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，患者の医療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，MNK17, MNK18, MNK19, MTK20]では耐サイバー攻撃の観点からの医療データの安全な管理方法，秘匿分類プロトコル，分散管理されるデータを分散環境のまま，プライバシ情報を削除した医療データのみを統合する方法PDDI (Privacy-Preserving Distributed Data Integration)について紹介した．
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．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，患者の医療データは分散管理される．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．また，保健所に管理されるがん検診のデータと癌センターで収集されるがん患者のデータを分散管理したまま，一機関統合することなく，プライバシ情報のない医療データのみが統合できると健診と癌疾患の関係が明らかになる．しかしながら，実際の各データにおいてはデータの表記の揺れなど，データ利活用は容易ではない．．
本稿では，PDDIシステム，保健所の健診データとがん患者データへの統合に向けたPDDI適用， PDDIの並列化実装による高速化について報告する．