秘密計算の活⽤例〜 秘密計算を利⽤した安全な組織間でのデータ活⽤への期待 〜
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
2023年6⽉2⽇©Data Society Alliance 2023

はじめに
l 本資料の作成背景と⽬的

l データ社会推進協議会（DSA:Data Society Alliance）は、データを秘匿しながら処理できる技術である「秘密計算」を、単なる安全管理のための技術ではなく、組織間での安全なデータ活⽤ができる技術と捉え、これにより社会的・経済的利益の向上ができると考えている
l そこで、 DSA 利活⽤促進委員会 秘密計算活⽤WGでは、ヒアリングや講演イベントなどを通じ、どの様な活⽤例の案（活⽤案）が期待されているかを整理した
l 本資料は秘密計算による組織間でのデータ活⽤の可能性を多くの⽅に感じて頂くことを⽬的とする
l 本資料を参考に新たな活⽤例の案の議論が進めば幸いである

l 想定読者

l データ活⽤を⽬指す企業関係者、秘密計算を理解したい利⽤者、政府関係者の⽅ など

l 本資料の活⽤場⾯

l 組織間でのデータ活⽤に関する新たな活⽤案を議論
l 秘密計算の社会実装に向けた検討の場の設⽴に向けた議論

本資料は活⽤案を整理したものであり、秘密計算の技術的な詳細・制限・限界や、秘密計算が出⼒する計算結果から秘匿したい情報が暴露されるリスクの評価・対策や、秘密計算と法律との関係などは、本資料のスコープ外である©Data Society Alliance 2023

2

⽬次
l 1. 組織間でのデータ活⽤への期待
l 2. 秘密計算とは
l 3. 秘密計算の価値
l 4. 秘密計算を⽤いた組織間でのデータ活⽤案
l 4-1. 活⽤案の検討の背景・⽬的・分類
l 4-2. 活⽤案の⼀覧

l 5. まとめ・社会実装に向けた論点整理
l 付録

l 付録A︓実証実験の事例
l 付録B︓ヒアリングコメントの概要©Data Society Alliance 2023

3

1. 組織間でのデータ活⽤への期待©Data Society Alliance 2023

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組織間でのデータ活⽤の価値
個⼈情報や企業秘密のような機密性が⾼いデータを、組織間で安全にデータ結合して活⽤できれば、様々な社会課題の解決が期待できる
EVインフラ最適化

ものづくり・物流最適化

各EV⾞の充電残量や移動先の情報を集約し需要予測しEV設備や電⼒を最適化

サプライヤやメーカ間で機密情報を統合し、最適な⽣産・物流を最適化

個別化医療

⾦融不正検知電⼒消費の⾒える化

ゲノムと投薬情報の統合・相関分析による、
個別化医療の実現

銀⾏・決済データを秘匿しながら結合分析し不正送⾦を検知

テナント毎の電⼒消費量の開⽰が嫌がられるためビルやエリアで秘匿して集計©Data Society Alliance 2023

5

組織間のデータ活⽤の課題
l 組織間のデータ活⽤（データの流通）に阻害要因があり、進んでいない
l 阻害要因として「提供先での⽬的外利⽤」「知⾒等の競合への横展開」などが挙げられている
データ流通の阻害要因の例
1. 提供先での⽬的外利⽤（流⽤）2. 知⾒等の競合への横展開
3. パーソナルデータの適切な取扱いへの不安
4. 提供データについての関係者の利害・関⼼が不明
5. 対価還元機会への関与の難しさ
6. 取引の相⼿⽅のデータ・ガバナンスへの不安
7. 公正な取引市場の不⾜
8. ⾃⾝のデータが囲い込まれることによる悪影響
出典︓
パブリックコメント「プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス（案）」に係る意⾒募集,2021年12⽉3⽇
h'ps://public-comment.e-gov.go.jp/servlet/PcmFileDownload?seqNo=0000227587©Data Society Alliance 2023

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2. 秘密計算とは©Data Society Alliance 2023

7

秘密計算のイメージ「秘密計算」とは、データを他⼈に⾒せないで処理できる技術である
図︓友達同⼠で点数を隠しながら平均点を計算する例
81点

75点

データを⾒ない/⾒れないが、平均点は計算できる

秘密計
算

平均点=8496点
信頼のおける第三者がいなくても計算が可能※図︓以下の資料を参考に著者作成
濱⽥浩気 ⽇本電信電話株式会社 NTTセキュアプラットフォーム研究所“知られたくない情報を、使える情報に変えるプライバシー保護術〜秘密計算のしくみとは︖”,
h(ps://www.milive-plus.net/gakumon170202/©Data Society Alliance 2023

8

従来の暗号技術との⽐較
従来の暗号技術は、データを処理する際には復号してから処理する必要があったが、秘密計算は暗号化※3したまま処理が可能
表︓従来の暗号技術との⽐較の例

処理における暗号化
通信における暗号化
保存における暗号化

従来の暗号技術を利⽤したシステム

さらに秘密計算技術を追加したシステム

（対象外）

✔

✔
✔

✔
✔

※1

※1

※1 秘密計算技術を⽤いて、通信・保存時の暗号化を⾏うことが望ましいという意味ではない。
例えば準同型暗号は、適応的選択暗号⽂攻撃に対する識別不可能性（CCA安全）を満たすことが難しい※2など、従来の暗号技術における通信・保存における安全性とは異なる考え⽅などが必要となる可能性あり。
※2 参考︓江村恵太, 林卓也, 國廣昇, 佐久間淳,"まぜるな危険準同型暗号", CSS2016.
h'ps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?acPon=repository_uri&item_id=175711&ﬁle_id=1&ﬁle_no=1※3 秘密分散は鍵を⽤いた暗号化とは異なるが、本資料では秘密分散も含めて秘匿化することを暗号化と記載©Data Society Alliance 2023

