DSA フォーラム開催レポート
秘密計算が実現する安全・安心な企業間データ共有

一般社団法人データ社会推進協議会(法人番号 4011005007414)
2022 年 10 月 20 日

企業や組織をまたいだデータの共有と活用が期待されています。サプライチェーンを通じたカーボンマネジメントや物流危機への対応、人権デューデリジェンス、金融不正防止、スマートシティやスーパーシティ等々、組織を超えてデータとデータをつながなければ、いずれも実現しない世界です。
企業間のデータ共有、活用を安心かつ安全に実現する技術として注目されているのが、本フォーラムで取り上げる「秘密計算」です。秘密計算は、データの値を誰も見ず処理結果だけを共有することによってデータ保護の課題を解決
し、データ共有による新たな社会価値創造を手に届く未来にしようとしています。
一般社団法人データ社会推進協議会(DSA)は、ビジョンである「データ利活用によりイノベーションが持続的に起こる世界」を実現する技術と捉えて 2021 年初より秘密計算活用ワーキンググループを設置し、秘密計算の理解促進や活用ケースの検討を進めています。本 DSA フォーラムは日本初の秘密計算総合イベントで、内外のキーパーソンが一同に介して秘密計算の社会実装や利用促進に向けて熱いセッションを展開。最新動向や導入事例だけでなく、法制度や社会受容性といった課題も含めた共有の場となりました。
これまで難しかった企業間データ共有と活用は、秘密計算によってどう進展しうるのか。そのために DSA や関係者に求められる役割は何か。DSA は今後もフォーラムや情報発信を通じ「イノベーションが持続的に起こる世界」へ向けた議論の場をお示ししてまいります。本レポートが、多くのみなさまに議論へご参加いただくきっかけになれば幸甚です。

一般社団法人データ社会推進協議会

目次
DSA フォーラム「秘密計算が実現する安心・安全な企業間データ共有」について ............................................. 1
主催者挨拶 ............................................................................................................................................................. 4
オープニングメッセージ 1「秘密計算への期待」.................................................................................................... 5
オープニングメッセージ 2「秘密計算への期待」.................................................................................................... 6
開催趣旨「秘密計算とは」....................................................................................................................................... 7
招待講演 1「秘密計算の国際動向」....................................................................................................................... 8
招待講演 2「秘密計算に関する法的論点」 ........................................................................................................... 9
招待講演 3「プライバシー保護連合学習の実証実験」 ........................................................................................11
招待講演 4「秘密計算の普及に向けた課題と取り組み」 .................................................................................... 12
招待講演 5「秘密計算の国際標準化動向」......................................................................................................... 13
DSA 会員事例紹介「プライバシー強化技術に関する取り組みのご紹介」 ........................................................ 14
DSA 会員事例紹介「NEC の秘密計算に関する取り組み」 ................................................................................ 15
DSA 会員事例紹介「秘匿情報管理サービス「匿名バンク」の導入事例」 .......................................................... 16
DSA 会員事例紹介「コンソーシアム設立による秘密計算の啓蒙とプライバシーテックへの拡張」 ................... 17
DSA 会員事例紹介「秘密計算＝プライバシー＋セキュリティ＋データバリュー」 ............................................. 18
DSA 会員事例紹介「グローバルに先駆けた秘密計算ユースケース創出に向けて」 ........................................ 19
DSA 会員事例紹介「秘密計算に関する NTT コミュニケーションズの取り組み」............................................... 20
DSA 会員事例紹介「デジタルガレージの秘密計算の取り組み」 ....................................................................... 21
パネルディスカッション「秘密計算の期待と課題、普及に向け今後求められるアクション」 ................................ 22
付録 参加者アンケート概要 ................................................................................................................................ 27
この文書について ................................................................................................................................................. 31

DSA フォーラム「秘密計算が実現する安心・安全な企業間データ共有」について
この資料は、一般社団法人データ社会推進協議会(DSA)が開催した国内初の秘密計算総合イベント「秘密計算が実現する安心・安全な企業間データ共有」の講演内容を再編したものです。

開催概要
⚫ 開催日

2022 年 3 月 11 日(金)13:30～17:00⚫ 開催方法

Zoom ウェビナー

⚫ 参加費

無料

⚫ 主催

一般社団法人データ社会推進協議会(DSA)⚫ 後援
 一般社団法人日本経済団体連合会
 一般社団法人日本データマネジメント・コンソーシアム(JDMC)
 一般社団法人 Fintech 協会
 一般財団法人情報法制研究所(JILIS)

プログラム(所属・役職は開催日当日)⚫ オープニング 主催者挨拶
一般社団法人 データ社会推進協議会 会長
東京大学大学院 情報学環・教授

越塚 登

 オープニングメッセージ（秘密計算への期待）1
一般社団法人日本経済団体連合会 デジタルエコノミー推進委員会委員長
日本電信電話株式会社 取締役会長

篠原 弘道 氏 オープニングメッセージ（秘密計算への期待）2
一般財団法人 情報法制研究所 理事長
新潟大学大学院 現代社会文化研究科・法学部 教授
理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員主管研究員

鈴木 正朝 氏 開催主旨：秘密計算とは一般社団法人データ社会推進協議会
利活用促進委員会秘密計算活用主査

竹之内 隆夫⚫ 招待講演 招待講演 1：秘密計算の国際動向
MPC Alliance President and Co-Founder
 招待講演 2：秘密計算に関する法的論点
1 ©2022 Data Society AllianceFrank Wiener 氏

一般財団法人情報法制研究所 理事
ひかり総合法律事務所 パートナー弁護士

板倉 陽一郎 氏

 招待講演 3：プライバシー保護連合学習技術の実証実験
国立研究開発法人情報通信研究機構サイバーセキュリティ研究所研究所長

盛合 志帆 氏 招待講演 4：秘密計算の普及に向けた課題と取り組み
国立研究開発法人産業技術総合研究所
サイバーフィジカルセキュリティ研究センター 首席研究員

花岡 悟一郎 氏

 招待講演 5：秘密計算に関する国際標準の動向について
ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 2 エキスパート NTT 社会情報研究所 研究主任⚫

菊池 亮 氏DSA 会員企業による秘密計算実用化に向けた事例紹介
 『プライバシー強化技術に関する取り組みのご紹介』
株式会社日本総合研究所先端技術ラボ エキスパート

近藤 浩史 氏

 『NEC の秘密計算に関する取組みについて』
日本電気株式会社技術価値創出本部

衛藤 嘉之 氏 『秘匿情報管理サービス「匿名バンク」の導入事例』
株式会社日立製作所研究開発グループ 東京社会イノベーション協創センタ
価値創出プロジェクト プロジェクトマネージャ

佐藤 嘉則 氏 『秘密計算コンソーシアム主催 2 社と SBT の目指す秘密計算の未来』
株式会社 Acompany 代表取締役 CEO

高橋 亮祐 氏株式会社 EAGLYS 代表取締役社長/CEO

今林 広樹 氏SB テクノロジー株式会社経営企画本部 事業戦略室 シニアストラテジスト

福嶋 健二 氏 『秘密計算に関する NTT コミュニケーションズの取組み』
NTT コミュニケーションズ株式会社
スマートワールドビジネス部 スマートヘルスケア推進室担当課長

櫻井 陽一 氏 『デジタルガレージの秘密計算の取り組み』
株式会社デジタルガレージ DGLab CTO (Security)⚫

竹之内 隆夫 氏

パネルディスカッション『秘密計算の期待と課題、普及に向け今後求められるアクション』
 パネリスト- 一般財団法人情報法制研究所理事ひかり総合法律事務所 パートナー弁護士 板倉 陽一郎 氏- 日本電気株式会社 NEC フェロー

江村 克己 氏- 一般社団法人日本データマネジメント・コンソーシアム 理事

田口 潤 氏- 国立研究開発法人情報通信研究機構サイバーセキュリティ研究所 研究所長

盛合 志帆 氏 ファシリテーター⚫

閉会挨拶

一般社団法人データ社会推進協議会 理事

一般社団法人データ社会推進協議会 理事

若目田 光生2 ©2022 Data Society Alliance

若目田 光生

参加者属性
参加人数

316 名

アンケート回答者数

83 名

図 1 参加者属性(業種)

図 2 参加者属性(DSA との関係)

3 ©2022 Data Society Alliance主催者挨拶
一般社団法人 データ社会推進協議会 会長
東京大学大学院 情報学環・教授
越塚 登「秘密計算が実現する安心・安全な企業間データ

