有用性を分析・評価しながら試行錯誤し、 最終的にユースケースに合わせた適切なプ ライバシー保護手法を適用する • そもそもデータにどんな価値やユースケー スがあり、そのサービス化にはどういう統 計・機械学習の手法を用いるのが良いか設 計する プロダクト開発 • プロダクトのコアとなる価値を検証しなが ら、本番システムの設計・開発をする • 選定したプライバシー保護手法やクエリを アプリケーションに実装する R&D • 学術的なプライバシー保護の理論や手法に 基づき、ユースケースに合わせた適切な手 法を選定し、必要に応じて既存手法を改善 する データOps・データエンジニアリング • 社内のデータ分析基盤を改善し、セキュリ ティを十分に保証しつつチームの生産性を 高める