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秘密計算の名称・⽅式
本資料では利⽤案を整理した資料であるため、「秘密計算」をデータを秘匿しながら処理できる技術の総称と捉え、⽅式や要素技術は⾔及しない※1
表︓秘密計算の⽅式・要素技術の例※2
秘密計算の⽅式・要素技術

秘匿したまま処理可能な内容

技術カテゴリTEE（Trusted Execution Environment）

ハードウエアGarbled Circuit(ガーブルド・サーキット)

ソフトウエア

様々な処理が対象

秘密分散を⽤いた秘密計算

ソフトウエア(完全)準同型暗号

ソフトウエア

検索可能暗号検索処理が対象

ソフトウエア※1 「秘密計算」は別名として、秘匿計算、 Multi-Party Computation、Secure Computing、Confidential Computing とも呼ばれる※2 本資料は技術の詳細を記載するは主な⽬的ではないため、この表では⽅式や要素技術を網羅的に⽰さず、いくつかの例を記載している©Data Society Alliance 2023

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3. 秘密計算の価値©Data Society Alliance 2023

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秘密計算の価値︓①組織間でのデータ活⽤の促進
l 複数の組織のデータを、秘匿したまま結合・分析し、分析結果だけを開⽰可能

l 例︓病院のカルテデータと、ゲノムバンクのゲノム情報を、秘匿したまま結合分析し、病気・投薬とゲノムとの関係だけ開⽰
病院

カルテ

暗
号
化
処
理

①データを
暗号化して提供

患者名

病歴

Aさん

ガン

Bさん

認知症

秘密計算基盤

…

…

秘密計算処理ゲノムバンク
ゲノム
患者名

ゲノム

Aさん

◯◯型

Bさん

△△型

…

…

暗
号
化
処
理

価値︓データの中⾝を⾒せないで結合
⽣データを開⽰せずに複数データの結合分析が可能②暗号化
したまま処理

分析結果

復
号
処
理

医学研究機関製薬会社など③処理結果のみ開⽰(例: 病歴とゲノムの相関係数のみ復号し開⽰)(例: ⽒名で各レコードを結合し、病歴とゲノムの相関係数を計算)

活⽤例：
ゲノムと病気・薬の相関分析による
医学研究や新薬開発など

常に暗号化された状態©Data Society Alliance 202312

秘密計算の価値︓②安全性の向上
l データを秘匿しながら処理するため、安全性が格段に向上

l例︓ブロックチェーン処理の署名鍵を秘匿したまま署名処理などを実施
価値：安全性向上
内部不正者もデータを⾒れない

署名対象
データ
ブロック
チェーン
処理

不正者・攻撃者

秘密計算（署名鍵を秘匿したまま処理）

署名処理

暗号化した
署名鍵

署名
常に暗号化された状態©Data Society Alliance 2023

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データ社会推進協議会が注⽬する秘密計算の価値
l DSAが注⽬するのは、価値①「組織間でのデータ活⽤の促進」である
l ヒアリングや講演イベントを通じたニーズ調査の結果、期待は⼤きいと考える
表︓秘密計算の対象データと提供する価値

処理対象のデータ価値①
組織間でのデータ活⽤の促進

価値②
安全性の向上

複数の
データ

○

○

単⼀の
データ

(対象外)

○

なお、価値②「安全性の向上」については、ブロックチェーンの鍵管理のシステムが、全世界で100社程度技術採⽤され、特に海外にて⼤企業がスタートアップを買収されており、すでに実⽤化されている。
©Data Society Alliance 2023

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秘密計算による組織間でのデータ活⽤のイメージ
機密性の⾼いデータ（営業秘密、個⼈データ）を秘匿したまま組織間で結合分析し、分析結果のみを開⽰することで、様々な社会課題を解決
EVインフラ最適化

ものづくり・物流最適化

各EV⾞の充電残量や移動先の情報を集約し需要予測しEV設備や電⼒を最適化

サプライヤやメーカ間で機密情報を統合し、最適な⽣産・物流を最適化

個別化医療

⾦融不正検知電⼒消費の⾒える化

ゲノムと投薬情報の統合・相関分析による、
個別化医療の実現

銀⾏・決済データを秘匿しながら結合分析し不正送⾦を検知

テナント毎の電⼒消費量の開⽰が嫌がれるためビルやエリアで秘匿して集計結合分析した結果のみ開⽰
複数組織の機密データを相互に開⽰せずに結合

営業秘密データ©Data Society Alliance 2023

営業秘密データ

個⼈データ

個⼈データ

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4. 秘密計算を⽤いた組織間でのデータ活⽤案©Data Society Alliance 2023

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4-1. 活⽤案の検討の背景・⽬的・分類©Data Society Alliance 2023

