プライバシーテックR&D支援サービスを(改めて)提供開始します
Acompanyでは、プライバシーテック（PETs）R&D支援サービスを提供開始しました。
タイトルにある「改めて」というのは、秘密計算エンジンを開発してからはしばらくR&Dサービスとして提供してまして、さらに今でも個別のご相談でご提供しているから、です。
最近、プライバシーテックの研究開発や実装についてお問い合わせいただくことが増えてきたので、このタイミングでちゃんとプライバシーテックのR&D支援サービスとして提供することを知っていただこうというのが、このサービスをリリースした理由です。
プライバシーテックのお問い合わせが増えてきている理由として、以下があるんじゃないかと考えています。
PETsへの注目度が高まっている
大きなトレンドとして、プライバシーテック自体への注目度は着実に上昇しています。
例えばGoogleトレンドで見てみましょう。代表的と思われる用語で調べてみましたが、技術によって差異はあるものの、全体的には増加トレンドがあるようです。
2年前と少し古いですが、ガートナーでもプライバシーテックは実用フェーズを迎えてきていることが示されています（このときだとSMPCが一番進んでおり、合成データ、差分プライバシー、連合学習が続いています）。
最近では、個人情報保護委員会が3年見直しの中で民間団体へヒアリングしており、その中で複数の団体がプライバシーテックについて言及しています。
このように、数年前と比べて、明らかに認知度・注目度が上がってきています。
プライバシーテック実装の難しさ
一方で、プライバシーテックを利用しようと思うと、様々な障壁があります。
まず、プライバシーテックの実装には幅広い技術領域が求められます。もちろん、まだプライバシーテックの認知度が高くないため、技術者が限られているのもひとつの要因です。
ただ、プライバシーテックも技術が多岐に渡っており、それぞれの技術特性を踏まえながら、暗号・データサイエンス・コンピューティングをバランスよく、かつ深い理解が求められます。
弊社では、秘密計算、連合学習、差分プライバシー、合成データをはじめ、幅広い技術領域を対象に研究・実装を行っています。
さらに、プライバシーリスクに対する知識も求められます。
例えば、法律などのプライバシー規制に対しても理解が必要です。社会は技術的な安全性以外にも、法律面でも安全性が形成されています。プライバシーに関しては、まさに両方の視点から捉える必要があります。
また、それ以外の技術的知見からのセキュリティ・プライバシーリスクの検討も必要です。
それを踏まえた上で、たとえばプライバシー処理したデータがどのような状態といえるか、評価することも重要になります。
最近ある企業様からは、「論文を読んで試しに実装や検証はできるが、本当に使おうと思ったときに、実用レベルでの実装やデータ処理の評価が難しいので助けて欲しい」とご相談をいただきました。
弊社では、論文調査や試験的な実装・検証を経て、商用レベルの開発までを工程化しています。ここまで幅広くカバーできるプライバシーテック専門機関も、国内ではとても珍しいのではないでしょうか。
Acompanyでは、プライバシー保護はデータ利活用における社会課題であり、我々だからこそ解決できると思っています。
プライバシーテックの利用に興味ある企業様は、ぜひお気軽に一度ご相談ください！
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