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SBテクノロジーと日本ゼオン、秘密計算技術を活用したマテリアルズ・インフォマティクスの実証実験を開始
[24/12/04]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜異なる企業間でデータを秘匿化したまま共有、且つ高い予測精度を保ったAIの実現を目指す〜
SBテクノロジー株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長 CEO：阿多 親市、以下SBT）は、日本ゼオン株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：豊嶋 哲也 以下、ゼオン）と共に秘密計算技術を活用した企業間での秘匿データ連携によるマテリアルズ・インフォマティクス※1の実現を目指し、実証実験を開始します。
本実証実験は、ゼオングループ内の2社※2のデータで学習したAIモデルの物性予測性能の向上が確認できたことを受け※3、このAIモデルへの秘密計算技術の適用を検証するものです。本実証実験の目的は、異なる企業がお互いのデータを秘匿化したまま共有し、且つ高い予測精度を保ったAIの実現です。
これにより、経験豊富な研究者に頼っていた最適配合の知見をAIに取り込むことができ、研究開発のさらなる加速と効率化が見込めます。研究開発においては、これまで部品メーカーが素材提供企業に要件を数値で伝えられず、配合の試作・評価を繰り返していましたが、秘匿化された物性予測AIシステムを利用することにより大幅な時間短縮が期待されます。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7357/596/7357-596-f59275128236c5cb9f3c9a35a2f4ae22-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ 実証実験の背景
ゼオンでは、2021年から実験データを構造化して蓄積し、物性を予測するAI開発を進めてきましたが、自社データだけでは学習データ量が足りず予測精度の向上に課題がありました。また、顧客企業が利用できる物性予測が可能なAIシステムを開発しましたが、推論時のクエリとなる配合条件と物性予測結果は顧客企業にとって秘匿情報となるため、顧客がゼオンのAI予測システムを利用することは困難でした。
SBTは、クラウド、セキュリティ、AI・データ活用を注力領域として事業を推進しています。顧客との共創型DXを推進する上で、サプライチェーンや同一の業界内など異なる企業間においてデータ連携を可能にする秘密計算技術の有用性に着目し、2022年より基礎研究を進めています。その中で、ソフトウェア方式の秘密計算技術の検証・評価や顧客とのビジネス検討に取り組んできました。
今回、SBTが検討していた秘密計算技術の利用によりゼオンの課題を解決できる可能性を見出し、実証実験に取り組むこととしました。
■ 実証実験の概要
秘匿化された物性予測AIシステムは、ゴムの物性予測AI処理を秘匿化するTEE※4と、Webシステムを利用顧客別に分離する環境の2つで構成しています。
本実証実験では、物性予測AIを秘匿化して学習データを提供者以外にアクセスさせず、AIの学習にのみ用います。推論のクエリと結果は、推論利用者がWebを介してのみ確認できる環境の実現を目指します。本実証実験の期間は、2024年12月末までの予定です。
SBTはシステム全体のアーキテクチャ設計及びTEEを含むインフラ構築を担当し、ゼオンはゴム業界の専門知識を必要とするアプリケーション開発を行います。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7357/596/7357-596-5e08e5a0f10d2e6db0157bbb80b74f6c-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ 今後の展望
今後SBTはゼオンと共に、ゼオングループ内で秘匿化された物性予測AIシステムの業務利用を目指します。
SBTは、本実証実験を通じて異なる企業間でデータの安全な利活用を実現したいという課題を持つ企業に対し、秘匿化されたデータ連携によるAI技術を用いて幅広い課題解決に活用できるよう取り組んでまいります。
※1 マテリアルズ・インフォマティクスとは、材料科学と情報技術を組み合わせて、新しい材料の発見や開発を加速する技術。データ解析や機械学習を活用して、材料の特性や性能を予測します。
※2 日本ゼオン株式会社およびZeon Chemicals L.P.の2社
※3 日本ゼオン株式会社プレスリリース 2024年12月3日 企業間の実験データ連携のための秘密計算技術の実証を開始 https://www.zeon.co.jp/news/assets/pdf/241203-2.pdf
※4 TEE（信頼できる実行環境）とは、デバイス内で機密データや処理を安全に行うための隔離された領域。TEEは、外部からの攻撃や不正アクセスを防ぎ、データやアプリケーションの機密性と整合性を保護します。
