Cloudera、データプライバシー保護とAI活用の両立に関する見解を発表

1月28日「データプライバシーの日」に向け、合成データを軸に“プライバシーを守りながらAIを進化させる”現実解を提示

あらゆる場所のデータにAIを提供する唯一の企業 Cloudera 株式会社（所在地：東京都中央区、社長執行役員 山賀裕二）は、データプライバシーの日（1月28日）に向け、データプライバシー保護とAI活用の両立に関する見解を発表しました。

データプライバシーデーは、国際的に個人情報の保護とプライバシー意識の向上を促す取り組みとして位置づけられており、日本でも企業や政府機関がプライバシーガバナンスの強化に注力しています。国内ではサイバー攻撃による個人情報漏えいへの懸念が高まっており、一般社団法人日本プライバシー認証機構（JPAC）による「消費者における個人情報に関する意識調査」では、企業による個人情報の取り扱いに不安を感じる消費者が約7割にのぼっています。 さらに、個人情報をWebサイトやアプリに提供する際にも多くの人が不安を覚えており、安全なデータ管理への期待が強いことが示されています。この結果は、セキュリティ対策の強化と安全なデータ管理の必要性が広く認識されていることを示しています。さらに、個人情報保護法の見直しや、企業のデータ利活用とプライバシー保護のバランスに対する社会的議論が活発化するなど、日本におけるデータプライバシーへの注目は一段と高まっています。

こうした背景の下、Clouderaは、AIがビジネス価値を創出する一方で、モデルの性能向上に必要なデータが往々にして機微な情報を含むため、プライバシーリスクが高まる現実に直面していると指摘しています。そのため、単なるリスク回避ではなく、「プライバシーを守りながらAI活用を加速するための実践的なデータ戦略」が求められています。

合成データはプライバシー対策の万能薬ではないが、エンタープライズAIにおいて現実的な選択肢になりつつある

AIが日々の業務により深く組み込まれるにつれ、企業はこれまで以上に多くのデータをモデルに投入するようになっています。大規模言語モデル（LLM）は、カスタマーサポート、アナリティクス、開発者の生産性向上、ナレッジ管理といった分野ですでに一般的な存在となっています。さらにAIエージェントは、情報を取得し、それをもとに推論し、複数のツールやワークフローを横断してアクションを実行するシステムとして、新たなレイヤーを加えています。

しかしこれは、消費者にとって不都合な現実も突きつけています。AIの性能向上に最も価値のあるデータほど、往々にして最も機微な情報であるという点です。サポートのやり取りの記録、ケースノート、取引履歴、運用ログなどには、個人を特定できる情報（PII）、規制対象となる属性、あるいは企業独自の業務文脈が含まれることがあります。プライバシーを守ろうという意図があっても、AIユースケースを迅速に構築・拡張しようとする中で、機微な項目が学習データ、評価用データセット、プロンプトライブラリに紛れ込んでしまうことは珍しくありません。

こうした背景から、合成データが改めて注目を集めています。最も基本的には、合成データとは、実データの主要なパターンを反映しつつ、実在のレコードを再現しないようにアルゴリズムで生成されたデータを指します。理論上は、極めて機微な情報への依存を減らしながら、AI開発を加速させる道を提供するものです。しかし、合成データは本当にリスクを取り除くのでしょうか。それとも、単にリスクを別の形に移しているだけなのでしょうか。

LLMとエージェントの時代にプライバシーリスクが高まる理由

従来のアナリティクスのワークフローでは、データはキュレーションされ、集約・マスキングされ、明確な目的のもとで利用されるなど、比較的はっきりとした境界が存在していました。一方、LLM主導の開発では、その境界が曖昧になります。多くの入力は非構造化データであり、一見無害に見えるテキストの中に機微な情報が埋め込まれていることも少なくありません。さらに評価は、より大規模で多様なテストセットに依存するようになっています。AIエージェントはデータシステムにアクセスできるため、リスクの露出範囲をさらに拡大します。組織が自社データを十分に可視化できていない場合、これらのシステム内には、予測しにくい形で個人データが存在していることが少なくありません。

企業がAIの取り組みを拡大するにつれ、教師ありファインチューニング（supervised fine-tuning）、テスト、反復改善のために大量のデータが必要となります。しかし、データを安全に共有・活用できないために、モデルの信頼性を高められず、有望なプロジェクトが停滞してしまうケースも多く見られます。

企業が頼れる代替手段としての合成データなのか

残念ながら、合成データは万能薬ではありません。生成の質が低い合成データセットは、希少な属性の組み合わせを保持してしまったり、実データを過度に忠実に模倣してしまったりすることで、依然として機微な情報を漏えいさせるリスクがあります。逆に、あまりにも「きれい」で一般化され過ぎ、均一すぎる合成データでは、制御されたテスト環境では良好な結果を示しても、実運用ではうまく機能しないモデルを生んでしまう可能性があります。

