Nillion：プライバシーを守りながらAIの真価を発揮させる、安全な計算処理の新時代を牽引
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Nillion：プライバシーを守りながらAIの真価を発揮させる、安全な計算処理の新時代を牽引
Nillionは、セキュアコンピューティング分野における重要な推進者として、各業界におけるAIの可能性を引き出している。
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セキュアコンピューティングの重要性の高まり
現代のデジタル化が進む世界では、データ漏洩や個人情報の悪用リスクが顕著に増加しています。こうした脅威は企業に損害を与えるだけでなく、個人にとっても大きな危険を伴います。ケンブリッジ・アナリティカ事件では、Facebookが政治コンサルティング会社に対してユーザーの同意を得ずに何百万人ものユーザーの個人情報を提供し、重大な政治的出来事に影響を与えました。この事件は、データの一元的管理がもたらす危険性を浮き彫りにし、現在のデジタル環境における個人情報の脆弱性を強調しています。
データの悪用問題に加え、大規模なデータ漏洩事件も現行のデータ保護手法の限界を露呈しています。以下は近年発生した著名なデータ漏洩事件の例です。
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Ledger (2020)：27万人分の顧客個人情報が流出
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LinkedIn (2021)：7億人のユーザー情報が漏洩
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LastPass (2022)：ハッカーによる暗号化パスワード保管庫への侵入
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Microsoft (2023)：6万5000社のデータが公開
ますます増えるデータ漏洩と悪用の事例は、より強固なセキュリティ対策の緊急性を示しています。人工知能（AI）が私たちの日常生活に深く統合されるにつれ、ある重要な問いが浮上します。私たちは、AIに最も機微な情報を守らせることをどうやって信頼できるのでしょうか？
セキュアコンピューティング技術は、プライバシーを保護しつつ高度にパーソナライズされた安全なサービスを提供することで、AIを変革する可能性を秘めています。
セキュアコンピューティングでAIの可能性を解放する
ChatGPTのような最先端のAIツールでさえ、ユーザーに敏感な情報や個人情報を共有しないよう警告していることから、データ処理におけるリスクが明らかになっています。最近、ChatGPTおよびMicrosoftのCopilotを対象とした訴訟はその警告をさらに強調しており、これらが顧客データを許可なく使用してAIモデルを訓練していると主張しています。こうしたケースは、データのプライバシーと信頼に関する深刻な懸念を引き起こしています。
残念ながら、データのプライバシーとセキュリティの問題がAIの巨大な可能性を妨げています。しかし、仮に機械学習AIが高度な暗号化技術により安全に機微なデータを処理でき、情報が漏洩したり露出したりしない未来を想像してみてください。これはあらゆる業界に革命をもたらし、人々の生活を改善するでしょう。
まさにここに、セキュアコンピューティングの出番があります。セキュアコンピューティングはAIの真の力を解き放つ鍵であり、パーソナライズされカスタマイズされたサービスを提供しながら、データのプライバシーと安全性を損なうことなく実現します。
セキュアコンピューティングとは何か？
Nillionがどのようにこの革新を推進しているかを理解するには、まずセキュアコンピューティングという概念とその仕組みを把握する必要があります。セキュアコンピューティングは、AIが暗号化されたデータ上で機械学習操作を行うことを可能にします。つまり、機微な情報であっても露出させることなく処理できるのです。例えば、ChatGPTのようなツールでも通常のテキストと同じように暗号化されたデータを扱うことができます。計算全体は安全な環境下で行われ、出力結果は鍵を持つ当事者が復号するまで暗号化されたままです。これにより、データはプロセスを通じて常にプライベートな状態が保たれます。
セキュアコンピューティングにより、AIはデータのプライバシーとセキュリティを犠牲にすることなく、強力でパーソナライズされたサービスを提供できるようになり、機械学習の将来において極めて重要な技術となります。
セキュアコンピューティングの仕組み
それぞれが秘密のレシピ成分を持っている友人たちがいて、誰も自分の成分を他人に明かしたくないとします。しかし、彼ら全員が、すべての成分を組み合わせたときの最終的な料理の味を知りたいと願っています。
彼らは次のようにします。
