グレーテルはプライバシーエンジニアリング開発者スタックでGAに進出します。

そのスタートアップは、ユーザーが高品質の合成データを分類、変換、生成できるAPIとサービスを含むプライバシーエンジニアリングツールキットの一般提供を発表しました。

サンディエゴに本拠を置くグレーテルは、合成データの商業ビジネス利用に焦点を当てた最初の企業の一つです。この2年のスタートアップは、今週、ユーザーが高品質の合成データを分類、変換、生成できるAPIやサービスを含むプライバシーエンジニアリングツールキットの一般提供を発表しました。

合成データが何で構成されているか知らない場合、あなたは多くの仲間がいます。合成データは、実際のイベントによって生成されるのではなく、機械によって人工的に製造された情報です。合成データはアルゴリズム的に作成され、数学モデルを検証するための生産または運用データのテストデータセットの代わりに使用され、ますます機械学習（ML）モデルのトレーニングにも使用されます。この代替データは、個人情報のプライバシーを保護するのに役立ち、ITシステムに多くの時間、手間、コストを節約することができます。

MLモデルが作成される際、データは純粋でなければなりません。実データにエラー、重複、またはその他の問題があると、必然的に問題が発生し、企業にとって時間とお金がかかります。さまざまなユースケースで人工知能やMLモデルがますます使用される中、合成データの必要性は急速に高まっています。アナリストは、10年の終わりまでにMLモデルを構築するために使用される合成データが元のデータよりも多くなると予測しています。

高品質な合成データを分類、変換、生成できることは、データ共有を妨げ、革新を抑制する多くの開発およびワークフロープロセスのプライバシーボトルネックを解消しますと、CEOのアリ・ゴルシャンはZDNetに語りました。

「私たちは、すべての開発者がアクセスでき、エンタープライズ対応のあらゆるプロジェクトに拡張可能なプライバシーツールキットを構築しました」とGolshan氏は述べています。「Gretelを使用すると、誰でも数回クリックするだけで、プライバシーが証明され、非常に正確なデータを分類、匿名化、合成できます。また、当社の高度なプライバシー保証により、ユーザーはプロジェクトのニーズに基づいてデータプライバシーレベルを調整し、敵対的な攻撃から合成データを保護するための完全な制御が可能になります。」

ゴルシャン氏は、同社が1年以上にわたりオープンベータプログラムで製品をテストしてきたと述べました。企業との60件以上の関与、数千人のユーザーからなるコミュニティ、SDKを7万回以上ダウンロードしたオープンソースユーザーからのフィードバックに基づいて、ツールキットの改善を取り入れたと同社は述べています。

グレーテルは、ゴルシャン氏によれば、ヘルスケア、ライフサイエンス、金融、ゲームなど、いくつかの業界の組織と協力してきました。最近の業務には、合成ゲノムデータや合成時系列銀行データの作成が含まれています。

グレーテルのプライバシーエンジニアリングツールへの関心は、2030年までに合成データがAIモデルにおいて実データを完全に上回るというアナリストの予測によって支持されているとゴルシャンは述べた。

「データ駆動型の開発者を支援するために、柔軟で安全、かつ簡単に展開できるツールを構築することで、グレテルは業界全体にわたる進歩の世界を開くでしょう」とSAPのエグゼクティブバイスプレジデント兼チーフラーニングオフィサーのマックス・ウェッセルは述べました。

アクセス可能な高度なプライバシーエンジニアリング

グレーテルのオールインワンプライバシースタックは、次のようなエンジニアリングツールで構成されています。

• 高精度でプライバシーが証明された合成データを作成する

• 安全で統計的に正確なデータセットでシード前生産システムを供給する

• PII関連のリスクを軽減するために、機密データを特定して削除します。

• ML/AIモデルを公平に訓練するために、データセットを増強し、バイアスを除去する

• スケールでのデータに対して、リアルタイムで機密データを匿名化する

Gretelは、ツールキット用のAWS S3ストレージコネクタもプレビューしています。詳細については、こちらをご覧ください。Gretelのサービスは、SaaSクラウド提供またはローカル環境用のCLIを通じてアクセスできます。