コネクテッドカーは今や、マルチカメラ、高密度点群、高精度 GPS を常時収集する「走る監視ステーション」です。各国の法規制当局は、車外へ送信されるデータを数学的に不可逆な形で匿名化することを義務付けています。本稿では、機械学習の有用性を損なうことなくユーザーのプライバシーを完全に保護するエッジ匿名化パイプラインの設計手法を解説します。
急減速などの走行統計をクラウドへ集計する際、生の GPS 座標をそのまま送信すると個人の通勤ルートが完全に特定されてしまいます。車載エッジゲートウェイは、送信直前に位置情報や速度データへ局所的にラプラス分布またはガウス分布のノイズを注入。クラウド側はフリート全体の統計的平均値を高精度に算出できる一方、数学的証明（ε-差分プライバシー）により単一車両の移動履歴を逆算することは物理的に不可能となります。