特集ティ
セキュリ

IOWN 時代のセキュリティ R&D

データ 用
流通・活ス
データスペー

データから価値を連鎖的に生み出す
トラステッド ・ データスペース
わしお「スマートな世界」では，さまざまな組織が企業や業種の壁を超えてデータを相互に持ち寄って分析し，新たな目的を持つデータを連鎖的に生み出すことで，社会全体でデータの価値を最大化できる可能性を持っています．現実は，組織間のデータ利活用は「限定した相手」に対して「限定的なデータ」を提供するにとどまり，価値の連鎖には至っていません．本稿では，この問題の解決に向けた取り組みとして，「トラステッド ・ データスペース」というデータ流通の新しい仕組みと，これを実現する要素技術を紹介します．

いとうひろき

鷲尾知暁

伊藤宏樹

みたに

こうき

もろはしげんぶ

†１

†１

神谷弘樹

諸橋玄武

うまこしけんじ

おくだ

てつや

†１

†１

馬越健治

奥田哲矢

たかやかずゆき

おおむらけい†１

髙屋和幸

たかはしげん

高橋†2

大村

†１圭

†2

元

†１

NTT 社会情報研究所† 1
NTT ソフトウェアイノベーションセンタ† ２

スマートな世界ではさまざまな個人提供者はデータの利用条件（利用期や企業から，世界規模でこれまでにな間，実行可能な処理，二次利用条件等）い質と量を持つデータが生成され続けを提示し，利用者はその条件に合意す

近年，製造ラインや化学プラントとるため，これらのデータを有効に活用ることで許された範囲でデータを使用

いった実世界のシステムをサイバー空する仕組みが求められます．私たちすることができます．このような仕組間上で再現し，システムの動作を分は，誰もが企業や業種の壁を超えてみを提供することで，ある目的で収集析，予測するのみならず，組織や業種・データを相互に持ち寄って分析し，新したデータが新たな目的にも利用可能

業界を超えたデータ共有，データ分析

たな目的を持つデータを連鎖的に生みとなり，データから新たな価値を持つを実現する技術の研究開発がさかんに出すことで，互いの持つデータの価値データが連鎖的に生まれることが期待行われています．

を互いに見出し，社会全体で価値を最できます．例えば，娯楽施設，交通事

例えば，スマートシティでは，フィ大化していくデータの市場（いちば）業者，飲食店等が協力してユーザの 1ジカル空間（物理空間）に設置されたが必要だと考えています．この仕組み

日の行動をレコメンドする目的で集め膨大な数のセンサや動画像等をデータを「トラステッド・データスペース

たマーケティングデータを，自治体が化し，サイバー空間で分野横断的にヒ（データスペース）」と呼んでいます．

防災や防犯，住民の健康増進施策や街ト，モノの動きの分析を行い，得られデータスペースには提供者と利用者づくりに活用するといった，特定の事た分析結果を基にフィジカル空間であの両方が参加します．データスペース

業体のみでは達成できないことも可能

る都市におけるヒト，モノの行動を制上のデータは，提供者の管理下に置かとなります（図 １ ）．

御します．このようなフィジカル空間れながらも，仮想的に 1 つの巨大な■組 織横断的なデータ利活用のとサイバー空間とが高度に融合したデータレイクのように利用でき，自由課題「スマートな世界」が到来します．にデータを検索することができます．

しかし，こうした社会の期待の高ま業種横断のデータ流通が実現するスマートな世界

64ともあき2021.11

特集

トラステッド・データスペース
データ流通・活用

サイバー空間

分野横断的分析・予測

ドメイン間連携
ドメイン
データ

フィジカル空間

フィード
バック

ドメイン
データ

住居

交通

ドメイン
データ

医療ドメイン
データ

ビル

ドメイン
データ

ドメイン
データ

エネルギー

ドメイン
データ

物流

工場

ドメイン
データ

防災・防犯

フィード
バック

コンビニ

図1

スマートな世界とトラステッド・データスペース

りにもかかわらず，現時点のデータ共有・分析技術の社会実装は，局所的な価値発見にとどまっています．組織が収集したデータはそのほとんどが「集めた企業」が「そのデータを集めた目的」でしか活用されておらず，組織間のデータ利活用は「限定した相手」に