界観は共通していて、いままさにホットなトピックといえ共有」フォーラムへのご参加誠にありがとうございます。

るでしょう。データ社会共通の課題解決手段をいち早

一般社団法人データ社会推進協議会(DSA)は、前身

く取り上げ、こうした議論の場を設けることは、DSA のである旧一般社団法人データ流通推進協議会と一般

重要な価値であり責任だと感じます。本日のセッショ社団法人官民データ活用共通プラットフォーム協議

ンに大いに期待します。

会が 2021 年 4 月に合併して発足し、ちょうど約 1 年を

日本は、新分野の技術に先鞭をつけること、個々の迎えます。この間 DSA は世界にも存在感を示すデー

技術を一点集中で深化していくことに長けています。

タ基盤、日本のデータ空間として DATA-EX に取り組

他方、技術をプラットフォーム化したり、法制度やルーみ、様々な課題に直面してきました。なかでも企業間ルへ取り込んだりすることは、得意ではありません。一の秘密やプライバシー等の保護、守りと社会便益やビ点突破ではなく産業社会全体の面にしていくことが苦

ジネス価値創造の両立はもっとも重要かつ大きな課

手です。しかしデータは、プラットフォーム上で連携し題で、世界的にも重要と認識されています。データをてこそ価値があります。日本が得意でなかったプラット

扱う企業間の秘密をどう保持し、どうプライバシーを守フォームや法制度をどうしていくかがもっとも大切であっていくのか――。

り、DSA が取り組むべき領域です。秘密計算に限らずこうした課題を解決するいくつかの手法のひとつが、技術は沢山存在しますが、それをどう社会に役立つよ

今日のテーマである秘密計算です。暗号化された状

うプラットフォーム化していくのか。制度にしていくのか。

態で処理、計算が可能ならば、企業秘密やプライバ

個人情報保護法への影響も考慮すべきかもしれませ

シーの保護とデータ活用により創出される知見の共ん。最先端の技術や DATA-EX 構築へ向けた取組み

有を両立できます。秘密計算のほかに Google 等が採において、そうした議論を重ねる場の提供は DSA の用する連合学習など、分散したデータコンポーネント価値です。

間での機械学習時の秘密を保持する方法もあります。

あらためて、今日の視聴者、登壇者にお礼申しあ

技術によってメカニズムは異なりますが実現したい世

げます。ともに実りあるフォーラムを創っていきましょう。

4 ©2022 Data Society Allianceオープニングメッセージ 1「秘密計算への期待」
一般社団法人日本経済団体連合会 デジタルエコノミー推進委員会 委員長
日本電信電話株式会社 取締役会長
篠原 弘道 氏日本初の秘密計算総合イベント開催を、心からお祝い申しあげる。データ活用の重要性が叫ばれるなが、深層学習にも適用できるようになり、応用範囲も格段に広がった。

か、時機を得たフォーラムである。持続成長へ向けた

越塚会長の指摘以外に、解決すべき課題は大きく

デジタル・トランスフォーメーション(DX)にデータ活用

2 点ある。安全の根拠について一般データ活用ユーが重要なことは自明だ。これまでもビッグデータ、量がザーの理解を得るかという課題が 1 点目。秘密計算は注目されてきたが、いまやより重要度を増しているの高度な数学的手法で実現されているため、安全のロは、データの種類だ。1 種類のデータではなく、様々ジックを一般の方が理解するのは難しい。RSA1 等も組み合わせることで生まれる価値が期待されている。

原理を知らずに使われていると思うと杞憂かもしれな

日本には沢山価値あるデータが存在するが、致命

いが、機微なデータほど活用ユーザーは慎重になら的な弱点がある。多様な組織にデータが分散していざるを得ない。安全性をどう活用ユーザーに理解してて単独企業では多種作用組み合わせることが難しい、もらうのか、認証制度等を考えるのかといった課題がいわゆるサイロ化現象だ。それが日本における DX のある。

アキレス腱になると懸念する。経団連では業界や会社

2 つ目は将来へ向けた課題だ。秘密計算の実現法を超えたデータ活用、共有が極めて重要と考え、価値は複数存在するため、普及してきた段階で複数の秘創造型 DX、すなわち企業、スタートアップ、アカデミ

密計算システムをどう連携させていくか。何れにせよこ

ア、自治体や政府、医療機関等がデータ共有を通じれらの課題は、今日のようなフォーラム活動を通じた価値を共創するモデルを提案してきた。しかしデータ

課題解決に期待する。

共有にはプライバシー問題や自社データ開示の不安が大きなハードルになっている。

技術の作り手、法制度専門家、秘密計算の潜在的ユーザーであるデータ活用専門家が一堂に会するこ

本日テーマの秘密計算は秘匿を前提としており、うした場は極めて重要だ。日本でのデータ活用すな

複数の組織が互いにデータを生で開示することなく統

わち DX 推進には、秘密計算が国内で広く認知され合して活用できる。前述の DX のハードルを乗り越え活用されていく必要がある。こうしたイベントが、今回る解決策として非常に大きな期待を抱いている。10 年

だけでなく継続的に開催されることを期待する。

前知ったときは実装可能な計算処理が限定的だった

1

Revest-Shamir-Adleman cryptosystem。公開鍵暗号の一種で、電子署名アルゴリズムとして普及している。

5 ©2022 Data Society Allianceオープニングメッセージ 2「秘密計算への期待」
一般財団法人 情報法制研究所(JILIS) 理事長
新潟大学大学院 現代社会文化研究科・法学部 教授
理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員主管研究員
鈴木 正朝 氏JILIS では、本日企画者の若目田、竹之内両氏ら

事件は、匿名加工と仮名加工の違いを認識させる契の提案で 2018 年 8 月から秘密計算技術応用研究タ機だった。統計化、匿名化、仮名化に加えて秘密計

スクフォースを設置し、高木浩光理事中心に内外専算という第 4 のパーソナルデータ利活用手法を技術、門家を招き議論を重ねてきた。報告書は 9 割以上まとビジネス基盤、そして法の観点で模索しているのが現めたが最終稿調整で 1 年止まっている間に両氏が経在地だ。法的にはいずれも個人情報・個人データとは団連や DSA で着々と秘密計算の研究意義や社会実

何か、データ保護の目的とは何かを問う作業といえる。

装へ向けたデータビジネスの協調領域としての基盤

前述の JILIS 報告書中断は、まさに個人情報保護法整備を進めてこられた。意義を再認識し敬意を表するの根本問題解決なく秘密計算の法的説明は困難といとともに、法的視点から一緒に取組み貢献していきた

う課題に突き当たったためで、必要な回り道に時間がい気持ちで今日を迎えている。

かかった。

折しも 3.11 だ。11 年前の震災では、世界が衝撃を

個人情報の定義は令和 3 年改正で公民同一に統もって映像を目撃し、内外の方々が現地で救助、復合され条文上解決したものの、択一ではない 2 つの旧、復興に尽力した。しかし医療や自治体のデータ解釈が併存する点は要注意だ。一般の取扱いと開示

利活用は各地で目詰まりが生じ、助かる命を失った。

請求では法目的と制度趣旨が異り、使い分ける必要

我々は立法論におけるデータ利活用の切実な課題とがある。匿名・仮名加工実務の拠り所は自社データベ

して 2000 個問題の解消を提言してきたがコロナでもース、他の情報は提供元の基準だが、データ提供先同じ問題が起き、改正個人情報保護法の公民一元化

で識別や暴露のリスクが伴う情報開示や情報公開請によってようやく解消の見込みが立ったところだ。経団

求は提供先の他の情報との照合性が論点だ。自社デ連からも提言を得て 10 年かかりやっと個人データのータベースを他の情報と捉え、無自覚に揺れている

保護と利活用の土台が整理され、このあとの標準化のが現在の日本だ。非個人情報の解釈でデータ利活に道筋がついた。

用しようとする際、2 つの解釈に気付かないと大問題

DFFT では、ルールと権限の一元化により個人デー
タの議論が可能になる。標準化やハーモナイゼーショになる。地方自治法専門家、立法担当者、企業法務
部、法曹界も無自覚だ。

ンの統一された窓口があって初めて GAFA 交渉や個JILIS は法制度の面から秘密計算に貢献していく。

人情報保護統制の申し入れができる、その準備が整

今日は技術的、ビジネス的、法的に第 4 の利活用のった。この整備なくドメスティックな法的対応にとどまれ

道をみんなで探っていく契機にしたい。

ば、秘密計算関連法はグローバルなビジネス展開にも欧米型人権保障にも全く対応できず、ビジネス展開に禍根を残す。グローバルな問題提起、ルールメイキ
ングへの参加が不可欠である。
JR 東日本の Suica 事件や米国で先行した Netflix
6 ©2022 Data Society Alliance開催趣旨「秘密計算とは」
⼀般社団法⼈データ社会推進協議会 利活⽤促進委員会秘密計算活⽤WG 主査
竹之内隆夫

