データ及び測色データには、それらデータの提供者のプライバシーに関わる情報或いは機密情報が含まれている場合がある。そこで、本実施形態の予測システム１では、機密情報等の漏洩を防止するため、暗号化済みの画像データ及び暗号化済みの測色データを用いて学習モデルを生成し、暗号化済みの画像データに基づいて色予測を行えるように、予測サーバーＰｒｅＳが構成されている。加えて、予測サーバーＰｒｅＳは、異なる暗号キーで暗号化済みのデータを統一的に扱えるように構成されている。以下、予測サーバーＰｒｅＳについて詳細に説明する。
【００１４】
図３は、予測サーバーＰｒｅＳのハードウェア構成例を示すブロック図である。図３に示すように予測サーバーＰｒｅＳは、処理装置１００と、通信装置２００と、記憶装置３００と、これら構成要素間のデータ授受を仲介するバス４００と、を含む。処理装置１００は、予測サーバーＰｒｅＳの全体を制御するプロセッサーであり、例えば単数又は複数のチップで構成されるコンピューターである。処理装置１００は、例えば、周辺装置とのインタフェース、演算装置及びレジスター等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成される。処理装置１００は、記憶装置３００に記憶されている制御プログラム３１０を実行することで、予測サーバーＰｒｅＳの制御中枢として機能する。
【００１５】
通信装置２００は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）である。図３では、詳細な図示を省略したが、通信装置２００は、通信網ＮＷに接続されている。通信装置２００は、処理装置１００による制御の下、通信網ＮＷを介してユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々とデータ通信を行う。通信装置２００は、通信網ＮＷを介してユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々から送信されてくるデータを受信し、バス４００を介して当該データを処理装置１００に与える。また、通信装置２００は、バス４００を介して処理装置１００から与えられるデータを通信網ＮＷへ送出する。詳細については後述するが、本実施形態では、通信網ＮＷを介したデータ通信により、学習モデルの生成に使用される提供データが収集される。
【００１６】
図３では詳細な図示を省略したが、記憶装置３００は揮発性記憶部と不揮発性記憶部とを含む。揮発性記憶部とは、電力が供給されないと、記憶している情報を保持できない記憶装置のことをいい、不揮発性記憶部とは、電力が供給されなくても、記憶している情報を保持できる記憶装置のことをいう。揮発性記憶部の一例としてはＲＡＭ（Random Access Memory）が挙げられる。揮発性記憶部は、制御プログラム３１０を実行する際のワークエリアとして処理装置１００によって利用される。不揮発性記憶部の一例としてはハードディスクが挙げられる。不揮発性記憶部には、制御プログラム３１０が予め記憶されている。また、不揮発性記憶部には、ユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎから収集される提供データにより生成される学習モデル３２０が記憶される。
【００１７】
学習モデル３２０は、画像データをデータ提供者の公開鍵で暗号化することで得られる暗号化元データと当該公開鍵とを入力データとし、当該画像データの表す画像についての測色データを当該公開鍵で暗号化することで得られる暗号化特徴データをラベルデータとする教師データを機械学習させることにより生成される人工ニューラルネットワークである。学習モデル３２０は、新たな暗号化元データ及びその暗号化の際の公開鍵の入力を契機として、当該暗号化元データの暗号化前の画像データの表す画像についての測色データを当該公開鍵で暗号化すれば得られると予測される暗号化特徴データを復元できるように生成される。学習モデル３２０を生成するためのアルゴリズムについては、例えば深層学習アルゴリズムなどの既存の機械学習アルゴリズムを適宜用いるようにすればよい。
