千葉亮太（一橋大学）
白川清美（一橋大学）•オンサイト施設の試行運用の利用報告• 秘密計算システムに関する研究1

【報告】オンサイト施設の試行運用• 「申請から結果持ち出し」までの作業
1. 全国消費実態調査の独自集計を平成26年個票データを用いて集計
2. 独自集計：全国消費実態調査を用いた世帯主の年齢各歳別の家計収支(http://rcisss.ier.hit-u.ac.jp/Japanese/database/special.html)

3. 前提条件– 平成21年集計用プログラムを使用
平成26年集計のために一部プログラムを修正
３

調査情報提供の申請
1. 申請項目の一部が削除– 利用場所・データ管理

2. 利用項目と統計表が不要– 調査票を参照、項目の列挙不要※全変数の申請が容易– 作成する統計表の事前作成は不要※従前は事前審査の統計表の審査が厳しく、申請に時間が掛かった 申請時に掛かる労力・コストが減少
 研究室がない研究者には朗報

H 21申請項目

H 26申請項目

1 統計調査の名称

1 統計調査の名称

2 利用目的2 利用目的

3 利用者の範囲

3 利用者の範囲

4 オンサイト利用の有無

4

5

名称及び範囲設

5 利用する調査票情報

6 利用する調査事項

6 利用する情報

7 利用方法7 利用方法

8 利用期間8 利用期間91011※平成26年の申請は、平成21年の申請書を基に作成した。

利用する調査票情報の利用するオンサイト施

利用場所、利用環境、保管場所及び管理方法
結果の公表方法及び公表時期9

結果の公表方法及び公表時期

転写書類等の利用後の処置

12 著作権

10 著作権13 連絡先（事務担当者）

11 連絡先（事務担当者）
４2

事前準備
1. 環境整備（必要なSWのインストール）– Officeなどのソフトは事前に導入済み– 導入されていないSWのインストールを依頼※ライセンスの確認・手順書の用意も必要※オフラインでのインストールが可能なものに限る– データ（プログラム）の持ち込みを依頼

2. 動作確認等– 提供環境で準備されていたSASが起動せず、調整を要した– Visual Studioのコンポーネントを追加で依頼

メディア送付・導入・確認作業の時間
５

分析作業• 演算時間（出力されたログ比較）
平成21年 ログ2人以上世帯52716行D ATA 処理D A TA SE TS 処理

649変数

平成26年 ログ

単身世帯
4343行

649変数

2人以上世帯51768行639変数

増加割合(% )

単身世帯
4654行

639変数

2人以上 単身処理時間 3.62 秒

処理時間 1.40 秒

処理時間 21.55 秒

処理時間 3.82 秒

595

C P U 時間 3.21 秒

C P U 時間 1.03 秒

C P U 時間 5.79 秒

C P U 時間 0.78 秒

18076

処理時間 1.41 秒

処理時間 0.29 秒

処理時間 0.55秒

処理時間 0.37 秒

39128

273

C P U 時間 0.70 秒

C P U 時間 0.21 秒

C P U 時間 0.10 秒

C P U 時間 0.16秒

1476

1表作成

処理時間 1.17 秒

処理時間 0.26 秒

処理時間 27.73 秒

処理時間 2.51 秒

2370965(D A TA 処理)

C P U 時間 1.09 秒

C P U 時間 0.18 秒

C P U 時間 2.94 秒

C P U 時間 0.33 秒

270183

1表作成

処理時間 1.15 秒

処理時間 0.14 秒

処理時間 12.12 秒

処理時間 3.16 秒

10542243

C P U 時間C P U 時間 5.33 秒

C P U 時間

6272600(TA B U L AT E処理) C P U 時間 0.85 秒
sas7b datサイズ

282996kb

0.09 秒23688kb

295436kb

2.34 秒

26869kb※平成21年のSASのバージョンはSAS 9.4 平成26年はSAS University Edition※プログラムは、レイアウト位置を修正したのみ