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秘密計算を⽤いた組織間データ活⽤案の検討の背景・⽬的l DSA 利活⽤促進委員会 秘密計算活⽤WGにて、関連企業ヒアリングやイベントを実施して、組織間でのデータ
活⽤の案を検討し、ニーズがあるか調査を実施
l 結果、いくつかの分野で組織間データ活⽤のニーズがある可能性があることが分かり、本資料に活⽤案を整理
l 本資料で⽰す活⽤案を参考に、データ活⽤を⽬指す企業・組織にて新たな活⽤案が検討されることを期待関連企業へのヒアリング資料（抜粋）

秘密計算に関するイベント概要
登録者︓402名
参加者︓316名©Data Society Alliance 2023

概要︓
• 秘密計算に関するキーパーソン、ベンダーが集まる国内初のイベント
内容︓• 技術や標準化の概要、最新の実証ケースの紹介• 法制度の専⾨家含む様々な識者によるパネルディスカッション• 社会実装や活⽤促進の道筋と課題について議論
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活⽤案整理による秘密計算の組織間データ活⽤への知⾒
l 【知⾒１】様々な事業領域にて、秘密計算の組織間データ活⽤の期待あり
l 医療・ヘルスケア領域、マーケティング領域、スマートシティ領域（⾃動⾞、不動産、MaaS）など

l 【知⾒２】個⼈情報に限らず、秘密計算の組織間データ活⽤の期待あり
l 必ずしも、個⼈情報（プライバシー保護）の観点でのみ期待されているのではなく、個⼈に関係ない営業秘密等の安全な活⽤にも期待l 【知⾒３】経済的利益と社会的利益といった主な連携⽬的※1によって、組織間での連携の傾向が異なる※2
表︓経済的利益と社会的利益における連携の傾向
主な連携⽬的

連携組織数の傾向

連携の主導の傾向

連携先の傾向

連携先の傾向経済的利益

少数企業連携⼀社が主導

提携企業間連携（社内、グループ企業間）

異業種との連携

社会的利益

多数企業連携コンソーシアム等
で協⼒

競合含め連携(競合、国家間連携)

同業種との連携（例︓主に⾃社の課題の解決）（例︓社会的共通課題の解決）※1 連携の⽬的は⾃社の経済的な利益でもあると同時に社会的な利益でもあることが多いが、ここでは主にどちらの⽬的が⽐較的⼤きいかを、可能な限り消費者の視点で判断している※2 あくまで、そのような傾向があるだけで、連携の主な⽬的に応じて形式が決定するわけではない©Data Society Alliance 2023

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活⽤案の分類
l 分類軸１︓業種・分野
l 分類軸２︓データ種類※1l 個⼈情報• 個⼈情報保護法の「個⼈情報」※2に該当する情報 （例︓カルテ情報、個⼈の購買情報）l ⼈に関する情報• 「個⼈情報」ではないが、⼈間に関する情報（例︓個⼈情報を集計した統計情報※3、端末識別⼦等の個⼈関連情報※4）l その他機密情報• 上記ではない（個⼈情報や⼈に関する情報ではない）機密情報（例︓製品製造数(営業秘密)、⼈⼯衛星の軌道 (国家機密))l 分類軸３︓主な連携⽬的※5l 経済的利益（例︓主に⾃社の課題の解決）
l 社会的利益（例︓社会的共通課題の解決）※1 処理やデータの内容によって、明確な分類が困難な場合もあるが、可能な限り消費者の視点で判断している。
なお、秘密計算が対象とするのは少なくとも秘匿したい情報（例︓プライバシーに関わる情報、営業秘密、国家機密に関わる情報など）である。
※2 h%ps://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/#a2-1※3 参考︓個⼈情報保護委員会 FAQ Q15-1 h%ps://www.ppc.go.jp/all_faq_index/faq1-q15-1/※4 端末識別⼦は、個⼈関連情報に該当し提供先で「個⼈データ」となる場合もある。 参考︓h%ps://www.ppc.go.jp/all_faq_index/faq1-q8-1/ h%ps://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/#a3-7※5 連携の⽬的は⾃社の経済的な利益でもあると同時に社会的な利益でもあることが多いが、ここでは主にどちらの⽬的が⽐較的⼤きいかを、可能な限り消費者の視点で判断している©Data Society Alliance 2023

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4-2. 活⽤案の⼀覧©Data Society Alliance 2023

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活⽤案の⼀覧と分類※ 分類軸の説明は別スライドを参照＃

活⽤案の名称

分類１︓業種・分野

分類２︓データ種類（個⼈情報 / ⼈に関する情報 / その他機密情報）

分類３︓主な連携⽬的（経済的利益 / 社会的利益）検討レベル※1(ヒアリング / 実証実験)

