Our Process

EAGLYSは、貴社のデータ資産を価値に変える、戦略的パートナーです。資産であるデータの質を維持し、安心・安全に利活用できる処理環境を提供するのが当社の役割です。
AIプロジェクトでデータを活用できずに困っている、部門間・企業間でのデータ共有がうまく行かない、クラウドに移行したいがデータ資産の処理に困っている、既存のデータセキュリティ関連のポリシー運用を効率化したい、といったデータにまつわるお悩みを一緒に解決します。

データ分析・AI導入をしたい

売上アップ、業務効率化のためにAIを導入したいが、データの扱いもあり、どう進めていけばよいか検討している・・・
現在、各社でAIの取り組みが進んでいますが、AIが運用まで進むケースが僅か数%と言われています。その大きな理由を占めるのが、データ共有・知的財産保護、サイバーセキュリティとデータセキュリティなどの課題によるものです(アクセンチュア調べ、以下)。
実証実験でデータが使えても、本番ですべての変数、データが活用できるとは限りません。私たちのサービスでは、将来のデータの安全な活用とAIの安全な運用までデザインし、以下のステップで進めていきます。
(参考:https://www.accenture.com/us-en/insights/industry-x-0/ai-transforms-products)

目的の定義

AI活用の目的、ビジネス活用する上で求める前提(説明可能性など)の整理を行います。その後、活用が見込まれるデータ候補について、機微データも含めて社内外から洗い出します。

データアセスメントとアルゴリズム選定

洗い出したデータについて、それぞれの性質を把握するためデータ空間の分析を行います。各変数について複数視点から評価を行い、目的のAIを最も表現できる(高精度が見込まれる)最適なアルゴリズムを選定します。

AIモデル設計(Secure AIモデル設計)

データの特性に併せて、具体的な粒度でモデルの設計を行います。その際、個人データや顧客情報などの機微データが含まれる場合には、SecureAI™モデルの設計を行います。

PoC開発(実証実験)

設計図に従って、DataArmror™のモジュールを適用しながら実際にモデルを実装し、検証を行います。本開発に入る基準を明確にし、達成すれば本開発に向かいます。

実運用に向けたシステム設計・本開発

検証したモデルを実運用にのせるため、機微なデータとAIモデルのパラメータを適切に保護しながら活用・運用できるシステムの設計と開発を行います。必要に応じて、秘密計算プラットフォームDataArmor™を活用し、本来セキュリティシステム構築にかかっていた環境構築・運用コストの削減を検討・提案します。

AIの学習状況のメンテナンス(チューニング・保守)

AIは運用中に蓄積されたデータ特性が変化すれば、それに合わせて精度も変化します。常時最適なアウトプットがでるように、モデルの学習状況の可視化、AIパラメータやアルゴリズムのアップデート等を行っていきます。

今あるAIを安全に運用したい

機微なデータをAIに使っているが、情報を保護するためクラウド活用にも支障がでており、どう運用するか検討している・・・「セキュアな環境でのAI運用」を可能にする環境構築を、以下ステップで進めていきます。

目的の定義

構築したAIを適切に運用する上で、必要な機能、保護するべきデータを洗い出します。

学習済みAIモデルの診断

構築したAIを適切に運用システムに乗せる上で、既存の学習済みAIモデルをどのようにセキュア化するか、どのくらいの処理量が発生するか、予め運用までの目処を立てます。

秘密計算の適応検証、SecureAI化(実証実験)

既存の学習済みAIモデルにDataArmror™のモジュールを適用し、暗号化されたデータを処理できる形式にします(SecureAI化)。

実運用に向けたシステム設計・本開発

検証したモデルを実運用にのせるため、機微なデータとAIモデルのパラメータを適切に保護しながら活用・運用できるシステムの設計と開発を行います。必要に応じて、秘密計算プラットフォームDataArmor™を活用し、本来セキュリティシステム構築にかかっていた環境構築・運用コストの削減を検討・提案します。

データ資産の効果的な活用とAI運用

継続的なデータ資産の活用を行うため、セキュアなデータ蓄積や複数データの連携(統合)をしながら、常時精度の高くセキュアなAI運用(モデルの学習状況の可視化など)ができるようにサポートします。

既存の業務システム・業務DBをセキュア化したい

よいコストパフォーマンスでクラウドに移行したいが、データ資産の移行にともなう管理や、クラウドでの継続的な運用に不安がある・・・「セキュアな環境での継続的なデータ資産運用」を可能にする環境構築を、以下ステップで進めていきます。

目的の定義

企業のデータ資産を適切に管理・運用する上で、必要な機能、保護するべきデータを洗い出します。

既存システムの診断

データ資産を適切に蓄積・連携し、運用していく上で、現行システムにアドオン・ドライバー(API)形式でセキュア化する目処を立てます。

秘密計算の適応検証(実証実験)

現行システムにDataArmor™のモジュールを適用し、機微なデータを暗号化したまま処理できるパイプラインを構築し、テスト検証を行います。

実運用に向けたシステム設計・本開発

検証したシステムを実運用にのせるため、現行システムとの間のドライバー設計と適用、必要に応じて高速化等のチューニングを行います。必要に応じて、秘密計算プラットフォームDataArmor™を活用し、本来セキュリティシステム構築にかかっていた環境構築・運用コストの削減を検討・提案します。

データ資産の継続的な活用とスケーラブルな運用

部門・組織をまたいだデータの共有と連携を、継続的に、セキュアに、スケーラブルに、実施できる環境を提供・サポートします。