ビックデータ時代の到来とともに、あらゆるデジタルコンテンツが質量ともに増え続けている。その中でスパースモデリングは大量のデータの中に隠れている有為な情報を抽出する情報処理モデルとして注目されている。近年ビックデータの解析をはじめ様々な分野において、エッジ/クラウドコンピューティングの利用が急速に普及してきている。サービス提供者の信頼性欠如や事故によるデータの不正利用や流失によって、プライバシーを侵害する問題の発生が危惧されている。本稿ではそのような背景から、プライバシーを保護しつつデータ解析・信号処理を行う手法として、秘匿したデータからスパース辞書学習を行う秘匿演算法を提案する。演算を秘匿しない場合と比較して、理論的に推定性能が劣化しないことを示すとともに、シミュレーションにより有効性を確認する。