1-1

個⼈情報の結合分析の同意率向上

マーケティング

個⼈情報

経済的利益

ヒアリング

1-2

データ開⽰を防いだデータクリーンルーム

マーケティング

個⼈情報、
⼈に関する情報

経済的利益

ヒアリング、実証実験

1-3

商品購買の全体傾向分析

マーケティング

個⼈情報、
⼈に関する情報

経済的利益

ヒアリング

2-1

移動の需要予測（個⼈情報を統合）

SDGsスマートシティ（スマートシティ関係）

個⼈情報

社会的利益
（脱炭素・エネルギー効率化）

ヒアリング

2-2

充電設備の需要予測（営業秘密の統合）

SDGsスマートシティ（EV関係）

⼈に関する情報

社会的利益（脱炭素・エネルギー効率化）

ヒアリング

3-1

物流最適化・共同配送可能性の判断

物流・サプライチェーン（同業種との連携）

その他機密情報

社会的利益（脱炭素・エネルギー効率化）

ヒアリング

3-2

系列や国を跨いだサプライチェーンの⾼度化

物流・サプライチェーン（異業種との連携）

その他機密情報

社会的利益（効率化、フードロス）

ヒアリング

4

医療データ（個⼈情報）の結合分析

医療

個⼈情報

社会的利益・経済的利益

実証実験

5

⾦融不正検知（連合学習への適⽤）

⾦融

⼈に関する情報、その他機密情報

社会的利益・経済的利益

実証実験

6

政策関係の分析（エストニアの事例）

政府・⾃治体

個⼈情報

社会的利益

実証実験

7

⼈⼯衛星軌道の衝突検知

国家間その他機密情報

社会的利益

実証実験

©Data Society Alliance 2023

※1 活⽤案がヒアリングにて検討されたものか、実証実験まで⾏われているものかの観点で整理

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参考︓活⽤案の記載内容
l 背景・課題

l 活⽤案の背景と、従来の課題

l ソリューション内容

l 秘密計算による課題解決の内容

l 提供価値l 誰に、どのような価値を提供するか

l 説明図

l 活⽤案を説明する簡単な図©Data Society Alliance 2023

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1-1. 個⼈情報の結合分析の同意率向上
背景・課題

ソリューション内容

⽣活者の⾏動データを⾃社と他社で連携分析したいが、第三者提供の許諾率が低く、マッチング可能なデータ量が少ない

秘密計算を⽤いて⾏動データを安全に取り扱うことで、連携分析に対する⽣活者の不安を解消し、許諾率を⾼め、分析に使える多量のデー
タを確保

⽣活者

マーケティング情報会社

■提供価値
⽣活者に

n ⾃分のデータのセキュリティを維持しつつ、データの⽤途を広げて価値を増やせる

マーケィング情報会社とクライアントにn 連携分析に使えるデータが増えて、実⽤的意義のある分析が可能
に

暗号化した
データ

消費⾏動
⾏動データ

メディア
接触

第三者提供
情報会社の
許諾

クライアント

接触データ©Data Society Alliance 2023

秘密計算
による
連携分析

1-2. データ開⽰を防いだデータクリーンルームl 背景︓プラットフォーム企業※1は、データクリーンルームという発想で、⾃社が保有するデータを外部に出さず
他社（広告主など）からのデータを受けて⾃社データと結合して分析を実施
l 課題︓広告主の保有データ※1は営業秘密でもあるため、他社（プラットフォーム企業）への送信は可能な限り避けたい
l ソリューション内容︓秘密計算を⽤いて、相互にデータを秘匿しながら、データの結合して分析
l 提供価値︓広告主は安⼼してデータ結合分析を実現し、プラットフォーム企業はデータ結合分析を促進
図︓従来（秘密計算を⽤いない場合）
広告主のデータをプラットフォーム企業に送信する必要がある
プラットフォーム企業（データクリーンルーム）
結合
分析

広告主

図︓提案（秘密計算を⽤いた場合）
秘密計算を⽤いて秘匿しながら結合分析するためデータを送信先に⾒られる⼼配がない
プラットフォーム企業

広告主

結合分析

秘密計算
※1 デジタルプラットフォームを運営する事業者など。参考︓ 経済産業省,デジタルプラットフォーム, https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/digitalplatform/index.html※2 広告主が保有するデータはcookieや広告関係のIDに紐づく情報である場合は、個⼈情報に該当しなくとも、個⼈関連情報に該当する場合がある。少なくとも、このデータは公開したくない情報であることが多い。
©Data Society Alliance 2023

1-3. 商品購買の全体傾向分析
l 背景︓ショッピングモール運営事業者は、モール全体での購買傾向を分析し、マーケティング施策を検討したい
l 課題︓各店舗の購買データは個⼈情報や営業秘密であるため他社（他店舗等）へ開⽰したいくないl ソリューション内容︓購買データを、秘密計算を⽤いて統合分析（個⼈情報の結合分析について同意を得る前提）
l 提供価値︓顧客の購買傾向に基づいた、広報戦略や商品の品揃えの⾒直しによる売り上げ向上と利便性向上 (※1の事例を参考)(図︓※1の実証を参考に作成)

事務局
会員カード
決済⽤カード

事前登録
事前同意（⾃治体,商店街組合,
ショッピングモールなど）

商品購⼊

会員データ

店舗A

会員ID
AA
BB
…

決済データ
POSデータ

被験者
商品購⼊

店舗B

決済データ
POSデータ

⽒名
Aさん
Bさん
…

国籍
xx
xx
…

性別
xx
xx

会員ID
AA
BB
…

購⼊⾦額
xx
xx
…

購買品
xxx
xxx
…

会員ID
AA
BB
…

購⼊⾦額
xx
xx
…

購買品
xxx
xxx
…

マーケティング施策などに活⽤

秘密計算(データを安全に結合して分析)

売上傾向
分析結果
など
例︓店舗ごとの商品の売り上げの違いから広報戦略を⾒直し※1 参考資料︓ “2. 算師®を⽤いたデータ利活⽤事例〜複数組織のデータの安全な統合分析〜”, NTT ⻄⽥,
BUSINESS COMMUNICATION, https://www.bcm.co.jp/solution-now/cat-solution-now/2019-06_1975/©Data Society Alliance 2023

