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秘匿推論 (Private Inference)

読み: ひとくすいろん

最終更新: 2026-07-19・AI PICKS編集部

定義

秘匿推論とは、TEEや準同型暗号などを用いて、入力データを推論サービス提供者からも隠したままAIモデルの計算を実行する技術のこと。

秘匿推論 (Private Inference)とは — 詳しく解説

秘匿推論(Private Inference)とは、TEE(信頼実行環境)や準同型暗号、セキュアマルチパーティ計算といった技術を用いて、AIモデルへの入力・出力をクラウド提供者からも秘匿したまま推論処理を行う仕組みを指す。医療記録や契約書など機密性の高いデータをLLMで処理する需要の高まりとともに、2026年にはAppleのPrivate Cloud Compute方式やNVIDIA Confidential Computing対応GPUを採用するクラウド事業者が広がっているとされる。ただし現場での実運用では、TEE経由の推論はGPU使用効率が落ちるため通常推論よりレイテンシと利用コストが上乗せされる点が落とし穴になりやすい。選定時は、規制対応で秘匿性が必須の業務領域から段階的に導入し、コスト増と引き換えに得られる保証範囲(入力秘匿のみか、モデル重みの保護まで含むか)を仕様書で確認する進め方が現場では広く採られているとされる。

秘匿推論 (Private Inference)の使用例

  • 医療機関がLLMに患者の問診記録を送る際、TEE経由の秘匿推論APIを使い提供事業者からも内容を見えなくする運用。
  • 契約書レビューAIに秘匿推論オプションを指定し、入力文書と出力結果を暗号化したまま処理させるAPI呼び出し。

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