開催趣旨として、秘密計算の概要の説明と、値が生まれる。一つ目は、複数のデータを安本イベントが想定する組織間での安全なデー

全に組織間で結合分析することで新たな知見

タ結合のユースケースについて説明を行い、を得ることができるという価値であり、二つ目は本イベントの開催背景を説明した。

データを秘匿したまま処理するため安全性がまず秘密計算とは、データを暗号化したまま、高まるという価値である。

元のデータに戻さず処理が可能な暗号技術

本イベントでは、特に組織間でのデータ結のことである。秘密計算には、別名として秘匿合に注目しており、従来はデータを囲い込む計算とも呼ばれる。また、英語では Multi-Party

発想であったものが、安全に組織間で活用すComputation(マルチパーティ計算)や Secure

ることが促進され、さまざまな社会課題の解決

Computation や、Confidential Computing ともに活用できるのではないかと期待している。

呼ばれるが、本イベントでは、これらの総称として秘密計算と呼んでいる。

本イベントにて秘密計算による社会価値の創造の可能性を感じて頂き、社会実装・利活

この秘密計算技術では、大きく 2 種類の価用の道筋・課題の議論促進を期待している。

7 ©2022 Data Society Alliance招待講演 1「秘密計算の国際動向」
MPC Alliance President and Co-FounderFrank Wiener 氏

MPC Alliance は、2019 年に Frank が所属

トでは、様々な MPC のアプリケーションやユーしている Sepior 社、Unbound Security 社と Ze

スケースとして広告、金融詐欺犯罪の検出、ヘnGo 社の 3 社にて 2020 年 7 月に非営利組織

ルスケアや電力網の最適化など紹介された。2として設立した。MPC Alliance の目的は、MP回目のイベントでは、「セキュリティ」のユースケ

C（Multiparty Computation:秘密計算）技術のースに特化し、デジタル資産のブロックチェー

開発者・実務者・支持者を集め、MPC の製品・ンの秘密鍵の安全管理のための MPC を対象

サービスの市場認知度・受容度・採用度を高にした。現在 MPC はデジタル資産市場にて何めることである。

百もの企業で利用されている。

MPC Alliance には現在 50 社以上のメンバ

MPC は「セキュリティ」のユースケースに限ら

ー企業が参加している。これらの企業には、スず、「プライバシー」のユースケースでも市場がタートアップ企業から非営利団体、Digital Gar

立ち上がっている。例えば、MPC Alliance のage、NTT、Salesforce 等の大企業などが含ま会員企業である Nth Party 社は、最近世界最れる。

大の広告プラットフォーム企業の Magnite 社に

MPC Alliance では、MPC のアプリケーショ

買収されている。

ンを大まかに 2 つに分類している。一つ目はこのように、MPC は「データ・プライバシー」「データ・プライバシー」のユースケースである。

と「データ・セキュリティ」の両方に素晴らしい価

プライバシーを強化する技術として MPC を使

値を付加する。

用し、安全でプライベートなデータコラボレー

各社の取組みは、市場が初期のニッチなアションを可能にできる。そして、二つ目は「デープリケーションから、よりメインストリームなアプリ

タ・セキュリティ」のユースケースである。データ

ケーションに移行していることを示している。この盗難や悪用を防ぐためにデータを保護できの技術は十分成熟し、有用性が示され、既にる。

適用されている。現在は限られた領域での適MPC Alliance は、昨年から 3 部構成のバ用であるが、この領域での成功体験により、Mーチャル・カンファレンス・シリーズを開催し、PC の採用がより広範囲に広がると確信する。

業界の認知度を高める活動を行っている。初今が、MPC に関与すべきタイミングとして完璧回のイベントには高い興味が示された。イベンである。

8 ©2022 Data Society Alliance招待講演 2「秘密計算に関する法的論点」
一般財団法人情報法制研究所(JILIS) 理事
ひかり総合法律事務所 パートナー弁護士
板倉 陽一郎 氏

秘密計算と個人情報保護法制

点で明示されていない。GL は個人データの漏

秘密計算の法的論点について、最も関連が洩等が発生しても当該データに対し高度な暗深い個人情報保護法制との関係を中心に解号化やその他の個人の権利利益保護に必要説する。まず個人情報保護法制全体としては、な措置が講じられている場合は報告を要しな

令和 3 年改正による極端な縦割り構造の相当

いとしている。措置は Q&A で「第三者が見読程度な一元化がポイントだ。国立大学や国立可能な状態にすることが困難となるような暗号病院など医療分野・学術分野は原則民間企業化等の技術的措置」とされ、技術の具体的なと同等の規律が適用され、例えば国立病院の判断基準例として電子政府推奨暗号リストや I

データを対象に秘密計算を使う場合は民間ル

SO/IEC 18033 等への掲載が示された。しかしールに基づくことになる点に注意が必要だ。

秘密分散を含む秘密計算技術が「必要な措置」

秘密計算との関係における論点を 4 つ挙げに該当するか否かは、GL、Q&A、推奨暗号リる。個人情報該当性は「個人に関する情報」でストに記述がない。私見だが、秘密分散は ISOあることが要件のひとつなので、「個人に関す/IEC 19592 が技術基準となっており、これにる情報」ではないといえるレベルまで加工され従う限りは「必要な措置」に該当すると考えら

れば、個人情報には該当しない。しかし、秘密

れ、電子政府推奨暗号リストへの記載も検討

計算など暗号化等によって秘匿化されていたすべきだ。

としても、個人情報該当性は失われないという最も関心の高い論点は利用目的規制・第三点は個人情報保護委員会のガイドライン(以下、者提供規制との関係だ。複数の組織が各組織

GL)等で明記され、準同型暗号を用いた秘密のデータを他組織に開示せず、互いの価値に計算も同様であることが確認されている。

つながる計算結果だけを得られる点に大きな安全管理措置(セキュリティ)としての秘密計

期待が寄せられる。利用目的や第三者提供に算の有効性は疑う余地がない。GL 通則編に関する本人の同意なしに個人情報・個人デー

は、講ずべき安全管理措置の具体的な手法とタの計算結果を導出できないか、という期待だ。

して「個人データを含む通信の経路又は内容

利用目的規制の観点では、単独の事業者を暗号化」と例示されている。自民党の「経済において複数組織が保有する個人データを秘

構造改革戦略」や「デジタル・ニッポン」等でも密計算で結合し計算結果を得る場合、「計算安全担保技術として導入推進が提言され、内結果」の導出の利用目的への記載が必須では閣情報セキュリティセンター（NISC）「政府機関ないと考えられるだろう。「統計データへの加等の対策基準策定のためのガイドライン」にも工を行うこと自体を利用目的とする必要は無い」

情報漏洩対策として有効性が明記された。

旨が従前から個人情報保護委員会 Q&A で示

個人情報保護法に定められた漏洩等の監督官庁への通知義務要否への影響は、現時されていることからそうした解釈が可能だ。
第三者提供すなわち複数の組織が秘密計

9 ©2022 Data Society Alliance

算を活用するケースでの扱いは現時点で明確の有効なケースとして秘密計算利用が挙げらにされていない。JILIS から個人情報保護委員

れた。SchremsII 決定では米国諜報法分野で会へパブリックコメントとして確認した際は「暗のデータ主体保護の薄弱さを理由に欧米プラ号化は安全管理措置の一つとして考慮される

イバシーシールドの十分性決定が無効とされ、べき要素で、個人情報該当性に影響するもの

標準データ保護約款による移転がすべて無効ではない」と回答された。個人情報に該当しなになる懸念が生じた。結果的には「追加的措いことを理由にした内容ではなく「個人情報(個置」を前提に移転の余地を残す決定がなされ、

人データ)の提供に当たらない」との解釈を提後に欧州データ保護ボードによる追加的措置

案した意図に正面から回答する内容ではないに関する検討では適切な仮名化、エンドツーと感じるが、第三者提供規制の解釈になり得る

エンドの暗号化、秘密計算利用などが例示さのではないかとの見解はピン止めされている。

れた。有効な手段として秘密計算が掲げられ

令和 2 年度改正個人情報保護法では共同た事実は参考にしてもよい。米国議会に提出利用可能な新たな利活用手段として仮名加工された、プライバシー保護技術の振興をはかる

情報制度が導入された(第三者提供は不可)。

「デジタルプライバシーテクノロジー法案」では同じアルゴリズムで作成した仮名加工情報を「secure multi-party computation」が対象技術

複数事業者が秘密計算で共同利用し計算結として明記された。法案レベルだが、秘密計算

果を導出してもよいという解釈も可能であろう。

と法との接点が出てきたことに注目したい。

ただし「加工の方法に関する情報」の共有が今後の展望「削除情報等の安全管理のための措置」違反になるかという論点、同じアルゴリズムで作った
仮名加工情報を名寄せすることが識別のための当該仮名加工情報を他の情報と照合したことになるかという論点は明確にする必要がある。

個人情報法制以外の法的論点としては不正競争防止法との関係も注目だ。産業データ活用の観点からは、不正競争防止法における営業秘密の秘密計算技術を用いた相互提供と計算結果の取得では営業秘密の秘密管理※「個人情報保護委員会事務局レポート 仮性が失われないかという論点、限定提供デー

