01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
プライバシー優先AIでは、AIが扱うデータとモデルをライフサイクル全体で保護する。基本的な対策には、必要なデータだけを扱うデータ最小化、匿名化やマスキング、保存時と通信時の暗号化、アクセス制御などがある。学習では、元データを各拠点に残してモデル更新情報を共有する連合学習や、制御したノイズを加える差分プライバシーを利用できる。処理中のデータやモデルを保護する方法としては、ハードウェアを基盤とする信頼実行環境を使う機密コンピューティングがある。採用する仕組みは、保護対象、必要なデータ、利用目的、公開条件に合わせて選び、学習、推論、監視、廃棄まで継続して管理する。
02 / IN PRACTICE
Privacy-First AIの活用例
たとえば、こんな場面で
複数の医療機関が診断モデルを改善する際、患者の元データを各機関に保持したまま連合学習を行い、保存時と通信時の暗号化や権限管理も組み合わせる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
保存中、通信中、処理中の各段階で何が保護されるかを整理し、データとモデルへアクセスできる主体や、外部へ共有される情報を確認する。
参考資料
RAISP02-BP02 Privacy: Build privacy-preserving mechanisms into the core AI system （新しいタブで開きます）What Is AI Data Security? | Microsoft Security （新しいタブで開きます）What Is Confidential Computing? （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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