Secure Minions: Ollamaとフロンティアモデルのプライベートコラボレーション

2025年6月3日、スタンフォード大学のHazy Research labが、AIプライバシーの分野で画期的な成果を発表しました。Secure Minionsと呼ばれるこの新しいプロトコルは、ローカルのOllamaモデルとクラウドのフロンティアモデルを、完全にエンドツーエンド暗号化された環境で連携させることを可能にします。

Minionsプロトコルとは？

3ヶ月前に発表された元のMinionsプロトコル（ICML 2025）は、ローカルのOllamaモデル（例：Google Gemma3:4b）とクラウドのフロンティアモデル（例：GPT-4o）を接続する仕組みでした。

主な特徴：

コスト削減: クラウドコストを5〜30倍削減
高い精度: フロンティアモデルの98%の精度を維持
ローカルファースト: 機密コンテキストはデバイス内に留まる

しかし、元のプロトコルでは一部の情報がクラウドに送信されており、完全なプライバシー保護とは言えませんでした。

Secure Minionsの革新性

Avanika NarayanとDan Bidermanら研究チームは、「クラウドプロバイダー自身からも情報を隠すことは可能か？」という問いに挑戦しました。彼らが開発したSecure Minionsは、NVIDIA Hopper H100 GPUの機密コンピューティングモードを活用した包括的なセキュリティプロトコルです。

セキュアプロトコルの仕組み

鍵交換: ローカルデバイスとH100 GPUが暗号化鍵を交換
リモート証明: GPUが本物でセキュアモードで動作していることをリモート証明で検証
セキュアエンクレーブ: H100がセキュアエンクレーブとして機能し、すべてのメモリと計算が暗号化される
エンドツーエンド暗号化: ローカルLLMのメッセージは暗号化されてGPUエンクレーブに送信され、安全に復号・処理される

重要なのは、プレーンテキストが一切露出されないことです。送信中も、リモートLLM推論中も完全に保護されます。

パフォーマンス

驚くべきことに、長いプロンプト（約8,000トークン）や大型モデル（Qwen-32B）を使用しても、オーバーヘッドは最小限です：

追加レイテンシは1%未満

機密LLMコラボレーションは、もはや理論的なものではなく、実用的な技術として実現されています。

実装と使用方法

セットアップ

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/HazyResearch/minions.git
cd minions

# 仮想環境の作成（オプション）
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# パッケージのインストール
pip install -e .

# Ollamaとモデルのインストール
ollama pull gemma3:4b

アプリでのセキュアプロトコル実行

streamlit run app.py

ブラウザが開いたら：

Remote Providerを"Secure"に設定
Secure Endpoint URLをhttp://20.57.33.122:5056に設定
ローカルクライアントをOllamaに設定

プログラムでの使用例

from minions.clients.secure import SecureClient
from minions.clients.ollama import OllamaClient
from minions.minion import Minion

# セキュアクライアントの設定
remote_client = SecureClient(
    endpoint_url="http://20.57.33.122:5056",
    verify_attestation=True,
)

# ローカルクライアントの設定
local_client = OllamaClient(model_name="gemma3:4b")

# プロトコルの初期化
protocol = Minion(
    local_client=local_client,
    remote_client=remote_client
)

# タスクの実行
task = "彼はグランドスラムを何回勝ったか？"
context = """田中一郎は、伝説的なテニス選手として知られ、
強力なサーブと俊敏なフットワークで、キャリア中に合計20回の
グランドスラムタイトルを獲得した..."""

output = protocol(
    task=task,
    doc_metadata="file",
    context=[context],
    max_rounds=5,
)

技術的意義

Secure Minionsは、AIプライバシーの分野における重要な前進を示しています：

真のプライバシー保護: クラウドプロバイダーからも情報を完全に隠蔽
実用的なパフォーマンス: 最小限のオーバーヘッドで高性能を実現
コスト効率: 大幅なコスト削減と高精度の両立
オープンソース: 研究コミュニティが検証・改良可能

まとめ

Secure Minionsは、ローカルLLMとクラウドフロンティアモデルの連携において、プライバシーとパフォーマンスの理想的なバランスを実現した画期的な技術です。機密情報を扱う企業や個人にとって、この技術は新たな可能性を開くものとなるでしょう。

技術の詳細については、Hazy Research blogの投稿およびGitHubリポジトリをご確認ください。

この記事は、Stanford Hazy Research labの研究成果を基に作成されました。最新の技術動向については、公式ドキュメントをご参照ください。