表

組織横断的なデータ流通の課題

適切なデータ提供先，およびデータの発見に関する課題･ 望まない相手どうしでデータの授受が行われない･ データ利用者が，自らが求める条件に適するデータを発見できる

合意を形成する際の課題･ データ提供者とデータ利用者との間で，データ処理条件の合意形成を行い，条件に基づくデータ処理を行う

合意形成に基づきデータ共有 ･ 利用する際の課題･ 提供者が保有するデータが，そのデータの中身や加工方式が相手に開示されることなくデータ処理され，データ利用者に提供される対して「限定的なデータ」を提供するにとどまり，価値の連鎖には至っていません．私たちは，これを「データ流ジェクトがあります．Gaia-X はドイ

イツでは，Mobility as a Service通の壁」と呼んでいます．

ツ政府とフランス政府が2019年10月29（MaaS）を実現するための「Mobility「データ流通の壁」を克服するには，日に発表した欧州規模でのデータの共Data Space」や，自動車製造サプ

適切なデータ提供先や最適なデータの有や利活用を支援する構想で，その実ライチェーンのための「Catena-X」，発見に関する課題，データ利用の合意

現に向け2021年 1 月に Gaia-XAISBL

オランダでは製造業の中小企業のためを形成する際の課題，合意形成に基づという非営利団体が発足しました．法の「Smart Connected Supplier

いてデータ共有・利用する際の課題が規制や契約に基づいてデータへのアクNetwork（SCSN）」等があります．

あり（表），これらの課題を解決するセスを制御し，データ主権 を保護し2022年に，Catena-X は1000社規模，技術が必要になります．

つつ，さまざまなクラウドサービスとSCSN は3000社規模のデータ流通基

私たちは，これらの課題を解決するの相互運用性を確保する技術的な仕組盤を構築する計画です．

技術を提供することで，新たな価値がみを提供する基盤を構築していく予定

このように，業種を超えたデータ流連鎖的に生み出されるデータ流通を実です．また，この動きに追随して，日通基盤の構築はすでに始まっていま現し，ひいては社会全体でデータの価本では分野を超えたデータ連携をめざす．しかし，現時点では Gaia-X を中値を最大化することができると考えて（2）

すプラットフォーム「DATA-EX」心としたルール整備の途上であり，います．の構築を担うデータ社会推進協議会がデータ流通の相手は信頼関係のある企

2021年 ₄ 月 1 日に発足しています．欧業間に限られています．また，サイバー

世界のデータ流通動向＊

州の Gaia-X を用いたデータ流通の取攻撃からデータを守るためのセキュリ

欧州では，製造業を中心にデータ流り組みとして，サプライチェーン等のティや，データ提供者の権利を守りな通が活性化しつつあります．代表的な信頼関係にある企業どうしで構成されプロジェクトとして，欧州のデータ流たデータ流通基盤を構築するプロジェ

通基盤をめざす Gaia-X というプロクトが複数発足しています．例えばド（1）＊ データ主権：データの開示範囲や利用用途などをデータ提供者の意思で決めることができる権利です．