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2-1. 移動の需要予測（個⼈情報を統合）
l 背景・課題︓
l MaaSなどでは、移動の需要を予測するために、過去の移動に関する情報から予測モデルの学習が必要
l そのためには、個⼈の様々な移動⼿段（電⾞、バス、タクシー、徒歩など）の移動履歴の情報を統合したいが、統合したデータベースを構築するのはプライバシー観点で懸念がある
l 個⼈個⼈の移動そのものを知りたいのではなく、全体としての傾向を学習したいだけである
l ソリューション内容︓様々な個⼈の移動⼿段の情報を秘匿しながら結合し、統計的な分析として移動需要の学習を⾏う
l 提供価値︓プライバシーや営業秘密を秘匿した⾼精度な移動需要予測の実現による、快適なMaaSサービス

個⼈の移動情報（電⾞）
個⼈の移動情報（バス）

・・・©Data Society Alliance 2023

秘密計算
(データを安全に結合して分析)需要傾向の情報
需要傾向の情報（例︓集計結果、予測モデル）を⽤いて、全体需要や全体的な経路最適化などを⾏う

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2-2. 充電設備の需要予測（営業秘密の統合）
l 背景︓EVの充電場所には限りがあり、充電の需要を予測して混雑回避などの最適化が望ましい
l 課題︓需要予測に必要な各EV⾞の充電残量や移動先の情報は営業秘密やプライバシーに関わる（各EV⾞の充電残量等の個⼈に関わる情報を⾃動⾞メーカにて集約し統計情報にできるが、営業秘密に該当）l ソリューション内容︓秘密計算を⽤いて、各EV⾞の充電残量や移動先の情報を集約し需要予測
l 提供価値︓混雑回避による利便性向上や、需要に基づくエネルギーの効率化

⾃動⾞メーカA

各⾞のデータ（個⼈情報に該当）を⾃動⾞メーカにて集約したデータ（統計情報）を秘匿しながら集計…

秘密計算(データを安全に結合して分析)EV充電場所の需要傾向の情報⾃動⾞会社B…

…
©Data Society Alliance 2023

28

3-1. 物流最適化・共同配送可能性の判断
l 背景・課題︓物流の⼈⼿不⾜等のため共同配送を⾏いたいが、物流の需要に関する情報は営業秘密に関わる
l ソリューション内容︓秘密計算を⽤いて、物流量や配送先の情報を集約し共同配送の可能性を判断
l 提供価値︓物流が最適化され物流サービスの質向上（例︓離島における配送費⽤や配送時間の削減、⼈⼿不⾜解消）
物流事業者A
配送元
エリアA
エリアA
…

配送先
エリアB
エリアC
…

流通数
123
456
…

物流事業者B
配送元
エリアA
エリアA
…

配送先
エリアB
エリアC
…

流通数
345
124
…

物流事業者C
配送元
エリアA
エリアA
…
©Data Society Alliance 2023

配送先
エリアB
エリアC
…

流通数
343
452
…

秘匿した物流情報を集約し分析
秘密計算(データを安全に結合して分析)共同配送の可能性
判断結果
例︓
エリアAからエリアBへ
3社合計でxx個の段ボールを1台のトラックで運搬可能

29

3-2. 系列や国を跨いだサプライチェーンの⾼度化
課題

ソリューション内容

完成品メーカーが、系列外や海外等の部品メーカーの稼働状
況を確認し、適切な発注管理をしたいが、営業秘密等の観点で部品メーカーは詳細な情報を提供したくない

部品メーカーが保有する受注管理のデータを秘匿しながら収集することで、最適化された発注管理を実現

部品メーカーサイト

データセンタ

完成品メーカーサイト

発注管理
クラウドサービス【A社(海外)】 秘匿データ
部品メーカー
受注管理システム

秘匿DB【B社(国内)】 秘匿データ
部品メーカー
受注管理システム

秘匿DB【C社(系列外)】 秘匿データ
部品メーカー
受注管理システム

秘匿DB©Data Society Alliance 2023

発注提案

【D社】
完成品メーカー
発注管理システム

■提供価値
完成品
メーカー
に

n 調整コストなどの時間・費⽤をかけずに迅速に発注できる

部品
メーカー
に

n 調整コストなどの時間・費⽤をかけずに受注管理ができる

発注30

4. 医療データ（個⼈情報）の結合分析
l 背景・課題︓医療データ（カルテデータやゲノム情報等）は医学研究に役⽴つが、プライバシーや研究機関の競争⼒の観点で、他機関へのデータ開⽰は好まれないl ソリューション内容︓医療データを秘匿しながら結合し分析し、解析結果のみを開⽰（例︓ゲノムバンクが持つゲノムと、病院が持つカルテとを1:1で結合分析。個⼈同意済み）
l 提供価値︓プライバシー等を保護しつつ新薬開発等の医学研究の促進

図出典︓NECプレスリリース, “NEC・⼤阪⼤学、複数機関が保有するゲノム情報をプライバシー侵害リスクを抑えて解析できることを実証 〜データを暗号化したまま解析できる秘密計算で実現〜”, https://jpn.nec.com/press/201907/20190723_03.html©Data Society Alliance 2023