【００１８】
制御プログラム３１０は、本実施形態の特徴を顕著に示す予測方法を処理装置１００に実行させるプログラムである。この予測方法には、学習フェーズの処理と、予測フェーズの処理とが含まれる。学習フェーズでは、機械学習が実行され、学習モデル３２０が生成される。予測フェーズでは、学習フェーズにて生成済みの学習モデル３２０を用いて、暗号化特徴データの予測が行われる。以下では学習フェーズにおける教師データに含まれる暗号化元データ、公開鍵及び暗号化特徴データを、夫々第１の暗号化元データ、第１の公開鍵、及び第１の暗号化特徴データと呼び、第１の暗号化元データの暗号化前のデータを第１の元データと呼ぶ。また、以下では、予測フェーズにおいて学習モデル３２０に入力される暗号化元データ及び公開鍵を、夫々第２の暗号化元データ及び第２の公開鍵と呼び、学習モデル３２０から出力される暗号化特徴データを第２の暗号化特徴データと呼ぶ。また、以下では、第２の暗号化元データの暗号化前のデータを第２の元データと呼ぶ。
【００１９】
処理装置１００は、例えば予測サーバーＰｒｅＳの図示せぬ電源投入を契機として制御プログラム３１０を記憶装置３００から読み出し、その実行を開始する。図４は、処理装置１００が制御プログラム３１０に従って実現する機能ブロックの一例を示す図である。図４に示すように、制御プログラム３１０に従って作動している処理装置１００は、取得部１１０、教師データ生成部１２０、学習部１３０、予測部１４０、及び送信制御部１５０として機能する。これら各部の機能は以下の通りである。
【００２０】
学習フェーズでは、取得部１１０は、ユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々から送信される提供データを、通信装置２００を用いて受信する。例えば、ユーザー装置Ｕｊから送信される提供データには、画像データＤｇ１を公開鍵Ｋｐｊで暗号化して得られる暗号化画像データＤｇ１ｅと、測色データＤｃ１を公開鍵Ｋｐｊで暗号化して得られる暗号化測色データＤｃ１ｅと、公開鍵Ｋｐｊとが含まれている。画像データＤｇ１は第１の元データの一例であり、公開鍵Ｋｐｊは第１の公開鍵の一例であり、測色データＤｃ１は第１の特徴データの一例であり、暗号化測色データＤｃ１ｅは第１の暗号化特徴データの一例である。印刷装置２０が画像データＤｇ１を基に画像を印刷する媒体は、第１の媒体の一例である。印刷装置２０が画像データＤｇ２を基に画像を印刷する媒体は、第２の媒体の一例である。
【００２１】
予測フェーズでは、取得部１１０は、ユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々から送信される予測対象データを、通信装置２００を用いて取得する。例えば、ユーザー装置Ｕｉから送信される予測対象データには、画像データＤｇ２を公開鍵Ｋｐｉで暗号化して得られる暗号化画像データＤｇ２ｅと、公開鍵Ｋｐｉとが含まれている。画像データＤｇ２は第２の元データの一例であり、公開鍵Ｋｐｉは第２の公開鍵の一例である。
【００２２】
教師データ生成部１２０は、取得部１１０により取得済みの提供データに含まれる公開鍵Ｋｐｊ及び暗号化画像データＤｇ１ｅを入力データとし、当該提供データに含まれる暗号化測色データＤｃ１ｅをラベルデータとし、当該入力データと当該ラベルデータの組を教師データとして生成する。
【００２３】
学習部１３０は、教師データ生成部１２０により生成済みの教師データを機械学習させることによって学習モデル３２０を構築し、記憶装置３００に記憶させる。
【００２４】
予測部１４０は、取得部１１０により取得済みの暗号化画像データＤｇ２ｅ及び公開鍵Ｋｐｉを入力データとして、学習モデル３２０に入力し、暗号化測色データＤｃ２ｅを予測する。ユーザー装置Ｕｉでは画像データＤｇ２を印刷しないが、ここでは、印刷装置２０を用いて画像データＤｇ２の表す画像を印刷用紙等の媒体に印刷し、測色装置３０を用いて媒体に印刷済みの画像を測色すれば得られるであろう測色データＤｃ２を想定する。暗号化測色データＤｃ２ｅは、測色データＤｃ２を公開鍵Ｋｐｉで暗号化して得られるデータである。測色データＤｃ２は第２の特徴データの一例であり、暗号化測色データＤｃ２ｅは第２の暗号化特徴データの一例である。
