お問い合わせデータを暗号化したまま
分析・検索・共有セキュリティと秘匿性の両面を担保した社内外でのデータ活用を実現
データ活用のためのセキュリティ技術「秘密計算」で、
これまで「持ち出せない」「内部の人間にしか見せられない」「外部のリソースを活用する場合は匿名化が必要」
といったような機密データの分析も、暗号化したまま利用できるようになります。
日商エレクトロニクスでは、データセキュリティとAI解析の2つの技術を組み合わせたサービスを提供する
EAGLYS株式会社（イーグリス）とパートナーシップを組み、お客様のデータ活用を支援いたします。
秘密計算 EAGLYS の特長
01.データを暗号で守りながらAI解析が可能
クラウド上のデータを暗号で守りながら、
精度・頑丈性の高いAIアルゴリズムを設計することができます。
データだけでなく、AIモデルのアルゴリズムも
秘匿化したまま計算できるため、データ活用の幅を広げることが可能です。
02.データを秘匿化したまま、事業者間でデータを連携
自社・グループ内、他社に対して、データの安全性と開示/非開示の柔軟性を維持しながら共有することができます。
あらゆるデータを安全に共有することで、複数データを連携することで価値に変え、打ち手へ繋げることができます。
03.使えるAI設計/構築で
データ分析の展開にも対応
複数の候補アルゴリズム・設計パターンから、
現場要件や他拠点への展開も見据え、高精度/頑丈性あるAIアルゴリズムを設計します。
現場で活用できる分析基盤を構築できます。
秘密計算 EAGLYSの
環境
秘密計算 EAGLYSは、データを保護する「秘密計算DB」とAIモデルをクラウド上で処理する運用基盤「秘密計算AI」で、
お客様の安全なデータ分析をサポートします。
①秘密計算DB
②秘密計算AI
活用例
取引先とサプライチェーンデータ連携
取引先や個別商品売上等の取引明細、小売POSなどは、
各社は自社以外の生データは見れない（データ秘匿）状態で、統計グラフとして可視化、
秘匿した状態での共通取引先数の算出、エリア別の商品売上、在庫数予測など解析結果だけを取得できます。
メリット
- 小売業者
POSデータとユーザー属性データを組み合わせることで、趣味嗜好を推定できマーケティングに活かせる - 卸業者
受発注データと小売（POS）データを組み合わせることで、需要予測を実現し、SC効率化できる。 - メーカ
商品データとx 卸（受発注）データを組み合わせることで、販売分析ができ商品開発や生産計画をスムーズに実行できるようになる。
構成例
- オンプレミス/SaaSアプリに散乱する企業データをAzure Data Factoryを活用し、
Azure Data Lakeの大容量ストレージに収集・蓄積します。 - 収集・加工したデータはPower BIで可視化します。
- Azure Data Factoryを補完するために、CDateを活用すれば、
収集できるデータはさらに広がります。