 集計処理はローカル環境よりオンサイト環境の方が時間が掛かる
63

分析作業２
1. 情報収集・利用が不便である– インターネット等からの検索– 標準以外のパッケージ・ソースコードの利用等

2. オンサイト施設内のみの作業– プログラムの修正等、結果持ち出し前の論文作成作業

3. SAS University Editionの使用感– ブラウザベースのため、表示を多くすると重い

 分析中に必要となったデータ・情報をオンサイト環境で利用する方法
 作業領域が狭い（1280×1024）
 データ処理時の性能は十分か
７

結果の持ち出し審査
1. 中央データ管理施設の審査及び統計局の審査– 今回の審査状況
9月
上旬

中旬

初回申請
審査期間
9/4申請
9/11 再作成依頼

10月
下旬

上旬

中旬

11月
下旬

上旬

再申請・審査期間

9/14 再申請
10/上旬 管理施設
審査完了

中旬

結果表
持出？

11/??
統計局審査完了

 結果表が手元に戻るまで2ヶ月以上（全4表） 審査がいつ終わる（手元に来る）のか分からない
８4結果の持ち出し審査
2. 持ち出し申請書の項目– チェックリスト形式• 10以上の調査客体から算出した値• 最大値・最小値・グラフは不可等

3. 分析結果審査資料– 個票データを用いた審査表の作成• 各セルの加重なしの度数及びその構成比• 各セルにおいて最も大きく寄与する調査客体の占める割合

 項目の内容は持出用資料の作成の参考 結果表・審査表の修正指摘時にファイルがない
９その他
1. セキュリティ・利用要件の担保– 更新やインターネット不接続等への対応– 不正使用への対応

2. 時間・場所等の制約– 研究室（国立キャンパス）とオンサイト施設（小平キャンパス）が遠い場合・開設時間等への対応

3. 持ち込み・持ち出し– 符号表などの事前準備のための資料– 即時性・経費等への対応

4. オンサイトだけには限らない課題– 利用期限が過ぎた査読審査等への対応
105

オンサイト施設の試行運用のまとめ
1. 申請は簡易に、ただし結果持ち出しに時間が掛かる− 分析目的・利用者の要件などは従前同様− 様々なデータ分析が可能− 論文等の投稿には余裕が必要

2. 個票データの適正利用可能– 従前は結果表の様式の審査、今回は分析の結果を踏まえた審査– 第三者（中央データ管理施設・統計局等）が成果物を審査

3. 分析環境に慣れが必要– 利用者の環境とは異なるため、事前準備が必要– データ・PG等の送受に時間が掛かる– 大規模なデータ集計に対応可能か否か（スペック等）

 オンサイト施設のみの利用を標準にする方が安全面ではよい オンサイト・磁気媒体利用の選択可能であれば、磁気媒体の方が使い勝手がよい オンサイト施設が近くにないと不便 オンサイト施設の初期投資・維持費用（施設要件等の遵守も大変）
11

これからの個票データ利用に向けて• 媒体提供における課題– 安全面における課題 等• オンサイト施設の継続的な改善– 利用者からの意見などからの改善– 法制度の変更で利用要件の緩和 等

オンサイト利用をより便利に利用する手法の一つとして...
126

秘密計算システムに関する研究

国立大学法人 一橋大学 経済研究所
NTTセキュアプラットフォーム研究所

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公的統計データのオンサイトの利便性の向上
利用者はオンサイト施設からSINETを通じて公的統計データを分析に利用可能
各府庁
利用者

SINET
公的統計データ(物理的に格納)オンサイト施設
中央データ管理施設（統計センター）

Copyright©2017 NTT corp. All Rights Reserved. 147公的統計データのリモートアクセス利用
利用者はリモートアクセス施設からSINETを通じて公的統計データを分析に利用可能
各府庁
利用者
研究室

SINET
公的統計
データ
(物理的に格納)オンサイト施設
この場合、利用者は分析の度にオンサイト施設に出向かなくてはいけない

中央データ管理施設（統計センター）→利便性向上のために利用者の拠点からの分析を実現することはできないか？

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利用者拠点からのアクセス方法→インターネット経由でのアクセス
公的統計データ分析者の利便性は向上する反面不正アクセス等によるデータ漏えいのリスクが増加

