2019年09月06日、NTTはプライバシー保護の常識を覆す画期的な発表を行いました。データを暗号化して中身を隠した状態を維持しながら、AIの核となる「深層学習（ディープラーニング）」を実行できる世界初の計算技術を開発したのです。これまで個人情報の取り扱いに慎重だった分野でも、この革新によってデータの安全性を確保しつつ、高度な知能を育てることが可能になります。
そもそも「深層学習」とは、人間の脳の仕組みを模したニューラルネットワークを用い、コンピューターが自らデータの特徴を見つけ出すAI技術のことです。膨大な情報を読み込ませるほど予測精度は高まりますが、一方で個人の詳細な位置情報や機微な医療データなどは、漏洩のリスクから活用が難しいというジレンマがありました。今回の新技術は、そんな「情報の活用」と「保護」という相反する課題を解決する架け橋となるでしょう。
SNS上でもこのニュースは大きな話題を呼んでおり、「医療データの解析がこれで一気に進むのではないか」といった期待の声や、「日本の技術力がプライバシーの壁を突破した」と称賛する書き込みが相次いでいます。暗号化したまま計算を行うという、まるで手品のような仕組みが実用レベルに達したことに対し、専門家だけでなく一般のユーザーからも、データ活用の未来が変わることへの高揚感が伝わってきます。
近似計算が鍵！処理速度7倍を実現した秘密計算のブレイクスルー
今回の開発で特筆すべきは、従来の「秘密計算」が抱えていた弱点を克服した点にあります。秘密計算とは、データを特定の数式でバラバラの状態にして計算し、結果だけを復元する手法ですが、深層学習のような複雑な処理を行うと膨大な時間がかかるのが難点でした。NTTは、計算の一部をあえて「近似（近い値で代用すること）」させる巧妙なアルゴリズムを導入し、処理速度を従来比で7倍にまで高めることに成功しています。
編集者としての視点から述べれば、この「7倍」という数字は単なる効率化以上の意味を持ちます。AI開発において、計算速度はそのまま試行錯誤の回数に直結するため、開発サイクルを劇的に加速させるからです。どれほど優れたプライバシー保護技術であっても、実用的な時間内に終わらなければ現場では普及しません。NTTが達成したこのスピードアップは、理論上の研究をビジネスの最前線へと引きずり出す、極めて実戦的な成果だと言えます。
今後は、2019年09月06日という日付が、AIとプライバシーが真に共生し始めた記念日として記憶されるかもしれません。病院ごとに分散している貴重な症例データを、患者のプライバシーを守ったまま統合して学習させることができれば、難病の早期発見や新薬開発に革命が起きるはずです。NTTが切り拓いたこの技術が、私たちの生活をより安全で、より賢いものへと変えていく未来を確信せずにはいられません。
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