秘密計算技術を利用した分析クラウドサービス「析秘MPC」の分析AIオプション(学習・推論)を提供開始

NTTドコモビジネス株式会社(旧 NTTコミュニケーションズ株式会社、以下 NTTドコモビジネス)は、秘密計算技術※1を利用してデータを秘匿化※2し、分析を実行するクラウドサービス「析秘MPC※3」に、新たにAIモデルの学習および推論※4機能(以下 本機能)を利用できるオプションメニューを追加し、2026年6月24日より提供開始します。

1.背景
NTTドコモビジネスが提供する析秘MPCは、データを秘匿化したまま安全に保管し、集計や回帰分析などの統計分析を実行できるサービスです。
近年、企業・組織ではデータ活用の高度化が進み、AIを活用した学習や推論など、より高度な分析ニーズが高まっています。一方で、AIモデルの学習には大規模かつ多様なデータが必要となるものの、個人情報や機密データの共有においては、セキュリティの確保が大きな課題となっています。
こうした背景を踏まえ、データを秘匿化した環境において、AIモデルの学習や推論ができる、分析AI機能を利用可能なオプションの提供を開始します。これにより、機微なデータを安全に保護しながらデータ量およびデータのバリエーションを確保したデータセットを用いたAIモデルの学習や推論を可能とし、より高度なデータ利活用を支援します。

2．本機能の特長
析秘MPCは、データを秘匿化したまま複数のサーバに分散保管し、元のデータやモデルを復元することなく分析を実行できる点を特長としています。
本機能は、従来の統計分析に加え、新たに分析AI機能を提供しており、データの前処理・加工からモデルの学習、推論に至るまで、一貫してデータを秘匿化した状態で実行することが可能です。さらに、生成されるモデルや推論に使用するデータについても秘匿したまま取り扱うことができるため、機微な情報を含むデータでも安全に活用できます。
これにより、複数の組織に分散するデータを安全に統合・分析・学習することが可能となり、機密性を確保しながら横断的に活用する分析AIの実現を支援します。

3．本機能のユースケース
本機能により、従来の統計分析に加え、複数の組織が保有する機微データを活用した高度な分析（学習・推論）が可能となります。代表的なユースケースは以下の通りです。

ユースケース【1】：複数組織のデータを秘匿化したまま統合し、横断的なAIモデルの学習を実現
複数の組織が保有する機微なデータを開示することなく、秘密計算で統合し、横断的なAIモデルの学習・推論ができます。
医療分野においては、希少疾患は症例数が少なく多様なデータ確保が難しいという課題があります。本機能を活用することで、複数の医療機関が保有するデータを秘匿化したまま統合し、データ量およびデータのバリエーションを確保したAIモデルの構築が可能となります。これにより、希少疾患研究におけるデータ不足の解消や、予後予測における精度向上を見込むことができ、より実用的な分析AIの実現に寄与します。

画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/609352/img_609352_4.png
＜臨床データを用いた横断的なAIモデル学習のイメージ＞

ユースケース【2】：機微なデータを含む学習済みモデルの活用を促進
機微なデータを学習に用いる場合、生成されたモデルにも当該情報の性質が内包されるリスクがあります。本機能では、この前提を踏まえ、機微なデータを用いて構築した学習済みモデルを秘匿化したまま管理・共有でき、学習から推論までデータを開示せずに分析を実行できます。これにより、これまで取り扱いが難しかった機微なデータを用いて学習したモデルの活用が可能となります。
医療分野では、患者の臨床データで学習したモデルを開示することなく、他組織のデータに対して予後リスクや病態進行の予測を実施可能です。これにより、機微なデータを保護しつつ、高度な分析の実用化が可能になります。

画像2: https://www.atpress.ne.jp/releases/609352/img_609352_5.png
＜秘匿化されたモデルを用いた新規患者の予後予測のイメージ＞

上記のユースケースは医療分野に限らず、機微なデータの利活用を行う金融や製造等のさまざまな分野への適用が期待されます。

4．提供開始日
2026年6月24日

5．お申し込み方法
NTTドコモビジネスの営業担当、もしくは本件に関するお問い合わせ先までご連絡ください。

6．ご利用料金
析秘MPCでは、利用するレコード数、付与するID数※5に応じた3つのプランを用意しています。分析AI機能を利用する場合は、通常プランに加えて、別途「分析AIオプション(学習・推論)」の利用料金が発生します。分析AIオプション(学習・推論)には、従量課金プランと月額固定プランの2つのプランをご用意しております。

<通常プラン利用料金>
画像3: https://www.atpress.ne.jp/releases/609352/img_609352_1.png

<分析AIオプション(学習・推論)利用料金>
画像4: https://www.atpress.ne.jp/releases/609352/img_609352_2.png

