プライバシー強化技術としての秘密計算と準同型暗号：原理、応用、課題
データ利活用時代の新たな挑戦：プライバシー保護との両立
デジタル技術の進化により、膨大なデータの収集・分析・利活用が可能となり、ビジネスや社会のあらゆる側面でその恩恵が享受されています。一方で、これらのデータには個人情報や機密情報が含まれることが多く、その利活用は常にプライバシー侵害のリスクと隣り合わせです。厳格化するプライバシー関連法規制（GDPR、CCPA、改正個人情報保護法など）への対応も、データ利活用を推進する上で避けては通れない課題となっています。
従来のプライバシー保護手法としては、匿名加工情報や統計的な集計値を利用する方法が広く用いられてきました。しかし、これらの手法はデータの粒度を粗くしたり、情報を不可逆的に加工したりするため、詳細な分析が困難になったり、データが持つ本来の価値が損なわれたりする限界があります。また、高度な解析手法を用いることで、匿名化されたデータから個人が特定されるリスク（再識別化リスク）も指摘されています。
このような背景から、データを暗号化したまま、あるいはプライバシーを保護した状態で計算や分析を行う「プライバシー強化技術（PETs: Privacy Enhancing Technologies）」への注目が高まっています。中でも、「秘密計算」と「準同型暗号」は、データそのものを公開することなく、複数主体間での安全なデータ連携や、クラウド上での秘匿計算を実現する可能性を秘めた先端技術として期待されています。
本稿では、これらの技術がどのようにプライバシー保護とデータ利活用を両立させるのか、その技術的な原理、具体的な応用例、そして実用化に向けた課題について詳細に解説します。
秘密計算（Secure Multi-Party Computation: MPC）の技術的深層
秘密計算（MPC）は、複数の参加者がそれぞれ秘密の入力データを持っている場合に、互いの入力データを明らかにすることなく、それらの入力データに対する関数の計算結果を共有する技術です。例えば、複数企業が持つ顧客データを持ち寄り、互いのデータを見せずに、全体の顧客特性に関する統計分析を行うといったユースケースが考えられます。
MPCを実現するための主要な方式にはいくつか種類がありますが、代表的なものとして「秘密分散（Secret Sharing）」を用いた方式や、「難読化回路（Garbled Circuits）」を用いた方式、そして後述する「準同型暗号」を組み合わせる方式などがあります。
ここでは、イメージしやすい秘密分散を用いた基本的なプロトコルを例に挙げます。ある秘密の値 s を計算に使用したいが、誰にも s そのものを知られたくないとします。秘密分散では、s をいくつかの「シェア（share）」と呼ばれる断片に分割し、それぞれのシェアを異なる参加者に配布します。このとき、個々のシェアだけを見ても s の情報は一切得られませんが、規定数以上のシェアを集めると s を復元できる、という性質を持ちます。MPCでは、各参加者が自分の持つ入力データをこのようにシェア化し、他の参加者と交換しながら、シェアの状態のまま所望の計算を行います。最終的な計算結果のシェアを集め、復元することで、元の入力データを知られることなく計算結果を得ることができます。
より複雑な計算（例: 条件分岐を含む計算）や、悪意のある参加者がいる場合に対応するためには、ゼロ知識証明、準同型暗号、プロトコルの設計など、高度な暗号技術や計算理論が組み合わせられます。例えば、加算や乗算といった演算をシェア上で実行可能なプロトコルを構築し、これらの基本演算を組み合わせることで、より複雑な関数計算を実現します。
MPCの応用例としては、以下のようなものが挙げられます。
- 金融分野: 複数の金融機関が不正取引パターンに関する情報を共有し、互いの顧客データを公開することなく、より高精度な不正検知モデルを共同で構築・利用する。
- 医療分野: 複数の病院が持つ疾患に関する患者データを統合し、特定の疾患と遺伝子情報や生活習慣との関連性を分析する。
- マーケティング: 複数企業が顧客属性データを持ち寄り、特定のターゲティング条件に合致する顧客数を集計する。
- 入札・オークション: 入札者それぞれの入札額を秘匿したまま、最高額を決定する。
MPCは理論的には様々な計算が可能ですが、そのデメリットとして、計算の種類によっては非常に高い計算コスト（通信量、計算時間）がかかること、参加者間の密な連携が必要であること、プロトコルの設計や実装が複雑であることなどが挙げられます。
準同型暗号（Homomorphic Encryption: HE）の技術的側面
準同型暗号は、暗号文のままで演算（加算や乗算など）を実行できる特殊な暗号方式です。これにより、データをクラウドなどの外部環境に預ける際にも、データを復号することなく計算処理を委託することが可能となります。計算サービス提供者は暗号文を受け取り、暗号文のまま計算を行い、その結果を暗号文で返します。データの所有者は、受け取った暗号文を復号することで、平文での計算結果を得られる仕組みです。このプロセスにおいて、計算サービス提供者は元のデータの内容を知ることはありません。
準同型暗号には、実行可能な演算の種類や回数によっていくつかのレベルがあります。
- 部分準同型暗号（PHE: Partially Homomorphic Encryption）: 特定の一種類の演算（例: 加算のみ、または乗算のみ）を無制限に実行できます。Paillier暗号（加法準同型）やRSA暗号（乗法準同型）がこれに該当します。
