Confidential AIはコンピューターサイエンスの「総合格闘技」 ──Acompanyが描く、R&Dの姿と展望【高橋亮祐×髙橋翼】

公開日：2026.08.05

Rina Suetake コミュニケーションデザイナー

社内外のコミュニケーション設計を軸に、コンテンツ企画・発信、DevRel・採用広報などを担当

2026年にChief Researcherの高橋翼さんが加わり、Confidential AI領域へも大きく事業の舵を切ったAcompany。なぜ今Confidential AIなのか、今後どのような展望を描いているのかといった疑問を二人に伺いました。

【プロフィール】

髙橋翼（Tsubasa Takahashi）：2010年にNECへ入社し、中央研究所でプライバシー保護技術やAIセキュリティの研究開発に従事。2018年にLINEへ参画後、連合学習や差分プライバシーの事業導入、大規模言語モデルや画像生成AIの安全性研究を牽引した。TuringでのフィジカルAIの研究開発等を経て2026年にAcompanyへ参画し、同年7月にChief Scientist 兼執行役員VP of R&Dへ就任。

高橋亮祐（Ryosuke Takahashi）：株式会社Acompany代表取締役CEO。名古屋大学工学部在学中にサービス開発や複数のベンチャー企業でのインターンを経験し、2018年にAcompanyを創業。秘密計算をはじめとするプライバシー保護技術の実用化に取り組み、安全なデータ活用を支援する事業を展開している。2022年にはプライバシーテック協会を共同設立し、会長に就任。同年「Forbes 30 Under 30 Asia」に選出された。プライバシー保護とデータ活用が両立する社会の実現を目指し、技術の社会実装を推進している。

なぜ今、Confidential AIなのか

ー最初のテーマとして「なぜ今、Confidential AI（以下 CAI）なのか」という点についてお伺いします。高橋翼さんから見て、研究テーマとしての面白さや、数年前ではなく「今この瞬間」に熱くなっている理由を教えていただけますか？

髙橋翼：前提として、私には研究者としての思考の軸があります。それは「多くの人が群がって注目している領域の周りに、実は大事なのに取りこぼされている課題がある」ということです。そこを解決しないと、技術の発展から取り残される人や、技術の恩恵を受けられずアンハッピーになる人がどうしても出てきてしまう。誰も気づいていないけれど本質的に大事な研究課題を見つけ出し、解いていくのが昔から好きで、これまでもプライバシー保護やAIセキュリティの領域に取り組んできました。

生成AIの世界においても同じことが言えます。AIに機密情報を入力することへの懸念を解決しようとすると、「Confidential Computing（以下 CC）」と「AI」を組み合わせる「CAI」に行き着くのは非常に自然であり、むしろそれ以外に本質的なソリューションはないと考えています。AIセーフティやAIセキュリティも重要ですが、それにCCを掛け合わせることで、秘密を守りながらAIを活用する環境を整える。これが、これからの時代における「AI活用のアンハッピー」を最小化（ミニマイゼーション）するために不可欠なのです。

※Confidential AI（CAI）とは：データの「処理中（In-Use）」の機密性を、ハードウェアレベルの安全な領域（TEE: Trusted Execution Environment）等を用いて保護しつつ、LLMなどの高度なAIモデルを実行する技術体系です。

ー生成AIの周りで起きている「アンハッピーなこと」とは、具体的にどのようなことでしょうか？

髙橋翼：例えば、個人のプライベートな悩みをAIに相談したいけれど、すべて知られてデータとして学習・蓄積されてしまうのは困る、という日常的な不安があります。さらに深刻なのは産業界や公的機関です。法律事務所や医療機関、あるいは国政に関する機密データを扱う現場では、本来ならAIを使って業務を何倍も加速させたいはずなのに、AIを提供する事業者への情報漏洩のリスクからAIの恩恵を一切享受できていません。そうした「使いたくても使えない」人たちを減らしたいという思いが根底にあります。

