estimation)と呼ばれる最適化処理を含む標準的なディープラーニングの学習処理を行う技術を、世界で初めて実現したと発表した。通常、データを利活用するためには、通信時や保管時に暗号化していたとしても、処理を行う際には元データに戻して処理する必要がある。このことは、データ所有者からすると情報漏洩のリスクを感じることから、企業秘密や個人のプライバシーに関わるデータの利活用に抵抗感を持つユーザや組織が少なくない。所有者から他者、または同一組織内であっても、データ提供して積極的に利活用したい場合には、このことは大きな障害だと考えられる。今回開発された技術を用いることで、企業秘密や個人のプライバシーにかかわるデータをディープラーニングで活用する際に、サーバで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することが可能となる。(1)データ提供、(2)データの保管、(3)学習処理、(4)予測処理、の全てのステップを暗号化した状態で行える。NTTは「サーバでは常にデータは暗号化されたままであり一度も元データに戻すことがないため、従来よりもユーザや組織が安心してデータを提供でき、学習に利用できるデータ量や種類が増え、精度の高いAIの実現が可能になると考えている」という。今回の成果は、9月3日から開催されるFIT2019(第18回情報科学技術フォーラム)、および10月21日から開催されるCSS2019(コンピュータセキュリティシンポジウム)にて発表される予定だ。昨今、様々な分野のデジタルトランスフォーメーションが進んでおり、分野横断的なデータの蓄積やAIなどの高度分析がイノベーションを促進し、様々な産業・サービスが発展すると期待されている。その一方で、情報漏洩や不正利用の懸念がデータの提供・利活用促進を阻害する要因となっている。NTTはそのような要因の解消に貢献するため、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ができる秘密計算技術の研究開発を世界に先駆けて取り組んできた。NTTが取り組む秘密計算技術はISO国際標準に従った方法で暗号化されたデータを、一度も元データに戻さずに分析を行うため、企業の秘密情報や個人のプライバシーに関わる情報などの情報を安全に、安心して提供し利活用できる社会の実現に貢献すると期待されている。今回、NTTはAIのなかでも活用が進み始めているディープラーニングの標準的なアルゴリズムについて、暗号化したまま一度も元データに戻さずに処理できる技術を世界で初めて実現した。実現につながると考えます。個人の位置情報やスケジュールを暗号化したまま、天気や企業のイベント情報などと併せて学習することで、最適な飲食店の仕入れや人員リソースの配備を予測することが考えられる。この技術を応用すれば、レントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などの医療データを秘匿しつつ学習し、検査結果に悪性腫瘍があるかなどを高速かつ精度よく判定することが可能になると期待される。秘密計算ではデータを暗号化したまま一度も元データに戻すことなく処理を行うため、その処理方法は通常の処理方法とは大きく異なる。そのため、暗号化していないデータでは簡単に処理できても秘密計算では実現が難しいという、不得手な処理があった。秘密計算でこのような処理を行うには新しい技術や工夫が必要となる。一般にディープラーニングの学習では、訓練データを入力として、複数の層を順番に処理して学習の途中結果を得て、その途中結果が十分に学習されたものであればそれを最終結果として出力し、そうでなければ途中結果を更新する処理(最適化処理)を行い、もう一度最初の層の処理から一連の処理を繰り返す。複数の層のうち最後の層は出力層と呼ばれ、標準的にはソフトマックス関数と呼ばれる数式を計算する。Descent)が原始的な手法として知られているが、繰り返しの回数が多いため、SGDを改善したAdamなどが主に用いられている。組み合わせた処理を行う。秘密計算にとって不得手な処理なため、秘密計算でソフトマックス関数やAdamを計算することは困難だった。そのため、多くの先行研究は学習・予測のうちこれらを計算しなくてもよい予測のみに絞ったものだった。幾つかは学習に取り組んだ先行研究もあるものの、ソフトマックス関数を非常に粗い精度で近似し、且つ最適化処理は標準的にはあまり用いられないSGDしか使用できなかった。今回、NTTは従来では計算が困難であったソフトマックス関数を高速かつ精度良く計算し、さらに主要な最適化処理であるAdamを利用できる秘密計算技術を開発した。実現方法には2つの異なるアプローチがあり、それぞれの開発を行った。1つはソフトマックス関数やAdamを計算するために、あらかじめ入出力の組を並べた対応表を用意し、入力と対応表を暗号化しつつ、入力に対応する出力が得られる秘匿写像と呼ばれる独自技術を利用するアプローチ。それぞれについて専用の高速アルゴリズムを開発するアプローチとなる。前者はFIT2019、後者はCSS2019でそれぞれ発表予定だという。この技術を用いることで、データを暗号化したまま、標準的なディープラーニングのアルゴリズムを用いて学習することが可能となりました。専用アルゴリズムを用いる行う方法では、60,000件の手書き文字を判別するモデル学習において、1エポックの学習を5分強で実行することができます。今後の展開NTTは「今後はAIの知見を持つパートナーと連携して実証実験等を行うことで、秘密計算を使ったディープラーニングの効果を実証していきたいと考えている。最終的には誰もが安心してデータの提供と利活用ができる環境を提供していきたいと考えている」としている。