「他の会社と一緒に何か新しい分析をしたいけど、お互いの大事なデータは見せられない…」 「複数の病院のデータを合わせて研究すれば、もっと良い治療法が見つかるかもしれないのに…」 こんな風に、複数の人や組織が「協力」してデータを使えれば、すごい発見や便利なサービスが生まれそうなのに、プライバシーや企業秘密の問題で、なかなか実現できない…ということは、世の中にたくさんあります。 そんな悩みを解決する技術の一つが、**「マルチパーティ計算（Multi-Party Computation、略してMPC）」**です。これは以前ご紹介した「秘密計算」を実現するための、特に「複数」の参加者が関わる場合の重要なアプローチです。 「マルチパーティ…？なんだか難しそう」と感じるかもしれませんが、基本的な考え方はシンプルです。一緒に見ていきましょう！ マルチパーティ計算って、何をするもの？ 一言でいうと、マルチパーティ計算（MPC）は、 「複数の参加者が、お互いに自分の『秘密の情報』を明かすことなく、全員の情報を『組み合わせた結果』だけを、協力して計算するための技術（一連の約束事や手順）」 のことです。 ポイントは、「複数の参加者」が「協力」するけれど、「個々の秘密は見せ合わない」という点です。 例え話：ライバル店との「共通のお客様」探し ここに、近所で人気のパン屋さん「ふわふわベーカリー（A店）」と、ケーキ屋さん「きらきらパティスリー（B店）」があるとします。 A店の店長さんとB店の店長さんは、「うちのパンも、あそこのケーキも、両方買ってくれるお客様って、どのくらいいるんだろうね？」と気になりました。もし共通のお客様が多ければ、一緒に何かキャンペーンができるかもしれません。 でも、お互いのお客様リスト（顧客名簿）は、大事な企業秘密。相手にまるごと渡すわけにはいきません。かといって、誰か別の人（第三者）に両方のリストを渡して調べてもらうのも、情報漏洩のリスクがあって不安です。 さあ、どうしましょう？ ここでマルチパーティ計算の出番です！特別な計算手順（プロトコル）を使うと、こんなことが可能になります。 この方法なら、A店の店長さんは「B店だけのお客様の情報」を知ることはありませんし、B店の店長さんも「A店だけのお客様の情報」を知ることはありません。もちろん、計算の途中でリストが誰かに盗み見られることもありません。 お互いの秘密を守りながら、知りたかった「共通のお客様の数」という結果だけを、協力して手に入れることができました！ これがマルチパーティ計算の目指す世界です。 どうやって実現しているの？（少しだけ技術的なヒント） マルチパーティ計算では、主に以下のような技術要素を組み合わせて、「秘密を守りながら協力計算」を実現しています。 これらの技術を複雑に組み合わせることで、「個々のデータは秘密にしたまま、集計結果や分析結果だけを得る」という、まるで魔法のような計算が可能になるのです。 どんな場面で役立つの？ マルチパーティ計算は、様々な分野での応用が期待されています。 まとめ マルチパーティ計算（MPC）は、複数の人や組織が、プライバシーや機密情報をしっかりと守りながら、データを持ち寄って協力し、価値ある結果を生み出すことを可能にする技術です。 まだまだ発展途上の技術ではありますが、データ活用の重要性が増す現代において、私たちの社会をより良く、より安全にしていくための鍵となる可能性を秘めています。 「自分のデータは見せずに、みんなで協力して計算する」。そんな未来が、少しずつ近づいているのかもしれませんね。

本記事では、秘密計算の実現技術を深く掘り下げて解説しています。主なアプローチは準同型暗号（HE）とマルチパーティ計算（MPC）で、それぞれの特徴やユースケース、課題について具体的に述べています。今後の実用化と研究の重要性も強調されています。

私たちの生活には多くの個人情報が存在し、その利用には不安が伴います。秘密計算は、個人情報を見せずに計算や分析を行い、プライバシーを守りつつ新しいサービスの創出を可能にする技術です。これにより、安全にデータを提供できる社会が実現するでしょう。

「オプトアウト」について説明します。

クレジットカードの不正利用防止の一環として、住所確認サービス（AVS）が紹介されています。日本では、一部のカード会社でのみ利用されており、特有の住所表記の多様性が課題です。将来的にはAI技術を通じて対応可能になる見込みですが、現状では普及には至っていません。

日本の個人情報保護法に関して2022年に改正された版の説明しています。

クレジットカード決済における不正利用対策として、利用されている3Dセキュア2.0の裏側の説明です。

基本としての個人情報という言葉の意味を説明しています。