- ある程度準同型暗号（SWHE: Somewhat Homomorphic Encryption）: 複数種類の演算（加算と乗算の両方）を実行できますが、実行できる回数に制限があります。
- 完全準同型暗号（FHE: Fully Homomorphic Encryption）: 複数種類の演算（加算と乗算の両方）を理論上無制限に実行できます。任意の関数計算を暗号文のままで行えることを意味します。
特に、FHEは2009年にCraig Gentry氏によって実現可能性が示されて以来、活発に研究開発が進められています。FHEの構成には、格子（Lattice）に基づく暗号が用いられることが多いです。格子暗号は、量子コンピュータに対しても安全性が比較的高いと期待されています。FHEの技術的な鍵となるのは、「ノイズ（noise）」の管理です。暗号文に演算を行うたびにノイズが増加し、ある閾値を超えると復号できなくなります。FHEは、このノイズを削減・管理するための仕組み（「ブートストラッピング」など）を備えることで、計算回数の制限を取り払っています。
準同型暗号の応用例としては、以下のようなものが挙げられます。
- クラウドコンピューティング: データを暗号化したままクラウドストレージに保管し、クラウド上で機械学習モデルの推論やデータ分析を行う。
- プライベートAI: 個人のセンシティブなデータ（例: 医療画像）を用いたAI診断を、データをクラウド上のAIに渡す際に暗号化し、秘匿性を保つ。
- ブロックチェーン: ブロックチェーン上のスマートコントラクトで、秘匿されたデータを用いた計算を実行する。
- 秘匿検索: 暗号化されたデータベースに対して、キーワードを暗号化したまま検索クエリを発行し、結果を暗号文で受け取る。
準同型暗号、特にFHEは、その汎用性の高さが魅力ですが、実用化に向けては非常に大きな技術的ハードルがあります。最大の課題は計算コストの高さです。平文での計算と比較して、数万倍から数百万倍の計算時間やメモリを要すると言われています。このため、現時点では処理負荷の低い特定の演算や、リアルタイム性が求められないバッチ処理などに限られることが多いです。しかし、ハードウェアによるアクセラレーションやアルゴリズムの改良により、徐々に実用的なレベルに近づきつつあります。
秘密計算と準同型暗号の比較と使い分け
秘密計算と準同型暗号は、どちらもデータの内容を秘匿しながら計算を行うプライバシー強化技術ですが、そのアプローチと得意な領域が異なります。
| 特徴 | 秘密計算（MPC） | 準同型暗号（HE/FHE） | | :------------ | :-------------------------------------------- | :------------------------------------------------- | | 参加者 | 複数主体（データ保有者）が協調して計算 | 1主体（データ保有者）が計算主体（例: クラウド）に委託 | | 計算方法 | 複数参加者間のプロトコル実行 | 暗号文に対する直接的な演算実行 | | 計算コスト| プロトコル設計に依存。通信コストが大きい場合がある | 一般的に非常に高い（特にFHE） | | 成熟度 | 比較的早くから研究され、一部実用化も進む | 研究途上だが、FHEの進化により期待大 | | 得意な処理| 複数主体のデータを組み合わせた統計処理、共同分析 | クラウドでの秘匿計算、プライベートAI推論 |
このように、MPCは複数の組織がデータを持ち寄り、共同で何かを計算する場合に適しています。一方、準同型暗号は、自分のデータを信頼できない第三者（例: クラウドサービスプロバイダー）に預けて計算を委託する場合に適しています。
実際のユースケースにおいては、これらの技術を単独で用いるだけでなく、必要に応じて組み合わせることも考えられます。例えば、MPCの計算の一部を、準同型暗号を用いて高速化するといった研究も行われています。
今後の展望とビジネスへの示唆
秘密計算や準同型暗号を含むプライバシー強化技術は、データ利活用におけるプライバシーとセキュリティの課題を解決するための重要な鍵となります。特に、高精度なデータ分析や機械学習が不可欠となる現代において、これらの技術はデータの価値を最大限に引き出しつつ、プライバシーリスクを最小限に抑えるためのゲームチェンジャーとなり得ます。
現時点では、これらの技術の実装や運用には高度な専門知識が必要であり、計算コストも実用化に向けた大きな課題です。しかし、ハードウェアの進化やアルゴリズムの改良、そして標準化の取り組みが進むことで、将来的にはより手軽に利用できるようになることが期待されます。
ビジネスパーソン、特に情報システム部門やセキュリティ担当者、データサイエンティスト、そして経営層にとっては、これらの技術動向を注視し、自社のデータ利活用戦略において、どのようにプライバシー強化技術を組み込んでいくかを検討する時期に来ていると言えるでしょう。まずは概念実証（PoC）を通じて、これらの技術が自社のビジネス課題に対してどれだけ有効か、コストに見合う効果が得られるかなどを検証することが重要です。
プライバシー保護は、単なるコンプライアンス遵守のコストではなく、顧客や取引先からの信頼を獲得し、競争優位性を築くための重要な要素となりつつあります。秘密計算や準同型暗号のような先端技術を理解し、適切に活用していくことが、デジタル時代における持続可能なビジネス成長の鍵となるでしょう。
私たちは「プライバシー護衛隊」として、今後もプライバシー強化技術に関する最新の情報をお届けし、皆様がデジタル時代のプライバシーリスクに対する自己防衛策を講じるための一助となることを目指してまいります。