AIモデルを安全な「部屋」で訓練可能にする米新興企業Anjuna、36億円調達

生成AIモデルの台頭は多くの分野で注目を集めているが、企業や個人が人工知能（AI）のトレーニングやデプロイの際にクラウドベースのサービスに依存することは、セキュリティ侵害やデータ漏洩のリスクを高めている。

カリフォルニア州パロアルトに拠点を置くAnjuna（アンジュナ）は、このリスクを軽減するために、Seaglassという独自のアーキテクチャで、「コンフィデンシャルコンピューティング」と呼ばれるプロセスを使用して、学習データを保護するための仮想データ交換ボックスを作成する。これらの暗号化された「部屋」に置かれたデータは、AIモデルのトレーニングやコラボレーションの際に、ハッキングやデータ侵害のリスクを軽減することが可能だ。

コンフィデンシャルコンピューティングは、メモリやCPU上で「データを暗号化した状態」で演算処理することで、より高いレベルでデータを保護する仕組みだ。

「私たちは、あらゆる用途に適用可能なコンフィデンシャルコンピューティングのプラットフォームを構築しました」と、Anjunaの共同創業者でCEOのアヤル・ヨゲブはフォーブスに語った。

同社は8月7日、M VenturesやSineWave Ventures、AI Capital Partnersらが主導したシリーズB2ラウンドで2500万ドル（約36億円）を調達したと発表した。この調達で、Anjunaの累計調達額は6700万ドル（約97億円）に達している。同社は、この資金を選ばれた顧客に提供中の「AIクリーンルーム」機能の新バージョンの開発に充てる計画だ。

イスラエル生まれのヨゲブ（44）は、テルアビブ大学で電気工学とコンピュータサイエンスを学び、イスラエル軍の最も著名な諜報部隊の8200部隊に参加した後に、カリフォルニア大学バークレー校でMBAを取得した。彼はその後、企業セキュリティの分野に進み、SafeBreachやLookout、OpenDNS、Impervaなどの企業で複数の管理職を歴任した。

ヨゲブは、2018年に20年来の知人のヤン・ミカレフスキー（42）とともにAnjunaを設立した。2人は、ヨゲブがスタンフォード大学で博士号を取得しているときに再会したという。
高度なAIモデルの開発を支援
コンフィデンシャルコンピューティングは、新しい概念ではない。インテルやマイクロソフト、ARMのような半導体メーカーは、サーバーレベルでこれらの領域を作成できるようにするハードウェアをCPUやGPUに組み込んでいる。しかし、これらの機能を実現するために構築されたソフトウェアは、それぞれに互換性がないことが多くコラボレーションを困難にしている。

ヨゲブとミカレフスキーは、この問題を解決することが、企業が高度なAIモデルを利用する上での鍵になると確信した。たとえば、ヘルスケア企業がAI企業に病気の検出モデルのトレーニングを依頼したいが、その企業と患者のデータを共有したくない場合に、Anjunaのクリーンルームは仮想ルームの中でモデルを安全にトレーニングすることを可能にする。

データの保護は、簡単に聞こえるが、実際にはそうではない。コンフィデンシャルコンピューティングは従来、ハードウェアに焦点を当てていたため、必要な暗号化を備えたソフトウェアを構築するにはシステムスタックの深いレベルで作業を行う必要がある。つまり、Anjunaの開発者は、アプリケーションレベルのプログラミングだけでなく、基盤となるシステムのインフラについてもより深い知識を持つ必要がある。「私たちは、ほとんどOS会社のようなものなのです」とヨゲブは語った。

Bedrock SecurityとAnjunaの両方の技術顧問を務めるウェイン・デューソは、フォーブスに対し、「Anjunaが市場での競争力を維持できるのは、高いレベルで作業を行い、複数の種類のハードウェアと互換性を持たせているからだ」と語った。

エヌビディアのセキュリティマーケティングディレクターのローラ・マルティネスは、コンフィデンシャルコンピューティングのもう1つの利点は、企業がコラボレーションを行う場合に、機密データを失うことを心配せずに済むことだと語った。

「Anjunaのソリューションは、すでにヘルスケアや金融サービス分野における企業のコラボレーションの在り方を変えている。私は、近い将来にすべてがコンフィデンシャルコンピューティングで行われることを望んでいる」と彼女は述べている。

ヨゲブは今後、この機能をより広い市場に提供していく計画だと述べている。「コンフィデンシャルコンピューティングは、次の大きな推進力になるでしょう」と彼は語った。