Googleの機密計算対応「Confidential G4」、特定検証で処理速度低下3.5%未満。仕組みと条件を確かめる

まず初めに

「クラウドで動かすAIの処理を、基盤の管理者にさえ覗かせない」。そう聞くと大層な話に聞こえるが、実態は「特定構成でのスループット低下が3.5%未満だった」という、エンジニアだけが喜ぶ地味な数字の話だ。企業が本当に欲しいのは派手な機能じゃない。「速度への影響を抑えつつ秘密を守れる」という、退屈だけど効く約束の方だ。Googleもそれをよく分かっていて、わざわざベンチマークの数字まで出してきた。地味だからこそ信じてもらえる、というやつだろう。

※個人の感想です

何が起きているのか

Google Cloud(著者:機密計算担当プロダクトマネージャーのMeghna Sreenivasan氏、プロダクトリードのSam Lugani氏)は2026年10月21日、公式ブログで、NVIDIA製GPU「RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition」を搭載したインスタンス「Confidential G4」における機密計算機能を一般提供(GA)したと発表しました。これまで2026年初めにプレビュー(試験提供)として提供していたもので、今回のGAにより36のゾーンで、複数の料金形態(consumption models)のもと、Compute Engineの仮想マシン(VM)とGKE(Google Kubernetes Engine)のノードの両方で利用できるようになります。加えて、複数の組織が互いのデータを見せずにデータを持ち寄れる「Confidential Space」機能についても、今後数週間以内に一般提供へ移行する予定だとしています。

Confidential G4の中心にあるのは機密計算と呼ばれる技術です。通常、データは保管中・通信中は暗号化されていても、実際にCPUやGPUで処理されている最中は暗号化が解かれた状態になります。Confidential G4は、ハードウェアに組み込まれた持ち出し不可能な鍵、第三者が検証できる「リモート属性証明ぞくせいしょうめい(attestation)」、メモリ上のデータを透過的に暗号化する仕組みを組み合わせることで、データが実際に処理されている最中も、ホストとなるシステム管理者やクラウド事業者自身からも内容を見えないようにするとされています。利用企業であるPolaris Cloud社(AIエージェント向けの作業環境を提供)のFred Esere氏(創業者兼CEO)は、既存のG4インスタンスと同じイメージ・同じNVIDIAドライバー・同じコンテナランタイムのまま、起動時に1つのフラグを追加するだけで導入できたとコメントしています。

性能面では、Googleは暗号化によって処理速度が落ちることを避けるため、g4-standard-48というマシン構成で、Confidential G4と通常のG4インスタンスを比較する検証を行いました。対象はLlama 3・Llama 3.3・ResNet-50・SDXLという、顧客が実際の推論処理でよく使う代表的なAIモデルです。結果として、1秒あたりのトークン数や画像生成数で測った処理速度の低下は3.5%未満だったとしており、Googleはこれを通常のG4インスタンスと「同等」の性能と説明しています。ただしGoogleは、この結果はあくまで特定のテスト条件・構成に基づくものであり、実際のワークロードの性能はシステム構成やハードウェア・ソフトウェア環境によって変わり得るとも注記しています。

導入企業のコメントとして、AIエージェント向けワークスペースを提供するPolaris Cloud、プライバシー保護AIを手がけるConfidential Core AI(創業者兼CEOのTaher Behbehani氏)、そしてVertebrae社(CEOのAndy Qin氏)のコメントが紹介されています。Vertebrae社は、自社のワークロードで通常版G4と比較したところ、エンドツーエンドの応答時間(レイテンシ)が5.2%伸びる代わりに、検証済みの実行環境外にいる権限のない利用者から会話を保護するハードウェア上の保証を得られたとし、この代償は「毎回受け入れる価値がある」と述べています。この5.2%という数字は応答全体のレイテンシを指すもので、Google自身が示した3.5%(トークン・画像の生成速度の低下)とは測定対象が異なるため、両者を単純には比較できません。

なぜ重要なのか

この発表が重要な理由は、AIを使う企業にとって「速度」と「秘密を守ること」が、これまでのようにどちらかを選ばなければならないトレードオフではなくなりつつある、という点です。AIエージェントが実際の業務で機密データや独自のAIモデル(知的財産)を扱う場面が増える中、処理中のデータをクラウド事業者自身からも見えなくする機密計算は、特に金融・医療・公共機関など、厳格な規制・コンプライアンス要件を持つ業界にとって導入のハードルを下げる要素になります。

