秘密計算

秘密計算はプライバシー保護に役立つ?

はじめに

データを活用する際、プライバシーを保護することはとても重要です。

しかし、従来の暗号化技術ではデータ活用とプライバシー保護の両立は難しいとされていました。

近年注目を集めている秘密計算は、従来の技術では不可能であったデータ活用とプライバシー保護の両立を可能にする技術です。

本記事では、プライバシー保護が注目されている背景を解説することで、秘密計算がプライバシー保護に役立つ理由を解説しています。

なぜ「プライバシー保護」が注目を集めているの?

そもそもプライバシーとは、総務省のHPによると「他人の干渉を許さない、各個人の私生活上の自由」であると考えられています。

個人の秘密や私生活が他人から干渉・侵害を受けない権利であるため、プライバシーは保護されなければなりません。

そのため、個人情報を含むデータを取り扱う際にはプライバシーの保護が必須となります。

以前、リクルートキャリア社が運営する「リクナビ」を利用していた学生から取得した内定辞退率のデータを他社に販売していたことが問題となりました。

そして、個人情報の扱いが不十分であったとして、2019年に厚生労働省から行政指導がありました。

このような個人データの扱いに関するトラブルなどが影響して、国内外問わず、プライバシー保護強化の流れが強まりました。

プライバシー保護が注目されるようになった詳しい背景については、以下の記事で解説しています。

【事例紹介】プライバシー保護が世界中で注目されている理由。

プライバシー保護強化の流れを受けて、各国で個人情報を含むデータの取り扱いについての規制が行われています。

実際に、EUには「GDPR(一般データ保護規則)」と呼ばれる規制があります。GDPRは2018年に施行され、個人データやプライバシー保護について厳格に規定されています。

アメリカ・カリフォルニア州では2020年に「CCPA(カリフォルニア州消費者プライバシー法)」が施行されました。

また、日本でも「改正個人情報保護法」が2020年に、新たに改正されました。これは、GDPRなど海外での個人データやプライバシー保護の流れを受けており、以前の保護法よりも規制が強化されています。

2020年度版改正個人情報保護法については、以下の記事で詳しく説明しています。

改正個人情報保護法の概要をわかりやすく紹介!

プライバシー保護と秘密計算

先述のEUでのGDPRやカリフォルニア州でのCCPAのように、大きな経済圏を持つ地域でのプライバシー保護が強化されることで、他の地域でのプライバシー保護強化が促進されると考えられています。

そして、GDPRやCCPAなどの規制によってプライバシー保護が重要視される中で、プライバシーを保護したままデータを活用できる技術が注目されています。

しかし、従来の暗号化技術ではそのような機能の実現は難しいとされています。

そこで、データ活用とプライバシー保護の両立ができる秘密計算が注目されているのです。

秘密計算については以下の記事で詳しく解説しています。

【超入門】秘密計算って何?図で概要をわかりやすく解説!

秘密計算はどんなときにプライバシー保護をするの?

世界中で新型コロナウイルス(COVID-19)が大流行する中、秘密計算を用いた「位置追跡アプリ」の開発が行われています。

携帯電話の位置情報を利用した感染者のトラッキングや行動経路の監視を、対策の一環として行う国も少なくありません。

しかし、個人情報がわかった上で監視を行うのはプライバシーの侵害ではないのか、という意見もみられます。

そのため、秘密計算を用いればプライバシーを保護したまま位置追跡が行うことができ、感染者の行動経路などの必要な情報を匿名で集めることが可能になります。

(参考:https://www.infoq.com/news/2020/05/secure-multiparty-computation-qa/

秘密計算技術は、ここ数年で劇的に発展した分野であるため、実用化・商用化している企業は多くはありません。

しかし、秘密計算を用いれば、プライバシーを保護しながらデータをスムーズに活用することができるため、企業によるデータ活用がより一層盛んに行われると考えられます。

Acompanyも、データ活用とプライバシー保護を両立できる秘密計算システムの開発を行っています。

まとめ

  • プライバシー保護のため、個人情報を含むデータを取り扱いに関する規制が各国で行われている。
  • 世界中でのプライバシー保護強化の流れを受け、プライバシー保護とデータ活用が両立できる「秘密計算」が注目されている。
  • 秘密計算によるプライバシー保護によって、さらにデータ活用が盛んになると考えられている。

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