この記事の要点: 株式会社Acompanyは、NECが開発する生成AI「cotomi」を、ハードウェアレベルでデータを保護するConfidential Computing（CC）環境下で動作させる技術実証に成功したと発表しました。CPUとGPUの双方で信頼された実行環境を有効化した状態で推論を実行し、性能への影響を測定。その結果、CC適用による処理速度の低下は最大でも約10%程度にとどまり、実用上十分に許容できる水準であることを確認しました。
発表内容のポイント
- CPUとGPUの双方でハードウェア暗号化を有効化し、生成AIの推論動作に成功
- セキュリティ機能を有効にしても、処理速度の低下は最大約10%にとどまる実証結果
- プロンプトや学習済みモデルの機密性を保ったまま、安全にAIを運用可能に
発表の背景
製造業や金融、医療などの分野では、生成AIの活用において「入力するプロンプトや機密ファイルを外部に漏洩させたくない」「自社で調整した独自のAIモデルを安全に運用したい」という強い要望がありました。データを暗号化したまま処理するCC技術は有効な解決策として注目されていましたが、適用時の処理性能への影響が懸念されており、実際のAIモデルを用いた定量的な検証が求められていました。
何が発表されたのか
今回の実証実験では、AcompanyがCC技術およびLLM推論環境を提供し、NECが生成AI「cotomi」を提供しました。AMDのCPU技術とNVIDIAのGPU技術を組み合わせ、ハードウェアレベルでデータと処理を隔離・暗号化する仮想マシン環境を構築。この環境下で推論を実行したところ、特異な性能劣化は発生せず、CC無効時と比較した速度低下は最大約10%に収まりました。これにより、高度なセキュリティを維持しながら実用的な速度で生成AIを運用できることが実証されました。
製造業・生産管理への見方
製造業の生産現場や設計部門において、図面データ、技術ノウハウ、生産計画などの機密情報を外部クラウドに送信することは大きなリスクでした。今回の実証により、データを暗号化したままAI処理を行うCC環境が実用水準にあることが示されたため、機密情報の漏洩を防ぎつつ、国産LLMを活用した業務効率化や生産管理の高度化を進めることが可能になります。自社専用にファイントレーニングしたAIモデルの知的財産を守る手段としても期待されます。
現場で確認したいポイント
- 自社の生産管理データや設計ノウハウを生成AIに連携する際のセキュリティ基準
- CC環境を導入するにあたって必要となるハードウェアやクラウド環境の要件
- 約10%の速度低下が、現場のリアルタイム処理や自動化ラインの運用に与える影響の有無
確認しておきたい点
本実証は特定のハードウェア構成（AMD SEV-SNPおよびNVIDIA Confidential Computing）において実施されたものであり、異なるシステム構成や他のLLMモデルを適用した場合の性能影響については、個別での検証が必要となる点に留意する必要があります。
関連リンク
- 株式会社Acompany コーポレートサイト：秘密計算技術や機密データ活用サービスを提供する企業の公式サイト
- 発表企業サイト
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社Acompany |
| 発表日時 | 2026-06-24 09:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