※本リリースに記載されている会社名、製品名、サービス名は、当社または各社、各団体の商標もしくは登録商標です。
SBテクノロジー株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長 CEO：阿多 親市、以下SBT）は、日本ゼオン株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：豊嶋 哲也 以下、ゼオン）と共に秘密計算技術を活用した企業間での秘匿データ連携によるマテリアルズ・インフォマティクス※1の実現を目指し、実証実験を開始します。
本実証実験は、ゼオングループ内の2社※2のデータで学習したAIモデルの物性予測性能の向上が確認できたことを受け※3、このAIモデルへの秘密計算技術の適用を検証するものです。本実証実験の目的は、異なる企業がお互いのデータを秘匿化したまま共有し、且つ高い予測精度を保ったAIの実現です。
これにより、経験豊富な研究者に頼っていた最適配合の知見をAIに取り込むことができ、研究開発のさらなる加速と効率化が見込めます。研究開発においては、これまで部品メーカーが素材提供企業に要件を数値で伝えられず、配合の試作・評価を繰り返していましたが、秘匿化された物性予測AIシステムを利用することにより大幅な時間短縮が期待されます。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7357/596/7357-596-f59275128236c5cb9f3c9a35a2f4ae22-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ 実証実験の背景
ゼオンでは、2021年から実験データを構造化して蓄積し、物性を予測するAI開発を進めてきましたが、自社データだけでは学習データ量が足りず予測精度の向上に課題がありました。また、顧客企業が利用できる物性予測が可能なAIシステムを開発しましたが、推論時のクエリとなる配合条件と物性予測結果は顧客企業にとって秘匿情報となるため、顧客がゼオンのAI予測システムを利用することは困難でした。
SBTは、クラウド、セキュリティ、AI・データ活用を注力領域として事業を推進しています。顧客との共創型DXを推進する上で、サプライチェーンや同一の業界内など異なる企業間においてデータ連携を可能にする秘密計算技術の有用性に着目し、2022年より基礎研究を進めています。その中で、ソフトウェア方式の秘密計算技術の検証・評価や顧客とのビジネス検討に取り組んできました。
今回、SBTが検討していた秘密計算技術の利用によりゼオンの課題を解決できる可能性を見出し、実証実験に取り組むこととしました。
■ 実証実験の概要
秘匿化された物性予測AIシステムは、ゴムの物性予測AI処理を秘匿化するTEE※4と、Webシステムを利用顧客別に分離する環境の2つで構成しています。
本実証実験では、物性予測AIを秘匿化して学習データを提供者以外にアクセスさせず、AIの学習にのみ用います。推論のクエリと結果は、推論利用者がWebを介してのみ確認できる環境の実現を目指します。本実証実験の期間は、2024年12月末までの予定です。
SBTはシステム全体のアーキテクチャ設計及びTEEを含むインフラ構築を担当し、ゼオンはゴム業界の専門知識を必要とするアプリケーション開発を行います。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/7357/596/7357-596-5e08e5a0f10d2e6db0157bbb80b74f6c-1200x630.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■ 今後の展望
今後SBTはゼオンと共に、ゼオングループ内で秘匿化された物性予測AIシステムの業務利用を目指します。
SBTは、本実証実験を通じて異なる企業間でデータの安全な利活用を実現したいという課題を持つ企業に対し、秘匿化されたデータ連携によるAI技術を用いて幅広い課題解決に活用できるよう取り組んでまいります。
※1 マテリアルズ・インフォマティクスとは、材料科学と情報技術を組み合わせて、新しい材料の発見や開発を加速する技術。データ解析や機械学習を活用して、材料の特性や性能を予測します。
※2 日本ゼオン株式会社およびZeon Chemicals L.P.の2社
※3 日本ゼオン株式会社プレスリリース 2024年12月3日 企業間の実験データ連携のための秘密計算技術の実証を開始 https://www.zeon.co.jp/news/assets/pdf/241203-2.pdf
※4 TEE（信頼できる実行環境）とは、デバイス内で機密データや処理を安全に行うための隔離された領域。TEEは、外部からの攻撃や不正アクセスを防ぎ、データやアプリケーションの機密性と整合性を保護します。
※本リリースに記載されている会社名、製品名、サービス名は、当社または各社、各団体の商標もしくは登録商標です。
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