よくあるご質問

サービスについて、よくお問い合わせいただきますご質問をまとめました。
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どのような機密情報を検知できますか？

個人情報（氏名、メールアドレス、電話番号、クレジットカード番号など）、固有名詞（プロジェクト名、商品名、未発表の数値データなど）を検知できます。また、貴社固有の用語やプロジェクト名をカスタム登録することで、検知精度をさらに向上させることが可能です。

どのLLMに対応していますか？

OpenAI GPT-4/GPT-4o、Anthropic Claude、Google Geminiなど、主要なLLMサービスに対応しています。API対応のLLMであれば、追加対応も可能です。

既存の社内システムと連携できますか？

はい。REST APIを提供しており、既存システムへの組み込みが可能です。また、SSO（シングルサインオン）やActive Directory/Azure AD連携にも対応しています。

秘密計算とは何ですか？

データを暗号化したまま計算を実行する技術です。従来は「通信時」と「保管時」のみデータを暗号化できましたが、秘密計算により「処理時」もデータを保護できます。 Intel・NVIDIAのCPU/GPUに組み込まれた専用領域（TEE）で処理を行うため、クラウド事業者やサービス提供者でさえもデータを閲覧できません。

Acompanyはデータを見ることができますか？

いいえ。秘密計算技術により、サービス提供者であるAcompanyもお客様のデータを閲覧することはできません。処理過程においても、データは暗号化されたままです。

データはどこに保存されますか？

AWS、Azure、GCP、および国内データセンター（さくらインターネット）に対応しています。お客様の要件に応じて、データ保存場所を選択いただけます。

導入にはどれくらいの期間がかかりますか？

パイロット導入（トライアル）に約1ヶ月、全社導入準備に約1ヶ月が目安です。トライアルは無償で実施いただけます。

無償トライアルでは何ができますか？

マスキング要件の定義、マスキング精度の検証、外部LLMの精度検証を実施いただけます。約1ヶ月の期間で、本番導入の判断材料を得ることができます。

オンプレミス環境での利用は可能ですか？

はい、ご相談いただけます。お客様の要件やセキュリティポリシーに応じて、最適な導入形態をご提案します。

AutoPrivacy DataCleanRoom

データクリーンルーム上で具体的にどのような処理が実行できますか？

Pythonでローカル環境で実行できるものであれば、基本的に実行可能です。

クロスクラウドではどのようなクラウドに対応していますか？

Snowflake, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform（GCP）, Microsoft Azureに対応可能です。Pythonでローカル環境で実行できるものであれば、基本的に実行可能です。

開発者向けドキュメントはありますか？

はい。こちらの開発者ドキュメントをご参照ください。

開発者ドキュメント

サーバー管理者はユーザーのデータを見ることができますか？

いいえ、できません。データはTEE内でのみ復号されるため、Acompanyを含む誰もユーザーのデータを見ることはできません。

クラウド事業者は信頼する必要がありますか？

いいえ、必要ありません。TEE技術により、クラウド事業者であってもTEE内のデータにアクセスすることはできません。

ネットワーク経路で盗聴されても大丈夫ですか？

はい、大丈夫です。送信前にデータがユーザーとTEEの共有秘密鍵で暗号化されるため、ネットワーク経路で盗聴されても内容を読むことはできません。

Acompanyを信頼する必要がありますか？

いいえ、信頼する必要はありません。システムは「検証可能性」を重視して設計されています。TEE環境やサーバーの実行状態はRemote Attestationにより検証可能であり、ユーザーは必要に応じて全てを検証できます。回答をここへ