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秘密の成分を錠付きボックスに入れる：各友人は自分の秘密の成分を、自分だけが鍵を持つ錠付きボックスに入れます。そのため、他の誰も中身を見ることはできません。
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魔法のシェフ（セキュアコンピューティング）：彼らはすべての錠付きボックスを魔法のシェフに渡します。このシェフはボックスを開けずに中に含まれる成分を使って料理を作ることができます。特別な道具を持ち、ロックを解除したり中身を確認せずに、ボックス内で成分を混ぜたり焼いたり炒めたりすることが可能です。
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密封容器に入った完成料理：調理が終わると、魔法のシェフは完成した料理を密封容器に入れ、友人たちだけが開けることができるようになります。
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共同で美味しさを享受：容器を開けると、彼らはすべての秘密の成分が合わさった味を楽しめます。料理を味わい、各自の貢献がどのように協働したかを理解できます。ただし、誰も他者の個別の秘密成分を知ることはありません。
この話は、セキュアコンピューティングを生き生きと説明しています。
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錠付きボックス（データの暗号化）：秘密の成分は暗号化されたデータに相当します。保護されており、他者からはアクセスできません。
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魔法のシェフ（セキュアコンピューティングアルゴリズム）：魔法のシェフは、データを復号せずに暗号化された状態で計算を行うアルゴリズムを表しています。
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完成料理（計算結果）：密封容器の中の完成料理は、計算によって得られた暗号化された結果を意味します。これを復号またはアクセスできるのは、許可された人物だけです。
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プライバシーは常に保護される：プロセス全体を通じて、各友人の秘密の成分は機密のままであり、それでも結合結果からの恩恵を享受できます。
簡単に言えば：
セキュアコンピューティングは、コンピュータが暗号化されたデータに対して演算を行うことを可能にします。つまり、これらのデータはコンピュータにとっては意味のない文字列ですが、処理や結合を行い有用な結果を生成できます。実際のデータ内容を知ることなくです。正しい「鍵」を持つ人だけが最終結果をロック解除し、理解できるため、すべての人のプライバシーが守られます。
セキュアコンピューティングとゼロ知識証明（ZK）は同じですか？
セキュアコンピューティングについて語るとき、よく「ゼロ知識証明（ZK）と似ているのか？」という質問が出ます。確かにZKとセキュアマルチパーティ計算（sMPC）はどちらもプライバシーを高める技術ですが、用途は異なります。
ゼロ知識証明は、一方が追加情報を一切明かすことなく、他方に特定の主張が真であることを証明できるようにします。たとえば、具体的な金額を明かさずに、口座残高が十分にあることを証明できます。一方、セキュアコンピューティングは、複数の参加者がお互いに自身の入力内容を明かさずに、それらのデータを統合して関数を共同計算することを可能にします。
要するに、ZKは事実を安全に証明することに焦点を当てており、一方、魔法のシェフの例で見たMPCは、個々の入力を露出させずに安全な共同計算を行うことに重点を置いています。ZKとMPCはどちらも強力なプライバシー保護ツールですが、目的は異なります。ZKは安全な事実の証明に、MPCは安全な共同データ処理に適しています。
MPCの数学的原理
魔法のシェフの例では、複数の参加者が自身のデータを明かさずに貢献しながら、意味のある結果を生み出す様子が見られました。まさにこれがマルチパーティ計算（MPC）の仕組みです。巧妙な数学的手法を通じて、隠されたデータを安全に処理するのです。
MPCの数学的背景に興味がある方は、「MPC Explained」という動画シリーズをご覧ください。暗号学の知識がなくても直感的に理解できるよう、わかりやすく解説されています。
セキュアコンピューティングが産業を変革する
セキュアコンピューティングの原理は理論に留まるものではなく、さまざまな業界に変革をもたらす潜在能力を持っています。以下は、医療、金融、個人データ管理といった主要分野で、セキュアコンピューティングが革命的な変化をもたらす実際の応用例です。
医療分野での応用：
