2023 年 6 ⽉ 8 ⽇
報道関係者各位
国⽴⼤学法⼈筑波⼤学

複数の機関が保有するデータをより安全に統合解析する AI 技術を開発
複数の企業・⾃治体・病院等がそれぞれ保有する個⼈情報データに対して、個⼈を特定可能なデータと容易照合できない抽象化データのみを共有して統合的に解析する、より安全な⼈⼯知能技術「容易照合不可データコラボレーション技術」を開発しました。

AI による解析の精度を上げるためには分布の偏りのない⼗分な数のデータを集めることが重要です。このとき、複数の機関に分散したデータを集めるためには、個⼈情報やノウハウなどの秘匿したい情報に配慮して安全に統合解析する AI 技術が必要となります。特に個⼈情報を含む場合、共有するデータと元データに「容易照合性」があるとその利⽤において制約があることが課題でした。
本研究では、複数の企業・⾃治体・病院等がそれぞれ保有する個⼈情報データに対して、個⼈を特定可能なデータと容易照合できない抽象化データのみを共有し統合的に解析する、より安全な⼈⼯知能技術「容易照合不可データコラボレーション技術」を開発しました。この研究では、データ間の容易照合性に対する数学的定義を導⼊し、検討する枠組みを導⼊しました。その上で、元データと容易に照合できない抽象化データのみ共有する統合解析アルゴリズムを提案しました。これにより、個⼈情報を含むデータ解析においてより多くのデータを活⽤することが可能となり、AI の解析精度の⼤幅な向上が実現されると考えられます。
具体的な応⽤例として、複数の医療機関が有する検査・投薬データの統合解析による疾患予測や疾病リスク因⼦推定や、複数の教育機関の学⽣データの統合解析による教育効果増進などが挙げられます。また、将来的にはさまざまな機関にある質の⾼い個⼈情報データを、元データを保護したまま収集して AI による分析を⾏う新たなプラットフォームを⽀える技術としても期待できます。

研究代表者
筑波⼤学 ⼈⼯知能科学センター
櫻井 鉄也 センター⻑

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研究の背景AI による解析の精度を上げるためには分布の偏りのない⼗分な数のデータを集めることが重要であり、個⼈情報に配慮して安全に統合解析する多機関分散データ統合解析 AI 技術が求められています。個⼈を直接特定できないデータであっても、他の情報と容易に照合することにより特定の個⼈を識別することができる場合、当該情報とあわせて全体として個⼈情報に該当することがあります（個⼈情報保護委員会「個⼈情報の保護に関する法律についてのガイドライン」）。このため、個⼈情報を含むデータの解析を実施する場合、多機関に分散する元データを変換（または暗号化）して共有し、解析する AI 技術において、共有するデータと元データが「容易照合性」注１)を持つ場合には、その利⽤において制約がありました。
研究内容と成果
今回、複数の企業・⾃治体・病院等がそれぞれ保有する個⼈情報データに対して、個⼈を特定可能なデータと容易照合できない抽象化データ注２)のみを共有し統合的に解析する、より安全な⼈⼯知能技術「容易照合不可データコラボレーション技術」を開発しました（参考図）。
この研究では、データ間の容易照合性に対する数学的定義を導⼊し、検討する枠組みを導⼊しました。
その上で、元データと容易に照合できない抽象化データのみ共有する統合解析アルゴリズムを提案しました。データコラボレーション技術では、抽象化データのみを共有することでデータの安全性を担保しつ
つ、アンカーデータ注 3)を⽤いて抽象化データの統合・解析を⾏います。提案したアルゴリズムでは、元データから抽象化データを⽣成する処理において、⽤いられる変換式を破棄することで容易照合を不可能にします。棄却された変換式を必要とすることなく、統合された結果から各機関において⾼性能な解析モデルを⽣成する⼿法を構築しました。これらの処理により、元データに含まれる秘匿性の⾼い情報の安全性を担保しつつ、元データを共有した場合と同等の解析を実現します。
この技術を、医療分野でのオープンデータを⽤いた病気リスク診断の AI モデル⽣成に適⽤し、既存のデータコラボレーション技術による解析や⽣データを直接共有した解析と同程度の認識性能を⽰す AI モデルを構築できることが分かりました。
なお本研究は、国⽴研究開発法⼈ 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「⼈⼯知能技術適⽤によるスマート社会の実現」事業において、筑波⼤学と株式会社 NTT データとの産学共同研究により実施されました。この成果は、Computer Science 分野のトップ 1%以内にランクされる学術誌 Information
Fusion に掲載されました。
今後の展開
本研究により、個⼈情報を含むデータ解析において、個⼈を特定可能な元データとは容易に照合できないデータのみを共有した統合解析が可能となり、より多くのデータを活⽤することで AI の解析精度の⼤幅な向上が実現されると考えられます。具体的な応⽤例として、複数の医療機関が持つ検査・投薬データの統合解析による疾患予測や疾病リスク因⼦推定や、複数の教育機関の学⽣データの統合解析による教育効果増進などが挙げられます。この成果を⽤いて、さまざまな機関にある質の⾼いデータを個⼈情報を保護したまま収集し、AI による分析を⾏う新たなプラットフォームの開発を進めていきます。
今後は、容易照合不可データコラボレーション技術の社会実装化を進めるとともに、この技術の適⽤に関して法律⾯からも検討を⾏う予定です。本技術は DFFT（Data Free Flow with Trust：信頼性のある⾃由なデータ流通）注 4)を⽀える基盤技術としても期待されます。

