個人の秘密を守りつつ本物そっくりのデータを作る新技術、JDDが国際学会で発表へ

Japan Digital Design（JDD）の研究論文が、金融AI分野の国際会議「7th ACM International Conference on AI in Finance（ICAIF 2026）」に採択された。同会議は2026年11月14日から17日にかけてイタリア・ミラノで開催される。

金融機関が保有する取引履歴や信用情報、顧客属性などのデータは、不正検知や信用リスク分析など幅広い用途への活用が期待されている。一方で、学習に使われないか、外部に漏れないかという論点。企業利用では利用規約の確認が必須になっている。">プライバシー保護の観点からデータの利用や共有には制約が存在する。この課題に対し、元データの統計的な特徴を維持しながら新たなデータを作り出す合成データや、個人情報を保護しつつデータを扱う差分プライバシーの研究が進められている。

採択された論文は「Differentially Private Diffusion in Schema-Aware Latent Space」と題され、著者はJDDのAkihiro Takemura氏が務めた。研究では表形式データ向けの拡散モデルを用い、データの前処理からモデル学習まで一貫して差分プライバシーを適用する合成データ生成手法を提案している。

金融関連を含む8種類のデータセットを用いた実験では、既存の差分プライバシー適用型生成モデルと比較して、データの有用性や元データの分布の再現性において良好な性能を確認したという。JDDは今後、金融領域における安全なデータ活用への応用を進めていく方針だ。