ハードウェアの変革がもたらした潮目の変化

ー潮目が変わったと感じる具体的な契機やタイミングはいつ頃だったのでしょうか？

髙橋翼：決定的な瞬間は、NVIDIAがCCに対応したGPU「H100」をリリースした2023年頃ですね。当時はLINEでML PrivacyチームでTEEを使った連合学習ならびにTrustworthy AIチームでLLMの信頼性の研究に取り組んでいまいた。その両方を率いていたこともあり、「これは絶対に時代が来る！」と確信しました。それまでCPU領域を中心に進んでいたCCがGPUに載ったことで、LLMを安全な環境で動かすことが物理的に可能になったからです。ただ、2023年当時はまだChatGPTなどの生成AIが日常の業務や生活の中に完全に溶け込んでいたわけではなく、世の中の認識としては最初の1歩を踏み出した段階に過ぎませんでした。

しかし、この3年で状況は一変しました。LLMは大衆化・民主化し、誰もが日常的に使うツールになりました。それに伴ってAIを使うことによる情報漏洩や、AIを対象にした攻撃などの現実的な不利益が発生し始め、世の中の目が「秘密をいかに守ってAIを安全に使うか」に向き始めたのです。特に産業界において「AIを安全に導入・活用しなければ競合に負ける」という危機感が芽生え始めた今こそ、まさにC AIを社会に実装していくべきタイミングだと感じています。

ー事業・経営の側面から見ると、CEOの高橋亮祐さんはこの市場の変化をどのように捉えていますか？

高橋亮祐：まさに2023年以降、市場環境のパラダイムシフトが猛烈なスピードで起きています。特にビッグテックの動きは顕著で、2024年にはAppleが「Private Cloud Compute」として独自ハードウェアとCCを組み合わせたプラットフォームを発表し、GoogleもコンフィデンシャルAI機能をクラウドやプロダクト基盤に統合し始めました。グローバル市場において「今後の世界が進む方向はCAIである」という不可逆な流れが確定したと感じています。

スマホが登場した当時の状況に非常に似ていて、ユーザーが意識せずとも手にするハードウェア（NVIDIAやAMD等のチップセット）自体に標準機能としてCCが組み込まれ始めています。土台となるハードウェアが整備された結果、その上で動くミドルウェアやアプリケーションの層が一気に加速しているのが現在のフェーズです。

さらに、法規制の側面からの後押しも強烈です。例えばEUで施行された金融機関向けのICTリスク規制「DORA（Digital Operational Resilience Act）」などでは、データの処理中（In-Use）における暗号化や保護が実質的に要求されています。現時点でこの厳しい法的要件をクリアできる技術はCC以外にほぼ存在しません。技術の進歩と法規制・社会的ニーズが合致した結果、巨大な市場領域が立ち上がりつつあります。

グローバルで「用意ドン」の市場において勝つための陣形

ー市場が巨大化する中で、なぜAcompanyはこのタイミングでトップリサーチャーを迎え、R&D組織の本格構築に踏み切ったのでしょうか？

高橋亮祐：この領域が「完全に新しい未開拓の市場」だからです。グローバルで見ても全員が「用意ドン」のスタートラインに立っています。もちろん、ハイパースケーラーと呼ばれるビッグテックは強力ですが、彼らが市場のすべての面をカバーできるわけではありません。そして、従来のAI領域であれば長年の研究蓄積があり世界中にプレイヤーが多数存在しますが、CAIの領域に限って言えば、深層まで理解して戦えるトッププレイヤーは世界的に見てもごく一握りしかいません。

だからこそ、今のタイミングで世界トップクラスのR&Dチームを組成し、技術的優位性とポジションを確立できれば、日本発でグローバルな競合相手と対等以上に戦える。小規模な実証実験で終わるのではなく、本気でグローバルな勝者を目指すために、組織の柱となる翼さんを招き入れ、本格的なR&Dラボを立ち上げる決断をしました。