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IOWN 時代のセキュリティ R&D

がらデータの共有を可能とするデータCatena-X
ドイツ・自動車
サプライチェーン

主権の保護について，どのような技術を取り入れて実装し，社会インフラとして構築していくかが今後の大きな課題となってくると考えられます（図 2 ）．

Smart Connected
Supplier Network
オランダ・中小サプライチェーン

Mobility Data Spaceドイツ・交通iShareオランダ・物流
日本のデータスペース

トラステッド ・ データスペースの構成技術

図2

業種を超えたデータ流通基盤「業種横断のデータ流通が実現する66

スマートな世界」で説明した課題を解機構が必須となります．今回は，デームに通知されます．プラットフォーム

決するには，以下の 3 つの機構を考え

タスペースの中心となる合意に基づいはそのデータ管理情報に基づき，許可る必要があります．

たデータ処理機構について紹介しま

された利用者に対してデータの存在を① 信頼できるデータやアプリ，取す．合意に基づいたデータ処理機構で知らせ必要分のデータを送信し，当該引相手の発見機構：データやアプは，仮想データレイクにより組織や個データの流通を適切に制御します．利リ，取引相手をカタログ化し，加人に散らばるデータを暗号化したまま用者は，仮想統合されたデータ一覧をえてこれらが妥当であるかの信用集めて仮想的に統合し，データサンド参照することで所望のデータに効率良情報を可視化します．可視化されボックスもしくは秘密計算という二通く辿り着くことができ，かつ早期にデーた情報を基に，信頼できる取引相りの方法で，暗号化したまデータ処理タを利用開始できます．これらの仕組手とマッチングを行います．

します．さらに，データ処理条件の合みにより，組織を超えた安全・便利な② データ処理条件の合意形成機

意形成機構の先行的な取り組みについデータの活用を可能にします．

構：データ提供者とデータ利用者て紹介します．

■データサンドボックス技術との間で，カタログ化された情報■仮想データレイク

データサンドボックス技術は，デーを基にデータ処理条件や開示条自らが持つデータを他者に共有するタを持っているが分析技術を持ってお件，加工方式の合意形成を行いま場合，あらかじめ定めたデータ利用条らずデータを他社には共有したくないす．合意した内容に従いデータ処

件に従い，最低限必要なデータを提供

組織と，分析技術を持っているが他社

理の実行可否を判断します．

し，情報の保護・管理が行えることがには共有したくない組織を結び付け，③ 合意に基づくデータ処理機構：

求められます．仮想データレイクでは，データおよび分析技術を相互に共有す

データ提供者がデータを自ら管理広域に分散する管理主体の異なるデー

ることなく分析結果を得るための技術し，必要な場合のみ仮想的に共タを，管理主体のガバナンスを維持しです．

有，統合します．データのみならて仮想的に統合するとともに，データデータ所有者と分析技術所有者がそずデータの処理・加工方法までも利用者の要求に基づき最低限のデータれぞれデータサンドボックスの利用に秘匿したまま，データ利用者が必のみを転送する技術を実現します．そ

合意すると，合意した内容に基づく要とするさまざまな分析・加工等のうえで，データが生成開始されたこ

データと分析技術を含む専用のデータの処理を実行します．とを速やかにデータ利用者に伝え，デーサンドボックスが作成されます．デー

現状のデータ処理は，NDA（秘密タ生成が完了する前からデータ利用者タサンドボックスは外部との通信が断保持契約）等の契約や運用管理策でリが一部のデータを利用開始できる仕組絶されており，また，内部の通信・ススクマネジメントを行っていますが，みを実現します．これにより，大容量トレージ・メモリはデータサンドボッ③のように技術による裏付けが必要でデータであっても早期かつタイムリークス提供者も復号できないように暗号す．さらに，取引関係のない未知の相に利用でき，データ流通を促進できま化されています．これにより，データ手との取引を行い，価値を連鎖的に生す．例えば，企業でデータが生成され所有者，分析技術所有者，データサンみ出すためには，②のデータ処理条件ると同時に，データ管理情報（データドボックス提供者の誰もが，復号されの合意形成機構や，最終的には①の信カタログや制御ポリシー等のメタデーたデータ・分析技術にアクセスするこ頼できる相手・データ・アプリの発見タ）も生成・更新されてプラットフォーとなくデータを分析可能です．