【００２５】
送信制御部１５０は、通信装置２００を用いて、予測対象データの送信元である外部装置へ、予測部１４０により予測済みの暗号化測色データＤｃ２ｅを送信させる。
【００２６】
また、制御プログラム３１０に従って作動している処理装置１００は、学習フェーズにおいては図５に示す学習モデル生成処理を実行し、予測フェーズにおいては図６に示す暗号化特徴データ予測処理を実行する。図５に示すように、学習モデル生成処理には、取得処理ＳＡ１００、教師データ生成処理ＳＡ１１０、及び学習処理ＳＡ１２０が含まれる。
【００２７】
取得処理ＳＡ１００では、処理装置１００は、取得部１１０として機能し、通信網ＮＷを介してユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々から送信されてくる提供データを、通信装置２００を用いて取得する。
【００２８】
教師データ生成処理ＳＡ１１０では、処理装置１００は、教師データ生成部１２０として機能し、取得部１１０により取得済みの提供データに含まれる第１の公開鍵及び第１の暗号化元データを入力データとし、当該提供データに含まれる第１の暗号化測特徴データをラベルデータとし、当該入力データと当該ラベルデータの組を教師データとして生成する。例えば、ユーザー装置Ｕ１〜Ｕｎの各々から提供データが送信されてくる場合には、ｎ個の教師データが生成される。
【００２９】
そして、学習処理ＳＡ１２０では、処理装置１００は、学習部１３０として機能し、教師データ生成部１２０により生成済みの教師データを機械学習させることによって学習モデル３２０を構築し、記憶装置３００に記憶させる。
【００３０】
学習フェーズの処理が完了すると、学習モデル３２０が記憶装置３００に記憶される。前述したように、予測フェーズでは、印刷装置２０による印刷に先立って、学習モデル３２０を利用して暗号化特徴データの予測が行われる。図６は、予測フェーズにおいて処理装置１００が実行する暗号化特徴データ予測処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すように、暗号化特徴データ予測処理には、取得処理ＳＢ１００と、予測処理ＳＢ１１０と、送信処理ＳＢ１２０とが含まれる。
【００３１】
取得処理ＳＢ１００では、処理装置１００は、取得部１１０として機能し、ユーザー装置Ｕｊから送信される予測対象データを、通信装置２００を用いて取得する。
【００３２】
予測処理ＳＢ１１０では、処理装置１００は、予測部１４０として機能し、取得部１１０により取得済みの第２の暗号化元データ及び第２の公開鍵を入力データとして、学習モデル３２０に入力することによって、第２の暗号化特徴データを予測する。
【００３３】
そして、送信処理ＳＢ１２０では、処理装置１００は、送信制御部１５０として機能し、予測処理ＳＢ１１０にて予測済みの第２の暗号化特徴データを、通信装置２００を用いて上記予測対象データの送信元へ返信する。
【００３４】
例えば、ｉ番目の印刷業者が、暗号化画像データＤｇ２ｅ及び公開鍵Ｋｐｉを含む予測対象データをユーザー装置Ｕｉから予測サーバーＰｒｅＳへ送信すると、予測サーバーＰｒｅＳから暗号化測色データＤｃ２ｅが返信されてくる。ｉ番目の印刷業者は、暗号化測色データＤｃ２ｅを秘密鍵Ｋｓｊで復号して測色データＤｃ２を取得する。これにより、ｉ番目の印刷業者は、画像データＤｇ２の表す画像に測色装置３０による測色を施すことで得られると予測される測色データＤｃ２を、当該画像を印刷装置２０に印刷させる前に取得することができる。
【００３５】
以上説明したように、予測サーバーＰｒｅＳは、取得部１１０と、教師データ生成部１２０と、学習部１３０と、を有する。予測サーバーＰｒｅＳでは、第１の暗号化元データ、第１の暗号化特徴データ、及び第１の公開鍵を含む提供データが取得部１１０によって取得され、この提供データに基づいて教師データが教師データ生成部１２０によって生成される。そして、学習モデル３２０が上記教師データを用いて学習部１３０によって生成される。
