拓海先生、最近社内で「機密コンピューティング」とか「TEEs（Trusted Execution Environments）ってやつ」を導入したほうがいいと言われまして、正直何がどう良いのか掴めておりません。要するに我々の工場で使えるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ざっくり三点で考えれば分かりやすいですよ。第一に『データの秘匿性』、第二に『モデルの保護』、第三に『性能（速さ）』です。今回はDeepSeekというモデルを機密環境で動かした評価があるので、それを例に紐解いていけるんです。
ええと、モデルの保護っていうのは外部の人に中身を見られないようにするという理解で合っていますか。うちの設計データをクラウドで使うときに漏れるのが怖いんです。
その通りです。TEEs（Trusted Execution Environments／信頼できる実行環境）は、クラウドや共有サーバ上で“箱”（エンクレーブ）を作るようなイメージで、その箱の中のデータや処理は外から見えないように守られます。例えると金庫の中で計算だけが行われるようなものですよ。
なるほど。それでDeepSeekというのは何が特別なんですか。うちが投資する価値があるかどうか、そこが一番知りたいです。
DeepSeekは大規模言語モデル（LLM／Large Language Models）に分類されるモデルで、性能対コスト比や実装の軽さに工夫があります。この論文では特にIntelのTDX（Trust Domain Extensions）というTEEsの仕組みでDeepSeekを動かしたときの性能と安全性を評価しています。投資判断なら「安全に使えるか」「速度が許容範囲か」「導入コストは見合うか」の三点で考えましょう。
速度の話が出ましたが、TEEsの中で動かすと遅くなるんじゃないですか。現場で使えないほど遅いなら意味がありませんよね。
良い質問です。確かに従来のTEEsはCPU中心で、モデル処理がGPUを多用する現代のLLMでは性能不足が問題でした。しかしこの研究ではTDX上でも小さめのDeepSeek（例：1.5Bパラメータクラス）ならCPU実装より効率的に動くケースがあると示しています。一方でGPUと比較すると平均で約12倍の差があるなど、モデルサイズ次第で実用性は変わります。
これって要するに、小さなモデルなら安全にかつ遅すぎずに動かせる、けれど大きなモデルはまだGPUで外部に出す方が早い、ということですか？
その解釈で的確です。大きなモデルは性能を最大にするためにはGPUが必要で、現時点のTEEsはGPU活用で課題が残ります。ただしモデルの圧縮や小型モデル、あるいはハイブリッド（CPUで秘匿性を守りつつGPUで負荷をかける部分だけ外す）の設計で妥協点を作れると示唆しています。重要なのはユースケースごとに最適なモデルサイズと構成を選ぶことです。
運用面で気になるのは導入コストと現場教育です。うちの技術者はクラウドの設定で手間取っています。導入にあたって現実的な一歩目は何でしょうか。
まずは小さな成功体験を作ることです。具体的には社内の非機密データで小型モデルをTDX環境にデプロイしてみること、次に性能測定とコスト試算をすること、最後に重要データでの検証を段階的に行うことの三段階が実務的です。これなら現場の負担を抑えつつ導入効果を測れますよ。
ありがとうございます。最後に、これを社内会議で簡潔に説明する短いフレーズをいただけますか。役員に話すときに一言で言えると助かります。
素晴らしい着眼点ですね！短く言うなら「小型LLMはTDXで安全かつ実用的に動く可能性がある。大規模LLMは現状GPU中心で性能優先。まずは小さなPoCで効果とコストを確かめましょう」です。要点を三つにまとめると、1)安全性、2)性能、3)段階的導入、です。
分かりました。自分の言葉でまとめると、機密データを守りつつ使うなら、小さめのモデルをまずTDXのような信頼できる環境で試し、性能やコストが見合えば本格導入へ進める、こういう流れでいいですね。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次回は具体的なPoC設計を一緒に作りましょう。
1. 概要と位置づけ
結論から述べる。本研究はDeepSeekという大規模言語モデルをIntelのTrust Domain Extensions（TDX）を用いた機密コンピューティング環境で動かした際の性能と実用性を初めて体系的に評価した点で、産業用途における安全性と実運用の折衷点を示した点が最も重要である。本論文は、モデルサイズに応じてTDX内での処理が実用的である場合と、現状ではGPU中心の構成を選んだほうが良い場合を明確に区別している点で、企業が導入判断を行う際の指針を提供する。
