電通大、秘匿性と実用性両立させたビッグデータ解析技術−医療などに活用

電気通信大学の清雄一助教らの研究チームは、秘匿性を確保しながらビッグデータ（大量データ）を解析できる実用性の高いデータマイニング技術を開発した。正しい情報にダミー（疑似）情報を混ぜて個人を「匿名化」した上で解析する。医療機関などが蓄積した医療ビッグデータを、新薬の開発や治療効果の分析などに使いやすくなる。

開発したのは１行のデータごとに複数のダミー情報を潜り込ませることで、個人は匿名化しつつ、抽象度は上げずにデータを扱う手法。例えば「３０歳のエイズウイルス（ＨＩＶ）患者」のデータに「３０歳の食道炎患者」と「５１歳のＨＩＶ患者」といったダミー情報を加える。

ダミー情報は実在しない情報で、どれがダミーであるか特定できない。このため安全性が高まると同時に、データ全体は統計的な分析が可能。大量のデータ群を処理すれば、結果的にダミー情報がない場合と同程度の統計値が得られる。挿入するダミー情報の数...