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5. ⾦融不正検知（連合学習への適⽤）
l 背景︓銀⾏等において不正送⾦を予測検知したいが、そのためには多量な過去の不正送⾦データが必要
l 課題︓予測のためにデータを集めたいが、送⾦関係の⾦融データ（集約したデータ）は営業秘密に該当
l ソリューション内容︓各銀⾏にて学習を⾏い、その学習結果※を秘匿しながら統合して予測モデルを作成し、共有
l 提供価値︓不正送⾦の検知精度の向上※ この例では、各銀⾏で学習した結果データは複数の個⼈情報を集約したデータであるため、統計情報に該当する想定。
また、複数機関で連携して機械学習を⾏う処理を連合学習（Federated Learning）と呼ぶ場合もある。

出典: 花岡ら, “プライバシー保護データ解析技術の 社会実装”, CREST:イノ
ベーション創発に資する⼈⼯知能基盤技術の創出と統合化, 2019年6⽉
h(ps://www.jst.go.jp/kisoken/crest/research/acIvity/1111094/ai_sympo2/pdf/
03_crest_ai_sympo2.pdf©Data Society Alliance 2023

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6. 政策関係の分析（エストニアの事例）
l 背景・課題︓政府機関の保有データを⽤いて社会的な調査したいが、個⼈情報に該当するため処理が容易では無い（例︓エストニアでは、学⽣のアルバイト就業が成績へ影響するかの調査を実施※1）
l ソリューション内容︓秘密計算を⽤いて安全に結合分析※2
l 提供価値︓安全に社会的な調査の分析結果が得られ、政策判断等へ利⽤可能に
データ提供組織(A),(B)※法により通常は外部へのデータ提供・結合が出来ない

秘密計算
実⾏組織

分析者・
分析結果利⽤者(C),(D),(E)(F),(G)(C)情報局(A)⽂科省(F)分析者(G)分析結果
利⽤者(D)⾦融庁※1 Dan Bogdanov, Liina Kamm, Baldur Kubo, Reimo Rebane, Ville
Sokk, and Riivo Talviste, ”Students and Taxes: a PrivacyPreserving Study Using Secure ComputaXon”, Proceedings on
Privacy Enhancing Technologies ; 2016 (3):117–135※2 エストニアでは当時、⼀定の条件を満たせば、個⼈情報の処理には該当しない判断をした
図・事例の出典︓ ※1(B)税務局

秘密分散して
3組織のサーバに送付©Data Society Alliance 2023

(E)ベンダー

3組織間で秘密計算を実施

分析結果のみを取得

33

7.⼈⼯衛星の軌道
l 背景・課題︓⼈⼯衛星は⼀定の衝突のリスクがあるが、軌道情報は国家機密に該当する場合もあり、情報開⽰は困難
l ソリューション内容︓秘密計算を⽤いて軌道情報を秘匿しながら、衝突するかどうかだけを判定し、判定結果だけ共有
l 提供価値︓衝突の可能性が⾼い場合に衝突回避⾏動をとり、⼈⼯衛星の事故を防ぐ

図・事例の出典︓
Cyberne)ca sharemind, “Using Sharemind to Es)mate Satellite Collision Probability”,
h=ps://sharemind.cyber.ee/satellite-collision-security/©Data Society Alliance 2023

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5. まとめ©Data Society Alliance 2023

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まとめ
l ヒアリングや講演イベントを通じ、秘密計算を⽤いた組織間でのデータ活⽤が期待を確認
l 【知⾒１】様々な事業領域にて、秘密計算の組織間データ活⽤の期待あり
l 【知⾒２】個⼈情報・⾮個⼈情報の両⽅で、秘密計算の組織間データ活⽤の期待あり
l 【知⾒３】⾃社利益と社会利益といった⽬的によって、組織間での連携の傾向が異なる
l 秘密計算の実⽤化・普及に向けた活動に期待
l イベント・ホワイトペーパーを元にした議論活発化に期待
l DSAは引き続きイベント等を実施予定
l 本資料の活⽤例仮説から⾒えてきた課題
l さまざまな活⽤事例の検討のための技術の周知
l 社会的な利益のための業界主導・社会課題のため座組みの必要性• 異業種の連携（例︓サプライチェーン連携）や、同業種の連携（例︓業界でのデータ集約）• 営業秘密（⾮個⼈情報）の安全な処理の利⽤例の検討
l 個⼈情報関係の活動• 個⼈情報保護法との秘密計算技術の関係整理• 秘密計算による安⼼感の成熟による個⼈同意率の向上のための、消費者を含めた技術周知など©Data Society Alliance 2023

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付録A︓実証実験の事例©Data Society Alliance 2023

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国内での実証実験等の事例の⼀部（DSA会員企業） (1/2)
l 株式会社Acompany※法⼈分類順、社名振仮名辞書順

l マーケティング（DAC）
https://www.dac.co.jp/index.php?p=press/2021/20210518_dac_acompanyl 医療（三⾕産業）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000046917.html
l 医療（名古屋⼤学病院)
https://acompany.tech/news/21-0701-2/
l 分析サービス（CTC）
https://www.ctc.co.jp/news/2022/20220719/
l ⾛⾏情報分析（オプティマインド）https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000046917.html
l EAGLYS株式会社
l 交通（JR東⽇本）
https://www.eaglys.co.jp/news/press-release/20201110-2
l ERP（SAPジャパン）
https://www.eaglys.co.jp/news/press-release/20211006
l 創薬・素材（三井物産）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000041103.html
l エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社
l 医療（千葉⼤学病院）
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2021/0208.html
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2022/1129.html©Data Society Alliance 2023