名加工情報・匿名加工情報 信頼ある個人情

タの技術的管理性の論点などが存在するが、報の利活用に向けて」で同様の解釈が採用。

秘密保持契約等の契約上の措置を前提とす
れば、むしろ産業データの共有の促進に適し海外事例
2014 年にエストニアデータ保護機関が秘密た技術として積極的に活用されるべきであろう。

計算による処理は個人データ処理に該当しな

社会課題の解決に有効な仕組みとして、産い見解を示した例がある(同国個人データ保官学とも総論では秘密計算や秘密分散の社

護法はセンシティブデータの処理に関しデー

会実装推進に前向きだ。現時点では個人情

タ保護機関の事前許諾が必要と規定)。GDPR

報利用時の目的外利用や第三者提供の例外

以前の国内データ保護法に基づくデータ保護とすることの壁は厚いが、本フォーラムを機に、機関の判断とはいえ、現在も有効な解釈として

仮名加工情報の共同利用など新たなスキーム維持されている。日本と欧州は相互にデータ

や、いわゆる 3 年ごと見直しに向けた議論を継保護制度を認証していることもあり、日本法の続すべきだろう。さらに産業データへの適用に解釈にあたって参考にすべきと考える。

よる企業秘密の壁の突破、欧米の動きとの平欧米間の越境データ移転では追加的措置

仄や働きかけなどについても期待する。

10 ©2022 Data Society Alliance招待講演 3「プライバシー保護連合学習の実証実験」
国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)サイバーセキュリティ研究所 研究所長
盛合 志帆 氏NICT では、データそのものを外部に開示すに遭った取引（被害取引）の検知」と、「不正取ることなく、複数の組織で連合学習を行うこと

引に悪用された口座（不正口座）の検知」といができるプライバシー保護連合学習技術「Deeう二つの目的に対し、複数銀行が連携して

pProtect」を開発し、社会実装を進めている。

「DeepProtect」を活用した学習モデルを構築し、本技術は、各組織で構築した学習モデルの勾不正取引の検知を行った。その結果、目標と配情報を加法準同型暗号で暗号化して中央していた検知精度 80％以上を達成するとともサーバに送り、暗号化したまま連合学習モデに、前者では、一銀行では検知できなかった

ルを更新することができる(下図参照)。この技

不正取引が検知されるケースが確認され、後術を活用し、現在、社会課題となっている金融者では、不正口座として実際に凍結されるより不正取引の検知精度向上をめざし、神戸大学

20〜50 週早く検知することに成功した。

及び(株)エルテスとともに、千葉銀行、三菱 UF

本実証実験で得られた成果と課題を踏まえ、

J 銀行、中国銀行、三井住友信託銀行及び伊不正取引の検知精度をさらに向上させるととも予銀行の 5 つの銀行と実証実験を行った。

に、銀行での取引モニタリングの実業務に適本実証実験では、「振り込め詐欺等の被害用できるよう検証を進めたいと考えている。

②中央サーバで は暗号化し た ま ま
学習モ デルのパラ メ ータ （ 重み） を 更新
③各組織で は、
中央サーバで 更新さ れた
学習モ デルを ダ ウン ロ ード 、
よ り 精度の⾼い検知が可能に①各組織から 学習中のパラ メ ータ （ 勾配） を暗号化し て 中央サーバに送信

〇〇
データ

A社

△△
データ

××
データ

機械学習

〇〇
データ

B社

△△
データ

××
データ

機械学習

〇〇
データ

△△
データ

C社

中央サーバーにも第三者にもデータ漏洩の危険性なし！

11 ©2022 Data Society Alliance

××
データ

機械学習

招待講演 4「秘密計算の普及に向けた課題と取り組み」
国立研究開発法人産業技術総合研究所
サイバーフィジカルセキュリティ研究センター首席研究員
花岡 悟一郎

秘密計算の普及に向け、秘密計算の原理と、開を進めるにあたり、処理性能面のみを向上さ

それを踏まえた現状の研究開発動向を説明し、せていくのではなく、上記のような専門的な研普及に向けた課題と取り組みについて紹介す究者や開発者を必要とせずにアプリケーションる。

開発を行うことができる「使い勝手の良さ」を高現段階で、すでに秘密計算技術の処理性

めていくことが重要である。(株)ZenmuTech で能については、十分実用的と言えるレベルには、そうした要望に応える秘密計算アプリケー

達している。しかしその具体的なアプリケーショション開発ツールとして、産総研の協力のもとンの実装には、先端的な秘密計算要素技術を

秘匿 DB クエリーシステム QueryAhead を開発

適切に組み合わせた設計を行い、実用的な処し、その有効性を示している。

理速度と安全性を両立させる必要がある。このまた、秘密計算技術の仕組みや活用方法

ような設計については、トップ国際会議に採択について、社会全体における理解の深化を推されるレベルの技量を持った専門的な研究進していくことも、上記課題の解決において重者・開発者が職人的に対処する必要があるた要である。そのため、秘密計算の機能と安全

め、本格的な普及のためには人材が足らない性を理解が容易となるように、視覚的な手法等という課題がある。

で表現する技術開発なども別途必要と考えらしたがって、今後、秘密計算技術の社会展れる。

12 ©2022 Data Society Alliance招待講演 5「秘密計算の国際標準化動向」
ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 2 エキスパート
NTT 社会情報研究所 研究主任 菊池 亮 氏

一般に標準化とは、ある技術やモノを規格

密分散、（完全）準同型暗号、ガーブルドサーに沿って統一し、互換性の確保、技術の普及、キットなどの構成要素が必要となる。これらの品質の担保、利便性の向上などを狙うもので構成要素のうち、秘密分散は ISO/IEC 19592-ある。標準化には大きく分けデジュールとデフ

1 および 19592-2 においてそれぞれ 2016 年、

ァクトの 2 種類がある。前者は公的な標準化機2017 年に規格化されている。また、準同型暗関によって合意され制定される標準であり、具号も ISO/IEC 18033-6 として 2018 年に規格化

体的には ISO や IEC、ITU が挙げられる。後されている。

者は特定企業の製品・サービスが普及するこ

現在、これら既存の規格を参照した秘密計とで生まれる事実上の標準であり、具体的に算の規格化が進行しており、ISO/IEC 4922-1

は IETF や IEEE などがある。

では秘密計算（総論）、ISO/IEC 4922-2 では

暗号要素技術は、暗号技術が厳しい輸出

秘密分散を用いた秘密計算が、他の構成方規制の対象であった歴史的経緯も影響し、各法に先んじて規格化のステップに入っている国の国内での標準規格、特に米国の標準規（ともに筆者がエディタを務める）。また、秘密格に一定の権威がある。その一方で、近年で計算の構成要素である完全準同型暗号も、ISは国際標準化の流れも強く、特に ISO/IEC や

O/IEC 18033-8 として現在規格化が進行中でIETF は暗号要素技術の規格化に積極的に取ある。

り組んでいる。暗号要素技術を利用するアプリ

また、それ以外にも、独自に完全準同型暗ケーションの規格では、主にこれらの国や団体号の規格案を策定するコンソーシアムが立ちが策定した暗号要素技術の標準規格を参照

上がったことや、IEEE においても秘密計算のすることが多い。

利用に関する議論が為されており、多くの団

さて、データを暗号化したまま分析する秘密

体やその参加企業が秘密計算に着目し、国際計算技術は、近年 ISO/IEC JTC 1/SC 27/W

標準の規格化に取り組み始めていることが見G 2 において規格策定の動きがある。

て取れる。

秘密計算技術はその構成方法に応じて、秘13 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「プライバシー強化技術に関する取り組みのご紹介」
株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ エキスパート
近藤 浩史 氏

我々はプライバシー保護の原則を実現・強2 つめの活動は、連合学習の技術検証であ化する技術としてプライバシー強化技術（Priva

る。複数の金融機関が連携したローンのデフ

cy Enhancing Technologies : PETs）に着目しォルト予測をユースケースに設定して検証した。

ており、秘密計算は PETs の一技術と捉えてい連合学習によるモデル構築のプロセスをよりセる。

キュアにするため、秘密計算と組み合わせた

PETs に関する我々の活動は大きく 2 つある。

連合学習の検証も行った（下図）。秘密計算の

1 つめの活動は、PETs に関する技術レポート

検証では、社内の検証環境構築に苦労した側の発行（URL : https://www.jri.co.jp/page.jsp?

