企業はAI活用への野心を高めるため、これまで以上に多くのデータを蓄積していますが、同時に、これらのデータに誰がアクセスできるかについても懸念を抱いています。これらのデータは多くの場合、非常にプライベートな性質を持つためです。PVMLは、ChatGPTのようなデータ分析ツールと差分プライバシーの安全性保証を組み合わせた、興味深いソリューションを提供しています。検索拡張生成（RAG）を用いることで、PVMLは企業のデータを移動させることなくアクセスできるため、セキュリティ上の懸念事項が解消されます。
テルアビブを拠点とする同社は最近、NFXが主導し、FJ LabsとGefen Capitalが参加したシードラウンドで800万ドルを調達したと発表した。
この会社は、シャチャー・シュナップ（CEO）とリナ・ガルペリン（CTO）の夫婦によって設立されました。シュナップは差分プライバシーを専門とするコンピュータサイエンスの博士号を取得し、その後ゼネラルモーターズでコンピュータビジョンの開発に携わりました。一方、ガルペリンはAIと自然言語処理を専門とするコンピュータサイエンスの修士号を取得し、マイクロソフトで機械学習プロジェクトに携わりました。
「この分野における私たちの経験の多くは、大企業や大規模企業での業務から得たものです。そこでは、おそらく学生時代には期待していたほど物事が効率的ではないことを目の当たりにしました」とガルペリン氏は述べた。「PVMLとして組織に提供したい主な価値は、データの民主化です。これは、一方で非常に機密性の高いデータを保護し、他方で容易にアクセスできることでのみ実現できます。これは今日ではAIと同義です。誰もがフリーテキストを使ってデータを分析したいと考えています。それははるかに簡単で、速く、そして効率的です。そして、私たちの秘密兵器である差分プライバシーは、この統合を非常に容易に実現します。」
差分プライバシーは決して新しい概念ではありません。その核となる考え方は、大規模なデータセットにおける個々のユーザーのプライバシーを確保し、それを数学的に保証することです。これを実現する最も一般的な方法の一つは、データセットにある程度ランダム性を導入することですが、その際にデータ分析に影響を与えないようにする必要があります。
チームは、今日のデータアクセスソリューションは非効率的であり、多くのオーバーヘッドを生み出していると主張しています。例えば、従業員がデータに安全にアクセスできるようにする過程で、多くのデータを削除しなければならないことがよくあります。しかし、これは逆効果になる可能性があります。なぜなら、一部のタスクではデータを削除したデータを効果的に使用できない可能性があるからです（さらに、データへのアクセスに時間がかかるため、リアルタイムのユースケースは不可能な場合が多いです）。
差分プライバシーの活用により、PVMLのユーザーは元のデータに変更を加える必要がなくなります。これにより、ほぼすべてのオーバーヘッドが回避され、AIユースケースにおいてこの情報を安全に利用できるようになります。
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事実上すべての大手テクノロジー企業が、現在、何らかの形で差分プライバシーを活用し、ツールやライブラリを開発者に提供しています。PVMLチームは、データコミュニティの大部分ではまだ差分プライバシーが実践されていないと主張しています。
「差分プライバシーに関する現在の知識は、実用的というより理論的なものです」とシュナップ氏は述べた。「私たちは理論から実践へと移行することを決意しました。そしてまさにそれを実行しました。現実のシナリオにおけるデータに最も効果的に作用する実用的なアルゴリズムを開発しているのです。」
PVMLのデータ分析ツールとプラットフォームが実用的でなければ、差分プライバシーの取り組みはどれも意味をなさないでしょう。最も明白なユースケースは、機密データがチャットに漏洩しないことを保証しながら、データを使ってチャットできることです。RAGを使用することで、PVMLは幻覚をほぼゼロにまで低減でき、データが元の場所に留まるためオーバーヘッドは最小限に抑えられます。
しかし、他にも活用例があります。シュナップ氏とガルペリン氏は、差分プライバシーによって企業が事業部門間でデータを共有できるようになると指摘しました。さらに、例えば一部の企業は、自社データへのアクセスを第三者に収益化させることも可能になるかもしれません。
「今日の株式市場では、取引の70%がAIによって行われています」と、NFXのゼネラルパートナー兼共同創業者であるジジ・レヴィ＝ワイスは述べています。「これは未来のほんの一例であり、今日AIを導入する組織は、明日には一歩先を行くでしょう。しかし、企業はデータをAIに接続することをためらっています。それは、情報漏洩を恐れるからです。そして、それには正当な理由があります。PVML独自のテクノロジーは、目に見えない保護層を構築し、データへのアクセスを民主化することで、今日の収益化のユースケースを可能にし、未来への道を切り開きます。」
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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