コンフィデンシャルコンピューティング コンフィデンシャルコンピューティングとは
コンフィデンシャルコンピューティングは、処理中の機密データを保護するためのセキュリティアプローチです。ハードウェアベースの分離、高信頼実行環境（Trusted Execution Environment、TEE）、暗号化技術などを利用し、データ、コード、ワークロードを実行中の不正アクセスから保護します。
読了所要時間： 10分15秒 | 公開日：2026年7月29日
目次
コンフィデンシャルコンピューティングの主なポイント
- コンフィデンシャルコンピューティングは、アプリケーション、サーバー、クラウドサービス、AIワークロードによって現在処理されている「使用中のデータ」を保護するのに役立ちます。
- コンフィデンシャル・コンピューティングでは、処理中のデータが外部にさらされるリスクを低減するため、TEE、セキュアエンクレーブ、ハードウェアベースの分離などが利用されます。
- 組織は、機密性の高いワークロード、規制対象データ、AIモデル、金融データ、医療データ、知的財産などの保護にコンフィデンシャルコンピューティングを活用しています。
- コンフィデンシャルコンピューティングは、プライバシーとセキュリティの強化に役立ちますが、アクセス制御、暗号化、ガバナンス、監視、コンプライアンスのプロセスと連携して運用する必要があります。
コンフィデンシャルコンピューティングは何を保護するのか
簡単に言えば、コンフィデンシャルコンピューティングは、使用中の機密データを保護するのに役立ちます。従来のセキュリティでは、保存中のデータや転送中のデータの保護に重点が置かれることが多くあります。一方、コンフィデンシャルコンピューティングは、システムやアプリケーション内で処理されている「使用中のデータ」の保護に重点を置いています。
たとえば、組織は顧客データを保存するときやネットワーク経由で転送するときに暗号化できます。しかし、アプリケーションでデータを処理する際には、通常、そのデータを復号する必要があります。コンフィデンシャルコンピューティングは、保護された環境内でワークロードを分離することで、この処理中のデータが外部にさらされるリスクを低減するのに役立ちます。
コンフィデンシャルコンピューティングが重要な理由
コンフィデンシャルコンピューティングが重要なのは、多くの組織がセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス上のリスクを高めることなく、機密性の高いデータを処理する必要があるためです。これは、金融サービス、医療、公共機関、研究、AI、規制対象のエンタープライズワークロードにおいて特に重要です。
組織がクラウド、ハイブリッドクラウド、AI、分散型インフラストラクチャの利用を拡大するにつれて、機密データがより多くのシステム、場所、環境にまたがって処理される可能性があります。コンフィデンシャルコンピューティングは、インフラストラクチャを複数の組織やユーザーで共有している場合や、アプリケーション、テナント、パートナー間でより強固な分離が必要な場合でも、ワークロードの保護に役立ちます。
コンフィデンシャルコンピューティングは、AIにおいても重要です。AIワークロードでは、機密性の高いプロンプト、独自のモデル、規制対象のデータセット、機密性の高い企業情報などが使用される場合があります。こうしたデータを処理中も保護することで、組織はより安心してAIを導入できるようになります。
コンフィデンシャルコンピューティングはどのような問題を解決するのか
コンフィデンシャルコンピューティングは、機密データを処理している間に生じる可能性のあるセキュリティやプライバシー上の課題への対応に役立ちます。
課題 | コンフィデンシャルコンピューティングによる対応 |
|---|---|
| 使用中のデータの露出 | アプリケーションやワークロードによるデータの処理中も、データの保護に役立つ。 |
| 共有インフラストラクチャのリスク | クラウド、ハイブリッドクラウド、マルチテナント環境で実行されるワークロードに分離機能を追加する。 |
| 内部関係者によるリスク | 権限のない管理者やユーザーが機密性の高いワークロードデータを閲覧する可能性を低減する。 |
| AIデータの保護 | 処理中のプロンプト、モデル、トレーニングデータ、推論データ、出力の保護に役立つ。 |
| 規制への対応 | 機密データや規制対象データに対する、より強固な管理策の実現を支援する。 |