面があるため、秘密計算を手元で手軽に試行

id=101511)である。本レポートでは秘密計算・できるツールなどが整備されることに期待して差分プライバシー・連合学習の 3 つの技術をいる。

中心に、特定製品・ベンダーに依らない観点

我々の今後の活動として、個人情報以外のから技術概要と今後の動向をオピニオンとして企業内データ（機密情報など）に対して PETs

発信している。例えば、技術普及に向けた今を活用し、 組織間の共通課題や社会課題の後の課題として、①法律、②システム開発、③解決を模索・検討したいと考える。

人材・体制の 3 つの側面から整理している。

14 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「NEC の秘密計算に関する取り組み」
日本電気株式会社 技術価値創出本部
衛藤 嘉之 氏コンピュータの計算能力の向上はデータ活用の可能性を提示し、多くの領域において社報の機密性を担保しつつ、企業・組織間の連携を可能とした。

会実装が進んでいる。そうした中、データの漏

今回の実証実験では、kMoL に NEC の秘洩リスクや利用に伴う内容の露見が活用を妨

密計算技術を適用し、様々な化合物とそれらげるケースが存在する。

の毒性が記載されているデータセットを用いた創薬領域においても、複数企業やアカデミ

毒性予測モデル等の評価を行い、連合学習

アと連携した新薬開発が期待されているが、技術単独の場合に加えて、統合時の AI モデ

医薬品などの原料となる化合物の構造データ

ルの秘匿性をさらに高めることを試みた。結果、等は機密性の高い情報であることから、データ

連合学習技術単独で構築した AI モデルと同の共有が課題となっていた。

等の精度を満たすことを確認し、秘密計算技

国立大学法人京都大学大学院医学研究科

術が毒性予測モデルの構築において化合物

奥野恭史教授の研究室では上記課題に対し、データの秘匿性の向上に寄与する実用的な機密データである化合物情報及び活性情報手段であることを示した。

等を直接拠出せずに AI モデルの構築・統合

NEC は今後も秘密計算技術の社会実装をを実現する連合学習技術を基盤として改良を通じ、データ保護と活用の両立を実現し、社会加えた機械学習ライブラリ kMoL を開発し、情課題の解決に貢献する所存である。

15 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「秘匿情報管理サービス「匿名バンク」の導入事例」
株式会社日立製作所 研究開発グループ 東京社会イノベーション協創センタ
価値創出プロジェクトプロジェクトマネージャ
佐藤 嘉則 氏日立製作所の秘匿情報管理サービス「匿名を取り扱う。協力医療機関や CRC は、担当範バンク」[1]は、お客様がセキュアな個人情報

囲の個人情報のみ検索可能暗号の復号鍵を利活用サービスを運用するためのクラウドサー

有するクライアント PC から閲覧できるが、クラウビスである。匿名バンクは、同一人の個人情報

ド側では一切閲覧することはできない仕様となを個人特定情報と匿名化情報に分離してクラっている。全国の希少疾患の患者データをセウド上で管理する。個人特定情報は、秘密計

キュアに集約することにより、効率的な臨床研算技術の一種[2]である PIR(Private Informati

究・治験推進を可能としている。

on Retrieval)で保護されており、匿名バンクで金融分野では銀行の NISA 口座開設サーは、独自の検索可能暗号技術で実装している。

ビスのマイナンバー管理に導入されており[4]、

これにより、クラウド上で個人特定情報を確率

また 2021/6 には同意に基づく個人情報利活

暗号化したまま、検索結果に基づいてビジネ

用サービスを構築するための「個人情報管理

スロジックを実行することが可能となっている。

基盤サービス」を提供している。その他の導入検索可能暗号を匿名バンクに導入した 201

事例については、匿名バンク紹介サイト[1]を4 年以降、個人情報保護法や各種ガイドライン

参照されたい。

に準拠する形で、より厳格な安全管理措置を所望されるヘルスケア、金融分野、公共分野
等の多数のお客様が匿名バンクを導入している。
ヘルスケア分野の導入事例の一つが、希少疾患研究のための患者データ管理サービス（患者レジストリサービス）である[3]。本サービ
スでは、協力医療機関、CRC(Clinical Resear[1]https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/tok
umei/index.html[2]https://www.enisa.europa.eu/publications/dat
a-protection-engineering[3]https://www.hitachi.co.jp/products/it/magazi
ne/hitac/document/2017/10/1710c.pdf

ch Coordinator)、製薬企業、研究機関等が、[4]https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance

患者同意に基づいてクラウド上で患者データ/topics/20181029-topics.html

16 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「コンソーシアム設立による秘密計算の啓蒙とプライバシーテックへの拡張」

株式会社 Acompany
代表取締役 CEO 高橋亮祐 氏

データを暗号化して分析する「秘密計算技術」はどのようにして社会へ貢献するのだろうか。

装に取り組んでいる。注力分野として掲げるのは「マーケティング」や「ヘルスケア」、「モビリティ」、「金融」

2021 年 6 月、Acompany は EAGLYS と共同で、秘の 4 領域だ。中でもマーケティングは、DAC との実証

密計算のコミュニティ「秘密計算コンソーシアム」を立実験を実施。ビッグデータの集計・分析結果を提供すち上げた。 メインコンテンツは 7 回開催した定期イベるプラットフォームへの応用を目的に、パーソナルデ

ント「秘密計算.jp」。秘密計算に関する実証実験や事ータを秘匿したまま統合分析を実施し、成功した。今業化などの取り組みをテーマに、インテルやデジタ

話題の Cookie 規制による広告ターゲティングの代替

ル・アドバタイジング・コンソーシアム(DAC)、SB テクノ

手段へ貢献する可能性を秘める。

ロジーなどが登壇。総計 300 人以上が参加した。

GDPR（一般データ保護規則）や改正個人情報保

このコンソーシアムを運営する Acompany は、名古護法などにより、世界各国でプライバシー規制への需

屋大学・名古屋工業大学発スタートアップだ。メイン

要は高まる一方だ。その中で Acompany は秘密計算

活動拠点を名古屋に構え、データ分析を得意とする以外の技術展開も視野に入れ、合成データや差分プ

秘密分散法を用いた MPC による秘密計算の社会実

ライバシーなどプライバシー保護技術提供も進める。

17 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「秘密計算＝プライバシー＋セキュリティ＋データバリュー」
SB テクノロジー株式会社 サービス統括 ビジネスイノベーション本部
プリンシパルストラテジスト 福嶋 健二 氏

ビッグデータの課題の 1 つ目は、匿名化等による分析データの欠落(プライバシー)。2 つ目は、機微デー

目的に合わせて対応でき、適用領域は《調査領域》などである。

タをクラウド上に置けない(セキュリティ)。3 つ目は、他

SBT が取り組んでいるゼロ・カーボンシティに向け組織とのデータ共有(データバリュー)。SB テクノロジた事例では「グリーン×デジタル」スマートシティで都ーはデータ資産活用でこの 3 つの課題を解決するパ

市 OS でのトータルマネージメントにおいても【プライラダイムシフトの実現を目指している。秘密計算技術

バシー保護】で必須の技術になると考えている。SBTを活用で有効と考えるマルチパーティ（データホルダ

はゼロ・カーボンシティでの各企業などの役割とビジ

ーが 2 つ以上）でデータを掛け合わせる相関/クロス分

ネスモデル（下図）で「スマートシティ領域」で分野間

析・クラスター分析、希薄データ項目の補完/補填、ス

データと秘密計算 PF の実検証を行いながらビジネス

コア化、需要予測、効果測定などに活用できると考え展開を目指している。SBT が現在進める実証実験でている。

はオンラインメディアサービスとシェアモビリティサービ

マネタイズ・パターンは 3 つと考えている。１つ目は、スのマルチパーティデータを活用して、カスタマーを「ID におりマルチパーティで掛け合わせたデータから

不動産ディベロッパー、自治体に向けてのサービスと算出したバリュー」で、理由は分析データで導かれる

して社会実装を目指している。

相関関係は、母集団の相関関係としてマーケティング

SBT は秘密計算コンソーシアム主催 2 社の保有す施策に生かすことができ、適用領域は《マーケティン

るコア技術特性を活かしマルチパーティデータでの活グ領域》など。2 つ目は、「企業/組織間データ活用で用時に最大化する為に「秘密分散＋MPC(マルチパのマルチパーティのデータ掛け合わせで創出したバリーティ計算)方式」と「準同型暗号方式」の 2 つの技術ュー」で、理由は企業グループ間で分断されたデータを“ハイブリッド秘密計算クラウドサービス”として研究から業務改善などデータドリブンでの経営方針や戦開発で整え、2 つの秘密計算の有効性などを検証や略検討等へ活かすことができ、適用領域は《新ビジネ実用へ向け活用進める企業などへ向け PoC 用途から

ス/業務改善/効率向上領域》など。3 つ目は、「A 統計利用できる“トライアルサービス”を提供し、更なる秘密

×B 統計＝クロス分析結果」で、理由は個人情報に関

計算技術の実活用に向けたユースケースを様々な企するデータが必要な統計分析が可能で、分析粒度を業と共創で進めている。

18 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「グローバルに先駆けた秘密計算ユースケース創出に向けて」
EAGLYS 株式会社代表取締役社長 今林広樹 氏

