データ解析では、個人情報を守りながら有用な情報を取り出すことが求められます。そこで、有用な情報を取り出す手法であるスパース推定に、差分プライバシーというプライバシー保護の仕組みを組み合わせることで、個人情報を保護しつつ推定を行う手法を開発しています。統計的精度とプライバシー保護を両立し、安全かつ有効なデータ解析の実現を目指しています。
関連論文
[1] Sakata and Tanzawa, arXiv: 2603:26227

スピングラスとは磁性体の一種で、スピン(微小な磁石)が不規則な相互作用を持つため、磁化の向きがランダムに凍結する特徴をもつ物理系です。この不規則は、従来の磁性体とは異なる複雑な挙動をもたらします。従来のスピングラス模型では、スピン間の相互作用は独立に分布することが前提でした。しかし、実際のスピングラス材料では相互作用に相関がある可能性があります。そこで、相関のあるスピングラス模型を統計物理学の方法で解析しています。