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国内での実証実験等の事例の⼀部（DSA会員企業） (2/2)
l ⽇本電気株式会社※法⼈分類順、社名振仮名辞書順

l 医療（⼤阪⼤学）
https://jpn.nec.com/press/201907/20190723_03.html
l 創薬（京都⼤学）
https://jpn.nec.com/press/202203/20220311_01.html
l ⼯場（三菱重⼯）
https://jpn.nec.com/press/202209/20220928_03.html
l 株式会社⽇⽴製作所
l 医療（東京⼤学）
https://www.hitachi.co.jp/products/it/magazine/hitac /document/2017/10/1710c.pdf
l ⾦融（千葉銀⾏）
https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/topics/20181029-topics.html
l 国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所
l 創薬
https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2011/pr20111101/pr20111101.html©Data Society Alliance 2023

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海外での実証実験等の事例（参考として⼀部記載）
分野カテゴリ

処理カテゴリ

名称

課題

解決策

証券

マッチング

安全な証券取引

・代替取引システム(ATS) による株式の相対取引時に、売⼿と買⼿の売価/買価情報、及びマッチング結果は第三者に漏洩されてはいけない。
・MPCの新規プロトコルMultiparty Agile Computation Engineer (MACE) にて、
PARTISIA
・ATSは、機密情報の⼀極集中になり、セキュリティ攻撃、データ漏洩に セキュリティ脆弱性の改善を図る。
対して脆弱である。
・各機関は、顧客情報を暗号化し、KYCスコアリングシステムに当該暗号化された情報のアクセスを許諾する。KYCスコアリングシステムは、同様に他機関の暗号化された顧客情報と先の顧客情報から、顧客のスコアリン cosmian
グを算出して、各機関に結果を返す。

企業

銀⾏

突合、AI/予測

本⼈確認、信⽤評価・第三者⾦融機関が、不正な⼝座開設を抑⽌するためにKYCプロセスを強化する時に、他機関と同調してワンストップチェックプロセスの実⾏の担保を図るケースがあるが、その際にでも⾃社の顧客情報の第三者への⾮公開が条件となる。

銀⾏

突合、AI/予測

協調詐欺検知・⾦融機関間の協調により、不正⾏為の検出精度の向上が期待できる。
プライバシー保護、及びデータ機密保持の観点から、多くの場合は、第三者とのデータ共有は不可能。

・銀⾏⼝座の信⽤度の評価に、PageRankアルゴリズム活⽤
・MPC技術を使って、複数の銀⾏にて各⾏の取引データをベースにした詐 Inpher
欺検知モデルを構築した。参加銀⾏間で、取引データは共有されない。

保険

突合

協調型顧客分析、信⽤評価

・協調顧客分析、統計分析は、競合銀⾏間で、秘密情報連携を可能にする。データそのものは、秘密が保持されていなくてはならない。

・Cosmianのサービスを使⽤すると、各組織の秘密情報をアクセスすることなく、複数の組織間で秘密計算が可能になる。
cosmian・同サービスにて、⽀店間で、スコアリングアルゴリズムの⾼度化が可能。

ヘルスケア

突合、AI/予測、統計解析

安全な患者情報共有による病気の治療法開発⽀援

・COVID-19の治療⽅法探索のために、患者の性別、年齢、所在地等の個⼈情報を収集する必要があるが、プライバシー保護の関係で困難。

・MPC技術を使⽤することで、患者のデータを秘匿したまま、EMRデータの共有が可能。
・データ提供者は、匿名化されたデータの匿名性が奪われることがないこ Enyaとを保証される。
・MPC技術を使⽤することで、患者のデータを秘匿したまま、EMRデータの共有が可能。
BenhaUniv
・データ提供者は、匿名化されたデータの匿名性が奪われることがないこ ersity他とを保証される。

・SharemindMPCシステム

ヘルスケア

突合、統計解析

安全な電⼦カルテ共有・電⼦カルテには、患者の個⼈情報及び病歴情報が記録されており、必要に応じて患者の医療データの共有を可能にする。
・電⼦カルテの情報を使って新しい治療法（ゲノム活⽤、等々）の開発が可能になる。
・しかし、患者の情報は⾮公開情報なので、組織間での共有が困難。プライバシー保護の課題の解決が必要。

官庁

突合、統計解析

勤労学⽣の卒業状況分析

・エストニアで、勤労学⽣と正規期間での卒業の相関関係を調査・分析のために、課税情報と就学情報の連携が必要。プライバシー保護の関係で両者の連携は困難。

InpherCybernetica

官庁

突合、AI/予測

複数の国間でのプラバシー保護
データの分析

・政府の規制は、個⼈が認識できる情報(PII) を国間で共有することを禁じている。
・⽶国のInpherは、XOR 秘密計算エンジンを使って、厳格にデータセキュ
・企業間、国間でデータの共有が可能になれば、組織運営の効率が向上
リティを確保されている各国のデータの共有を可能にしている。
する。
・組織間のデータ共有を阻害する要因は多数あります。

官庁

突合、
統計解析、
スコアリング

効率的な脱税リスク分析

・SMPC技術を利⽤して解決を図る。
・エストニアでは、⼀部の悪意のある企業が売上⾼を申告しないために、 ・VAT申告書を３つに分解し、同社のリスクスコア算出のために分散計算
⼀部の税収の徴収が困難になっている。
を実⾏する。
・計算結果を税務署と共有する©Data Society Alliance 2023

Cybernetica

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付録B︓ヒアリングコメントの概要©Data Society Alliance 2023

