人材不足やカーボンニュートラルの実現など、サプライチェーンの大きな問題に対して、データを駆使したアプローチが広がりを見せています。

サプライチェーンの各プレイヤー間でデータを共有・連携することで、CO2排出量の可視化や、機械学習を用いた需要予測など、効率化への効果が期待できます。

一方で製造データなど、一部のデータについては機密性の高さから外部に出したくないという企業は少なくありません。

そこで、秘密計算をはじめとしたプライバシーテックを活用することで、生データを直接外部に出すことなく、秘匿化したまま統計情報やAIモデルをアウトプットすることができます。

AutoPrivacyを活用すれば、専門知識がなくとも、複数のプライバシーテックを取り入れたデータ処理プロセスを簡単にセットアップすることができます。