なぜAcompanyでR&Dをやるのか

ー海外のメガテック企業や大学・公的研究機関など、数ある選択肢の中で、なぜAcompanyで研究開発を行おうと考えたのでしょうか？

髙橋翼：理由は大きく分けて3つあります。1つ目は「信頼できる技術的アセットと人材が揃っていたこと」です。Acompanyには、CCのプロフェッショナルである櫻井さんや林さんをはじめ、ハードウェアや暗号の深いレイヤーを理解しているリサーチャーやリサーチエンジニアが既にいました。

CAIに必要な技術スタックは、非常に幅広く、かつ奥深いのが特徴です。最下層のハードウェアやTEEの信頼基盤から、最上層のAIモデルの振る舞いやアプリケーションの応用レイヤーまで、すべてのレイヤーを整合させなければ成立しません。どこか1箇所でも綻びがあれば、システム全体として破綻してしまいます。私はAIの安全性やシステムの効率化といった上層の技術を得意としていますが、ハードウェアや暗号の根幹部分は専門のプロフェッショナルと組む必要があります。採用が極めて難しいトップレベルのハードウェア・暗号人材が既に存在し、ゼロからではなく高い地点からスタートできる点は非常に大きな魅力でした。

2つ目の理由は、「本気で世界（グローバル）を見据えている姿勢」です。私自身、海外のテックカンパニーを倒したいという野望をずっと抱いています。単に海外企業に転職するよりも、日本代表として「Microsoft Research」のような世界中の優秀な学生や研究者が「ここで研究したい」と憧れるような国際的な研究拠点を自分たちの手で作る方が、はるかに面白く、挑戦する価値があると感じました。Acompanyの経営陣には、世界市場と戦う覚悟がありました。

3つ目は「組織と人の誠実さ」です。代表の高橋亮祐さんや取締役の近藤さんたちと面談を重ねる中で、彼らが「自分たちに何ができて、何が足りていないのか」を極めて正確かつ誠実に捉えていることが伝わってきました。課題に対して盲目にならず、耳を傾け、前に進むためにポジティブに議論できる文化がある。このチームであれば、研究開発のポテンシャルを最大限に発揮できると確信しました。

ー実際にAcompanyに入社されて半年が経過しましたが、業務や研究の中でどんな「面白さ」や「発見」がありましたか？

髙橋翼：世界中のトップリサーチャーすらまだ気づいていない「未開拓の課題」を、自分たちが世界で一番早く発見して提示できている手応えがあります。

例えば、今年の6月に開催されたプライバシー保護技術のAIを使うことによる情報漏洩やAIを対象にした攻撃「TPDP（Theory and Practice of Differential Privacy）」で、私は「CAIにおけるObservability Blackout」という課題を定義し、ポスター発表を行いました。

これは、CCを用いて密閉された環境でAIを運用すると、セキュリティと引き換えに内部のログや挙動を外部から観察できなくなり、AIの運用保守や異常検知が困難になるという問題です。この課題を提示したところ、会場にいた世界最高峰のプライバシー研究者たち7〜8人が「そんな課題があるのか！めちゃくちゃ面白いし、今まで気づいていなかった」と驚いていました。自分たちが作っている新しい波が、世界のトップレベルの研究コミュニティに認められ、驚きを与えている。この最前線で領域を開拓している感覚は、何物にも代えがたい面白さです。

エンジニアにとってのCAI：コンピューターサイエンスの「総合格闘技」

ー若手から中堅のリサーチャーやエンジニアにとって、CAI領域に取り組むことの面白さ、キャリア上の価値はどこにあると考えていますか？

髙橋翼：CAIを一言で表すなら、コンピューターサイエンスの「総合格闘技」です。近年のAIブームによって、単なるアプリケーション開発やプログラミングはAIエージェント等によって自動化されつつあり、人間が深く考える余地が減っている領域もあります。

