プライバシー強化技術市場は2023年に約24億5000万米ドルと評価され、2024年から2032年の予測期間中に約25％の大幅なCAGRで成長すると予想されています。

世界中でデータプライバシーへの意識が高まる中、PETはプライバシー保護を目指す組織にとって効率的なソリューションとして注目されています。大企業から連邦政府機関に至るまで、個人データ保護の需要は年々高まっています。サイバー攻撃のリスクが高まるにつれ、規則や要件が整備され、顧客のPETに対する理解と需要が高まるにつれ、この技術は金融、ヘルスケア、人工知能、クラウドストレージなど、様々な分野に導入されつつあります。現在、IBM、Microsoft、Googleといった大手企業のセキュリティ対策には、完全準同型暗号（FHE）、セキュアマルチパーティ計算（MPC）、ゼロ知識証明（ZKP）が実装されています。

PETの需要増加

データ侵害やサイバー攻撃の増加に伴い、コンピュータシステムにおけるプライバシーへの関心が高まっています。PEの受益者は組織、政府、そして顧客であり、EUのGDPR、米国のCCPA、中国のPIPLなどの政策による圧力からPEの必要性が生じています。これらの法律はより高いレベルのデータ保護を要求しており、ユーザーデータを扱う組織ではPETの導入が進む傾向にあります。

銀行、金融サービス、保険業界（BFSI）において、PETは詐欺の防止と電子取引の改善に劇的な変化をもたらしました。金融機関は、個人情報リスク評価、AMLチェック、本人確認のためにMPCと機密コンピューティングを導入しています。同様に、ヘルスケア分野では、PETはHIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）などの患者のプライバシーに関する法的要件を遵守しながら、医療情報の交換を促進します。医療研究における差分プライバシーとFHE（自由人間工学）の考え方の導入により、被験者の健康情報を侵害することなく共同研究を実施することが可能になっています。

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PET市場の最新動向

完全準同型暗号（FHE）の主流化

FHEは、クラウドコンピューティングと機械学習技術における最も革新的な技術と定義できます。FHEは柔軟な計算技術と呼ぶにふさわしいものです。なぜなら、FHEを利用することで、組織は暗号化されたデータを復号することなく計算を実行できるため、セキュリティの侵害を回避できるからです。現在、IBMやGoogleを含む多くの企業が、FHEを活用した機密コンピューティングを積極的に実装しており、企業は暗号化されたデータに対して計算を実行できるようになります。

デジタル取引におけるセキュアマルチパーティコンピューティング（MPC）の台頭

MPCは、デジタル金融システムへの移行に伴い提供される、プライベートかつ安全な銀行サービスに採用されています。MPCは、銀行とフィンテック企業が機密データを開示することなく安全に計算情報を共有する手段として登場し、不正検出やリスク管理の分野に貢献しています。MPCは現在、世界中の金融プライバシー法の施行に向けて、JPモルガン、マスターカード、Visaの取引セキュリティソリューションを導入しています。

分散型アイデンティティとブロックチェーンのためのゼロ知識証明（ZKP）

近年、ブロックチェーンネットワークでは、実際の情報を公開することなくトランザクションの検証を可能にするZKP（ゼロキーポイン）が統合されています。これは、Defi、個人識別、そして個人のアイデンティティのセキュリティにおいて非常に重要です。DecentriqとSilence Laboratoriesは、この技術を用いて、Web3アプリケーションと分散型アイデンティティにおけるユーザーエクスペリエンスのプライバシーを向上させています。

プライバシー保護AIとフェデレーテッドラーニング

AIモデルは、特にビッグデータなどの入力データを必要とするため、プライバシーの問題に直面することがよくあります。そのような技術の一つがフェデレーテッドラーニングです。これはPET（ポピュレーション・トラスト）を活用した技術で、組織は生データを損なうことなく、分散データフィード上でAIモデルを学習できます。これは、患者のプライバシーが通常非常に重要となる医療業界などの分野に適用できます。現在、プライバシー保護AI技術の分野で最も進歩的なのは、Google、Microsoft、Amazon Web Services（AWS）です。

PET導入を促進する規制圧力

一方、消費者はセキュリティとプライバシーを求めており、世界中の政府はPETの活用を促進する政策を制定しています。欧州連合（EU）のAI法とNISTガイドラインは、企業がセキュリティモデルにPETを導入するきっかけとなっています。多くの業界では、規制法の適用を懸念しているため、プライバシーを重視したデータ分析、シークレットコンピューティング、暗号化されたデータ処理を採用しています。

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地域市場の成長

北米は、人工知能（AI）およびクラウドコンピューティング分野におけるセキュリティへの規制基準の厳格化と資金投入の増加により、PET市場を支配しています。アメリカ合衆国では、多くの企業が機密コンピューティング、フェデレーテッドラーニング、準同型暗号に多大なリソースを投入しています。

アジア太平洋地域では、データ保護の強化とデジタル金融・ヘルスケア業界の成長により、PETの導入が増加していることが明らかになっています。中国、インド、日本などの国々では、既にブロックチェーンベースのプライバシーソリューションと安全なAIトレーニングモデルが実装されています。

ヨーロッパ大陸は特に厳格なプライバシー法を導入しており、そのため GDPR の要件を満たすために銀行、医療、政府部門では PET 機能が特に重要になっています。

PETの未来

全体として、プライバシー強化技術の成長を牽引する将来の要素は、耐量子暗号、AIプライバシー、そしてクラウドコンピューティングセキュリティのトレンドを挙げることで結論づけられます。今、プライバシー強化技術に投資する企業は、データのプライバシーと保護、そして法令遵守の面で、競争力の高い立場を築くことができるでしょう。

インターネットの脅威の利用に関する問題と、主要な規制からの圧力の高まりを考えると、プライバシー強化技術はあらゆる分野のあらゆる企業にとって必要不可欠なものとなっています。準同型暗号化、セキュアコンピューティング、プライバシー保護AIを採用している組織は、デジタル環境におけるデータの安全な管理をリードしていくでしょう。UnivDatosによると、データプライバシー規制の強化、サイバーセキュリティの脅威の増大、AIと機械学習の拡大、安全なデータ共有への需要の高まり、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの成長、準同型暗号化とセキュアコンピューティングの採用、フィンテックとヘルスケアへの投資の急増が、プライバシー強化技術市場を牽引しています。

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