病院はセキュアコンピューティングを活用して、世界中の数百万人の患者の暗号化された遺伝子データを安全に共有できます。その後、AIがこれらのデータを分析し、アルツハイマー病などの疾患に関する新たな遺伝的マーカーを特定し、予測モデルを開発することができます。これにより早期発見・予防の効果が大幅に向上し、同時に患者データの完全な機密性も確保されます。
金融サービス分野での応用：
金融機関はセキュアコンピューティングを通じて規制当局と連携し、暗号化された取引データを分析して不正検知やコンプライアンス監視を強化できます。たとえば、銀行は大規模な取引パターンの暗号化されたデータを、AI駆動の中央監視プラットフォームに安全に共有できます。このプラットフォームは複数の銀行からの集約された暗号化データを分析し、システミックリスクを識別し、マネーロンダリングなどの不正行為を検出し、金融規制の遵守状況をモニタリングできます。
セキュアコンピューティングを利用することで、銀行は金融システム全体の不正やシステミックリスクへの耐性を高めつつ、顧客のプライバシーや営業秘密を保護できます。
個人利用シーン1（ヘルスケア）：
個人は、暗号化された遺伝子データをAI駆動型プラットフォームに安全に共有し、高度にパーソナライズされた健康プランを受け取ることができます。これは、慢性疾患の予測・予防に特化した栄養やフィットネスのプログラムを含み、症状が現れる前から予防が可能になります。同時に、機微な健康データの完全な機密性も保証されます。
個人利用シーン2（税務監査）：
個人や企業は、暗号化された財務データをAI駆動の監査プラットフォームに安全に共有できます。このプラットフォームはセキュアコンピューティングを利用して包括的な税務監査を行い、機密な財務情報を漏らすことなく実施します。
たとえば、納税者は暗号化された財務記録をプラットフォームにアップロードできます。プラットフォームはこれらのデータを分析し、税法遵守の確認、不一致の検出、税申告の最適化提案を行います。詳細なレポートや提案を生成しつつ、実際の財務データは監査担当者や第三者には見えないままです。このプロセスにより、人的監査の必要性が減少し、時間とコストの節約、正確性の向上、プライバシーの確保が実現します。
これらの例は、セキュアコンピューティングがAIの可能性を解き放ち、あらゆる業界に強力なソリューションを提供しながら、最高水準のプライバシーとセキュリティを維持できることを示しています。
プライバシー強化技術の実用化
セキュアコンピューティングは未来の技術のように聞こえるかもしれませんが、すでに世界最大の組織のいくつかがプライバシー強化技術（PETs）を実際の業務で活用しています。たとえば、JP Morganはダークプール取引システムでマルチパーティ計算（MPC）を使用しており、在庫ポジションなどの機密情報を暴露せずに安全な取引を可能にしています。同様に、Metaも広告技術にMPCを導入し、ユーザーの個人データにアクセスせずとも広告キャンペーンの効果を測定できるようにしています。
これらの事例は、セキュアコンピューティングの背後にある原理が既に現実のプライバシー課題の解決に成功していることを示しており、現代産業におけるPETsの実現可能性と影響力を浮き彫りにしています。
Nillion：セキュアコンピューティングの新時代へ
Nillion紹介：セキュアコンピューティングの新時代
Nillionはセキュアコンピューティング分野の重要な推進者として、AIが各産業で持つ可能性を解き放っています。Nillionは唯一のセキュアコンピューティングソリューションではありませんが、Petnetが駆動する分散型ネットワークにより差別化されています。このネットワークは安全なマルチパーティ計算（sMPC）により機密データを処理し、Nil Message Compute（nMC）と組み合わせることで高い効率性と拡張性を実現しています。
Nillionアーキテクチャの核となる要素
Nillionアーキテクチャ概要
Petnet ― プライバシー強化技術ネットワーク
Nillionインフラの中心にあるのがPetnetです。これはシステム内のノードを安全に接続する分散型ネットワークです。Petnetはデータを分散方式で処理することを可能にし、sMPCを活用して、複数の参加者が自らのプライベートデータを漏らすことなく共同計算を行えるようにします。nMCはこのプロセスをさらに最適化し、ノード間の通信量を削減することで、効率性と拡張性を高めます。
Petnetはまた、データシャーディング技術を採用し、個人情報、医療記録、独自アルゴリズム、金融取引など高価値データ（HVD）を小さな暗号化された断片に分割し、異なるノードに分散配置します。これにより、単一のノードが完全なデータセットにアクセスできないようにし、セキュリティとパフォーマンスを大幅に向上させます。
二重ネットワーク構造 ― コーディネーション層とオーケストレーション層
Petnetの基盤の上に、コーディネーション層とオーケストレーション層が存在します。
