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AI・LLMの処理を隠す秘密計算のメーカー2社比較【2026年】
AI・LLMの
生成AIや
運用する
AI・LLMの処理を隠す秘密計算とは

AI・LLMの
運用する
機密AI・
AI用の
特に、
※各社の
AI・LLMの処理を隠す秘密計算の比較表
AI・LLMの処理を隠す秘密計算の価格・相場公開価格なし
- 相場価格
- 各社 要見積公開価格が
ありません
| 製品・ | 製品の特徴 | 製品の強み | 使用用途・場所 | 価格 |
|---|---|---|---|---|
株式会社 | TEEの | 運用する | OpenAI互換、 | 要見積 |
準同型暗号で、 | 入出力の | インストールと設定 | 要見積 |
出典:
AI・LLMの処理を隠す秘密計算の使用用途・特徴・メリット
使用用途
どこに
使うか 生成AIや
機械学習に、 機密データや 自社の モデルを 見せずに 使うのに。 何の
ために 使うか プロンプトや
モデルを、 運用する 会社や クラウド事業者からも 隠せるからです。
特徴
どんな
ものか LLMの
推論や 機械学習の 処理を、 TEEや 準同型暗号で 守って 動かす型です。 強み
Acompany
のAcompany APIは、 OpenAI互換と Anthropic互換 のAPIで 呼び出せます。
メリット
使う
メリット EAGLYSの
DataArmor Gate AIは、 自社で 作った も解析モデル 守りながら 使えます。 ふつうの
AIの APIに 比べた メリット 運用する
会社からも、 プロンプトと 応答の中身 が見えません。
秘密計算を
選ぶときに注意すること
個人情報保護法の
確認は なくならない NTTデータは、
個人情報に 該当するか・ の本人同意・ 漏えい時の報告 3つを 主な注意点に しています。 よく
ある失敗 秘密計算にしたから、 法務の 確認は 要らないと 考える。 速さは
実データに 近い形で測る 方式で
速さと 計算の が自由度 変わります。 よく
ある失敗 カタログだけ見て、 使いたい 分析の 速さを 試さずに 決める。 計算できる
処理を 先に見る 計算できる処理は
製品ごとに 違います。 よく
ある失敗 四則演算しかできない 製品で、 機械学習を しようとする。 価格の
単位を そろえる 価格は
月額・ 回数・時間 で単位が そろいません。 よく
ある失敗 1回の料金と 月額の 料金を、 そのまま 並べて 比べる。
AI・LLMの処理を隠す秘密計算選びで、よくある疑問

購買担当の疑問 AI用の秘密計算はいくら?
Acompany

設備担当の疑問 2製品の違いは?
守り方と

工場長の疑問今のアプリから使える?
Acompany APIは、

工場長の疑問誰からデータが見えない?
Acompany APIは、

工場長の疑問自社のモデルも守れる?
EAGLYSの

工場長の疑問 導入の形は?
Acompany APIは、

設備担当の疑問TEEと準同型暗号はどう違う?
TEEは、

設備担当の疑問 クラウドの機密VMとどう違う?
クラウドの

設備担当の疑問 個人情報をAIに入れても大丈夫?
秘密計算に

設備担当の疑問 試してから導入できる?
2製品とも、
AI・LLMの処理を隠す秘密計算の主なメーカー2社
株式会社Acompany
- 特徴
- Confidential Computingを
中心にした セキュリティ 技術で AIと データの 活用を 支える 会社で、 2018年6月20日に 設立しました。 本社は 名古屋市中区です。
愛知県
秘密計算の関連製品の比較表
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情報機器型・
情報ファイル暗号化・
情報生成AIの
出典
- 析秘 MPC
(NTTドコモビジネス) - 析秘 TEE
(NTTドコモビジネス) - NEC 秘密計算(NEC)
- QueryAhead
(ZenmuTech) - DataArmor Gate DB
(EAGLYS) - DataArmor Gate AI
(EAGLYS) - Acompany API
(Acompany) - Azure 機密 VM
(Microsoft) - Confidential VM
(Google Cloud) - OCI 機密
コンピューティング (Oracle) - IBM Confidential Computing Container Runtime(IBM)
- Azure 機密
コンテナー (Microsoft) - Confidential Space
(Google Cloud) - 秘密計算を
用いた データ利活用実践の ための ガイドライン (NTTドコモビジネス) - 秘密計算の
活用と 課題 (NTTデータ)
掲載基準
秘密計算のうち、
AI・LLMの