企業内外のデータ活用が進む一方、急速なクラウェアの SAP 社とのプロダクト連携・協業の取り組みをド移行が招くセキュリティホールの拡大や、機密デー紹介した。サプライチェーンのタテデータ連携により、タ漏洩やプライバシー侵害といったデータに纏わるリ製造設備の稼働状況や CO2 排出量などの機密デー

スク接面拡大とその対応が喫緊の課題となっている。

タ収集や金融機関による一元化データの分析活用な

これらのデータアクセス・利活用の課題を取り除き

ど、企業をまたいだデータ活用が秘密計算領域ではつつ、AI・データ活用を量・質ともに最大化するため検討されやすい。

に、秘密計算をはじめとする AI・データセキュリティ技

また今後の秘密計算のビジネス展開を加速するた術は有用であり、Gartner を始め戦略的技術としてグロ

め、SB テクノロジー社とは秘密計算クラウドサービス

ーバルトレンド化している。

提供に向けて協業を進めており、共同で発表を行っ

EAGLYS は秘密計算の中でも、データ連携・一元た（SB テクノロジー社紹介を参照）。

化や AI アルゴリズムにおける秘匿化機能・データ保今後も引き続き、データ連携・AI 活用における正確

護機能(独自機能開発)とその高速化技術(独自技術

性・ロバスト性の向上とスムーズな価値転換に向けて、研究)に強みをもち、その技術優位性や応用実績を武プライバシー強化/AI セキュリティ技術(秘密計算、連器にグローバルに先駆けて事例を創出している。3/11

合学習、疑似データ生成等)の応用研究と社会実装

開催のフォーラムでは、ERP パッケージ世界トップシを進めていく。

19 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「秘密計算に関する NTT コミュニケーションズの取り組み」
NTT コミュニケーションズ株式会社
スマートワールドビジネス部 スマートヘルスケア推進室担当課長 櫻井 陽一 氏

NTT コミュニケーションズでは、スマートワールド推野だけではなく、他の分野においても秘密計算を導進のキーテクノロジーの一つとして秘密計算を位置付入することで課題解決に繋げられるように、PoC 等にけ、秘密計算サービス「析秘」の開発、提供、「内閣府取り組んでいる。

SIP AI ホスピタルによる高度診断・治療システムにお「析秘」については、まずは秘密計算に手軽に触れける参画医療機関との秘密計算技術を活用した共同てもらえる機能を絞ったファーストリリースをしているが、研究」や「千葉大学附属病院複数診療科との秘密計

今後も様々な解析手法や API の提供を予定している。

算 AI を活用した共同研究」に取組んでおり、社会実

さらに、現在 NTT 研究所にて研究開発中のディー
プラーニング等が実現可能な「秘密計算 AI」技術に装、サービス提供を目指している。
医療・ヘルスケア分野を最初のターゲットに設定しついても、析秘に組み込み、様々な方々に利用してもたのは、機微性の高い個人情報である医療情報が対らえるように NTT 研究所と連携し、開発を進めており、象となるため、安全にデータ利活用が可能となる秘密

Smart Data Platform for Healthcare の機能群と併せて、計算技術が提供できる効能の適応性が高いと考えた

様々な分野でのデータの安全な利活用への貢献をからである。

目指していく。

NTT コミュニケーションズでは、医療・ヘルスケア分

20 ©2022 Data Society AllianceDSA 会員事例紹介「デジタルガレージの秘密計算の取り組み」
株式会社デジタルガレージ DG Lab Chief Technology Officer (Security)
竹之内 隆夫 氏

デジタルガレージは、秘密計算の社会実装に向けた業界団体の主導や、スタートアップ投資、そして、
技術パートナーと事業化検討を進めている。

いる。
続いて、デジタルガレージはスタートアップ投資を積極的に行っている。デジタルガレージは様々な技

まず、業界団体の主導については、具体的には、術分野の中、秘密計算にも注目しており、既に国内

データ社会推進協議会(DSA)において秘密計算活では Curv に投資している。Curv は無事 PayPay に買用 WG の主査や、秘密計算研究会の事務局を行って収されている。

いる。DSA が利活用の観点での議論を進めているの最後に、デジタルガレージは技術パートナーとの事に対し、秘密計算研究会では技術の観点で活動を行業化も検討している。秘密計算にはさまざまな方式がなっており、2022 年 3 月に秘密計算の安全性基準を存在するが、デジタルガレージは一つの方式に限定公表した。秘密計算は様々な方式が存在し、安全性せずに、各方式を技術パートナーと実現する方針をとの理解が困難という課題の解決のため、統一的な評っている。一例としては、2020 年に行った、Fortanix

価が可能な基準を作成した。これにより、技術の提供

社と連携し、MS Azure で動作するハードウエアチッ

者と利用者との相互理解を促進されることを期待してプを用いた秘密計算技術を実証している。

21 ©2022 Data Society Allianceパネルディスカッション「秘密計算の期待と課題、普及に向け今後求められるアクション」
多様な角度からの講演/事例紹介を通じ、プラットフォーム化やルール整備、ユーザビリティや人材といった秘密
計算普及の課題認識が共有された。講演者である板倉陽一郎氏・盛合志帆氏に加え、江村克己氏と田口潤氏にご参加いただき、それらの課題をどう乗り越えていくべきかをテーマに、パネルディスカッションを行った。ファシリテーターは DSA 理事・若目田光生が務めた。

パネリスト
⚫

一般財団法人情報法制研究所理事・ひかり総合法律事務所パートナー弁護士

板倉 陽一郎 氏⚫

日本電気株式会社 NEC フェロー

江村 克己 氏⚫

一般社団法人日本データマネジメント・コンソーシアム理事

田口 潤 氏⚫

国立研究開発法人情報通信研究機構サイバーセキュリティ研究所長

盛合 志帆 氏ファシリテーター⚫

一般社団法人データ社会推進協議会 理事

若目田 光生問題意識――各セッションをふまえて、まずは秘密計算普及に向けた課題認識、ご意見をお聞かせください。
田口潤(以下、田口)

30 年以上にわたる IT 専門記者歴において暗号化や秘密分散を含む先端技術を取り上げてきたが、秘密計算がこれだけ濃く熱いとは認知していなかった。プライバシーや法、政策、技術など色々な論点がある。近年稀なエネルギーを感じ、プラットフォーム化にも期待
する。

田口潤氏

一方で、IT プロにすら、そのエネルギーが適切に伝達できていないという課題も感じるところだ。個々のピースとそれらの重要性は理解するものの、全体像がわからない。DSA なのかより特化した業界団体なのかといった枠組みはさておき、秘密計算にまつわるアーキテクチャを整理してとっつきにくさを払拭する必要があるだろう。日本は技術開発が先行して「いいものはいつかわかってもらえる」姿勢に陥りがちだが、海外で一般的なカオスマップを整理するなど、伝える、わかってもらう取組み
こそ重要だ。最初は誤解も生じるだろうが続けていくこと、そこにコミュニティの意義と責任がある。今後の取組みへ向けてメッセージを発し続けるべきだ。
企業講演にあった AI 活用はとても大きな次の成長領域だが、プライバシーを考えすぎず猛スピードで処理結果に到達してしまう中国の存在が脅威だ。ハンディキャップを負った日米欧は、個別企業の利害を超えて協調し民益の全体最適を優先すべきだろう。

22 ©2022 Data Society Alliance江村克己(以下、江村)

大変濃密な時間にお礼申しあげる。NEC で永く CTO

として研究開発に関わり、秘密計算とは 10 年前に出会っている。当時は処理が遅すぎて「できたらすごいね」のレベルだったが、かなり実用に近づいたことに感慨を覚えている。
SB テクノロジーのスマートシティ事例には共感する。データ駆動形社会の創造においてどうデータを活用していくか。秘密計算の普及には、個別事例からの発江村克己氏

想の転換が必要だ。いま見えている課題のリスク低減にとどまらず、データ活用
社会全体の視座で、あらゆるプレイヤーが集う場での議論が欠かせない。

プラットフォーム化は重要だが、秘密計算のためのプラットフォーム構築という話ではないだろう。SIP はじ
めあちこちでデータ連携プラットフォーム、基盤と謳っているが、社会実装に至っていない。それらの大きなプラットフォームへ秘密計算を入れ込んでいく前提でバラバラの課題を紐解き、次のステップやチャンスを考えるべきだ。小さな事例を個別に積み上げても、解決しうる課題が繋がっていかない。
法制度や社会受容性といった課題解決に向けて、発信すべき情報も転換点を迎えている。技術紹介にとどまらず、秘密計算という手段で実現した実利、価値を多くの人に伝えていくフェイズにきている。
板倉陽一郎(以下、板倉) 今日紹介された取組みは同意が前提であり、基本的に問題は起きない。ただし、本質ではない。本当にニーズがあるのは
既存未同意データの安全な活用と効果の導出であり、私への相談のほぼ 100%を占める。優秀な安全措置技術としての秘密計算はどんどん活用すべきだが、現時点では秘密計算だから未同意データも利用可能という解釈はなく、本当のニーズは満たせない。4 月以降個人情報保護委