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コーディネーション層（NilChain）：ネットワーク内でのタスク割り当てを担当し、各ノードが計算における役割を明確に把握できるようにするとともに、ストレージ操作やブラインドコンピューティングの支払いを調整します。この層により、経済的インセンティブとネットワークリソースの効率的管理が一致します。
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オーケストレーション層：複数のプライバシー強化技術（PETs）を調整・統合し、複雑かつ安全な計算を実現します。まるば「指揮者」のように、異なる暗号技術を管理・融合させる役割を果たします。
NilVM ― Nillion仮想マシン
NilVMは、Nillionのプログラミング言語Nadaで書かれたブラインドコンピューティングプログラムの実行環境です。このVMは、これらのプログラムがNillionネットワーク上で効率的かつ安全に動作することを保証し、オーケストレーション層を通じて各種PETsの適用を最適化します。
NILトークン
NILトークンはNillionネットワークのネイティブユーティリティトークンです。その用途は以下の通りです。
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セキュリティとコーディネーション：NILトークンをステーキングすることで、ユーザーは投票権を得て、委任型プルーフ・オブ・ステーク（DPoS）メカニズムを通じてネットワークの安全性を確保し、アクティブなバリデータの選出に関与できます。
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ネットワークリソースの管理：ユーザーはNILトークンを使用して、コーディネーション層の利用やブラインドコンピューティングのリクエスト料金を支払い、ネットワークリソースを効果的に管理します。
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Petnetクラスター経済：インフラ提供者はクラスターに参加してブラインドコンピューティングを支援し、ネットワークリソースの提供に対価としてNILトークンを報酬として受け取ります。
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ネットワークガバナンス：NIL保有者はトークンをステーキングしてオンチェーン提案に投票するか、投票権を他の者に委任できます。
AIの新時代：Nillionがもたらす安全なデータ処理の変革
Nillionは、その革新的なオーケストレーション層を通じて、安全なマルチパーティ計算（sMPC）や完全準同型暗号（FHE）といった先進的なプライバシー強化技術（PETs）を統合し、データセキュリティの変革を牽引しています。以下は、Nillionの技術がさまざまな分野で深い影響を与える2つの具体例です。
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医療分野のユースケース：風邪ワクチンの開発加速
課題
風邪ウイルスは毎年新しい亜種が出現するため、ワクチン開発は非常に困難です。研究者はこれらの変化し続けるウイルスを分析するために、多様で大量のデータセットへのアクセスが必要です。しかし、プライバシー法により、明示的に同意した患者のデータにしかアクセスできないため、サンプルサイズが制限され、ワクチン開発の速度が遅れています。
Nillionのソリューション
Nillionのセキュアコンピューティング技術は、オーケストレーション層の調整のもと、データ共有における信頼の障壁を取り除きます。sMPCとFHEを統合することで、病院が暗号化された患者データを安全に共有できるようになります。研究者は個人情報を漏らすことなくデータを分析でき、より広範な範囲で安全かつプライベートな共同研究が可能になります。
もたらす影響
Nillionにより、研究者は膨大な暗号化された患者データにアクセスできるようになり、ワクチン開発が大幅に加速します。ほぼ無限のデータセットを安全に活用することで、迅速なワクチン標的の特定や新たな亜種への適切な対応が可能となり、同時に患者のプライバシーも守られます。
なぜ既存のAIモデルではこれが不可能なのか
現在のAIモデルは信頼に依存しており、生データを共有するには患者の同意が必要です。これにより参加者数やサンプル規模が制限されます。データ漏洩やプライバシー問題は、ChatGPTやその他の大規模言語モデル（LLMs）にとって依然として大きな課題です。セキュアコンピューティングがない限り、こうしたモデルは機微な情報が漏洩または悪用されないことを保証できず、患者のプライバシーを守りながら共同研究を行う可能性が阻まれます。
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個人利用ケース：安全なパーソナルAI執筆アシスタント
課題
