@そのとき投資(私はその時、投資することを決めました)では、現役の投資家がなぜこのスタートアップに投資したのかを共有します。 

データセンターの仮想化と並列コンピューティング環境は、データ処理と保存の効率を向上させ、人工知能技術はデータから何らかの価値を生成し、問題を解決する上で重要な役割を果たしている。一方、データ漏洩事故と平均コストもほぼ毎年最高値を更新している。データは活用しなければその価値を知ることができないと同時に、簡単に複製される特徴を持つため、データの活用と保護の間には大きなジレンマがある。Desilo(ディサイロ)はそのジレンマを解決しようとしている会社であり、Schmidt（シュミット）は2021年と2023年に投資を行い、Desiloと縁を結んだ。

データを暗号化した状態で活用できるのか？

同型暗号はデータを暗号化した状態で演算する。データを活用して結果を得る過程で、データが直接露出しないようにするのだ。このような同型暗号は約50年前から研究が始まった分野だが、整数と実数に対して任意の演算が可能になったのは2010年半ば以降であり、当時は産業界にまだ関連経験を持つ専門人材が少なかった。 

Disiloは、同型暗号技術を使用して、まだ活用されていないデータを活用できるようにするという目標を掲げて2020年にスタートし、2021年初め、初めて出会った頃は、米国国立衛生研究所（NIH）が後援するiDASHコンテスト同型暗号部門で1位を獲得した直後だった。当時を振り返ってみると、Disiloは同型暗号技術の研究も重要視していたが、実際の市場で技術を製品化し、最適化することにより関心があった。

Disiloは、データ漏洩コストが最も大きい医療と金融市場をターゲットに事業開発を開始していた。医療と金融市場はデータ活用による付加価値が大きく、韓国国内でもマイデータ事業が最も活発に議論されている分野である。しかし、データの収集から管理、活用には厳しい規制があるため、最初の成果を得るまでにはかなりの期間、そしてスタッフの粘り強さが必要なのはもちろん、政府や規制機関の協力も必要不可欠であった。。

過去に活用事例のない新しい技術を、厳しい規制が適用される市場に供給するのは、本当に難しい作業だと感じる。しかし、Disiloは2022年と2023年に金融と医療領域でデータクリーンルームソリューションのビジネス成果を生み出し、現在は製造とマーケティングの領域へとターゲット市場を拡大している。 

/Disilo

同型暗号にはどのようなデメリットが存在する？補完は可能？

暗号においては、平文に比べて暗号文の方がサイズが大きく、特に同型暗号は暗号文演算と平文演算の結果を同じにするために追加演算が必要なので、基本的に演算速度が遅い。Disiloを含む韓国国内外の競合他社は、ソフトウェアレベルで演算を最適化しながら性能を引き上げ、CPUとGPUベースの並列コンピューティングを通じて演算速度を向上させている。最近では、韓国内外で同型暗号演算を加速するハードウェアが開発されており、Disiloは2022年から同型暗号演算加速ハードウェアを開発しているファブレス企業と協力している。 

すでに人工知能モデルが大型化され、データセンターのコンピューティングパワーが増加しており、プロセッサとメモリ半導体の性能差によるボトルネック現象も徐々に解決の方向性を見出している。同型暗号演算もソフトウェアとハードウェアレベルでそれぞれ最適化されており、中長期的に同型暗号演算時間とコストはさらに低くなることが期待される。 

プライバシー強化技術とソリューションの価値

データ活用シナリオは多様であるため、潜在顧客の個々のデータ活用シナリオを考慮してプライバシー強化技術を導入し、ソリューションを最適化することが重要である。Disiloはソリューション最適化のための独自のソフトウェアライブラリを開発中であり、潜在的な顧客の顧客需要を反映して技術的な参入障壁を作っている。  

人工知能モデルの学習と推論の過程で機密情報の使用が増加しており、北米と欧州を中心に関連規制が強化され、様々なプライバシー強化技術に対するマクロ的な関心が高まっている。もちろん、現実の世界はもっと複雑なので、新しい技術がもたらす変化は緩やかなものかもしれない。しかし、Disiloは重要な変化を生み出し、急速に動いており、今後も継続的に成長できると感じる。 

Desiloは多様なデータ活用シナリオでデータを適切なレベルで保護できるソリューションを提供するため、同型暗号以外のプライバシー強化技術*(PETs; Privacy-Enhancing Technologies)も研究開発中であり、今後もその領域を継続的に拡大する計画である。