まず背景を整理する。近年のLarge Language Models（LLM／大規模言語モデル）は高度な推論能力を提供する反面、推論や学習に多大な計算資源を必要とする。これらをクラウドで運用する際、モデルそのものや入力データの流出リスクが事業リスクに直結するため、機密コンピューティング（Confidential Computing／機密計算）の採用が注目されている。
次に問題点を整理する。従来のTrusted Execution Environments（TEE／信頼できる実行環境）は主にCPU中心であり、GPUを多用する現代のLLM実行と相性が悪い。結果として安全性を取ると性能が落ち、性能を取ると安全性が落ちるというトレードオフが存在する。論文はこのトレードオフを、具体的なベンチマークで定量化した点に価値がある。
本節の位置づけは経営判断のための前提整理である。本研究は「安全に運用できるか」「コストに見合うか」という二軸で企業が意思決定する際のエビデンスを提供する。経営層はこの評価結果を用いて、PoC（Proof of Concept）や段階的導入の判断を行える。
最後に一言でまとめる。機密コンピューティングは実用化に向けた重要な選択肢であり、本研究は小規模から中規模のLLMにおいてTDXが現実的な解となり得ることを示した点で、企業の導入ロードマップに具体的な示唆を与える。
2. 先行研究との差別化ポイント
本研究の差別化は明確である。既往研究は主にTEEの設計やセキュリティ理論、あるいはGPU対応の基礎提案に集中していたのに対し、本論文は実際のLLM実装であるDeepSeekを用い、TDX上での推論パフォーマンスを実ベンチマークで測定した点で先行研究と一線を画す。理論ではなく、実運用を想定した性能評価という実務的価値を提供する。
技術的には、TDXの仮想化やBIOSの設定を含む実践的な導入プロセスを公開しており、同様の環境を構築しようとする企業にとって再現性の高い参照事例となる。これにより、単なる概念実証ではなく、組織内での実地検証へと橋渡しするための手順が示された。
また、論文はモデルサイズ別の比較を行っている点が重要である。DeepSeek-R1-1.5Bのような小型モデルではTDXがCPU実装より優位になるケースを示し、対照的に大規模モデルではGPUの利用が依然として性能面で優れることを定量的に示した。これが導入戦略の分岐点を示す。
ビジネス的な差別化点としては、企業が「どの規模のモデルをいつどのように安全に運用するか」を意思決定する際の判断材料を提供していることである。単なるセキュリティ評価や理論的提言に留まらず、導入の段階的戦略を支える実データが含まれているのが重要である。
したがって本研究は、研究寄りのアプローチから一歩進み、実務で使える知見を得たい企業に対して直接的な価値をもたらす点で先行研究と差別化される。
3. 中核となる技術的要素
中核技術は三つに分けられる。一つはTDX（Trust Domain Extensions／信頼領域拡張）を用いた機密実行環境の構築、二つ目はDeepSeekというLLMの軽量化・実装手法、三つ目はCPUとGPUのハイブリッド評価手法である。TDXはハードウェアレベルで実行領域を隔離し、外部からの読み出しや改竄を防ぐ仕組みであり、機密性を担保する基盤となる。
DeepSeekはパラメータ数を変えることで性能とコストのバランスを調整できるモデルであり、小型モデルではメモリと計算資源を抑えつつ有用な推論を実行できる点が特徴である。論文はDeepSeekの複数サイズを用いて、TDX内外での実行時間とリソース消費を比較した。
評価手法としては、CPUのみ、CPU-GPUハイブリッド、TDX上の実行という三つの実行環境を用意し、同一ワークロードでのスループットとレイテンシを測定している。これによりどの構成がどのモデルサイズで最適化されるかを可視化しているのがポイントである。
実装上の工夫としては、TDX上で動くコンテナの設定やBIOSの有効化手順、そしてメモリ確保やIOの最適化など、現場でつまずきやすい細部について言及している点が挙げられる。これにより再現性が高く、導入時の障壁を低くしている。
要するに、機密性を担保する基盤（TDX）、実用性を担保するモデル選定（DeepSeekのサイズ選択）、そして実運用を評価するための比較測定、これら三つが本研究の中核である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は実機ベースで行われた。評価プラットフォームはIntel Xeon Gold 6530を搭載したホスト上にTDXを有効化した仮想環境を構築し、Ollamaなどの推論エンジンを用いてDeepSeekを実行した。BIOS設定やCanonical Ubuntuの公式ガイドに従った環境構築手順を踏むことで現実的な検証環境を整備している。