データ
攻撃者
データ漏えいリスクに対する対策として、「データの漏洩防止」「漏洩時のデータ保護」を考える→データを秘匿化したまま処理する事ができる「秘密計算技術」を適用することで公的統計データの安全性を確保しながら分析者拠点からの公的統計データの分析 を実現する
Copyright©2017 NTT corp. All Rights Reserved. 168秘密計算とはデータを暗号化したまま各種計算ができる技術
─ 3人の平均貯金額を求める場合の処理イメージ
Aさん

①暗号化
800

Bさん
3000

Cさん
1600

②秘密計算

③計算結果
取得

暗号化したまま平均値を計算

1800※ 1800=ૡ૙૙ + ૜૙૙૙ + ૚૟૙૙૜

個々の金額は本人以外誰にも分からない

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NTT秘密計算システム：データ登録• CSV形式のデータファイルに対応• Windows / Linux PC から登録可─iOS 対応版も開発中• 「秘密分散」技術を使ってデータをセル単位で暗号化
─

3つのデータに分割し、別々のサーバに送信
秘密計算
サーバ群
データ登録者

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9NTT秘密計算システム：データ分析•

フリーの統計ソフト ‘R’ から秘密計算で統計処理を実行可能•••

データ登録者が所望の統計処理をリクエスト
秘密計算サーバ間で通信しながら処理
データ分析者に統計処理結果の暗号化データが送られる→復元
秘密計算サーバには、計算中も含め、暗号化されたデータしか存在しない

秘密計算サーバ群

データ分析者
分析者の端末には機微なデータが一切入らない

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NTT秘密計算システム：データ分析‘R’ のコマンド関数として実行できる秘密計算 （現状版）
•

基本統計量
─•

─

•

平均、分散

集計
単純集計、二重クロス集計、三重クロス集計（カテゴリ値のみ）

補助演算─

条件フィルタ（等号判定、大小比較）

──
─

二属性積和
件数取得
ランダムシャッフル

••使用例：65歳男性の血糖値を抽出

上記演算結果をRスクリプトで加工し新たなコマンドを定義••

共分散、t検定、Kaplan-Meier法
線形単回帰、線形重回帰、主成分スコアの算出、多項式回帰、主成分分析
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10想定ユースケース①
オンライン統計分析のサーバセキュリティ強化①機微なデータを暗号化して登録

データ分析者②統計処理要求

分析者の端末には機微なデータが一切入らない④暗号化された
統計結果
サーバのセキュリティ脅威
・外部からの不正アクセス
・マルウェア感染・サーバ管理者の内部不正

秘密計算
サーバ群

インターネット⑤統計結果を復元③データを暗号化した状態のままデータ処理

秘密計算サーバが攻撃被害にあっても、 各サーバは別管理者としたり、別クラウドサービスに配置することにデータは漏洩しないよりセキュリティが更に高まる
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想定ユースケース②
機微なデータをより収集しやすくする仕組みの提供
スマホやセンサデバイス等に格納された機微なデータを暗号化してから登録→データを統合（Append）して秘密計算を実行し、統計データを取得

データ登録者①機微なデータを暗号化して登録
インターネット

暗号化
データ

秘密計算
サーバ群

データを暗号化した状態のままデータ処理

データ分析者※ ②以降の処理は前頁と同様

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想定ユースケース③
ID付きのデータを安全に結合（Join）してクロス分析
互いにデータを開示したくないが、結合して分析することで価値が高まるケース
例：就業労働データ×金融データ
生活習慣データ×医療データ

秘密計算
サーバ群

インターネット

データ登録者
かつデータ分析者②ID付きのデータを暗号化して登録、統計処理要求①ID付きのデータを暗号化して登録③データを暗号化した状態のままデータ処理⑤統計結果を復元④暗号化された
統計結果

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まとめオンサイトをより便利とするための方法
分析方法に応じた利用方法の提案
オンサイト（実データを用いた分析）– データ全体の分析・分析の方針を決定– 個票データ自体の確認が必要な分析– 持ち出し審査のための審査表作成

オフサイト（暗号化されたデータを用いた分析）– 分析方法・方針が定まった分析– 個票データを確認せずとも可能な分析– 結果の取得のみを行う

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