しかし、CAIのような総合格闘技の領域では違います。ネットワーク、データベース、ハードウェアアーキテクチャ、暗号、AIモデル、そしてセキュリティ──これらすべての要素技術を高い次元で複合的に理解・設計することが求められます。

「ただAIを触れます」というエンジニアは今後市場に埋もれていくリスクがありますが、「AI × ハードウェア」「AI × セキュリティ」「AI × ネットワーク」といった掛け算の軸を持つエンジニアは圧倒的な強みを発揮できます。コンピューターサイエンスの全領域を横断し、自らの技術的コアを形成したいエンジニアにとって、CAIほど刺激的で価値のある研究開発テーマは多くありません。

職位に込めた思いと今後の展望

ー次のテーマとして、高橋翼さんの役職である「Chief Scientist 兼 VP of Research & Development」という肩書きについて触れたいと思います。なぜ「VP of R&D」だけでなく「Chief Scientist」を兼ねる形にしたのでしょうか？

髙橋翼：理由はシンプルで、私自身が「生涯、一研究者（Scientist）」であり続けたいからです。経営陣や管理職という立場になっても、研究者としてのコントリビューション（論文執筆や技術開発）を一切妥協せず、自ら手を動かしてトップレベルのアウトプットを出し続ける意思表明としてこの肩書きを選びました。

憧れとして、元MetaのVP & Chief AI Scientistであるヤン・ルカン（Yann LeCun）氏の存在があります。彼のように、みずから世界トップの研究者として背中を見せながら、組織全体を牽引し、若い世代に刺激を与え、かつ事業や会社にも絶大な貢献を果たす。マネジメントだけに閉じるのではなく、「プレイヤーとしての圧倒的な研究力」と「R&D組織の拡大・マネジメント」の両方を最高水準でやり遂げるために、このダブルタイトルを掲げさせてもらいました。

ー高橋亮祐さんは、なぜこのタイミングでVP of R&Dというポストを作り、それを翼さんに託そうと考えたのでしょうか？

高橋亮祐：CAIという総合格闘技の領域において、個別の要素技術を深掘りするだけでは大きな社会的インパクトは生み出せません。会社として技術戦略を打ち立て、CAI全体の「グランドデザイン」を描く責任者が必要不可欠でした。

翼さんに任せた理由は、彼の持つ「妄想力（ビジョナリーさ）」と「野心」です。CAIのような黎明期の技術領域では、市場の前提条件やハードウェアの仕様が目まぐるしく変化します。固定観念に縛られる人では対応できません。翼さんは、新しい情報や前提の変化を素早く吸収し、「じゃあ最もグレートな未来はどういう状態か？」を自然体で考え続け、そこに向けて組織のエネルギー（力学）をドライブできる希少なケイパビリティを持っています。彼となら、世界を驚かせるR&D戦略を実行できる確信がありました。

ーこれからどのようなR&D組織・チームを作っていきたいですか？

高橋亮祐：創業当時から共同創業者の近藤とずっと話してきた夢があります。それは、世界中の優秀な学生やエンジニアが「Googleに行くのもいいけれど、Acompanyに行ったほうが絶対に面白い挑戦ができる」と言って選んでくれるような会社にすることです。

研究開発の分野において、まさにそういう存在へと進化させていきたいと考えています。翼さんが掲げる「Microsoft Researchのような世界的な研究拠点を日本に作る」という構想には大賛成ですし、全力でそれを実現するための環境を整えていきます。

髙橋翼：作りたいのは「世界最強の研究組織」です。国内の人材が集まるのは当然の通過点として、海外のトップ大学（スタンフォードやMIT、CMUなど）の優秀な学生や研究者が、「Acompanyのやっている研究開発が一番面白いから、ここでインターンをしたい、研究員として働きたい」と国境を越えて集まってくる組織を目指しています。