もう一つの重要な点は、Googleが性能低下の具体的な数字(3.5%未満)を自ら公表したことです。機密計算のような高度なセキュリティ機能は、一般的に処理の暗号化・復号にかかる負荷(オーバーヘッド)によって性能が落ちることが知られており、企業がこの技術の導入をためらう理由の一つになっていました。導入企業自身の検証結果(5.2%のレイテンシ増加)も合わせて公開されたことで、企業は自社のワークロードでこのトレードオフを受け入れられるかどうかを、具体的な数字に基づいて判断しやすくなります。

私たちへの影響

今回の発表で直接の対応が必要になるのは、Google Cloud上でAIワークロードを運用している企業の開発者・運用担当者です。発表によれば、標準的なUbuntu OSイメージ・NVIDIAドライバー・NVIDIAのCUDA-Xライブラリがそのまま使え、アプリケーションの改修や専用ビルドは不要とされているため、既存のG4インスタンス利用者にとっては、比較的小さな変更で機密計算を試せる形になっています。

一般の消費者が直接何かの対応を取る必要はありません。ただし、普段利用しているAIを使ったサービスの裏側で、入力した内容や生成された回答がどのように保護されているかは、こうした基盤技術の進化によって徐々に変わっていく部分です。特に、企業向けのAIサービスを選ぶ立場にある人にとっては、「データが処理中も暗号化されているか」が今後、サービス選定の基準の一つになっていく可能性があります。

初心者が知っておくべきこと

機密計算とは、データが保管されている時・通信している時だけでなく、実際にコンピューターの中で処理されている最中も、そのデータのハードウェアで隔離した実行環境とメモリ暗号化などで内容を守る技術のことです。通常、処理中のデータはいったん暗号化が解かれるため、その瞬間を狙われたり、システムの管理者に内容を見られたりするリスクがありますが、機密計算はこの「処理中の隙」を塞ぐことを目指しています。

属性証明とは、処理を行っているハードウェアやソフトウェアの環境が、本当に正しい・改ざんされていないものであることを、外部から検証できる仕組みのことです。これにより、利用者は「自分のデータが、確かに保護された環境の中で処理されている」ということを、相手を信用するだけでなく技術的に確認できるようになります。

Q. 機密計算を使うと、利用料金は高くなるのですか。 A. この一次資料には、Confidential G4の具体的な料金については記載がありません。発表では、複数の料金形態(consumption models)が用意されているとされていますが、通常のG4インスタンスとの価格差は明らかにされていません。

IT Postの見方——秘密を守る技術は、まず誰のために動くのか

IT Postは、AIが企業の機密データや独自技術を扱う機会が増える中で、処理中のデータまで保護できる機密計算のような技術が、性能面の代償を小さく抑えながら実用段階に進んだことは、歓迎すべき進歩だと考えます。特に、医療・金融など機密性の高い情報を扱う業界や、複数の企業がデータを持ち寄って分析する場面では、こうした技術的な保証があることで、これまで慎重だった分野でもAI活用が進みやすくなります。

一方で、IT Postでは、今回紹介されている導入企業(Polaris Cloud・Vertebrae・Confidential Core AI)がいずれも企業向けのAIインフラ事業者である点には留意が必要だと考えます。機密計算の導入には、専用のインスタンス構成や追加のコストが伴う可能性があり、現時点でその恩恵を実際に享受できるのは、相応の予算と技術力を持つ企業が中心です。消費者が日常的に使うAIサービスの裏側にこの技術が行き渡り、「自分の入力内容は処理中も誰にも見られていない」と一般の利用者が実感できるようになるまでには、まだ時間がかかるとIT Postは見ています。

※個人の感想です

今後どうなりそうか

発表時点では、複数の組織がデータを持ち寄れる「Confidential Space」機能が、数週間以内に一般提供へ移行する予定とされています。具体的な料金体系や、対象リージョンの拡大計画については、この一次資料では明らかにされていません。IT Postでは、Confidential Spaceの一般提供開始後、実際にどのような業界・用途での活用が進むのか、あらためて確認していきます。