プライバシー強化技術（PETs）とは
Privacy Enhancing Technologies（PETs）は、個人情報や機密データを暗号化・匿名化したまま分析・計算を可能にする技術群です。主な技術には完全準同型暗号（FHE）、秘密計算（SMPC）、差分プライバシー、連合学習、Trusted Execution Environment（TEE）が含まれます。金融機関が顧客データを暗号化したまま分析、医療機関が患者情報を公開せずに共同研究、AI企業がプライバシーを保護しながらモデル学習を行うなど、規制遵守と高度なデータ活用を両立します。
市場規模とベンダー数
PETs市場は2025年に約50億ドル、2030年には120億ドルに達すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約25%です。主要プレイヤーには、Microsoft・IBM・Google・Intelといった大手テック企業に加え、Enveil・Duality Technologies・Zama・Inpher等の専業ベンダーが存在します。技術カテゴリ別では、暗号技術（準同型暗号・SMPC）が市場の54%を占め、北米が全体の40%のシェアを持ちます。学術研究から商用化フェーズに移行しており、150社以上のベンダーが秘密計算・差分プライバシー・FHE等の技術を提供しています。
技術カテゴリと主要ベンダー
完全準同型暗号（FHE）では、ZamaがTFHE-rs・Concrete・Concrete MLでブロックチェーン・AI領域を開拓、MicrosoftはSEALライブラリでBFV/CKKSスキームを提供、Duality TechnologiesはOpenFHE（旧PALISADE）を開発しています。秘密計算（SMPC）では、EnveilがZeroReveal®でData in Use保護を実現、Baffleがトークン化・暗号化でGenAI向けデータ保護、Inpherが機械学習特化のプライバシー保護を提供します。差分プライバシー・連合学習では、Google・Meta・AppleがローカルDPを実装、FlowerフレームワークがオープンソースでFL+DPをサポートしています。
業種別活用事例
金融（BFSI）は市場の28%を占め、暗号化顧客データの分析・不正検知・リスク評価に利用されます。ヘルスケアでは、病院間で患者データを公開せずに共同研究、創薬企業が臨床試験データを統合分析します。政府・公共では、DARPAやNSFがPET研究に投資、EU・米国が量子耐性暗号への移行を推進中です。EnveilはWorld Economic Forum Technology Pioneerに選出、Duality TechnologiesはScootiabank・Intel・OracleとパートナーシップVを締結しています。
2026年の技術動向
PCI-DSS 4.0が2026年に量子耐性アルゴリズムを義務化、FedRAMP-HighがTEEを連邦ワークロードで評価します。計算速度は2年ごとに10倍向上し、実用化が加速しています。NEC・NTTデータが秘密分散（MPC）とハードウェア（TEE）方式を日本市場で展開、AcompanyがAIガバナンス支援を提供します。OpenMinedなどのオープンソースコミュニティが連合学習・差分プライバシーツールを開発、MPC Allianceが普及促進を行っています。Privitar（Informatica傘下）・OneTrust・BigID・ImmutaがGDPR・CCPA対応のデータガバナンスプラットフォームを提供し、データ発見・分類・アクセス制御を統合しています。