| パートナーとの共同作業 | より強固な分離と制御のもとで、組織間で機密データを処理できるようにする。 |
| 知的財産に関するリスク | 独自のアルゴリズム、モデル、ビジネスロジックの保護に役立つ。 |
コンフィデンシャルコンピューティングは他のセキュリティ対策に取って代わるのか
コンフィデンシャルコンピューティングは、他のセキュリティ対策に取って代わるものではありません。機密データを処理するワークロードに、さらなる保護レイヤーを追加します。
コンフィデンシャルコンピューティングの仕組み
コンフィデンシャルコンピューティングは、機密性の高いデータやコードを、より強固に分離された環境で処理できる保護領域を作成することで機能します。この保護領域は、TEEまたはセキュアエンクレーブと呼ばれることが一般的です。
一般的なコンフィデンシャルコンピューティングのプロセスには、次のようなものがあります。
- ワークロードをTEEに配置します。
- 保護された環境に入れる前に、データを暗号化します。
- 機密データを提供する前に、その環境が信頼できるものであることをシステムが検証します。
- 保護された環境内でワークロードがデータを処理します。
- 処理中も、データとコードを不正アクセスから分離された状態に保ちます。
このアプローチにより、保護対象のワークロードへのアクセス権を持つべきではない他のソフトウェア、ユーザー、管理者、システムなどによるデータへの露出リスクを低減できます。
コンフィデンシャルコンピューティングの主なコンポーネントとは
コンフィデンシャルコンピューティングでは、複数のテクノロジーやセキュリティ対策を組み合わせて、機密性の高いワークロードを保護します。
コンポーネント | コンフィデンシャルコンピューティングにおける役割 |
|---|---|
| 高信頼実行環境 (Trusted execution environment、TEE) | コードやデータをより安全に処理できる、分離された領域を作成する。 |
| セキュアエンクレーブ | 処理中の機密データやコードを不正アクセスから保護する。 |
| ハードウェアベースの分離 | プロセッサーやプラットフォームレベルの機能を利用して、保護対象のワークロードを分離する。 |
| 暗号化 | 処理前、処理中、処理後のデータの保護に役立つ。 |
| アテステーション | 機密データを提供する前に、信頼できる環境が正規のものであることを検証する。 |
| キー管理 | 暗号鍵の生成、保存、アクセス、ローテーションを管理する。 |
| アクセス制御 | 保護対象のワークロードやデータにアクセスできるユーザーやシステムを制限する。 |
| 監視とログ記録 | 不審なアクティビティの検知や、監査要件への対応に役立つ。 |
| ガバナンス | 機密データ、ワークロードの承認、コンプライアンス、説明責任に関するポリシーを定める。 |
コンフィデンシャルコンピューティングの各コンポーネントはどのように連携するのか
これらのコンポーネントを組み合わせることで、通常のアプリケーション、分析、AIの運用を維持しながら、使用中のデータを保護できます。
コンフィデンシャルコンピューティングと従来の暗号化の比較
コンフィデンシャルコンピューティングと従来の暗号化は、どちらもデータの保護に役立ちますが、データライフサイクルの異なる段階を対象としています。
| エリア | 従来の暗号化 | コンフィデンシャルコンピューティング |
|---|---|---|
| 主な焦点 | 保存中および転送中のデータを保護する。 | 処理中のデータを保護する。 |
| データの状態 | 保存されているデータ、またはネットワーク経由で転送されているデータ。 | アプリケーションやワークロードによって使用されているデータ。 |
| 保護方法 | ファイル、データベース、ディスク、メッセージ、ネットワークトラフィックなどを暗号化する。 | TEE、セキュアエンクレーブ、ハードウェアベースの分離などを利用する。 |
| 一般的な用途 | ストレージ暗号化、データベース暗号化、TLS、VPN、暗号化バックアップ。 | 機密性の高いワークロード、機密性の高いAI、規制対象データの処理、安全なクラウドワークロード。 |
| 主なメリット | データの保存時や転送時における露出リスクを低減する。 | 処理のためにデータを復号する必要がある場合の露出リスクを低減する。 |
