コマンド1つでオープンウェイトモデルをローカル実行できるランタイム。OpenAI互換のローカルAPIサーバーとしても動作する。
「プライベートAI」という言葉は、ひとつの技術を指すものではありません。端末内で完結させる方式、保護された実行環境で処理する方式、保存しない運用を契約で担保する方式など、守り方の性質がまったく違うものが同じ言葉で語られています。
本サイトでは、その違いをA〜Eの5段階で整理しています。重要なのは順位ではなく、「何を、誰から守りたいのか」に対して、その方式が答えになっているかどうかです。
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10件。編集部で確認できていない項目は「未確認」と表示しています。
コマンド1つでオープンウェイトモデルをローカル実行できるランタイム。OpenAI互換のローカルAPIサーバーとしても動作する。
GUIでモデルを検索・ダウンロードし、ローカルで実行できるデスクトップアプリ。OpenAI互換のローカルサーバー機能を持つ。
オープンソースのローカルAIデスクトップアプリ。ローカルモデルの実行と、外部APIの接続の両方に対応する。
オープンウェイトモデルを使うチャットサービス。プライバシー保護と、応答の制限が少ないことを訴求している。API も提供している。
Phala Network
TEE(Trusted Execution Environment)上でAIワークロードを実行することを中核に据えたクラウド。推論API・コンテナ実行の両方を提供している。
Chutes Global Corp
分散した計算ノード上でオープンウェイトモデルの推論を提供するサービス。無検閲系を含む多様なモデルが利用できるとされる。
多数のモデルプロバイダを単一のAPIから呼び出せるマーケットプレイス型ゲートウェイ。クローズドモデルとオープンモデルの両方を扱う。
オープンウェイトモデルの高速推論を主力とするAPI事業者。ファインチューニングや自前モデルのデプロイにも対応する。
オープンウェイトモデルを従量課金で提供する推論API事業者。単価の安さを訴求している。
Together Computer
オープンウェイトモデルの推論APIとファインチューニング、GPUクラスタを提供する事業者。
プライベートAI
入力内容が保存されるのか、学習に使われるのか。プライベートAIと一般的なチャットAIの違いを、守り方の種類(ローカル処理・TEE・ZDR)から整理します。
Confidential Computing
PhalaのTEEを使ったAI実行の考え方、リモートアテステーションによる検証、利用時に確認すべき点を整理します。
プライベートAI
Venice AIの提供形態、オープンウェイトモデルを使う設計、プライバシーの考え方と、編集部で確認できている範囲を整理します。
Confidential Computing
実行環境の検証可能性を重視するPhalaと、分散GPUでコストを抑えるChutes。判断が分かれるポイントを整理します。
Confidential Computing
TEE(保護された実行環境)とZero Data Retention(保存しない運用)の違いを、守っている対象と信頼の置き所から整理します。
Confidential Computing
Intel TDX(Trust Domain Extensions)の位置づけと、AIワークロードに使われる理由を整理します。
Confidential Computing
使用中のデータを保護するConfidential Computingの考え方と、AI推論に適用したときに何が変わるのかを解説します。
Confidential Computing
GPU上のデータを保護する機密計算機能の考え方と、CPU側のTEEと組み合わせる必要がある理由を解説します。
プライベートAI
業務でAIを使う前に確認したい項目のチェックリスト。データ保持、学習利用、リージョン、再委託先、契約の5点を整理します。
一律に禁止されているわけではありませんが、入力したデータがどう扱われるかは契約プランと設定によって変わります。所属組織の規程と、利用しているプランのデータ取り扱い条件を確認するのが先です。本サイトは特定サービスの安全性を保証しません。
学習に使われないことと、保存されないことは別です。保存されている限り、開示請求・インシデント・内部不正といった経路は残ります。技術的に読めない構成(ローカル処理・クライアント側暗号化)とは性質が異なります。