AndGo、閉域環境でのAIセキュリティ活用に向けた日本語相談窓口を開設

オールインワン脆弱性診断サービス「Aikido Security」の国内代理店を務める株式会社AndGoは、閉域・オンプレミス環境でのAIセキュリティ活用に関する日本語の相談窓口を2026年10月に開設しました。これは、Aikido Securityが2026年9月21日（現地時間）にセキュリティ特化のオープンウェイトAIモデル「Altar」を公開したことを受けた取り組みです。

「Altar」は、ソースコードや脆弱性情報などの機密データを外部のAI推論サービスへ送信することなく、企業が管理するインフラ内で稼働させるために開発されました。ベースとなった大規模言語モデルから保存サイズを78.2%削減しつつ、セキュリティ分野における性能の大部分を維持しています。

2つの提供形態とライセンス条件

Altarは、2つの形態で提供されています。1つは、エアギャップ環境を含む顧客のインフラ内で完結して動作するオンプレミス型サーバー製品「Aikido Machine」への搭載です。もう1つは、Hugging Face上でのオープンウェイトとしての公開であり、H200 GPU 4基を搭載したノードと推論エンジン「vLLM」で運用できます。

モデルの重みはHugging Face上で公開されており、ライセンスはベースモデルであるZ.ai社の「GLM-5.3 License」を継承しています。商用利用は認められているものの、大規模なModel as a Service事業者に対して商用利用前のセキュリティレビューを求めるなどの条件が設けられています。

量子化と枝刈りで保存サイズを78.2%削減

高性能なオープンウェイトモデルは大規模なメモリを必要とし、自社環境での運用にはサイズが大きすぎる課題がありました。Altarは、モデルの重みを少ないビット数で保存する「量子化」と、セキュリティ業務への寄与が小さい専門ネットワークを取り除く「エキスパート枝刈り」を組み合わせて解決を図っています。Cerebras社が公開した手法「REAP」を採用し、256個あったエキスパートのうち88個（34.4%）を削減して168個を残しました。

保存サイズの変化は以下の通りです。

GLM-5.3（16ビット、非圧縮）：1,506.7GB
GLM-5.3（4ビット量子化）：488.2GB
Altar（量子化＋枝刈り）：328.0GB（非圧縮比78.2%削減）

枝刈り対象の選定には社内ベンチマークのペンテスト記録を用いており、顧客データは使用していません。また、言語理解能力を維持するため、多言語のテキストも加えられています。

社内検証で元モデルが検出した脆弱性の92%を維持

実在する既知の脆弱性32件（30リポジトリ）を各3回検出させるAikido Securityの社内ベンチマークにおいて、Altarは元モデルが検出した25件中23件（92%）を検出しました。1回あたりの平均検出率は60.4%で、元モデルの65.6%から5.2ポイントの低下にとどまっています。この検証は既知の脆弱性の再発見能力を測定したもので、ペンテスト全体の工程を評価したものではないとしています。

株式会社AndGoが開設した日本語相談窓口

クラウド型AIモデルの利用にあたっては、機密データが外部ネットワークに出る制約から導入を見送るケースがありました。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「情報セキュリティ10大脅威 2026」でも「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織向け脅威の第3位にランクインするなど、機密性を保った検証への需要が見込まれています。

株式会社AndGoが開設した窓口では、以下の相談を日本語で受け付けます。