より現実的な捉え方は、合成データをリスク低減のためのツールと位置付けることです。規律をもって扱えば、個人データへの露出を抑えつつ、モデルの開発や評価を前に進めることができます。また、プライバシーの問題を考慮する以前に、多くの組織がそもそも十分な量と品質のラベル付き学習データを持っていないという、一般的な実務上の制約にも対応できます。

現代の合成データ生成は、単純な表形式のテスト用データセットの段階を超えて進化しています。現在では企業は、実データそのものに依存することなく、実際のワークフローの構造を反映した合成インストラクションデータ、合成対話、合成インシデントチケット、合成Q&Aペアを生成できるようになっています。これは特に、以下のようなAI開発ニーズにおいて重要です。

1. 教師ありファインチューニングとドメイン適応
   企業はしばしば、モデルが特定のドメインに即した形で動作することを求めます。具体的には、自社の用語、ポリシールール、商品カタログの構造、エスカレーションのロジックなどを理解し、それに沿って振る舞うことです。ファインチューニングは有効な手段ですが、必要となる学習例には機微な情報が含まれることが多くあります。合成データセットを用いれば、実際の顧客や従業員データへの依存を抑えつつ、実際の意図パターンやタスク形式を反映した、より安全なプロンプトと応答のペアを提供できます。

2. 大規模なAIモデル評価
   エンタープライズAIプログラムにおいて頻繁にボトルネックとなるのが評価です。チームは、日常的な問い合わせ、エッジケース、失敗パターン、コンプライアンス上センシティブなトピックなど、さまざまなシナリオにわたってモデルをテストする必要があります。合成タスクの生成は、手作業に比べて、広範で再現性の高い評価スイートをより迅速に構築することを可能にします。適切に行えば、本番展開前にモデル挙動への信頼性を高めるとともに、テスト時に機微な生データを扱う必要性を減らすことができます。

3. RAGおよびエージェント向けのカスタムデータキュレーション
   検索拡張生成（RAG）や自律型AI（エージェント）を用いたワークフローは、ナレッジベースやテスト用プロンプトの品質に大きく依存しています。合成データを活用すれば、現実的なクエリやそのバリエーション、複数ターンの対話を生成し、検索やツール利用の挙動をストレステストすることができます。これにより、実際の機微な会話を入力として使用する頻度を減らすことが可能になります。

実務において合成データを「プライバシーセーフ」にするための要件

合成データでプライバシーリスクを軽減するためには、場当たり的な応急対応としてではなく、適切な統制を伴うエンジニアリングの規律として扱う必要があります。成功させるには、まずそのデータセットが学習用なのか、評価用なのか、レッドチーミング用なのか、あるいはシステムテスト用なのかを定義しなければなりません。求められる有用性の目標が、データ生成の方法を左右します。さらに、以下のようなガードレールを順守する必要があります。

• データ最小化を徹底し、生成前に元データから不要な機微項目や外れ値を除去するとともに、粒度の高いデータを一般化してスコープを縮小する

• 合成データが見た目にリアルかどうかではなく、モデル性能に必要なパターンを保持しているかを評価する

• 記憶（メモリ化）のリスクや、過度にユニークで再構成可能な例が含まれていないかを確認する

• 生成した内容、その手法、想定される用途を文書化する。これは特に、規制環境においてガバナンスやトレーサビリティを確保する上で重要です

合成データは、実データの万能な代替ではなく、ガバナンスの必要性をなくすものでもありません。実務においては、合成データを有用かつ安全なものにすること自体が運用上の課題となります。チームには、合成データセットを大規模に生成し、それをファインチューニングや評価といった特定のAIタスクに結び付け、組織全体で安心して活用できるようガバナンス管理を適用できる環境が求められます。総じて言えば、合成データの最大の価値は、データが不足していたり偏りがあったりする環境において、従来型の機械学習モデルを構築できる点にあります。

企業がLLMや自律型AI（エージェント）の展開を拡大する中で、合成データは、機微な個人データへの依存を減らすための現実的な道筋となりつつあります。これは、エンドツーエンドのAIライフサイクルの一部として合成データの生成と検証を運用化できる、ガバナンスの効いた統合データ／AIプラットフォームの必要性を浮き彫りにしています。そうした基盤があってこそ、プライバシーリスクを伴うことなく、イノベーションをより迅速に進めることが可能になります。

Cloudera について

Clouderaは、あらゆる場所に存在するデータにAIを提供する唯一のデータ＆AIプラットフォーム企業として、大手企業から高い信頼を得ています。実績あるオープンソース基盤を活用し、パブリッククラウド、データセンター、エッジを統合する一貫したクラウド体験を提供します。ビッグデータのパイオニアとして、Clouderaは企業があらゆる形態のデータを100%活用し、AIを適用するとともに制御できるよう支援します。これにより、統合されたセキュリティとガバナンス、そしてリアルタイムの予測的インサイトを提供します。世界中のあらゆる業界の大手組織が、意思決定の高度化、収益性の向上、脅威への対策、そして人命の保護のために、Clouderaを活用しています。

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