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ヒアリングの概要
l ヒアリング⽅法

l 各ヒアリング先と技術概要・利⽤例を説明し、適⽤可能性をヒアリング• ヒアリング時間︓各ヒアリング先に対し1時間程度• ヒアリング実施時期︓2021年8〜11⽉

l 主なヒアリング先 (10数社 ⾮公開)
l 広告系事業者
l ⾃動⾞関係事業者
l 不動産関係事業者
l その他

l ヒアリングのコメントは以下の2種類に集約

l 広告・マーケティング系
l スマートシティ（MaaS・⾃動⾞・不動産など）系©Data Society Alliance 2023

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広告・マーケティング系のコメント概要(1/2)
l 個⼈情報の結合の活⽤例に関して
l 同意率が低い問題は存在• 安全管理を契約で担保するのではなく、技術で担保する考え⽅• 導⼊コストとメリットのトレードオフがあり、特に広告効果は商品単価に依存（例︓⾃動⾞や不動産は⾼単価）
l 個⼈同意の不安感への対応が必要そうである• ①⾃分の個⼈情報が第三者提供される恐れ →秘密計算で担保可能• ②⾃分への広告からの気持ち悪さ

秘密計算で担保不可能→

l 秘密計算の技術以外の必要性もありそうである• 案︓マーク制度（安全な秘密計算を⽤いて、統計的に処理していることを監査）• 案︓透明性の確保（広告の「i」ボタンのように、どのように分析・処理されているかを説明する）
l 個⼈情報に該当しないデータの結合の活⽤例に関して
l IDFA(Identifier for Advertisers: 端末ID、個⼈関連情報(⾮個⼈情報))をキーにしたデータ結合分析があり得そう• 売上データ（⾮個⼈情報）を相互に開⽰しあって分析（例︓TVのCMとオンライン広告のCMの視聴量を結合）• A企業とB企業とが連携すると良いという仮説を事前に検証（例︓A商品とB商品の売上の相関）©Data Society Alliance 2023

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広告・マーケティング系のコメント概要(2/2)
l 分析における現状と課題
l まずは、⾃社内・企業グループ内でのデータ結合の段階である
l 企業間でデータ流通できると考えていないため、活⽤例が考えられていないのが現状→ ホワイトペーパーの発⾏により議論が進む
l 他の技術の⽐較も必要
l 他技術の例︓データフュージョン技術（データの統計的な傾向として結合する技術。共通の本⼈がいなくて良い）
l 課題から秘密計算の適⽤箇所の整理が必要
l その他の活⽤例の案
l 安全なデータアグリゲーター︓家電製品の売れ筋を業界全体でランキングl 安全な国勢調査︓秘密計算を⽤いて国勢調査データと結合分析
l ポストクッキーにおける安全な分析︓個⼈情報とクッキー情報とを紐付けないことを秘密計算で担保©Data Society Alliance 202344

スマートシティ（MaaS・⾃動⾞・不動産など）系のコメント概要
l MaaS領域における期待領域
l 全般︓ある地点に何⼈いるか、いたか、いそうか。移動の需要予測、過去の結果の取得。まずは、⼈の流れを⾒れるだけでも良い
l 活⽤案①︓複数事業者を跨いだフリーパス・サブスクの利⽤率に応じた料⾦分配（レベニューシェア）• フリーパス・サブスクでは利⽤実績の合算が必要だが、競合企業でもある他交通事業者に開⽰したくない• 秘密計算技術を利⽤して、利⽤実績の割合だけ計算できると良い
l 活⽤案②︓プローブデータなど個⼈を特定できてしまうデータへの活⽤• プローブデータから個⼈の⾃宅の推定などを防ぐために、匿名化技術や秘密計算が適する可能性
l 活⽤案③︓⾃宅や家族構成、年収、病歴等を加味した交通割引をデジタルで⾏う際の利⽤や秘匿した集計• 例えば、障害やひとり親等補助が出るが他者に⾒られたくないl EV関係について
l 活⽤案︓EV充電設備の需要予測の活⽤
l 物流最適化について
l 共同運⾏は必要である
l ⻑距離輸送だけでなく短距離（⾃宅配送も）共同で⾏うことも良い
l 不動産関係について
l ⾃社の利益と業界共通の利益の⼤きく2パターンが存在しそうである©Data Society Alliance 2023

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この⽂書について•名称
秘密計算の活⽤例〜 秘密計算を利⽤した安全な組織間でのデータ活⽤への期待•ファイル名20230602-D-secure-computation-wp-application.pdf•掲載URLhttps://data-society-alliance.org/survey-research/securecomputing/•概要
この資料は、秘密計算による組織間でのデータ活⽤の可能性を多くの⽅に感じて頂くことを⽬的に、⼀般社団法⼈データ社会推進協議会(DSA)がとりまとめ公開するホワイトペーパーです。
•基本情報
lDSA基準⽂書区分
l作成者
l公開者
l著作権者
l発⾏⽇
l公開⽇
l作成アプリケーション
l公開形式
l公開ファイル容量
lページ数

ホワイトペーパー
⼀般社団法⼈データ社会推進協議会 4011005007414
⼀般社団法⼈データ社会推進協議会 4011005007414
⼀般社団法⼈データ社会推進協議会 4011005007414
2023年6⽉2⽇
2023年6⽉2⽇
Microsoft PowerPoint
PDF
4,809KB
46ページ

•利⽤条件
l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。
l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©Data Society Alliance 2023

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