EAGLYSが提供するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、企業間でのデータを共有し、材料開発の効率化をサポートする技術です。秘密計算を活用することで、データの機密性を保ちながら、高精度な予測モデルの構築と最適化を可能にします。
EAGLYSが提供する「EAGLYS ALCHEMISTA」の特徴は、機密性の高いデータを暗号化したまま、企業間で安全に共有し、材料開発や実験シミュレーションを効率的に行える点です。主要な特徴としては、安全なデータ連携と企業横断の実験シミュレーションが可能なことが挙げられます。企業が保有する機密データをそのまま公開せず、暗号化された状態で他社とデータを共有しながら、データを分析・統合ができます。各社の研究データを最大限に活用しつつ、情報漏洩のリスクを最小限に抑えることが可能です。さらに、目的の物性を得るために必要な実験条件を統計的に算出する機能も搭載されており、効率的な材料開発をサポートします。
EAGLYS ALCHEMISTAの基盤を支える重要な技術に秘密計算があります。この技術により、データを暗号化したまま計算や分析を行うことができ、データを復号せずに統計分析やAI学習を行うことが可能です。機械学習モデルの構築や推論の全プロセスを暗号化された状態で実行できるため、データが外部に漏れるリスクを低減します。
さらに、既存のAIモデルを迅速に暗号化モデルへ変換でき、従来の運用方法を大きく変更せずにセキュリティの強化を実現します。これにより、企業はより迅速で安全なデータ活用が可能となり、競争力の強化が期待されます。
DataArmorは、主に「DataArmor GATE DB」と「DataArmor GATE AI」の2つのラインナップで提供されています。
DataArmor GATE DBは、データベースの内容を常に暗号化された状態で保つことができる製品です。データベース内の個人情報や機密情報を暗号化したまま、検索や集計、データ分析を行えます。ユーザーは通常のデータベース操作を行う感覚で利用できるため、特別な知識がなくても安全にデータを管理でき、暗号化されたデータはクラウド上で処理されるため、セキュアなデータ管理が可能です。
DataArmor GATE AIは、AIや機械学習のプロセス全体を暗号化した状態で実行できるため、データが常に保護された状態でAIモデルの学習や推論が行われます。AIモデルをクラウド上で運用する際に、データが外部に漏れないようにしつつ、高度なAI解析を実施可能。パーソナルデータや企業間の機密情報を扱う場合に有効な仕組みといえるでしょう。
企業がMIを効果的に導入・運用するためのサポートサービスで、データの暗号化やAIモデルの構築、データ基盤の運用まで、広範な技術領域をカバーしており、一気通貫でサービスを提供します。
特に、データの暗号化は、将来的に他社と連携してMIを最大限に活用するために必須の要素となります。EAGLYSは、暗号化技術を利用したビジネスモデルでのマネタイズ経験もあり、その実績を基に、企業のニーズに応じた柔軟な提案が可能です。
このサポートは、以下のフェーズで構成されています。
企業が抱える課題やニーズを整理し、AIモデルを構築するための要件を定義します。これには、社内外の関係者と協力して、販売戦略やデータの利用方法を決定することが含まれます。
データ分析に必要な基盤システムを開発します。これにより、企業はMIの実施に集中できる環境が整います。
AIモデルを開発し、その有効性を検証します。この段階では、データの前処理や予測モデルの設計、最適化処理が行われます。
他社とデータを安全に連携し、共同で開発を進めるための環境を構築します。また、運用開始後も、システムの保守や改良がサポートされます。
「ALCHEMISTA」と秘密計算技術を活用して、企業間でのデータ連携を通じて材料開発を効率化する試みが行われた事例です。
最初に行われたPoC（Proof of Concept：概念実証）では、暗号化されたデータを使用しても、生データとほぼ同じ精度の予測モデルの構築が確認されました。データを暗号化したままでの最適化計算も成功し、システムが期待通りに機能することが証明されます。この結果により、社内でのMI導入に対する信頼と期待が高まりました。
しかし、PoCの過程で、データがすべて暗号化されることで研究員が自由にデータに触れられなくなるという懸念が生じます。そこで、EAGLYSはデータの可視化や順解析機能を追加し研究員がデータに基づいて議論を深められるような環境を整備しました。
今後、大塚化学との共創を通じて企業間データ連携をさらに推進し、社会課題を解決する素材開発を目指します。
参照元：EAGLYS公式HP https://eaglys.co.jp/resource/news/press-release/20230802
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