DESILO・Cornami、暗号化AIで性能とプライバシーの両立実現

2025年09月10日

完全準同型暗号技術でデータを暗号化したまま高速AI処理を実現
PCMM技術により従来の性能低下問題を解決、90%の計算処理に対応
医療・金融・政府分野での機密データ処理需要に応える革新的ソリューション

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暗号化技術とAI性能の革新的融合

DESILOとCornamiは、AI Infra Summit 2025において、完全準同型暗号（FHE）を基盤とした大規模言語モデルの展開を発表しました[1]。この技術は、機密データを暗号化したまま処理できる画期的なソリューションで、従来のプライバシー保護とAI性能のトレードオフという課題を解決します。特に注目すべきは、平文暗号文行列乗算（PCMM）技術の採用により、大規模言語モデルの計算処理の90%以上に影響する行列演算を最小限のオーバーヘッドで実現している点です。

この技術開発には、完全準同型暗号の父として広く認知されているクレイグ・ジェントリー博士がCornamiの主任科学者として参画しており、理論的基盤の確固たる裏付けを提供しています[1]。従来の暗号化処理では処理速度の大幅な低下が避けられませんでしたが、PCMM技術により平文処理に近い速度での暗号化データ処理が可能となりました。

この技術革新は、まさに「鍵をかけたまま中身を調理する」ような画期的な仕組みです。従来のAI処理では、機密データを扱う際に一時的に「鍵を開けて」処理する必要がありましたが、この新技術では暗号化されたデータを直接処理できます。特にPCMM技術は、AIの「脳」にあたる行列計算部分で暗号化による性能低下を劇的に改善しており、実用的なプライバシー保護AIの実現に大きく前進したと言えるでしょう。これは単なる技術的進歩ではなく、データ主権が重要視される現代において、企業や政府機関が安心してAIを活用できる基盤を提供する意義深い発展です。

医療・金融・政府分野への戦略的展開

この暗号化AIモデルは、特に医療、金融、政府分野での活用を想定して開発されており、データ主権とコンプライアンス要件が厳格な環境での運用を可能にします[1]。医療分野では臨床試験データの処理、金融分野では規制遵守を要する取引データの分析、政府分野ではゼロトラスト要件を満たすセキュリティ環境での情報処理など、従来は技術的制約により困難だった用途での実用化が期待されています。

DESILOのHARVESTプラットフォームは2025年12月にローンチ予定で、グローバルな医療パートナーとの連携を通じて実用化が進められています[1]。このプラットフォームでは、患者データのプライバシーを完全に保護しながら、AI による診断支援や治療最適化を実現することが可能になります。

この技術の真価は、「データを見せずに知見を得る」という一見矛盾した要求を満たせる点にあります。例えば、複数の病院が患者データを共有せずに共同研究を行ったり、金融機関が顧客情報を秘匿したまま不正検知モデルを訓練したりすることが可能になります。これは従来の「データを集約して分析する」というアプローチから、「データは分散したまま知見を統合する」という新しいパラダイムへの転換を意味します。特に日本のような個人情報保護意識の高い国では、この技術により初めて実現可能になるAI活用シナリオが数多く存在するでしょう。

業界全体への波及効果と今後の展望

DESILOとCornamiの発表は、AI業界における暗号化技術の実用化において重要なマイルストーンとなります。同時期に発表された他の革新的AI技術、例えばMBZUAIとG42のK2 Thinkのような高性能推論システムと比較しても、プライバシー保護という差別化要因により独自のポジションを確立しています[2]。この技術は、AI性能の向上だけでなく、データ保護という社会的要請に応える重要な役割を果たします。

今後の展開では、エッジコンピューティング環境での活用も期待されており、AP Memoryの新型PSRAMのような低消費電力メモリ技術との組み合わせにより、モバイルデバイスでの暗号化AI処理も現実的になる可能性があります[3]。これにより、個人デバイス上でのプライベートAI処理という新たな市場セグメントの創出も予想されます。

この技術革新は、AI業界における「プライバシー・バイ・デザイン」の実現を加速させる触媒となるでしょう。従来のAI開発では性能向上が最優先でしたが、今後はプライバシー保護が標準機能として組み込まれることが期待されます。特に欧州のGDPRや日本の個人情報保護法の強化により、プライバシー対応は競争優位性から必須要件へと変化しています。DESILOとCornamiの取り組みは、この変化に先駆けて技術的解決策を提示しており、他のAI企業にとっても重要な指針となるはずです。また、この技術が普及すれば、データの国境を越えた移転制限という政治的課題も技術的に解決できる可能性があり、グローバルなAI協力の新たな基盤となることも期待されます。