EAGLYS 株式会社は、東京エレクトロン株式会社が開発を進める次世代AIサービスへ「Confidential AI」技術の適用に向けた技術実証を開始しました。
AIサービスにおける入力データや処理データ、モデルの機密性を、TEE(Trusted Execution Environment:信頼できる実行環境)等のハードウェアセキュリティ技術とAIガードレール等を組み合わせて多層的に担保するアプローチとなっています。「暗号化して保管する」だけではなく「AIが処理している最中も守る」ことを実現し、入力情報がAIに学習されないことを暗号学的に証明する仕組みです。
東京エレクトロンとEAGLYSが挑む機密データの壁
製造業における生成AI活用が加速する中、自社の機密技術データをAIに入力して、問題が無いかという信頼性の課題が、本格活用への障壁になっています。現状、AIサービスへの信頼は利用規約や契約書に依存しており、技術的な保証ではない状況です。
TELは、長年蓄積してきた半導体製造の技術知見をAIに組み合わせ、生産現場の効率化や顧客へのサービス高度化を目指しています。その実現には、機密データが「契約上」ではなく「技術的に」守られるという確証が不可欠とされています。
Confidential AIによる技術的な保護の仕組み
EAGLYSが提供する「Confidential AI」技術は、AIが処理している最中もデータを保護する仕組みです。ハードウェアレベルで隔離された実行環境(TEE)の中でAIを動作させることによって、サービス提供者を含む第三者が入力内容にアクセスできない構造を実現します。
さらに、この保護環境が正しく機能していることを暗号技術で証明する仕組み(アテステーション)により、利用者は「信じる」のではなく「確認できる」形でAIサービスを利用できます。
今回の検討では、TELの次世代AIサービスを対象に、上記の技術を生成AI・RAGシステムに適用するための設計を完了しました。EAGLYSの本技術は、化学業界の企業間データ連携プロダクト「EAGLYS ALCHEMISTA」においても、中核技術として採用済みです。
三菱ケミカル・大塚化学が製品配合レシピや物性データといった最重要機密データのAI活用に本技術を採用しており、材料開発期間を最大3分の1に短縮した実績を持ちます。製造業の機密データ保護における産業実績が、今回のTELとの連携につながりました。
EAGLYSは今後、本机上検証フェーズの成果を踏まえ、TELの次世代AIサービスを対象とした実環境に近い条件での検証フェーズへの移行を支援する予定です。製造業をはじめとする産業分野において、企業が機密情報を安心して生成AIに活用できる信頼基盤の確立を目指すとしています。
Confidential AI技術実証の概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供元 | EAGLYS 株式会社 |
| 連携先 | 東京エレクトロン株式会社 |
| 技術名 | Confidential AI |
| 中核技術 | TEE(Trusted Execution Environment) |
| 類似採用実績 | EAGLYS ALCHEMISTA(三菱ケミカル・大塚化学) |
| 実績数値 | 材料開発期間を最大3分の1に短縮 |
| 設立 | 2016年12月 |
| 代表者 | 今林広樹氏 |
trends編集部の一言
「AIに機密情報を預けられるか」という課題は、製造業だけに限らずマーケティングの現場でも身近なテーマです。マーケティング業界においても、顧客データや未公開の販促企画をAIツールに入力する際、利用規約を信じるしかない場面は少なくありません。処理中のデータまで技術的に保護され、その状態を暗号技術で証明できる仕組みは、業種を超えた価値を持つ取り組みと言えます。
生成AI活用における信頼性の確保は、業界を問わず共通の課題です。「契約上の保証」から「技術的な証明」へという発想の転換は、マーケティング業界においても、機密性の高いデータをAIに預ける際の有力なアプローチとして、広がっていく可能性があります。
References
- ^ PR TIMES. 「製造業の課題に応える新技術「Confidential AI」、東京エレクトロンが開発を進める次世代AI サービスにて技術実証を開始へ | EAGLYS 株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000075.000041103.html, (参照 26-07-01).
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