【００３６】
本実施形態において通信網ＮＷを介してユーザー装置Ｕｊから予測サーバーＰｒｅＳへ送信される提供データに含まれる第１の暗号化元データ及び第１の暗号化特徴データは、何れも第１の公開鍵を用いて暗号化済みである。公開鍵では第１の暗号化元データ及び第１の暗号化特徴データを復号することはできない。このため、通信網ＮＷにおけるデータ通信のハッキングにより提供データが盗まれたとしても、当該提供データに含まれる第１の暗号化元データ及び第１の暗号化特徴データが復号されることはなく、暗号化前の第１の元データ及び暗号化前の測色データに含まれている機密情報等が漏洩することはない。このように、本実施形態では、学習モデル３２０を生成するためのデータの提供者の機密情報が保護される。加えて、本実施形態では、また、学習モデル３２０は、第１の暗号化元データと第１の公開鍵の両者を入力データとする機械学習により生成されるので、異なる暗号キーで暗号化済みのデータを統一的に扱うことが可能になり、複数のデータ提供者からデータを収集しても問題は生じない。
【００３７】
また、本実施形態の予測サーバーＰｒｅＳは、予測部１４０及び送信制御部１５０を有する。前述したように、ユーザー装置Ｕｉの利用者は、色予測を行おうとする画像の画像データを公開鍵Ｋｐｉで暗号化して得られる暗号化画像データＤｇ２ｅ及び公開鍵Ｋｐｉとを通信網ＮＷを介して予測サーバーＰｒｅＳに送信することで、暗号化測色データＤｃ２ｅを取得することができる。通信網ＮＷにおけるデータ通信のハッキングにより暗号化画像データＤｇ２ｅ及び公開鍵Ｋｐｉが盗まれても、暗号化画像データＤｇ２ｅを公開鍵Ｋｐｉで復号化することはできない。このため、本実施形態によれば、ユーザー装置Ｕｉの利用者の機密情報を保護しつつ、画像の印刷に先立って当該画像の色予測を行うことが可能になる。
【００３８】
Ｂ．その他の実施形態
上記実施形態に以下の変形を適宜組み合わせてもよい。
【００３９】
（１）上記実施形態の予測サーバーＰｒｅＳは、処理装置１００の他に、通信装置２００と記憶装置３００とを含んでいるが、通信装置２００及び記憶装置３００の何れか一方、或いは両方はＵＳＢケーブルなどの通信線を介して予測サーバーＰｒｅＳに接続されてもよい。
【００４０】
（２）上記実施形態では、予測サーバーＰｒｅＳとユーザー装置Ｕｊとの間で暗号化特徴データが送受信されるが、測色データに機密情報等が含まれていない場合には、暗号化前の測色データを予測サーバーＰｒｅＳとユーザー装置Ｕｊとの間で送受信してもよい。
【００４１】
（３）上記実施形態における取得部１１０、教師データ生成部１２０、学習部１３０、予測部１４０及び送信制御部１５０の各部は、ソフトウェアである制御プログラム３１０に従ってコンピューターが実現するソフトウェアモジュールで実現される。しかし、取得部１１０、教師データ生成部１２０、学習部１３０、予測部１４０及び送信制御部１５０の各部をＡＳＩＣなどのハードウェアで実現し、これらハードウェアを組み合わせて予測サーバーＰｒｅＳを構成してもよい。
【００４２】
（４）上記実施形態は、画像の色予測への適用例であるが、学習モデル３２０に物体の特徴を機械学習させ、学習モデル３２０を物体認識に適用してもよい。また、第１の元データ及び第２の元データとして文書データを用い、学習モデル３２０には文書の特徴を学習させてもよい。また、第１の元データ及び第２の元データとして時系列データを用い、学習モデル３２０には時系列データの特徴を学習させてもよい。時系列データの具体例としては、音声の時間波形をサンプリングして得られる音声データ、或いはセンサーの出力を時刻順に配列して得られるセンサー出力データが挙げられる。要は、学習モデル３２０は、第１の公開鍵及び第１の暗号化元データを入力データとし、第１の暗号化特徴データをラベルデータとし、入力データとラベルデータの組を教師データとして機械学習を実行することにより生成されればよい。そして、学習モデル３２０は、第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと第２の公開鍵との組みを基に、第２の元データの特徴を示す特徴データを予測する学習モデルであればよい。
