秘密計算

製造業領域でのIoT×秘密計算で解決できる課題とは?

製造業

はじめに

本記事では、製造業領域での秘密計算の活用可能性について、実際の活用事例を用いながら説明していきます。

秘密計算の詳しい概要については、こちらの記事を参照ください。

【超入門】秘密計算って何?図で概要をわかりやすく解説!

製造業がもつ秘密情報

秘密計算の適応が期待される領域は、プライバシーが付随するデータの活用や企業の秘密情報を活用するシーンです。

では、製造業企業においてこのようなシーンは存在するのでしょうか?

製造業企業ではプライバシーが付随するデータの活用シーンはほとんど存在しないことが分かりました。一部、例外的にユーザの情報を持っているケースもありましたが、全体でみるとかなり少ない結果でした。多くの場合は、保持するプライバシー情報は社員の情報くらいで、価値の源泉となるデータとは性質が異なるものです。

つまり、製造業企業において、プライバシーが付随する情報はほとんど存在せず、プライバシーデータにおける秘密計算に活用が見込めませんでした。

しかし、秘密情報ならばどうでしょうか?

企業によって回答は様々でしたが、共通して挙げられていた内容として下記が挙げられました。

  • 図面(開発している製品情報)
  • ノウハウ(製造におけるノウハウ)

秘密計算とこれらの情報の相性について検討すると、図面は分析には向いていないためそこまでシナジーが高いものではありません。一方、ノウハウ情報は数値的データで分析対象として向いているケースも存在しています。

製造業×秘密計算

以上のことから、企業の秘密情報であるノウハウ情報に対してデータ分析ニーズが想定されます。

分析対象となるようなノウハウ情報には、製造機器の各種制御パラメータの情報、稼働時間(どのくらい処理時間を与えるのか)などが挙げられます。例えば、AIを活用したパラメータ情報を最適化する取り組みは実用化にも至っています。

当然、ノウハウ情報は企業にとっては外部に出したい情報ではありません。

一方で、業務効率化の観点では、IoTなどを用いてノウハウ情報を収集することでより使い勝手の良い機器やサービスの提供可能性がある企業にとっては非常に価値のある情報ともいえます。

ここには、価値の源泉になっているため出したくないデータと特定の目的でそのデータの分析結果の欲しい企業との間にジレンマが存在しています。

このようなジレンマに対して、秘密計算は解決策を提供できる可能性があります。

例えば、工場向けの製造機器メーカーが秘密計算を搭載した製造機器やIoT化システムを提供することで、メーカー側に具体的な情報を公開させずに稼働している製造機器の温度や電圧、圧力といった各種パラメーター情報を秘密計算による機械学習などで最適化するといったことが可能になります。

実際に似たケースとして海外では戦闘機の故障予測において秘密計算を用いる事例などが存在します。

まとめ

製造業×秘密計算についてまとめました。

IoT×秘密計算は、工場内の情報を守りたい企業にとっては、とても魅力的なソリューションになることが期待されます。秘密計算技術自体もまだ黎明期なので、今後製造業領域においても多くの事例が出てくることが予想されます。

  • ノウハウ情報の保護と活用にはジレンマが存在
  • ジレンマの解決に秘密計算の活用が期待される

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