*1 データの前処理・加工機能は、オプション利用費用内で回数制限なくご利用可能
*2 高度AI学習API：ニューラルネットワーク・勾配ブースティングの学習に用いるAPI
*3 基本AI学習API：ロジスティック回帰・k平均法・主成分分析の学習に用いるAPI
*4 AI推論API：ニューラルネットワーク・勾配ブースティング・ロジスティック回帰・k平均法・主成分分析の推論に用いるAPI

7. 今後の展開
NTTドコモビジネスは、本機能のみに限らず、析秘MPCの分析アルゴリズムの追加、処理の高速化およびユーザビリティの向上を進めます。また、析秘STORAGE※6や析秘TEE※7などの析秘ブランドの他サービスやSDPF for Healthcare※8との連携を深めることで、お客さまの機微な情報の安全な収集・保管・分析を一気通貫で支援し、セキュアなデータ利活用による新たな価値創出の実現をめざします。



「NTTコミュニケーションズ株式会社」は2025年7月1日に社名を「NTTドコモビジネス株式会社」に変更しました。私たちは、企業と地域が持続的に成長できる自律・分散・協調型社会を支える「産業・地域DXのプラットフォーマー」として、新たな価値を生み出し、豊かな社会の実現をめざします。
画像5: https://www.atpress.ne.jp/releases/609352/img_609352_3.jpg
https://www.ntt.com/about-us/nttdocomobusiness.html


※1：秘密計算とは、データを秘匿化したまま処理を行い、元のデータを復元することなく計算結果のみを得ることができる技術です。
※2：秘匿化とは、元のデータからそれ単体では元のデータを復元することが極めて困難であるデータの組に変換することです。
※3：析秘MPCとは、秘密計算（MPC: Multi-Party Computation）技術を用いてデータを複数の断片に分散し、復元することなく計算を行うことで、データを秘匿化したまま分析を実行できるサービスです。Web UIによる直感的な操作で利用できるほか、コマンドによる高度な分析にも対応しています。詳細はURLをご参照ください。
https://www.ntt.com/business/services/secihi-mpc.html
※4：AIモデルの学習・推論とは、データをもとにパターンを学習してモデルを構築し、そのモデルを用いて未知データに対する予測や分類を行う処理を指します。NTTソフトウェアイノベーションセンタが研究開発した秘密計算AI基盤技術を用いて、これらの処理を秘密計算で実現しました。
※5：ID数とは、析秘MPCをご利用開始いただいた際に、払い出されるアカウント数です。
※6：析秘STORAGEとは、秘密分散技術（データを複数の断片データに分割・秘匿化する技術）を利用し地理的に離れた3拠点にデータを分散保存するクラウドストレージサービスです。詳細はURLをご参照ください。
https://www.ntt.com/business/services/secihi-storage.html
※7：析秘TEEとは、ハードウェア暗号化技術（CPUがメモリー領域を暗号化し隔離された環境で計算処理を実行する技術）を利用して機微なデータや秘匿性の高い処理ロジックを互いに秘匿したまま処理可能なプラットフォームを提供するクラウドサービスです。詳細はURLをご参照ください。
https://www.ntt.com/business/services/secihi-tee.html
※8：SDPF for Healthcareは予防、治療、ケアなどの各ステージでのデータを収集・統合し分析するプラットフォームです。詳細はURLをご参照ください。
https://www.ntt.com/business/dx/smart/healthcare/


関連リンク
「秘密計算活用事例集 -プライバシーを守るデータ活用例-」第2版および「秘密計算を用いたデータ利活用実践のためのガイドライン」を公開(2026年3月25日)
https://www.ntt.com/about-us/information/info_20260325.html

「秘密計算を用いたデータ利活用実践のためのガイドライン」中間報告文書を公開(2025年3月26日)
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2025/0326.html

千葉大学病院とNTT Com、日本で初めて薬剤耐性菌の地域間ベンチマークシステムを開発(2024年2月9日)
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2024/0209.html

千葉大学病院とNTT Com、炎症性腸疾患において患者のプライバシーを保護したまま行う日本初の観察研究を開始(2022年11月29日)
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2022/1129.html

NTTの秘密計算技術がISO国際標準に採択～データ利活用とプライバシー保護を両立する高速な秘密計算技術を実現～（2024年3月6日 NTTニュースリリースより）
https://group.ntt/jp/newsrelease/2024/03/21/240321b.html

患者と医療・社会をつなぐ秘密計算を用いた世界初の秘匿型ePROシステムで有効性を確認（2026年6月15日）
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2026/0615_2.html


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プレスリリース提供元：＠Press