Confidential Computingとは？AIにどう関係するのか

3つの状態

データ保護は、伝統的に2つの状態を対象にしてきました。

• 通信中（in transit）: TLSなどで暗号化
• 保存時（at rest）: ディスク暗号化

残っていたのが3つ目です。

• 使用中（in use）: 処理のためにメモリ上へ展開されている状態

Confidential Computing は、この「使用中」を保護対象にする技術領域です。

なぜAIで重要なのか

AI推論では、機密性の高い入力（プロンプト）がメモリ上で処理されます。従来の暗号化では、この瞬間は保護されません。基盤を運用している事業者は、原理的にメモリへアクセスできる立場にあります。

仕組みの骨格

1. CPU（および対応GPU）が、外部から読めない保護領域を作る
2. その領域の中でだけ処理を行う
3. 「想定どおりの環境・コードが動いている」ことをハードウェアが署名して証明する（アテステーション）
4. 利用者はその証明を検証してから、機密データを送る

4番目まで運用に組み込んで初めて意味を持ちます。

限界

関連技術との比較

MPC（多者間計算）やFHE（完全準同型暗号）も、データを平文に戻さずに計算することを目指す技術です。ハードウェアへの信頼を必要としない一方、計算コストが大きく、適用できる処理に制約があります。

よくある質問

QConfidential Computingを使えば完全に安全ですか？

いいえ。ハードウェアの脆弱性、構成ミス、保護範囲外の経路といった論点は残ります。本サイトでは「完全に安全」という表現は使いません。

Q個人でも使えますか？

対応するクラウドサービス経由であれば利用できます。ただし構成の理解とアテステーションの検証が必要になるため、実務としては開発者向けの選択肢です。

本記事の掲載内容の最終確認日: 2026-07-26（9日前）