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参考図

図 本研究で開発した容易照合不可データコラボレーション技術の概要（１）各機関は、共有可能な疑似データであるアンカーデータを構築・共有する。
（２）個⼈を特定可能な情報を含む⽣データから、独⾃の抽象化処理により抽象化データを⽣成する。抽象化処理の変換式を破棄し、抽象化データをサーバーに共有する。
（３）サーバーは抽象化データの統合処理を⾏い、統合抽象化データを⽣成し、統合解析を⾏う。
（４）抽象化データ解析モデルをもとに、各機関で⽣データ統合解析モデルを⽣成する。
⽤語解説
注１） 容易照合性
他の情報と容易に照合することができる性質。個⼈を直接特定できないデータであっても、他の情報と容易に照合することにより特定の個⼈を識別することができる場合、当該情報とあわせて全体として個⼈情報に該当することがある（個⼈情報保護委員会「個⼈情報の保護に関する法律についてのガイドライン」）。
注２） 抽象化データ
⾼次元データ（⼀つの対象について多数の項⽬を含むデータ）を、元データの情報をできるだけ失わずに低次元データに変換したデータ。
注３） アンカーデータ
デーラコラボレーション技術において、各機関の抽象化データを統合するために利⽤される共有可能な疑似データ。乱数⾏列等で⽣成される。
注４） DFFT（Data Free Flow with Trust：信頼性のある⾃由なデータ流通）
プライバシーやセキュリティ、知的財産権に関する信頼を確保しながら、ビジネスや社会課題の解決に有益なデータが国境を意識することなく⾃由に⾏き来する、国際的に⾃由なデータ流通の促進を⽬指すコンセプト。
研究資⾦
本研究は、国⽴研究開発法⼈ 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「⼈⼯知能技術適⽤によるスマート社会の実現」（JPNP18010）の⼀環として実施されました。

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掲載論⽂
【題 名】 Non-readily identifiable data collaboration analysis for multiple datasets including
personal information（個⼈情報を含む複数データのための容易照合不可データコラボレーション解析）【著者名】 Akira Imakura(1), Tetsuya Sakurai(1), Yukihiko Okada(1), Tomoya Fujii(2), Teppei Sakamoto(2),Hiroyuki Abe (2)(1) University of Tsukuba, (2) NTT DATA Corporation【掲載誌】 Information Fusion【掲載⽇】 2023 年 5 ⽉ 4 ⽇【DOI】

https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101826

問合わせ先【研究に関すること】
櫻井 鉄也（さくらい てつや）
筑波⼤学 ⼈⼯知能科学センター センター⻑／システム情報系 教授
URL: https://www.cs.tsukuba.ac.jp/~sakurai/【取材・報道に関すること】
筑波⼤学広報局
TEL: 029-853-2040
E-mail: kohositu@un.tsukuba.ac.jp

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