【００４３】
（５）上記実施形態の予測サーバーＰｒｅＳは、予測部１４０及び送信制御部１５０を有するが、予測部１４０及び送信制御部１５０の両者は省略可能である。予測サーバーＰｒｅＳが予測部１４０及び送信制御部１５０を有さなくとも、機密保護がデータを大量に収集する際の障壁となることを回避しつつ、異なる暗号キーで暗号化済みのデータを統一的に扱う学習モデルを構築することが可能になるからである。また、ユーザー装置Ｕｊに含まれる制御装置１０に制御プログラム３１０を記憶させ、図５に示す学習モデル生成処理を実行させ、予測装置として機能させてもよい。要は、以下の取得部と教師データ生成部と学習部とを有する予測装置が提供されればよい。取得部は、第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び第１の公開鍵を含む提供データを取得する。教師データ生成部は、第１の公開鍵及び第１の暗号化元データを入力データとし、第１の暗号化特徴データをラベルデータとし、当該入力データと当該ラベルデータの組を教師データとして生成する。そして、学習部は、教師データを機械学習させることによって、第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと第２の公開鍵との組みを基に、第２の元データの特徴を示す特徴データを予測するための学習モデルを構築する。
【００４４】
（６）上記実施形態では、図５に示す学習処理の各処理を処理装置１００に実行させた。しかし、図５の各処理を異なる装置に実行させてもよい。要は、以下の取得処理と、教師データ生成処理と、学習処理とを含む予測方法であればよい。取得処理は、第１の元データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化元データ、第１の元データの特徴を示す第１の特徴データを第１の公開鍵によって暗号化して得られる第１の暗号化特徴データ、及び第１の公開鍵を含む提供データを取得する処理である。教師データ生成処理は、第１の公開鍵及び第１の暗号化元データを入力データとし、第１の暗号化特徴データをラベルデータとし、入力データとラベルデータの組を教師データとして生成する処理である。学習処理は、教師データを機械学習させることによって、第２の元データを第２の公開鍵で暗号化して得られる第２の暗号化元データと第２の公開鍵との組みを基に、第２の元データの特徴を示す特徴データを予測するための学習モデルを構築する処理である。
【００４５】
（７）上記実施形態では、処理装置１００を、取得部１１０、教師データ生成部１２０、及び学習部１３０として機能させる制御プログラム３１０が記憶装置３００に予め記憶されていた。しかし、一般的なコンピューターを、取得部１１０と、教師データ生成部１２０と、学習部１３０と、して機能させるプログラムを単体で製造し、配布してもよい。このプログラムに従って一般的なコンピューターを作動させることで、当該コンピューターを予測サーバーＰｒｅＳとして機能させることが可能になるからである。なお、上記プログラムの具体的な配布方法としては、フラッシュＲＯＭ（Read Only Memory）などのコンピューター読み取り可能な記録媒体に上記プログラムを書き込んで配布する態様や、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより配布する態様が考えられる。
【符号の説明】
【００４６】
１…予測システム、Ｕｊ…ユーザー装置、１０…制御装置、２０…印刷装置、３０…測色器、ＰｒｅＳ…予測サーバー、１００…処理装置、１１０…取得部、１２０…教師データ生成部、１３０…学習部、１４０…予測部、１５０…送信制御部、２００…通信装置、３００…記憶装置、３１０…制御プログラム、３２０…学習モデル、４００…バス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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