キオクシア、「秘密計算」の高速化システム 新興と開発
コメント
注目のコメント
私には、法律的な意味でそれほど、障壁があるようにみえないです。
個人情報保護法では、
23条1項
個人情報取扱事業者は、次に掲げる場合を除くほか、あらかじめ本人の同意を得ないで、個人データを第三者に提供してはならない。
23条2項
個人情報取扱事業者は、第三者に提供される個人データについて、本人の求めに応じて当該本人が識別される個人データの第三者への提供を停止することとしている場合であって、次に掲げる事項について、あらかじめ、本人に通知し、又は本人が容易に知り得る状態に置いているときは、前項の規定にかかわらず、当該個人データを第三者に提供することができる。
一 第三者への提供を利用目的とすること。
二 第三者に提供される個人データの項目
三 第三者への提供の手段又は方法
四 本人の求めに応じて当該本人が識別される個人データの第三者への提供を停止すること。
https://ja.wikisource.org/wiki/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AE%E4%BF%9D%E8%AD%B7%E3%81%AB%E9%96%A2%E3%81%99%E3%82%8B%E6%B3%95%E5%BE%8B#23
つまり、許可を得ておけばよいというように見えます。
また、個人情報保護委員会（内閣府の外局）によれば、
Ｑ１－８ 複数人の個人情報を機械学習の学習用データセットとして用いて生成した学習済みパラメータは、個人情報に当たりますか。
Ａ１－８
複数人の個人情報を機械学習の学習用データセットとして用いて生成した学習済みパラメータ（重み係数）は、学習済みモデルにおいて、特定の出力を行うために調整された処理・計算用の係数であり、当該パラメータと特定の個人との対応関係が排斥されている限りにおいては「個人に関する情報」に該当するものではないため、「個人情報」にも該当しないと考えられます。
https://www.ppc.go.jp/personalinfo/faq/APPI_QA/#q1-8
とあるので、機械学習に使っても問題ないように思います。何度聞いてもピンとこない技術。「個人情報を持ち寄って、暗号化したままデータの分析が可能となる」ということですので、企業をまたいで個人データを統合して分析するようなケースには有効なのかもしれないですが、暗号化しても個人情報の取り扱いの法律的・規約的な制約を飛び越せるわけではないでしょう。
秘密計算領域では有名なスタートアップのEAGLYSがキオクシアと協業するんですね。これは楽しみ！
EAGLYSプレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000041103.html
コーポレートサイト：https://eaglys.co.jp/company/