成果として、DeepSeek-R1-1.5Bのような小型モデルではTDX実装がCPUのみの実行よりも効率的に動作するケースを示した点が挙げられる。これは機密処理をそのままTDXで完結させうることを意味し、データをクラウド外に出さずに推論を行う選択肢を提供する。
一方でGPU対CPUの平均性能比は約12倍であり、大規模モデルではGPUを活かさないと実運用での待ち時間が許容できない状況が多いことも事実である。従って現状ではハイブリッド戦略やモデル圧縮が実務的解となる。
また論文はTDX上でのメモリフットプリントやI/Oの振る舞いに関する基礎データを提供し、これを基に最適化の余地や将来的なGPU対応TEEの必要性を議論している点も重要である。企業はこれらのデータを用いて導入コスト試算を行える。
総じて、本研究は小型モデルにおける機密環境運用の実現可能性を示し、同時に大規模モデル運用のハードルを定量的に示したことで、企業の現実的な導入戦略に直接資する成果を提供している。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究は重要な示唆を与える一方で、未解決の課題も明確である。最大の課題はGPUを必要とする大規模モデルに対して現行のTEEが十分に対応できない点である。ハードウェアとソフトウェア双方の改良が進まない限り、機密性を保ちながら大規模推論を行うのは難しい。
次に実運用上のコストと運用負荷の問題がある。TDXのような機能を有効化するためのBIOS設定や仮想化の調整、コンテナ設定など手間がかかるため、初期導入の人的コストが無視できない。中小企業ではこれが導入障壁となり得る。
また、研究は主にベンチマーク中心であり、業務特化型のワークロードや実データでの評価が限定的である点も指摘される。実際の業務データは特有のパターンやサイズを持つため、業種ごとの追加評価が必要である。
さらにセキュリティ面の議論として、TEEは多層防御の一端であり、鍵管理や認証、運用手順の整備が不可欠である。TEEだけで完全に安全とはならないため、組織全体のセキュリティポリシーと合わせて運用する必要がある。
結論として、TDXを含むTEEは有望だが万能ではない。企業は期待と限界を理解し、段階的なPoCで現場要件を確認しつつ、並行してインフラや運用体制の整備を進めるべきである。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の調査は三方向が有効である。第一にGPU対応のTEEやハイブリッドアーキテクチャの研究であり、これにより大規模モデルの機密実行が現実味を帯びる。第二にモデル圧縮や蒸留（Distillation）技術を現場ユースケースに適用し、小型モデルで実務要件を満たす手法を確立すること。第三に産業別のワークロードに対する実データでの評価を行い、業種特有の最適構成を明確にすることである。
学習面では、技術者向けにTDXやTEEの導入手順に関するベストプラクティスのドキュメント化と、非専門家向けに意思決定用の簡潔なガイドラインを整備することが重要である。これにより導入の敷居を下げられる。
研究コミュニティとしては、セキュリティと性能のトレードオフを評価するための標準化されたベンチマーク群の整備が望まれる。ベンチマークが統一されれば企業は比較検討を容易に行え、製品化・サービス化が加速する。
最後に、検索に使える英語キーワードを挙げておく。Confidential Computing, Trusted Execution Environment, Intel TDX, Large Language Models, Model Compression。これらを起点に追加の文献探索を行うと良い。
本稿は経営目線での理解を目的としているため、次の段階では具体的なPoC設計とコスト試算表の作成に進むことを推奨する。
会議で使えるフレーズ集
・「小型のLLMはTDXのような機密環境で実運用が見込めます。まずはPoCで確認しましょう。」
・「大規模モデルは現状GPUが必要で、機密環境のみでの完結は難しい点に留意が必要です。」
・「段階的導入で安全性とコストを両立させるロードマップを提案します。」
B. Dong and Q. Wang, “Evaluating the Performance of the DeepSeek Model in Confidential Computing Environment,” arXiv preprint arXiv:2502.11347v1, 2025.
