秘密を守りながらデータを賢く使う：同型暗号が拓くビジネス活用の新地平
データ活用の新たな壁：プライバシー保護と機密性
事業成長のためにデータ活用は不可欠であり、多くの企業がその可能性を追求しています。しかし、特に顧客情報、医療データ、財務データといった機密性の高い情報を扱う場合、その利用には厳格なプライバシー保護とセキュリティ対策が求められます。データの利用範囲が狭まったり、社外のパートナーとの連携が難しくなったりと、プライバシー保護がデータ活用の大きなボトルネックとなっているのが現状です。
従来のデータ保護策としては、データを匿名化・仮名化したり、利用範囲を厳しく制限したりといった方法が一般的でした。しかし、これらの手法ではデータの粒度が粗くなり、高度な分析が難しくなる、あるいはそもそも機密性の高いデータは利用自体ができない、といった課題がありました。
このような背景から、データを保護したまま活用するための技術であるプライバシー強化技術（PETs）への関心が高まっています。PETsの中でも特に革新的な可能性を秘めているのが、「同型暗号（Homomorphic Encryption）」です。
同型暗号とは：データを「見ずに」計算する技術
同型暗号を一言で説明するならば、「データを暗号化したままで計算や分析ができる技術」です。
通常の暗号化では、データを計算・処理するためには一度復号（暗号を解除）する必要があります。しかし、同型暗号を用いると、暗号化されたデータのままで足し算や掛け算といった計算を行うことができます。そして、その計算結果を復号すると、元のデータを復号して計算した結果と一致します。
これは、例えば、ある金庫に厳重に保管された情報（暗号化されたデータ）について、金庫を開けることなく、金庫の外から特定の操作（計算）を行うことで、その情報に基づいた結果を得られるようなイメージです。情報を知っているのは金庫の鍵を持つ者だけであり、計算を行う第三者や環境は情報の具体的な内容を知ることができません。
この技術は、特に機密性の高いデータを、信頼できない外部環境（例えば、パブリッククラウドや外部のデータ分析ベンダー）で安全に処理したい場合に極めて有効です。
同型暗号がビジネスにもたらす具体的な価値
同型暗号は、プライバシーとセキュリティを高度に保ちながら、これまでは難しかった様々なデータ活用シナリオを可能にします。事業部門の視点から見た、具体的な価値を以下に挙げます。
- 機密データ活用の範囲拡大: 顧客データ、医療記録、財務情報などの極めて機密性の高いデータを、プライバシー侵害のリスクを最小限に抑えつつ、外部の専門機関やクラウド環境で分析させることができます。これにより、自社内だけでは難しかった高度な分析や、リソースの最適化が可能になります。
- 安全なデータ連携・共有: 複数の企業や組織が持つ機密データを、互いに内容を明かすことなく集約し、合同で分析することができます。これにより、競争優位性の高い共同リサーチや、サプライチェーン全体の最適化といった、新たなビジネス連携の機会が生まれます。
- クラウド利用の促進: 機密情報を暗号化したままクラウドストレージに保存し、そのままクラウド上でデータ処理を行うことができます。これにより、クラウドの持つスケーラビリティやコスト効率を活用しながら、データプライバシーのリスクを大幅に低減できます。
- 新たなサービス・ビジネスモデルの創出: プライバシーに配慮したデータ分析サービスや、機密情報を扱いたい顧客向けの安全なクラウドサービスなど、同型暗号を基盤とした新しいビジネスを展開する可能性が開けます。
- コンプライアンス強化とデータ活用の両立: GDPRやCCPAなど、厳しさを増すデータプライバシー規制への対応を強化しながら、必要なデータ活用を進めることが可能になります。
同型暗号の活用事例：金融とヘルスケア分野
同型暗号はまだ研究開発段階の部分も多い技術ですが、既に特定の分野でその活用が検討、あるいは一部で実用化に向けた動きが見られます。
- 金融分野: 不正取引検知や信用スコアリングにおいて、複数の金融機関が持つ顧客データや取引データを、互いに秘匿したまま安全に集約・分析するケースが考えられます。これにより、より広範なデータを活用した高精度な分析が可能になり、金融犯罪の抑制やリスク評価の精度向上に貢献できます。また、外部のFinTech企業に分析を委託する際にも、データを暗号化したまま渡すことでセキュリティリスクを低減できます。
- ヘルスケア分野: 患者の遺伝子情報や診療記録といった機密性の高い医療データを、複数の医療機関や研究機関が共有し、暗号化したまま共同で分析することで、難病のメカニズム解明や新薬開発の効率化を目指す取り組みが進められています。患者のプライバシーを保護しながら、医療研究や公衆衛生の向上に貢献できる可能性を秘めています。
同型暗号導入に向けた考慮事項
同型暗号は非常に強力な技術ですが、導入にあたってはいくつかの考慮すべき点があります。
- 処理パフォーマンスと計算コスト: 現在の同型暗号技術は、平文（暗号化されていない状態）での計算に比べて、処理に時間と計算リソースを要する場合があります。特定のユースケースにおいて、求められる処理速度やコストに見合うかどうかの評価が必要です。ハードウェアアクセラレーションなどにより、パフォーマンス向上の取り組みも進んでいます。
- 対応可能な計算の種類: 同型暗号の種類によって、対応できる計算の種類（足し算だけ、足し算と掛け算など）や回数に制限がある場合があります。実現したいデータ分析の内容に適した技術を選択する必要があります。
- 技術の成熟度とベンダー選定: 同型暗号は進化途上の技術であり、信頼できる技術基盤やサポートを提供するベンダーの選定が重要です。概念実証（PoC）を通じて、実際のデータと分析要件で評価を行うことが推奨されます。
- 既存システムとの連携: 既存のデータ基盤や分析ツールとの連携方法も検討が必要です。同型暗号ライブラリやAPIを提供するベンダーのソリューションが役立ちます。
結論：同型暗号が拓くプライバシーとデータ活用の未来
同型暗号は、機密性の高いデータを保護しながら最大限に活用することを可能にする革新的な技術です。データプライバシー規制の強化とデータ活用の重要性が同時に高まる現代において、この技術は事業成長のための新たな可能性を拓く鍵となり得ます。
処理性能やコストといった課題はありますが、技術の進化は早く、特定のユースケースでは既に実用化の視野に入っています。自社のデータ活用戦略において、プライバシー保護がボトルネックとなっている場合、同型暗号をはじめとするPETsが有効な解決策となり得ることを理解し、その導入可能性を検討する価値は十分にあります。
データプライバシーを「制約」ではなく「競争力」に変えるために、同型暗号のような先進技術の動向を注視し、そのビジネスへの適用可能性を探っていくことが、今後の事業戦略において重要になるでしょう。