生成AI向けパーソナルデータの漏洩リスクを抑制する技術に関する主著論文が「The Web Conference 2025」にて採択

　株式会社日本総合研究所（本社： 東京都品川区、代表取締役社長： 谷崎勝教、以下「日本総研」）は、パーソナルデータを保管する組織と活用する組織が異なる場合でもLLM（大規模言語モデル）サービスを安全に提供できる技術に関する論文が、ウェブ・データマイニング分野で権威ある国際学会「The Web Conference 2025」（以下「WWW 2025」）の「Short Papers Track」に採択されましたのでお知らせします。

　採択された論文「Generating Privacy-Preserving Personalized Advice with Zero-Knowledge Proofs and LLMs（LLMとゼロ知識証明を活用して、プライバシーを保護しつつパーソナライズされたアドバイスを生成）」（以下「本論文」）は、IT分野における先端技術の調査・研究を行う日本総研・先端技術ラボに所属する渡邊大喜・打越元信によって執筆されました。

　本論文は、2025年4月28日から5月2日にオーストラリア・シドニーで開催されるWWW 2025で発表される予定です。

■研究の背景

　LLMを活用した生成AIによって、個人の属性や嗜好、行動履歴に沿ってパーソナライズされたアドバイスの提供が、金融、医療、対人関係などさまざまな領域で可能となると期待されるようになりました。

　パーソナライズされたアドバイスの生成には、パーソナルデータを数多く収集する必要がありますが、一方でパーソナルデータを集めれば集まるほどデータ漏洩に関するリスクは高まることになります。そのため事業者は、特に金融や医療など機微なパーソナルデータを保有すること自体をリスクと捉えており、データの管理コストに見合った、必要最低限のデータのみを収集するというニーズが高まっています。

　そこで期待を集めているのが、機微なデータを開示せずに、データの加工や最小化のプロセスが正しい手順で行われたことを証明できる、ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proof）というプライバシー保護技術です。ゼロ知識証明は、暗号資産などブロックチェーン分野での採用が進む一方、一般的なユースケースでの実用可能性はまだ十分には検証されていない状況にあります。

■本論文の概要

　本論文の手法では、パーソナルデータをそのままLLMサービスに送信するのではなく、パーソナルデータから、より抽象度の高い「個人の特性」を推論し、推論結果のみをLLMサービスに送信します。この際に、ゼロ知識証明技術を用いながら推論結果を算出することによって、詳細なパーソナルデータは取り除かれ、正しい手順で「個人の特性」に変換されたことを保証します。本論文では、このようなユースケースでも、ゼロ知識証明を実用的な性能で適用できることを示しました。

　さらに本論文では、LLMサービスを用いて「個人の特性」を利用したアドバイスを生成した際に、アドバイスの提案とその理由について一貫性のある文章が生成できるプロンプト手法を検討し、発表しています。

　本論文の成果を活用すると、パーソナルデータを保管する組織と、データを活用する（LLMサービスによってアドバイスを提供する）組織が異なる場合でも、パーソナルデータを保護しながら、個人に合わせたLLMサービスを安全に提供することが可能になります。

■活用先

　金融、医療など機微なパーソナルデータを多く扱う場面でのデータ活用に期待できます。企業や組織間で連携するデータを最小化し、データ漏洩のリスクを抑えます。

　（例）

・資産や購買データから推定した個人特性を利用した運用相談AIなど

・医療情報や生体データから推定した個人特性を利用したヘルスケア相談AIなど

　日本総研・先端技術ラボは、SMBCグループの技術の目利き役として、「先端技術トレンドの調査・提言」、「技術検証・評価」、「ビジネス活用の観点からの応用研究」に取り組むことで、先端技術を活用したITサービスの創出に貢献します。

■本件に関するお問い合わせ

 広報部   山口          電話： [phone]