プライバシー保護コンピューティングとは、「データは使えるが、中身が見えない」状態にすること。処理や演算の過程でデータの秘匿性を保ち、漏えいや抜き取りを防ぐ重要な技術で、AIや暗号理論、ブロックチェーン技術が活用されている。データが分散した状態で機械学習を行う「連合学習」やデータを秘匿したままで計算する「マルチパーティ計算」、個人を特定できないようにする「差分プライバシー」など複数の手法がある。

中国では2021年に「データセキュリティ法」と「個人情報保護法」が相次いで施行され、プライバシー保護への注目度が一気に高まった。この1年だけでも、プライバシー保護コンピューティング企業10社ほどが資金調達したことを公表している。

2019年末に設立された藍象智聯は、他の業界よりもセキュリティ要件が厳しい金融機関向け水準のプライバシー保護コンピューティングを提供している。創業者で董事長の童玲氏はアリババの金融関連会社「アント・フィナンシャル（螞蟻金服、現アントグループ）」でIT戦略の計画・実行を主導するチーフアーキテクト、「芝麻信用（セサミクレジット）」の最高技術責任者（CTO）などを歴任し、アントのブロックチェーン技術「アントチェーン」やプライバシー保護コンピューティング・プラットフォームの立ち上げに携わった。もう1人の創業者・徐敏CEOは「中国工商銀行（ICBC）」本店から2014年にアリババに移り、クラウド事業「阿里雲（アリクラウド）」副総裁や「金融雲（クラウドコンピューティング）」事業部副総裁を務めてきた。

2人の創業者によると、藍象智聯の強みはプライバシー保護コンピューティング技術と業界のデジタル化に関する経験を兼ね備える点にあり、すでに金融業などでそれが実証されつつあるという。

技術面ではデータ処理などのプロセスにおける安全性を保証するマルチパーティ計算と、モデリングのための連合学習を採用。これをベースに打ち出したのが金融機関向けセキュリティ水準のプライバシー保護コンピューティング・プラットフォーム「GAIA（ガイア）」だ。シリーズとしてマルチパーティ計算プラットフォーム「GAIA・Edge」、ワンストップ型連合学習モデリングプラットフォーム「GAIA・Cube」、プライバシー保護コンピューティングの共有プラットフォーム「GAIA・Edge-X」などを展開する。

GAIAシリーズは自社開発のアルゴリズムライブラリを採用し、企業のデータ運用に求められる高性能・高セキュリティーを実現した。ドラッグ&ドロップで視覚的にモデリングでき、既存データの応用プロセスへの対応もノーコードで行えるなど、業務プロセスに配慮した設計になっており、社内の業務システムとも手軽に統合できる。

セキュリティー面を担う鍵供託システムや証明書の管理を行うキー管理システム（KMS）がGAIAに搭載されているほか、データフロー管理では全プロセスの監査、検証、追跡が可能。ブロックチェーン上で契約内容を自動で実行する「スマートコントラクト」技術と組み合わせ、データ生成から処理に至る各ステップのフィンガープリントをブロックチェーン上に保存し、毎回のデータ共有時の取引記録を保持することができる。

同社はデータ運用スキルにおいても突出している。金融業界ではデータの運用を通じてユーザー活性化や信用枠の拡大、リスク管理など、さらなるビジネス価値を掘り起こすことができる。

データ運用サービスを提供するには、データだけでなく業界も理解している必要がある。藍象智聯は創業と同時にデータ運用チームを立ち上げており、金融機関のビジネス上の目標に応じて導入するデータソースや戦略、モデルを決定する。データサービスやソリューションで特定の場面におけるデータの価値を推測し、安全性やコンプライアンスを確保しながら社内外のデータを結び合わせることで、企業の成長を後押しすることができる。

GAIAシリーズはすでに多くの金融機関などで広く導入されている。設立から2年ほどの間に中国工商銀行や上海銀行などの金融機関、中国三大通信事業者、大手IT企業などと提携を結んだほか、中国人民銀行および工業情報化部の定めるマルチパーティ計算と連合学習の関連基準の起草を主導する企業となっている。
（翻訳・畠中裕子）

