ビッグデータの解析結果は新製品開発など様々な活用が期待され，ビッグデータ解析・利用の促進は重要である．医療分野においては，患者のプライバシを確保しつつ，カルテ情報を医療分野の発展に利活用できることが望まれる．さらに，データ所有者である患者がデータの利活用に合意できる枠組みの構築が必須である．ビッグデータに関する既存研究では，ビッグデータの効率的な解析手法を改良する研究が多い．一方，本研究課題ではデータ所有者（医療の場合は患者に相当する）に着目し，データのプライバシ保護を実現しつつ，データ解析を実現することを目標とする．[MOSFH16]では耐サイバー攻撃の観点から医療データなどの安全な管理方法について提案し，[MNK17,　MTK19]では医療データの安全な利活用を促進するプライバシ保護付きデータ突合手法と秘匿分類プロトコルについて述べた．本稿ではプライバシを保護しつつ共通データをキーとしてデータを統合する方法 (Privacy Preserving Data Intersection)について報告する．
医療データでは頻繁にプライバシを保護しつつ共通データをキーとしてデータ統合が必要となる．実際，患者は同一の病院に通わずに，複数の病院に通うことが多く，例えば，癌治癒後，次の病気になった際に異なる病院で治療を受けるケースが多い．このため，疫学的調査では，異なる機関で管理される同一の患者のデータ突合の重要性は非常に高い [Gon17]．PDDI は異なる機関が保管するデータのうち各機関が保管する共通データをそれ以外の情報は漏らさずに求める手法である．本稿では，PDDIの方法，医療機関での利用を想定したシステム設計，ユーザビリティについて述べる．また，保健所の健診データとがん患者データによる癌検診のデータにPDDIを適用することで，がん検診の有無と癌の重症化の関係についての適用について述べる．