線形回帰は多くの分野で広く利用されていますが、データセットの要約やスケッチを計算する方法が効率性向上のために開発されてきました。しかし、センシティブなデータを含むドメインでは、プライバシーを侵害しない方法での統計処理が求められます。本研究では、差分プライベート線形回帰手法を発展させ、データセットのプライベートスケッチを提供する新たなアプローチを提案します。具体的には、最小二乗回帰と最小絶対偏差回帰に対する差分プライベートスケッチを紹介し、これにより一般的な回帰ソルバーの使用が可能になり、プライバシー漏洩のリスクを回避できます。この研究により、プライバシー保護と回帰分析の効率性を両立させることが期待されます。