日本ゼオン

合成ゴムの開発では、配合条件と物性の関係を予測するAIモデルの精度向上が課題だった。一社のデータだけでは学習データが不足し、企業間でのデータ共有には機密性の担保が必要だった。

日本ゼオンと米国グループ企業ZCLPが、異なるデータ管理体制のもとで独自の変換プログラムを適用してデータを連携。7,000水準以上の配合データベースを構築し、複合データでAIモデルを訓練した。

企業間のデータ共有は、各社のAIモデル精度を飛躍的に向上させる可能性がある。秘密計算技術の活用により、機密データを保護しながらデータ連携を実現するアプローチが今後の鍵。