組織にはコンフィデンシャルコンピューティングと暗号化の両方が必要なのか？
通常、組織には両方が必要です。暗号化はデータの保存時や転送時にデータを保護する一方、コンフィデンシャルコンピューティングはデータの使用中も保護するのに役立ちます。
コンフィデンシャルコンピューティングと準同型暗号の比較
コンフィデンシャルコンピューティングと準同型暗号は、どちらもプライバシーを保護するためのアプローチですが、その仕組みは異なります。
| エリア | コンフィデンシャルコンピューティング | 準同型暗号 |
|---|---|---|
| 主なアプローチ | 保護されたハードウェアベースの環境内でデータを処理する。 | データを復号せずに、暗号化されたデータに対して計算を実行できる。 |
| パフォーマンス | 現在のエンタープライズワークロードにおいて、より実用的な選択肢となることが多くある。 | ユースケースによっては、計算負荷が高くなる可能性がある。 |
| インフラストラクチャ要件 | TEEと、それを支えるインフラストラクチャが必要。 | 専門的な暗号技術と、それに対応したアプリケーション設計が必要。 |
| 適した用途 | セキュアなクラウドワークロード、機密性の高いAI、規制対象データの処理、アプリケーションの保護。 | 計算中もデータを暗号化された状態に保つ必要がある、高度に機密性の高いユースケース。 |
| 主な留意事項 | ハードウェアによる分離とアテステーションを信頼の基盤とする。 | 暗号学的な保証と実装の品質を信頼の基盤とする。 |
組織はコンフィデンシャルコンピューティングと準同型暗号をどのように比較すべきか？
どちらを選択するべきかは、ワークロード、パフォーマンス要件、プライバシー要件、セキュリティモデル、アプリケーション設計によって異なります。ユースケースによっては、コンフィデンシャルコンピューティング、準同型暗号、またはその両方を利用する組織もあります。
コンフィデンシャルコンピューティングはAIにどのように利用されるのか
コンフィデンシャルコンピューティングは、メモリ上で処理されているデータを保護することで、機密性の高いAIワークロードを守ります。これにより、データ、モデル、プロンプト、出力への不正アクセスのリスクを低減できます。
AIトレーニングでは、機密性の高いデータセットやモデル開発ワークフローの保護に役立ちます。AI推論では、プロンプト、検索データ、モデル出力、独自のビジネスロジックの保護に役立ちます。規制の厳しい業界では、AIシステムが金融、医療、顧客、業務に関するデータを処理する際に、より強固な保護を実現するために活用できます。
コンフィデンシャルコンピューティングは、プライベートAIやエンタープライズAIにおいて特に重要です。組織では、機密性の高いデータを利用しながら、不必要なリスクにさらさないことが求められる場合が多いためです。ガバナンス、アクセス制御、監視、セキュアなインフラストラクチャと組み合わせることで、AIシステムに対する信頼性をさらに高めます。
コンフィデンシャルコンピューティングはクラウド、ハイブリッドクラウド、プライベートクラウドをどのようにサポートするのか
コンフィデンシャルコンピューティングは、クラウド、ハイブリッドクラウド、プライベートクラウドの各環境で、組織が機密性の高いワークロードを保護するのに役立ちます。
| 環境 | コンフィデンシャルコンピューティングによる対応 |
|---|---|
| パブリッククラウド | 共有インフラストラクチャ環境で機密性の高いワークロードを分離するのに役立つ。 |
| プライベートクラウド | 機密データ、ワークロード、インフラストラクチャをより強力に制御できる。 |
| ハイブリッドクラウド | 複数の環境を移動または運用するワークロードの保護をサポートする。 |
| エッジ環境 | デバイス、マシン、ユーザー、リモートロケーションの近くで処理されるデータを保護するのに役立つ。 |
| AI環境 | 処理中のモデル、プロンプト、データ、推論ワークロードの保護に役立つ。 |
コンフィデンシャルコンピューティングはどのような場合に最も有効なのか
コンフィデンシャルコンピューティングは、機密データを処理する必要がありながら、分散型、クラウドのような、または共有型のインフラストラクチャの柔軟性も必要とする組織にとって、特に有効です。
コンフィデンシャルコンピューティングの活用例にはどのようなものがあるのか