多くの人がメール作成、機密報告書の編集、個人文書の要約などを行う際にAIの助けを求めます。しかし、プライバシーの問題やデータ漏洩リスクにより、機密情報をAIプラットフォームに預けることに抵抗を感じます。現在のAIシステムは生データへのアクセスを必要とするため、ユーザーは個人ファイルが保存されたり、漏洩したり、悪用されたりするのではないかと不安になります。
Nillionのソリューション
Nillionは、オーケストレーション層により各段階でユーザーのプライバシーを確保する、安全なAI執筆アシスタントを提供します。
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文書提出のオーケストレーション：ユーザーはNillionのオーケストレーション層を通じて文書を安全に提出できます。この層が暗号化プロセスを担当し、コンテンツが機密性を保つようにします。AIサービス側にも内容は見えません。
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セキュアコンピューティング：Nillionネットワークの支援により、AIはsMPCとFHEを用いて文書を処理します。オーケストレーション層がこれらの技術を調整し、元の文書を復号せずに編集、要約、コンテンツ改善を行うことが可能になります。
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プライベートな結果の配信：AI処理後の結果は暗号化された状態でユーザーに返却されます。ユーザーのみが自身の秘密復号鍵を使って結果をロック解除し、閲覧できます。
もたらす影響
このアプローチにより、ユーザーは安心してAIを執筆タスクに利用でき、機密情報を保護できます。Nillionは、これまでプライバシー上の懸念から手が届かなかったタスク（法律文書や機密ビジネスレポートの処理など）をAIが扱えるようにし、ユーザーの信頼やデータセキュリティを損なうことなく実現します。
なぜ既存のAIモデルではこれが不可能なのか
既存のAIモデルは生のテキストデータへのアクセスを必要とするため、大きなプライバシーリスクがあります。ユーザーは、プラットフォームが自身の機密ファイルを悪用したり漏洩したりしないことを信じなければなりません。NillionはAIが直接暗号化データを処理できるようにすることで、こうした信頼の必要性を排除し、プロセス全体を通してプライバシーと機密性を確保します。
結論：Nillionが切り拓くセキュアコンピューティングの未来
デジタル世界が進化するにつれ、データ漏洩や機微情報の悪用リスクも増大しています。深刻化するデータプライバシーの問題は、より強力な保護措置の必要性を示しています。一方で、AIは産業を変革する巨大な可能性を秘めていますが、プライバシー問題や現行データ処理手法の脆弱性により、その可能性はまだ十分に発揮されていません。
現在、AIはプライバシーと機微情報処理に関する懸念から制限されており、非重要領域に限定された応用にとどまっています。しかし、セキュアコンピューティングの突破により、AIは機微なデータを安全に処理できるようになり、真の可能性を解き放つことができるでしょう。これは転換点となり、AIは私たちの日常のあらゆる側面に統合され、産業や技術との関わり方を根本から変えます。
Nillionはこの変革を先導しています。暗号化されたデータ上で安全に計算を行う能力により、AIの広範な応用を妨げる課題を解決しています。sMPCやFHEといった先進的なプライバシー強化技術を採用することで、Nillionはプロセス全体を通して機微情報を保護します。医療分野での安全なグローバル共同研究の促進から、よりパーソナライズされ安全な金融サービスの提供まで、NillionはAIの全能力を解放しつつ、プライバシーとセキュリティを両立させます。
Nillionに参加し、ウェブサイトを訪れ、ドキュメントで革新的な技術の詳細を読み、Xで最新情報をフォローして、セキュアコンピューティングの未来を共に形作りましょう。
私たちは共に、プライバシーと革新が共存するデジタル世界を創造できます。
謝辞
Nillionチームに心より感謝いたします。図版の提供および貴重なフィードバックをいただき、本稿の完成に大きく貢献いただきました。また、3rd St CapitalおよびuDAOの皆様にも、本稿の構想にあたり貴重な洞察と支援をいただき感謝申し上げます。3rd St Capitalについて詳しくは、ぜひこちらをご覧ください。
uDAOについての詳細は、以下をご参照ください。
重要声明
本資料は参考情報提供を目的としています。 herein 記載の見解は投資アドバイスまたは推奨として解釈されるべきではありません。本資料の受領者は、自身の具体的な財務状況、投資目標、リスク許容度（本資料では扱われていません）に基づき、投資判断前にデューデリジェンスを行うべきです。本資料は、 herein 記載の資産の購入または売却のオファーまたは勧誘を構成するものではありません。
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