1位はアリババ集団傘下の金融会社「アント・グループ（螞蟻集団）」で、1152件。2位以下は、中国保険大手「中国平安保険（Ping An Insurance）」（423件）、米マイクロソフト（374件）、アリババ集団（313件）、IBM（252件）、ファーウェイ（206件）、中国国有送電会社「国家電網（State Grid Corporation of China）」（206件）、テンセント系ネット銀行「微衆銀行（WeBank）」（204件）、インテル（180件）、サムスン（154件）と続いた。

（36Kr Japan編集部）

プライバシー保護コンピューティングの認知度はまだ低いが、この分野への投資熱はとどまるところを知らない。中国では2021年7月から10月のわずか4カ月間で、同分野に10億元（約180億円）を超える資金が流入した。

中でも「華控清交（Hua Kong Tsinjaio）」は、シリーズBで5億元（約90億円）を調達した後、評価額が40億元（約720億円）に上昇している。出資者は「聯想創投集団（Lenovo Capital and Incubator Group）」や「中国国際金融（CICC）」などの有名投資機関だった。

データ共有とプライバシー保護の両立

プライバシー保護コンピューティングは、データが利用される過程において、データの中身を閲覧せずに処理することを可能にする。つまり、データを「使えるが見えない」ようにすることで、プライバシーを保護しながらデータを利用できるというものだ。

IT専門調査会社IDCは、2019年には41ゼタバイト（ZB）だった世界のデータ生成量が、25年には5倍以上に増加して175ZBに達すると予測している。とくに中国のデータ生成量は世界全体を3％上回る伸び率で増加し、25年には48.6ZBとなって全体の27.8％を占める見込みだという。世界のデータ量は年を追うごとに増加しているのは確かだ。しかし、現時点では各種データが比較的独立しており、安全に共有・利用できていない。プライバシー保護コンピューティングは、その背後に存在する価値を発掘するものとして期待されている。

ここ数年は、データセキュリティに関する法規や監督・管理策が施行されたこともあり、プライバシー保護コンピューティングへの注目がさらに高まっている。欧州連合（EU）が2018年に一般データ保護規則（GDPR）を施行して以降、FacebookやGoogleなどの大企業が多額の罰金を課されている。中国でも、中国建設銀行や中国交通銀行、中国光大銀行などが信用情報の収集に関する規定に違反したとして、中国人民銀行（中央銀行）と中国銀行保険監督管理委員会からそれぞれ1千万元（約1億8000万円）以上の罰金を課された。

メインターゲットは金融など4業界

中国のプライバシー保護コンピューティング市場はスタートしたばかりで、調査やテストが行われている段階だ。

プライバシー保護コンピューティングを手掛ける企業は現在、金融・行政事務のセキュリティ・医療・通信事業の4業界を主なターゲットとしている。行政事務は、とくにデータ管理が重視される分野だ。

金融業界は、通常の営業活動だけでなく詐欺やマネーロンダリングの防止などリスク管理の観点からも、プライバシー保護コンピューティングを切実に求めている。リスク管理については、複数の金融機関が連携し、プライバシー保護コンピューティングによって横断的なデータマイニングとリスク評価を実現していく。

医療業界にプライバシー保護コンピューティングを導入するのは比較的難しいとされる。中国では医療機関ごとにデジタル化のレベルが異なる上、データ管理の統一基準もなく、医療機関同士の情報共有も容易ではないからだ。

プライバシー保護コンピューティング業界には現在、さまざまな背景を持つ企業が参入している。アリババ集団傘下の金融会社「アント・グループ（螞蟻集団）」やテンセント傘下のクラウドプラットフォーム「テンセントクラウド（騰訊雲）」、バイドゥ（百度）、京東集団（JD.com）などIT大手のほか、華控清交や「鍩崴科技（​​NVXClouds Tech）」などスタートアップの参入も目立つ。

この分野で成長を目指す企業は、チャンスを迎えると同時に大きな課題に直面している。ビジネスモデルが未成熟な上、プロダクトの標準化レベルも低い。異なる業界や企業との間でデータを自在に流通させることが必要になるため、プライバシー保護コンピューティング技術を導入しさえすれば問題が解決するわけではない。

プライバシー保護コンピューティングを実用化と収益に結びつけるためには、まだ多くの時間がかかるだろう。この分野を手掛ける企業には長距離走を駆け抜ける準備が必要になる。そして、それに伴走するVCファンドやPEファンドも改めて現状を見極めなければならない。

作者：WeChat公式アカウント「格隆匯新股（ID：ipopress）」
（翻訳・田村広子）