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特集

分析結果はデータ所有者と分析技術

つまり，ディープラーニングでのデーを促進するためにもこのようなアプ所有者の合意に基づいて，データ所有タ活用に必要な，①データ提供，②

ローチについても今後検討が必要と考者および・または分析技術所有者が閲データの保管，③学習処理，④予測処えています．

覧可能な場所に保存されます．分析結理，のすべてのステップが暗号化した果をデータ所有者が閲覧可能な場合，状態で実施可能となるわけです．常にデータサンドボックスの利用によってデータは暗号化されたままであり一度トラステッド・データスペースによ

データ所有者は「データを他社に共有も元データに戻すことがないため，従りこれまで困難だった企業や業種の壁することなく」解析結果を入手可能と来よりもユーザや組織が安心してデーを超えたデータの共有が加速され，新なり，また分析技術所有者は「アルゴタを提供でき，学習に利用できるデーたな価値が連鎖的に生み出されるデーリズムを他社に共有することなく」他タ量や種類が増えることにつながりまタ流通が可能になると考えています．

社に自社のデータ分析技術を利用してす．このデータの拡充こそが，より精その実現に向け，私たちは，要素技術もらうことによる対価を得られます．

度が高く高度な分析を可能とする AIの研究開発だけではなく，パートナー分析結果を分析技術所有者が閲覧可能を実現します．の皆様との技術検証を加速していきな場合，データサンドボックスの利用■合意形成機構

ます．

によってデータ所有者は「データを他データ利用においては，提供者が社に共有することなく」他社の解析にデータ利用を認める条件と利用者が自社のデータを利用してもらうことにデータに求める要求のそれぞれが存在よる対価を得られ，また分析技術所有し，提供者，利用者によって条件や要者は「分析技術を他社に共有すること求の内容は異なります．提供者は，利なく」自社が持たない他社のデータを用を許可する相手，利用目的，利用範利用した分析結果を入手可能となり囲，利用期限等を条件として指定するます．

ことが考えられます．一方，利用者は，■秘密計算

対象のデータ，利用目的，行いたい処

秘密計算技術は「データを暗号化したまま一度も元データに戻さずに処理

今後に向けて■参考文献（1） https://www.gaia-x.eu/（2） https://data-society-alliance.org/about/vision-mission/

理等を要求として指定することが考えられます．

を行う」ことを可能にする高度な暗号双方が納得するかたちでデータ利用技術です．2019年には，AI（人工知能）を行うためには，提供者と利用者の間で利用されるデータに対するセキュリでデータ利用に対する条件と要求とをティ・プライバシへの対策として，秘突き合わせ，合意を形成する仕組みが密計算ディープラーニング，つまりデー必要になります．

タを暗号化したまま一度も元データに通常は提供者，利用者がそれぞれ提戻さずにディープラーニングの学習や供条件，利用条件をポリシーというか予測をする技術を開発しました．従来たちで表現し，それらの申請内容を人の方法では性能面が課題となるため，手で確認し，合意を形成しますが，将（暗号化しない）通常のディープラー

来的には利用者から利用要求が行われニングの学習・予測手法よりも単純なたタイミングで要求内容とポリシーを処理で代替していました．NTT の秘突き合わせて合意の可否を自動的に判

密計算ディープラーニングでは，世界断するやり方も考えられます．さらに，トップクラスの秘密計算処理性能を活要求と条件との間に差異がある場合

かし，ディープラーニングで行われるに，提供者と利用者の間で要求および標準的な最適化処理を利用した学習処

条件を動的に調整することができれ理を，世界で初めて秘密計算処理にば，より柔軟な合意形成が可能になりよって完全に再現しています．

ます．企業や組織間でのデータ利活用（上段左から）鷲尾  知暁/ 伊藤  宏樹/神谷  弘樹（中段左から）諸橋  玄武/ 馬越  健治/奥田  哲矢（下段左から）髙屋  和幸/ 大村   圭/高橋  元私たちは，本稿で紹介したトラステッ
ド ・ データスペースの研究開発を通じてデータから価値を連鎖的に生み出すスマー
トな世界の実現に貢献していきます．

◆問い合わせ先NTT 社会情報研究所
企画担当
E-mail solab

hco.ntt.co.jp

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