板倉陽一郎氏

員会の見解には期待するし、対話しつつ実効性のある解を見出していくべきなのだろう。
理解促進は難しいところで、一般の方に何となくでも伝わるためには運も重要だ。インターネット SSL の鍵
マークや行動ターゲティングが経てきたような「そういうもの」という認知レベルへの到達へ向けて、読まな
いかもしれなくても、色々と丁寧に説明していくしかない。個人データについても過去には適切に理解するメディアがほとんどなく誤報と絶望を繰り返してきたが、誤った記事がそれでも現在は消滅しつつある。
間違っていたら地道に訂正を求め、諦めずに続けていくことでブレークスルーを迎えられると期待する。
盛合志帆(以下、盛合)

法律、学術、標準化など多様な論点をひとまとまりのプログラムにしてもらい、理解が進んだ。実用化へ向けた DSA 会員企業の事例紹介は、とくに興味深かった。
今後の課題としては、銀行実証実験でデータから触ってみた経験をふまえ、データ標準化が肝だとあらためて痛感する。スピード感をもっていますぐ始めたいという相談が増え、今日参加のユーザー企業との橋渡し企業や、プラットフォームの出番がきている。

23 ©2022 Data Society Alliance盛合志帆氏

優先的に取り組む領域――ユースケースや事例をふまえて課題や目的に合った解決手段としての秘密計算を捉えるとき、適用が急がれる領域などはありますか。
田口 いざ使いたいとき、企業は法務から止められたり他社に呼びかけてもデータが出てこなかったりといった課題に直面する。Acompany の SAP サプライチェーン連携のような未同意データの活用は有望だ。炎上後の続報が少ないが、JR の Suica データは各社の交通カード連携が可能になっている。一企業では大変な取組みだが、わかりやすく関心を引く領域といえる。
江村 田口氏から具体例が上がったように、次代は組織間のデータ連携だ。人口減少国日本にあっては、トラック積載率向上など物流も大きな課題解決が期待できる。別業界がデータを出し合うならどういう課題が解決できるポテンシャルがあるのか、メリットがあるか。ヘルスケア領域は SIP 含めてプロジェクトごとに多数の適用先がある。
盛合 名前は開かせないが、移動データで秘密計算の発展形を推進するプロジェクトが進んでいる。
板倉 国内は待望の仮名加工情報の共同利用で秘密計算活用を使うとよさそうだ。グローバルでプライバシ
ーや Cookie の課題が浮上し各国とも困ってはいるが、秘密計算だからそれらの課題をクリアしているという解釈には踏み込んでいない。欧州の最新追加措置では技術の意義を認めるものの、同意に代わるところまでは踏み込めない。
EU は GDPR で作ったトラストマークに関し、4 年経ってベースのガイドラインはできてきたところだ。EU 全体は難しくても各国なら輸出できる可能性があり、戦略的に推進すべき。議会を通ったというと、国際的にはとても拘束力強い。日本は得意でないが、EU のどこかと共同していくと有効な戦略になり、OECD にも打ち込める。日本から働きかけていくべきだろう。他方米国は GDPR のような詳細ルールではないため、ただちに市場としては期待できない。
田口 ユーザー企業を多数取材してきた観点で重要な話だ。企業は Suica 問題の社会的批判や SNS 炎上が身にしみすぎ、危うきには近寄らない姿勢で何とかしてしまっている。物流、小売も秘密計算必要のちょっと前の段階で、企業を超えた取組みまで進んでない。攻めないとブレークスルーできない医療が例外か。
DSA、個社、コンソーシアムの何れにせよ、企業間データ利活用の成果を出していくと雰囲気が変わるはずだ。

組織間データ共有の注目領域――安全、トラストを担う組織や基準についても、国や業界団体などの選択肢が提示されました。フードロスや需要予測、環境負荷対応など、組織間データ共有が欠かせないな
いかで、企業秘密に関する注目領域はありますか。第 4 の手法が重要というコメントもありました。
盛合 SAP サプライチェーンのようなブローバルプラットフォームづくりは注目に値する領域だ。秘密計算を含む Privacy Enhancing Computing(PEC)、Privacy Enhancing

ファシリテーター若目田光生

Technology(PET)は、ガートナートップトレンドに取り上げられている世界の潮流だ。米国も国を挙げて売り込みにきている。データ越境問題が気になって手を上げづらかったが、国際的
24 ©2022 Data Society Allianceデータ連携のデモに使えないかという相談もあった。日本が良い技術をもっていても、機動力などの差でこうした黒船に負けてしまう面もある。

――DFFT も共通ルール、バイラテラルに話が偏りがちですが、技術による解決も重要な側面と感じます。国際間のデータ共有についてはいかがでしょう。
板倉 国際間データ共有の取組みはなんともいえない。国内でも国際でもまだソリューションを提供できていない。エストニアの企業が頑張っていたが、対民より対電子政府にシフトした。各国でも大丈夫とはとてもいえない。日本から打って出るとすれば、国内で確認できた安全の枠組みを広げていき、そこを軸に売っていくのだろう。

――個人情報依存ではない領域から進めるべきという指摘が日本総研からありました。国際間データ共有では一層重要かもしれません。

優先すべきアクション――企業に対する啓発、国や団体への啓発ともに、様々な課題が提示されました。いま優先すべきアクションについて提言をお願いします。
田口 長年 IT 動向を見てきた経験から、これまでとは異なる提供者側

パネルディスカッションまとめ グローバルも展望した本格的な社会実装(プラットフォーム化)を展望の取組みが重要と感じる。MPCした、制度ルール、安全性基準、運営、ガバナンス、データ整備の検アライアンスと協調するのか競合するのか。スマートフォンや PDAなど、たいてい日本の技術は先討
 利用者やデータ主体への普及啓発による理解促進(社会受容性の拡大)、ブランディング

行するのに、iPhone に席巻されてしまってきた。日本一企業より 共有価値の訴求と視座を上げた適用領域の設定、及びそれを強力に推進する体制や人材、政策

海外有力ベンダーの方が「なんとなく安心」と思われてしまう。

一般に理解されるのは難しいが、アピールし続けていくのも重要だ。最初は誤解があっても、継続していく。
海外ベンダーは Youtube を使った啓発が増えた。ブロックチェーンもちゃんと理解している人はほぼ皆無
だが、動画なら「なんかすごそう」とわかった気にはなる。
板倉 海外事業者の方が信頼できるという話は、制度面から見ると「なんとなく」ではない。消費者からするとGoogle や Facebook は、厳しい規制を潜り抜けたサービスだ。GAFA は各国で目をつけられ叱られているが、各国で監視の目が行き届いている企業ということの裏返しでもある。国内の規制をいやがる日本の消費者は、EU の厳しい規制にタダ乗りしている。経済産業省は業法も規制も嫌いでガイドラインに逃げるし、経済団体は単純に規制緩和と謳う。消費者や官庁、経済界に甘やかされるから、日本企業は世界に出ていけない。海外で戦える枠組みが最初から必要で、国内しか見ていないことが敗因だ。
盛合 情報発信がすごく大事で、今日のようなフォーラムも続けていくべき。我々も黎明期にすぐ結果を出しやすい領域テーマを選んできた。また、本日講演で紹介した事例については動画を公開している。ブランデ
ィングを含めてみんなで推進していく。
25 ©2022 Data Society Alliance江村 プラットフォームに関する議論は、必要なエコシステムができているかという視点が大事だ。いまやれる
人の範囲で小さな活動になることを避け、発展のためにはどういうプレイヤーが必要なのか誰がいるのかという順番で考える。竹之内氏からガイドラインの説明があったが、国レベルでやっていく必要がある。そのうえで「技術で勝つ日本」ではなくルールづくり、標準化、海外連携と進めていくべきだ。しかしこの領域は人材含めて日本が弱い。「いまいる人が集まればなんとかなる」という世界ではなくなりつつあり、日本経済
新聞にも取り上げられるほど標準化が再度見直されている昨今だ。そこをどうしていくかの意識が不可欠である。
アウトリーチや諦めない姿勢も大切だ。初等中等教育に秘密計算の情報を入れ込むなど、若いデジタル
ネイティブへの早めのインプットが必要だろう。

――ありがとうございました。

26 ©2022 Data Society Alliance付録 参加者アンケート概要

満足度
本フォーラム全体に対する 5 段階評価を伺ったところ、全体平均スコアは 4.2 と、多くの参加者が内容を高く評価していただきました。とくに運輸業・郵便業、学術研究・専門・技術サービス業の参加者は満足度が高かったようです。

