「DID/VCの社会実装に向けた取り組み」MyData Japan Conference 2025
Category: 個人情報に関する知識
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「DID/VCの社会実装に向けた取り組み」MyData Japan Conference 2025
in 個人情報に関する知識MyData Japan 2024で専門家4名がDID/VCの社会実装を議論。ビジネスモデル不在などの課題を指摘し、空港手続き等の実証例を紹介。技術先行ではなく、現実的な課題解決を通じて普及を目指す重要性を強調した。
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「これからのプライバシーと個人データの保護」MyData Japan Conference 2025
in 個人情報に関する知識AI時代のプライバシーを議論するセッション。「同意」は複雑な規約などで形骸化し、「泳げないプール」のようだと問題提起。個人のコントロール権を支える仕組みか、データ流通の効率性か。私たちが目指すべきデータ社会のあり方が問われた。
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分散型ID(DID)と自己主権型ID(SSI)の利用例・利点・課題
分散型ID(DID)と自己主権型ID(SSI)は、ユーザーが自分のデジタルIDを管理できる仕組みで、プライバシー保護やセキュリティ向上が期待されます。導入事例や課題もあります。
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DePIN を活用した個人情報バンク(仮名)の可能性と課題
DePIN を活用した個人情報バンクは、データ主権を確立し、公正な価値還元を実現する可能性を秘める。しかし、その実現には価値評価の難しさ、法規制との整合性、UX、自己責任の原則といった多くの課題を乗り越える必要がある。
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プライバシーを守りながら顧客インサイトを獲得!MPCによる複数ショップ間の顧客重複分析
ECビジネスにおける顧客情報の共有は重要ですが、個人情報の秘密保持が求められます。MPC(マルチパーティ計算)は、ショップが秘密情報を開示せずに顧客の重複を解析できる技術です。この方法により、プライバシーを守りながら新たなビジネスインサイトを得ることが可能になります。
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【個人情報を守りながら顧客分析!】マルチパーティ計算で実現する、安全なネットショップ間データ連携
マルチパーティ計算(MPC)を用いて、3つのネットショップが顧客数を合計する方法を具体的に解説しています。秘密分散技術により、各ショップは他のショップのデータを知られずに計算を行い、全体の合計を安全に求めることができます。
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秘密計算の鍵!マルチパーティ計算(MPC)って何?具体例と仕組みを解説
マルチパーティ計算(MPC)は、個人のデータを守りながら複数の参加者がデータを分析する技術です。データプライバシーの重要性が高まる中、MPCは医療や金融などで利用され、個別データを秘匿したまま計算結果を得ることが可能です。
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自分のデータは見せずに『協力』計算?マルチパーティ計算の世界へようこそ!
マルチパーティ計算(MPC)は、複数の参加者が秘匿情報を開示せずに協力して計算を行う技術です。これにより、企業や医療機関が競合他社とのデータ共有なしで分析を行い、より良いサービスや治療法を見つけられる可能性を提供します。