TEEチップベンダーは信頼する必要がありますか？

はい、TEEハードウェア（Intel SGXなど）の実装は信頼する必要があります。これは現在の技術における根本的な信頼の基盤です。

実行関数の内容はサーバー管理者に見られますか？

いいえ、TEE外で通常のアクセス制御ポリシーに従って保護されています。

AutoPrivacy Governance

AutoPrivacy Governanceの料金体系はどのようになっていますか？

こちらの料金表をご参照ください。さらに詳しいご説明は、お問い合わせフォームよりご依頼ください。

利用料金はどのような要素によって変動しますか？

主に以下の要素によってプランや費用が変動します。

組織規模（従業員数）： 管理対象となる従業員の規模に応じたティア制
利用機能： PIA（プライバシー影響評価）、RoPA（個人データ管理台帳）、委託先管理などのモジュール構成
サポートレベル： コンサルタントによる定例会や個別支援の有無具体的なシミュレーションについては、お問い合わせフォームよりご依頼ください。

秘密計算システム構築支援サービス

自社のデータや課題に対して、どのプライバシー保護技術（PETs）を使うべきかわかりません。技術選定から相談できますか？

はい、技術選定の段階からサポート可能です。秘密計算（MPC、TEE）や連合学習、k-匿名化など、多岐にわたるPETsの中から、貴社のデータの性質、処理速度の要件、セキュリティレベル、法的制約などを総合的に評価し、最適な技術の組み合わせをご提案します。専門知識がない状態でも、まずは実現したいビジネス要件をお聞かせください。

いきなり本番開発ではなく、PoC（概念実証）や技術検証から始めることは可能ですか？

はい、可能です。PoCからのスモールスタートを推奨しています。まずは「技術的に実現可能か」「処理速度は実用に耐えうるか」「データ精度は維持できるか」を検証するためのPoCを実施し、その結果に基づいて本番開発へ進む段階的なアプローチが可能です。リスクを最小限に抑えながらプロジェクトを進行できます。

秘密計算を導入すると、データ処理の計算速度や分析精度は落ちませんか？

TEEを使用した場合は、ほとんど性能への影響はありません。 Acompanyが注力するTEE(Trusted Execution Environment)による秘密計算の場合、平文での動作と比較してほとんど処理速度面での劣化はありません。また、平文と同等精度で処理ロジックを実行することが可能なため、計算速度/分析精度への悪影響は非常に限定的です。

どのような成果物が納品されますか？

要件定義書、システム本体、技術レポートなど、プロジェクトの目的に応じて納品します。システム開発の場合は、ソースコードや実行環境（コンテナ等）、設計書が主な成果物となります。研究開発や調査目的の場合は、技術選定の根拠を示した調査レポートや、性能評価結果をまとめた検証レポートの作成も承っています。

アカデミア（大学等の研究機関）への依頼と比べて、Acompanyに依頼するメリットは何ですか？

「ビジネス実装」と「運用」を見据えた技術提供ができる点です。 Acompanyは研究開発だけでなく、自社プロダクトとして実際にPETsを社会実装・運用している実績があります。そのため、単なる理論上の可能性だけでなく、法規制への対応、システムへの組み込みやすさ、長期的な運用コストまで考慮した、実用的なソリューションを提供できる点が強みです。

依頼から開発完了までの期間はどのくらいですか？

プロジェクトの規模によりますが、数ヶ月から半年程度が一般的です。技術調査や要件定義に1〜2ヶ月、PoCやプロトタイプ開発に2〜3ヶ月程度かかるケースが多いです。貴社のスケジュール感に合わせて調整可能ですので、詳しくはお問い合わせ時のヒアリングにてご相談ください。

プロフェッショナルサービス

データ活用の構想はありますが、実現にあたって法的・技術的な整理がつかず止まっています。こうした段階から支援してもらえますか？

はい、実装を見据えた「実現性の検証」から支援いたします。単なるアイデア出しではなく、「その構想が現在の法規制で適法か」「技術的に（Acompanyの製品等を用いて）安全に実装可能か」を初期段階でクリアにします。法と技術の知見をセットで提供することで、手戻りを防ぎ、最短距離でプロジェクトを推進します。

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