AcompanyとNECが生成AI「cotomi」のCC環境での推論動作を実証、速度影響は最大約10%程度を確認

公開：2026年6月25日更新：2026年6月25日

CodeCampが提供するDX人材育成が可能なプログラミングやITが学べる公開講座

株式会社AcompanyとNECは、NECが開発する生成AI「cotomi(コトミ)」をConfidential Computing（以下CC）環境上で推論実行する技術実証に成功しました。AMD SEV-SNPによるCPUのTEE（Trusted Execution Environment:信頼された実行環境）と、NVIDIA Confidential Computing（NCC）によるGPUのTEEを同時に有効化した状態での動作を確認しています。CCの適用による速度への影響は最大約10%程度にとどまることが明らかになりました。機密性を担保したまま生成AIを実用水準で運用できることを、実モデルを通じて定量的に示した成果です。

cotomiのCC環境運用に向けた実証の背景
cotomiをCC環境で動作させた実証の概要と結果
cotomi実証の今後の展望と両社コメント
株式会社Acompanyの概要と事業内容
trends編集部の一言
References

cotomiのCC環境運用に向けた実証の背景

NECが開発するcotomiは、高い日本語性能を持つ生成AIです。金融や製造、公共など、高度な専門業務への活用を通じて、業務の高度化に貢献しています。

こうした領域の顧客からは、「プロンプトや機密ファイルをクラウド事業者にも見せたくない」「自社でファインチューニングしたモデルを安全に運用したい」という要望が強く寄せられてきました。CCとの組み合わせによる実用性の検証が急務となっていたことが、今回の実証の出発点です。

CCは、AIとセキュリティの組み合わせにおいて、世界的な注目を集めています。AppleはApple IntelligenceにおいてCCを活用してプロンプトを保護し、GoogleもGoogle Distributed Cloud（GDC）上でGeminiモデル自体のコードや重みを不正アクセスや改ざんから保護するなど、AI処理とCCを組み合わせる取り組みは潮流となりつつあります。一方で、CC有効化時の性能影響を懸念する声も根強く、実モデルを用いた定量的な検証が求められていました。

Python研修一覧はこちら

目的に合うPython研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

Python研修を比較する

Java研修一覧はこちら

目的に合うJava研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

Java研修を比較する

PHP研修一覧はこちら

目的に合うPHP研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

PHP研修を比較する

新入社員研修

目的に合う新入社員研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

新入社員研修を比較する

全ての研修からも探したい方はこちら

cotomiをCC環境で動作させた実証の概要と結果

本実証では、株式会社AcompanyがCC技術およびCC上でのLLM推論環境の提供・検証を担い、NECが生成AIモデル「cotomi」を提供しました。具体的には、AMD SEV-SNP（CPU側TEE）とNVIDIA Confidential Computing（GPU側TEE）の双方を有効化したCVM（Confidential Virtual Machine）上でcotomiを動作させ、CC無効時との比較で推論性能（スループット・レイテンシ）を測定しています。

検証で確認された主な結果は、以下の通りです。

CC機能を有効化した状態でcotomiの推論が問題なく動作
CCの有無による速度への影響は最大約10%程度の速度低下にとどまる
NVIDIAが公式に公表するCC環境でのLLM推論性能データと整合

この結果は、特異な性能劣化のない順当な結果であり、CC適用による性能影響が生成AIの実用において十分に許容できる水準であることを示しています。

日本語性能に優れた国産LLMであるcotomiをCC環境で運用することは、データの処理・保管を国内に閉じたまま高度なAI活用を実現するという観点からも意義のある成果です。

cotomi実証の今後の展望と両社コメント

今回の成果により、医療や金融、製造など機密データを日常的に扱う業務での生成AI活用が広がります。

さらに、ファインチューニング済みモデルや商用モデルの知的財産保護という課題への対応も現実的になりました。AIモデルを顧客のオンプレミス環境へ安全に提供するユースケースなど、これまでセキュリティ要件から生成AIの導入が難しかった領域においても、CCを前提とした安全なAI活用が現実的な選択肢となります。

日本電気株式会社のAIプラットフォームサービス統括部長・吉川彰一氏は、「CC環境下でも実用に耐えうる性能が確認できたことは、高度なガバナンスが求められる領域におけるお客さまのAX（AIトランスフォーメーション）推進の後押しともなる成果」と述べています。

株式会社Acompanyの取締役CRDO・近藤岳晴氏は、「CPU・GPU双方のTEEを有効化した状態でも性能影響が最大約10%程度にとどまることを定量的に示せたことは大きな前進」とし、「秘密を守れるAI」の実現に向けてパートナーとの取り組みを続ける方針を示しました。

Python基礎・実践(Django)

企業・法人向けのPython研修では、基礎から応用まで体系的に学べます。

Python研修の詳細

DX社員研修

企業・法人向けのDX研修では、実務に繋がるリスキリングでITレベルを向上させます。

DX研修の詳細

Javaエンジニア育成研修

企業・法人向けのJavaエンジニア育成研修では、Javaの基礎から応用まで確実に習得できます。

Java研修の詳細

新卒・新入社員向け研修

企業・法人に新入社員・新卒社員に向けたプログラミング研修を提供しています。

新入社員研修の詳細

コードキャンプのIT研修を全て見る

株式会社Acompanyの概要と事業内容

項目	詳細
社名	株式会社Acompany
代表者	代表取締役CEO 高橋亮祐氏
所在地	愛知県名古屋市中区栄二丁目１番１号日土地名古屋ビル7階
設立	2018年6月
事業内容	秘密計算に関連した製品・技術と、機密データ活用に関するコンサルティングサービスの提供

株式会社Acompanyの詳細はこちら

trends編集部の一言

CCの有効化による速度影響が最大約10%程度にとどまるという定量データは、セキュリティと実用性のトレードオフを議論してきた業界全体に対して、一つの基準線を提示する結果です。企業向け生成AI市場では、顧客データや戦略情報をAIに入力することへの社内承認が下りにくい場面が広く見られており、「処理内容をクラウド事業者からも保護できる」という前提の有無が導入判断のしやすさを大きく左右する構造は、業界横断の課題として語られてきたテーマです。

業界全体としては、国産LLMをCC環境で実用水準のまま動かせることが定量的に確認された点は、経済安全保障の文脈でも注目される動きと捉えられます。データを国内で完結させながら高度なAI活用を実現したい組織が増えるなか、今回の実証結果は業界動向を考える上でも示唆を含む成果といえるのではないでしょうか。

References

^ PR TIMES. 「Acompany、NECの生成AI「cotomi」をConfidential Computing環境で動作させる技術実証に成功 | 株式会社Acompanyのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000134.000046917.html, (参照 26-06-25).