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R&D Vision「秘密を守れるAIプラットフォーム」

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March 03, 2026
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R&D Vision「秘密を守れるAIプラットフォーム」

あらゆる産業にフロンティアモデルを。秘密計算スタートアップAcompanyが掲げるR&Dビジョンが目指すものです。秘密計算とAIの融合 (=Confidential AI) によって、機密データとAIモデルの双方の「秘密を守れるAI」の実現を目指します。なぜいま秘密計算 (Confidential Computing) が注目されているのか。なぜいまこの技術がAIの社会実装に不可欠なのか。その背景からフィジカルAI (産業ロボット) へと繋ぐ未来へのビジョンを描きます。

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March 03, 2026
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Transcript

  1. ©Acompany Co.,Ltd. 2 Acompanyの会社概要 01 Confidential Computing ‒ 概要と動向 ‒

    02 R&D Vision: 秘密を守れるAIプラットフォーム 03
  2. ©Acompany Co.,Ltd. 4 Acompanyってどんな会社? 01 Acompanyについて 「機密情報/個⼈情報の活⽤」を、プライバシー保護技術で「安⼼と信頼のもと実現」 会社概要 クライアント/パートナー (⼀部)

    事業イメージ 会社名 株式会社Acompany 設⽴ 2018年6⽉ 従業員数 約60⼈ 資⾦調達 約21億円 投資家 認定 個⼈情報 機密情報 プライバシー保護技術 (PETs:Privacy-Enhancing Technologies) ビジネス⾰新に活⽤ (業務提携) (業務提携) KDDI Hakuhodo DY holdings TOPPAN intel NVIDIA AISIN 関⻄電⼒ 名古屋⼤学医学部附属病院
  3. ©Acompany Co.,Ltd. 9 Confidential Computingとは? 02 秘密計算技術の現在地 これまでの秘密計算:計算に時間がかかり過ぎるため、利⽤されるケースが少なかった なぜいま注⽬されている?何が変わった? >

    平⽂と同等の速度で計算できる秘密計算(Confidential Computing)対応チップの普及 ⽅式 TEE / Confidential Computing (ハードウェアを利⽤) MPC (秘密分散を利⽤) HE (準同型暗号を利⽤) 概要 速度※1 ◎ 平⽂とほぼ同等 △ 数倍〜数⼗倍程度低下 △ 数百倍以上低下 計算結果 暗号化データ 保護領域 ハードウェア環境 計算結果 データ 分割した 断⽚のみ を送信 計算結果の 断⽚値を集計 秘密分散 / 復元 分割 計算結果 暗号化データ 暗号化したまま 計算実⾏ 復号 ※1 参考:https://privacytech-assoc.org/news/25-0408
  4. ©Acompany Co.,Ltd. 10 Confidential Computingとは? 02 2026年の戦略的テクノロジーのトップ・トレンド⼊り ガートナー社による「2026年の戦略的テクノロジーのトップ・トレンド」にCCが選出 2029年「信頼されていないインフラで処理される業務の75%以上」がCCで保護される⾒込み 戦略的テクノロジーのトップ・トレンド発表

    Confidential Computingが選出 (原⽂) Confidential Computing 秘密計算(Confidential Computing)は、組織が機密データを扱う⽅法を変⾰します。 ハードウェアベースの信頼実⾏環境(TEE: Trusted Execution Environment)内にワークロードを隔 離することで、インフラ所有者、クラウドプロバイダ、さらにはハードウェアへの物理的アクセス権 を持つ者からも、データや処理内容を保護します。 これは、規制の厳しい業界や、地政学的・コンプライアンス上のリスクに直⾯するグローバルな事業 運営、また競合企業間でのデータ連携において特に価値があります。 ガートナーによると、2029年までに「信頼されていないインフラ上で処理される業務の75%以上」 が、秘密計算によって実⾏中のデータ保護(in-use protection)を実現すると予測されています。 Source:Gartner Identifies the Top Strategic Technology Trends for 2026
  5. ©Acompany Co.,Ltd. 11 Confidential Computingとは? 02 Confidential AI:ビックテックを中⼼に活⽤が加速 AppleやMetaなど⼤⼿企業がサーバーでの⽣成AI処理にConfidential Computingを採⽤

    サービス提供者であるApple/Metaでさえユーザーのデータを⾒ることができない環境を実現 Apple Intelligence iPhone上のデータに対する⽣成AI処理を、Apple社 のサーバで実現。メモリ暗号化されているため、個 ⼈のプロンプトを閲覧できないため安全 Meta Private Processing WhatsApp上で⼊⼒されているテキスト情報をMeta のサーバーで処理する際にHW型秘密計算を利⽤。 Metaでさえデータを閲覧できないため安全 出典:Apple Intelligence紹介ページ、Engineering at Meta「Building Private Processing for AI tools on WhatsApp」
  6. ©Acompany Co.,Ltd. 12 Confidential Computingとは? 02 AI領域ではAIモデルの保護という観点でも注⽬ AIモデルの中⾝にアクセス不可能なセキュアな環境をConfidential Computingを核として構築 オンプレ環境の管理者であっても、モデルパラメータを盗聴・改ざんできない

    Google Gemini on GDCのリリース記事にて以下が明記 “「基盤となるセキュリティと管理性の核として、 CPU(Intel TDX)およびGPU(NVIDIAのコン フィデンシャル・コンピューティング)に対する Confidential Computing サポートが含まれる」” Anthropic 秘密計算を⽤い、ユーザーデータ(⼊⼒・出⼒)と モデル本体(構造・重み)の両⽅の秘密性を、クラ ウドインフラ上で保護する原則を⽰す https://assets.anthropic.com/m/c52125297b85a42/original/Confidential_Inference_Paper.pdf https://cloud.google.com/blog/topics/hybrid-cloud/gemini-is-now-available- anywhere?utm_source=chatgpt.com&hl=en
  7. ©Acompany Co.,Ltd. 13 Now Apps for sensitive data/workloads Future Industry

    standard for all data & AI As HTTPS secured the web Confidential Computing is securing AI
  8. ©Acompany Co.,Ltd. 19 秘密を守れるAIプラットフォーム 03 重点課題 ① Confidential MLOps ブラックボックス化されたConfidential

    AI環境下で、利⽤実態の把握やモデルの改善を秘密を明かさ ずに実現するには?ガードレールやレジリエンスによってデータとモデルを守り続けるには? ② 検証可能な分散アーキテクチャ 秘密を守りながら実現するマルチエージェント連携のアーキテクチャ(デザインパターン)とは? TEEやRemote Attestationを活⽤して、エージェント間の信頼を効率よく検証するには? ③ 秘密計算データセンター ⼤規模かつ多種多様なAIワークロードを秘密を守り続けながら処理できる、Confidential Computing readyなAIプラットフォームを国内外でいち早く実現していくには? ※ 戦略的な投資にご賛同頂けるパートナー企業と共同で構築していく想定