R&Dの成果は、短期的には採用のフックのように見える側面もありますが、本質的には会社の長期的な競争力の核となる技術を生み出すエンジンです。「こんなにも面白く、インパクトのあることをやっている奴らが日本にいる」という姿を世界に発信し続け、会社全体を大きくスケールさせていきます。

AcompanyのR&Dは、これからどこへ向かうのか

ー最後のテーマとして、CAIの今後の展望と、AcompanyのR&Dが向かう未来についてお伺いします。この技術は今後、社会やエンジニアリングの中でどのような立ち位置になっていくでしょうか？

高橋亮祐：中長期的に見て、CCは「インフラの絶対的な標準」になると確信しています。歴史を振り返ると、かつてインターネット上の通信は暗号化されていませんでした。しかし今や、通信の暗号化（HTTPS）は「あって当たり前の標準技術」です。

コンピューティングやデータ処理に関しても全く同じことが起こります。これまでは専用の物理的なセキュリティルームを作ってデータを隔離するといった力技で行われていた保護が、これからはあらゆるクラウドやチップ上で「暗号化されたまま処理されるのが当たり前」の時代になります。その最大のキラーユースケースこそがAIであり、CAIです。時間の問題で不可逆的に標準化が進むからこそ、私たちはその最前線で「未解決の課題」を片っ端から解き明かし、世界標準となる基盤ソフトウェアやベストプラクティスを定着させていきます。

ー具体的に、今後のAcompany R&Dではどのようなテーマや領域に取り組んでいく予定ですか？

髙橋翼：大きく分けて2つの方向性があります。

1つ目は、「運用・実装における未解決課題の高速な解決」です。前述した「Observability Blackout」のように、CAIを実際に本番環境で運用しようとすると、既存のソフトウェアアーキテクチャでは対応できない課題が山積みです。誰もが簡単にCC環境上でAIコンテナを動かし、安全にマネージド運用できるためのオープンなソフトウェアスタックやミドルウェアの開発を推進していきます。

2つ目は、「秘密を守れるAI（CAI）の可能性を未知の領域へ拡張すること」です。その具体例として、私たちは「Physical AI」の領域への展開を見据えています。

産業用ロボット、ヒューマノイド、ドローン、あるいは車載や水深探査などのエッジ現場で稼働する「Physical AI」は、企業の製造ノウハウや個人の行動パターン、さらには安全保障に関わる高度な機密データに常に触れ続けます。データの主権（機密性）を維持しながら、現場のリアルタイムデータでAIを安全に学習・推論・連携させるソリューションを示す。誰も足を踏み入れていないフロンティアに自ら飛び込み、新たなユースケースと技術課題を発見・解決していく予定です。

求めるのは「空白地帯」を面白がり、肩を回して飛び込める人

ー最後に、この記事を読んでいるエンジニアやリサーチャーの採用候補者に向けてメッセージをお願いします。どのような人と一緒に働きたいですか？

髙橋翼：ひとことで言えば、「真摯に課題に向き合える人」そして「課題だらけの現状を楽しめる人」です。CAIの領域は、教科書も前例も存在しない「空白地帯」ばかりです。難しい問題にぶち当たったときに、「これは解き甲斐があるぞ」とワクワクできるマインドを持った方と一緒に働きたいですね。

高橋亮祐：同感です。誰も踏み込んでいない未開拓ゾーンに対して、「自分の能力が試される絶好の場だ」と肩を回して「やってやるぜ！」と飛び込める人と働きたいです。既存の技術を少し改良するだけの安全な研究ではなく、世界中の誰しもが使う「未来の当たり前」をゼロから創り出す挑戦です。技術者として自らの限界に挑み、世界を変えるプロダクトやR&Dを成し遂げたい方は、ぜひAcompanyの門を叩いてください。一緒に世界を驚かせましょう。