コンフィデンシャルコンピューティングは、機密データをより強固に保護しながら処理する必要がある、さまざまな場面で役立ちます。
| ユースケース | コンフィデンシャルコンピューティングによる対応 |
|---|---|
| 金融データの処理 | 処理中の決済、取引、不正検知、顧客データの保護に役立つ。 |
| 医療データの分析 | 患者データ、臨床ワークフロー、医療研究ワークロードの保護に役立つ。 |
| コンフィデンシャルAI | AIのプロンプト、モデル、トレーニングデータ、推論データ、出力の保護に役立つ。 |
| 複数組織間での共同利用 | 必要以上のデータを公開することなく、パートナー間で機密データを分析できるよう支援する。 |
| クラウドワークロードの保護 | 共有環境やハイブリッド環境で実行される機密性の高いワークロードの保護に役立つ。 |
| 知的財産の保護 | アルゴリズム、モデル、コード、独自のビジネスロジックの保護をサポートする。 |
| 規制対象ワークロード | コンプライアンス要件の対象となるデータやアプリケーションに対して、より強固な管理策を実現するのに役立つ。 |
コンフィデンシャルコンピューティングの活用例は、なぜエンタープライズ向けのものが多いのか
これらの活用例は、プライバシー、信頼性、安全なデータ処理が求められるエンタープライズワークロードにおいて、コンフィデンシャルコンピューティングが重要である理由を示しています。
組織はコンフィデンシャルコンピューティングソリューションをどのように選択すべきか
組織は、データの機密性、ワークロードの種類、コンプライアンス要件、インフラストラクチャ環境、パフォーマンス要件に基づいて、コンフィデンシャルコンピューティングソリューションを選択する必要があります。
重要な検討事項には、次のようなものがあります。
- TEE、セキュアエンクレーブ、アテステーションへの対応。
- 既存のアプリケーション、クラウドプラットフォーム、サーバー、AIインフラストラクチャとの互換性。
- 強力なキー管理、アクセス制御、監視、監査機能。
- AI、分析、規制対象データ、複数組織間での共同利用といったユースケースへの対応。
- クラウド、プライベートクラウド、エッジ、ハイブリッド環境における運用面での適合性。
適切なソリューションは、パフォーマンス、統合、管理の面で不必要な複雑さを生じさせることなく、使用中のデータを保護できるものである必要があります。
コンフィデンシャルコンピューティングのメリットとは
コンフィデンシャルコンピューティングは、データの処理や利用を可能にしながら、組織が機密性の高いワークロードを保護するのに役立ちます。
主なメリットには、次のようなものがあります。
- 使用中のデータに対する、より強固な保護。
- 機密性の高いワークロードや規制対象ワークロードにおけるプライバシーの向上。
- クラウド、ハイブリッドクラウド、共有インフラストラクチャをより安心して利用できる環境。
- AIモデル、プロンプト、データセット、推論ワークロードの保護強化。
- 機密データを扱うチーム、パートナー、環境間の共同作業を支援。
最大のメリットは、コンフィデンシャルコンピューティングによって、組織が機密性の高いデータをより安全に利用できるようになることです。従来、データの保護がより困難だった処理段階に、新たな保護を追加できます。
コンフィデンシャルコンピューティングの課題とは
コンフィデンシャルコンピューティングは、特定のハードウェア機能、ソフトウェアサポート、セキュリティアーキテクチャ、運用プロセスに依存するため、複雑さが増す可能性があります。
一般的な課題は次のとおりです。
- アプリケーションの互換性やワークロードの再設計。
- ワークロードや実装方法によるパフォーマンスのオーバーヘッド。
- キー管理、アテステーション、ポリシー管理の複雑さ。
- クラウド、プライベートクラウド、AI、既存のセキュリティツールとの統合。
- スキル、ガバナンス、監視、コンプライアンスに関する要件
こうした課題があるため、コンフィデンシャルコンピューティングは、より広範なセキュリティ、インフラストラクチャ、ワークロード戦略の一部として評価する必要があります。
HPEによるコンフィデンシャルコンピューティングのサポート
HPEは、セキュアなサーバーインフラストラクチャ、コンピューティングセキュリティ機能、プライベートAIプラットフォーム、エンタープライズAIソリューションを通じて、機密性の高いワークロードの保護を支援するコンフィデンシャルコンピューティングをサポートしています。