図 3 参加者業種別満足度(期待以上～期待はずれの 5 段階評価)

セッション別評価
セッション別の評価はいずれも 90%以上が「期待通り」～「期待以上」でした。なかでも「DSA 会員による事例紹介」は 97%、「パネルディスカッション」は 96%が「期待通り」～「期待以上」の評価です。

27 ©2022 Data Society Alliance図 4 セッションごとの評価(期待以上～期待はずれの 3 段階評価)とくに役立った点や興味深かった点など
パーソナルデータを含むデータ活用促進における秘密計算の役割に対する驚きと期待が寄せられました。とくに導入事例から実装の進捗を感じていただけたようです。課題としては法制度や国際標準化、また社会実装へ向けた価値や安全性の伝達などのご意見をいただきました。
表 1 とくに役立った点や興味深かった点(自由記述、原文のまま)
コメント

業種

・大元のデータが個人情報というところで世界的にぶつかる壁が同じということ。

運輸業・郵便業

・例に物流がよく出てきたので、物流はやはり今後の大きな社会課題なのだなと感じた。
データ活用が社会に受容される要件となりうる技術である点。

製造業

プライバシー保護学習技術

製造業

技術者目線の発表が大多数だったなかで、板倉先生の見解が世の中的には一番重要だ 学術研究・専門・と思われる。

技術サービス業

法制度の点と国際的な標準化の点

情報通信業

個人情報保護法との関係の整理で、仮名加工情報の共同利用、という整理でいける可能 学術研究・専門・
性を始めて認識できた。パネルの最後で、ディジタルネイティブに向けて発信すべしという 技術サービス業
指摘は興味深かった。
国際的なルールマーキングの重要性を改めて感じました。

その他

実際の利用例が示され、さまざまな応用を頭に浮かべることができました。ただ、パネルデ 製造業
ィスカッションでもありましたが、示された利用例の図では、一般の人に理解してもらうのは困難に思いました。私も社内で展開したいとは思いますが、うまく伝える自信がありません。わかりやすい資料があるといいと思いました。
28 ©2022 Data Society Alliance

コメント

業種

まったくの門外漢ですが、ここまで実装、実証が進んでいることに驚きです。秘密計算に 製造業
ついて、素人でも安全性となぜ計算できるのか、わかりやすいポンチ絵があると良い。
社会実装の進ませ方は中々難しいと感じました。

情報通信業

複数の企業から事例の紹介が役に立つ。秘密計算という技術を評価するのではなく、社 情報通信業会にどう役立てるのかの議論を厚くして盛り上げることが現在の課題だろうと思う。
冷静に法制面からコメントする板倉弁護士さんと、各社の姿勢のコントラストが、リアルでし 情報通信業
た。

全体についてのご意見、ご感想、ご質問など
フォーラムでお伝えした情報量と領域の広さから、全体像が把握できたというご意見の一方で、法規制などテーマ別に掘り下げる機会についてのご要望もいただきました。個別の具体的なご質問も複数いただき、関心の高さが伺えます。資料提供のご要望に関しては、本レポートにてお応えすることとしました。
表 2 セミナー全体についてのご意見、ご感想、ご質問(自由記述、原文のまま)
コメント

業種

JDMC2022 のラウンジトークで初めて「秘密計算」というワードを知ったので、第一人者の 運輸業・郵便業
皆様から基本概念や世界的な動向をお聞きすることができて良かった。実用されたらデータ活用の促進や社会課題解決に役立つだろうなと感じた。
それぞれ、もう少しじっくりと内容を聴きたいという希望はあるのですが、これだけの講演者 学術研究・専門・が一同に会したことで、横断的に状況を把握できました。ありがとうございました。

技術サービス業

全体的に熱量の高い、密度の濃いセミナーを受講させて頂き、ありがとうございました。法 情報通信業
規制に関する話題は、是非独立したセミナーとして別途開催して頂くとうれしいです。
大変な関心と盛り上がりを実感しました。

製造業

短時間でこれだけ山盛りの情報をご提供いただきました。しばらく反芻が必要かも。

サービス業

秘密計算の概要とデータ利活用する上での課題について、アウトラインが分かった

製造業

秘密計算は以前から追っているが、これほど多数の企業から新しい事例をまとめて聞いた 学術研究・専門・ことはなく、新しい段階に進んだと感じた。各社とも利用企業と相談中の案件が増えてきて 技術サービス業
いるようで、競争領域が拡大していそうではあるが、まだまだ手を組んで進めるべきことが多く、DSA を始めとする連携組織の活動は重要。
非常に勉強になりました。身近な環境との適合性を考えながら、学びを継続させて頂きた 学術研究・専門・
く存じます。

技術サービス業

講演資料をできる範囲で結構なので共有していただきたい

電気・ガス・熱供
給・水道業受講できなかった方にも、内容を紹介したい29 ©2022 Data Society Alliance

情報通信業

コメント

業種

１．本日の資料はいただけますでしょうか。法律のところは早すぎて、良くわかりませんでし 製造業
た。
２．質問１（板倉さま） 秘密計算は、個人情報保護法に対応するための方法として推奨されていくのでしょうか？
３．質問２（近藤さま？他の方でも）秘密計算用に暗号化されたデータが、本当に暗号化されているかどうかを、データ提供者が確認するにはどうしたらよいのでしょうか。秘密計算を使うと称して、あたかも暗号化したように見せかけてデータを覗き見てしまうという詐欺が考えられます。
SBTech 殿＞スマートシティに社会実装するためのコストや具体的ハードル、な課題につ 製造業
いて教えていただければ幸いです。
これまでの取組の中で、安全を確保するために暗号化をしたのだが、想定外の事が起き 製造業て、安全が確保されなかったケースというのはないのでしょうか？ 可能な範囲で教えて下さい。
セッション講演での御話しではありませんでしたが、秘密計算に関するご説明で、通常の 情報通信業
暗号化との比較をした発言で、「暗号化したらそのまま計算できない 秘密計算は暗号化したまま計算できる」と言っていましたが、それって暗号化していると言えるのでしょうか。
例えば、秘密計算に適した特定の変換技術（暗号）だけが秘密計算の対象ですか。

DSA へのメッセージなど
AI 規制法における位置づけの検討、データ活用の定義といった、DSA が取り組むべき活動について具体的なご意見をいただきました。また DSA の情報発信をご評価いただくコメントも見られました。
表 3 DSA へのコメント、印象など(自由記述、団体名称のみ修正)
コメント

業種

AI 規制法案は EU では年内に成立しそうだが、日本の事業者はこれに追随するのに汲々 学術研究・専門・とする。今回の秘密計算は AI 規制法の観点からはどう位置付けられるものになるのか、そ 技術サービス業
ろそろ DSA も検討したほうがよいのではありませんか？
今回の企画は秘密計算について俯瞰することができる良い機会となりました。一方で、” 製造業
データを扱う”ということについて一般の人に理解してもらうことも必要だと思います。単に”データ”と言っても、ひとそれぞれ認識していることは千差万別です。データを扱うということがどういうことなのかがわかるような資料やフォーラム（テーマにはそのへんに配慮する必要がありますが）が必要だと思います。
このようなイベントを定期的に開催いただけると嬉しいです。

情報通信業

日本のデータ利活用を牽引してくれると期待しています。

製造業

当協議会との連携をよろしくお願いします。

その他

いつも積極的に情報発信いただき大変役立っております。

製造業

30 ©2022 Data Society Allianceこの文書について⚫

名称

DSA フォーラム「秘密計算が実現する安心・安全な企業間データ共有」開催レポート

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ファイル名

220311_SecureComputationForum.pdf⚫

掲載 URLhttps://data-society-alliance.org/event-report/2203_securecomputation/⚫

概要
この資料は、一般社団法人データ社会推進協議会(DSA)が開催した国内初の秘密計算総合イベント「秘密計算が実現する安心・安全な企業間データ共有」の講演内容を再編したものです。

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基本情報
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DSA 基準文書区分 ホワイトペーパー-

作成者

一般社団法人データ社会推進協議会 4011005007414-

公開者

一般社団法人データ社会推進協議会 4011005007414

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著作権者

一般社団法人データ社会推進協議会 4011005007414-

発行日2022 年 10 月 20 日-

公開日

2022 年 10 月 20 日-

作成アプリケーション

Microsoft Word

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公開形式

PDF

-

公開ファイル容量

2,982KB-

ページ数

33 ページ

利用条件-

本書を利用したこと、利用しなかったことにより直接または間接に生じた損害に対して、DSA は一切の責任を負いません。

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本書を組織や団体として活用される際は、DSA へご一報いただければ幸いです。
本書に関するお問い合わせ

一般社団法人データ社会推進協議会(DSA) 4011005007414
E-mailinfo@data-society-alliance.org

ホームページ https://data-society-alliance.org/contact/

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