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暗号化したまま深層学習、NTTが新技術

NTTは2日、データを暗号化したまま、人工知能(AI)の中心的技術である深層学習ができる新計算技術を開発した。「秘密計算」と呼ぶデータを暗号化したまま集計・統計処理できる計算技術を改良し、深層学習で用いられる計算処理を高速で実現できるようにした。プライバシーを保護しながら、AIによる予測精度を高めることが可能になる。2022年ころの商用化を目指す。

通常、暗号化されたデータを計算する場合、いったん元データに戻してから計算する。元データに復号化した際に、データが漏れるリスクが高まる。これを防ぐ技術が、データを暗号化したまま計算できる秘密計算だ。NTTは17年から一部で秘密計算の実用化を開始している。

もっとも秘密計算は足し算や引き算、掛け算は得意だが、割り算や指数関数、平方根、逆数といった処理は苦手で多くの計算時間がかかるという。実は深層学習は学習の最終処理部分で割り算や平方根などを含む計算を使う。そのため、これまでは秘密計算を使った深層学習は難しかったという。

今回、NTTが開発した新技術は、秘密計算が苦手な計算処理を近似計算で代用するなどする。これによって暗号化したままのデータで深層学習することを実現したという。

深層学習は学習データが増えれば増えるほど、予測精度が高まる。データを暗号化したまま深層学習できるようになることで、これまで以上に深層学習に用いるデータが集まり、予測精度を高められる期待がある。例えば今回の技術を使うことで、個人の位置情報やスケジュールを暗号化したまま企業のイベント情報などとあわせて学習。店舗での最適な仕入れや人員配置の予測などにつなげる応用などが考えられるという。

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