HPE ProLiant Computeは、アプリケーション、データ、分析、仮想化、AI、ハイブリッドインフラストラクチャなどのエンタープライズワークロードに対応する、セキュアな基盤を提供します。HPE Integrated Lights-OutとHPE Silicon Root of Trustは、サーバーセキュリティ、ファームウェア保護、リモート管理、ライフサイクル全体のセキュリティを強化するのに役立ちます。
コンフィデンシャルAIのユースケースでは、HPE ProLiant ComputeとNVIDIA AI Computing by HPEが、データ、モデル、プロンプト、推論をより強固に保護する必要があるワークロード向けに、セキュアなAIインフラストラクチャをサポートします。HPE Private Cloud AIは、プライベートクラウド環境でAIワークロードを実行し、データ、アクセス、インフラストラクチャ、運用をより強固に制御できるよう支援します。
HPE Compute Ops ManagementとGreenLakeは、分散型コンピューティング環境全体の可視性、サーバーライフサイクル管理、ハイブリッドクラウド運用の向上にも役立ちます。これらを単一のモダンな管理エクスペリエンスから一元的に管理できます。
HPEを活用することで、組織は機密データの処理、コンフィデンシャルAI、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウド、エンタープライズワークロードの保護を支える、セキュアなコンピューティング環境を構築できます。
コンフィデンシャルコンピューティングに関するよくある質問
コンフィデンシャルコンピューティングプロバイダーを選ぶ際、組織は何を確認すべきですか。
組織は、TEE、セキュアエンクレーブ、アテステーション、暗号化、鍵管理、監視、既存のインフラストラクチャとの統合に対応したコンフィデンシャルコンピューティングプロバイダーを選ぶ必要があります。エンタープライズでは、ワークロードとの互換性、クラウドおよびサーバーへの対応、コンプライアンス要件、パフォーマンスへの影響、運用面での成熟度についても評価する必要があります。
金融データには、どのようなコンフィデンシャルコンピューティングアプローチが最適ですか。
金融データに最適なコンフィデンシャルコンピューティングのアプローチは、ワークロードの機密性、規制要件、レイテンシ要件、既存のインフラストラクチャによって異なります。金融サービス組織では、強固な分離、暗号化、アクセス制御、監査ログ、鍵管理、コンプライアンスレポート機能に加え、不正検知、分析、顧客データのワークロードへの対応を重視する必要があります。
機械学習におけるコンフィデンシャルコンピューティングのコストはどの程度ですか。
機械学習におけるコンフィデンシャルコンピューティングのコストは、ハードウェア要件、クラウドまたはサーバーの構成、ワークロードの規模、GPU要件、セキュリティ対策、ソフトウェアライセンス、統合、継続的な運用などによって異なります。組織は、インフラストラクチャのコストだけでなく、機密性の高いAIデータ、モデル、プロンプト、出力に関するリスクを低減することによって得られる価値も考慮する必要があります。
コンフィデンシャルコンピューティングプラットフォームのデモでは、企業は何を確認すべきですか。
エンタープライズでは、ワークロードの分離、アテステーション、キー管理、暗号化、監視、監査レポート、ポリシー制御、既存のクラウド、サーバー、AI、セキュリティツールとの統合について、実際の動作を確認する必要があります。デモでは、実際のアプリケーションやAIによる処理中も、機密データとワークロードがどのように保護されるのかを確認できることが重要です。
コンフィデンシャルコンピューティングは、エンタープライズアプリケーションのセキュリティ強化にどのように役立ちますか。
コンフィデンシャルコンピューティングは、アプリケーションによる処理中も機密データを保護することで、エンタープライズアプリケーションのセキュリティ強化に役立ちます。これにより、インフラストラクチャの侵害、共有環境、不正アクセス、内部関係者によるリスクなどによるデータの露出を低減できます。特に、金融データ、医療データ、顧客情報、AIワークロード、独自のビジネスロジックを扱うアプリケーションに有効です。