機密コンピューティング (Confidential Computing)
読み: きみつこんぴゅーてぃんぐ
最終更新: 2026-06-29・AI PICKS編集部
定義
機密コンピューティングとは、CPU/GPUのハードウェア機能で「処理中」のデータもメモリ上で暗号化・隔離し、クラウド事業者を含む第三者からデータを守る技術のこと。
機密コンピューティング (Confidential Computing)とは — 詳しく解説
機密コンピューティング（Confidential Computing）は、Intel SGX・AMD SEV・NVIDIA H100 Confidential GPUなどのハードウェアTEE（信頼実行環境）を用い、「保存時」「転送時」に加えて「処理中」のデータも暗号化・隔離する技術。クラウドプロバイダーやOS管理者でさえ参照できない隔離領域（エンクレーブ）でコードが実行される。 AIでの主な用途は、①機密データを使ったRAG推論、②クラウドでのfine-tuning時の学習データ保護、③LLM推論時のプロンプト・応答のリーク防止の3つ。金融・医療・行政でのLLM導入で急速に注目されている。 2026年の実運用での落とし穴は3点。①TEEのオーバーヘッドでスループットが通常比50〜70%に落ちやすい。②対応GPU（H100 CVM等）のクラウド単価は非対応比2〜3倍が相場感。③「対応」を謳うサービスでも実装が浅く、attestation（遠隔証明）が形骸化しているケースがある。現場では要件定義段階でコンプライアンス部門と仕様をすり合わせ、attestation検証フローを必ず設計することが成功の鍵となる。
機密コンピューティング (Confidential Computing)の使用例
- 医療AIで患者データをクラウドLLMに送る際、TEEを使えば病院外部への情報漏洩を防ぎながらRAG推論が可能。
- 金融機関がfine-tuning用の非公開顧客データを外部クラウドで処理する際、Confidential VMで学習データを保護する事例が増加中。
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