AndGo、閉域環境向けAIモデル「Altar」の国内相談窓口を開設

株式会社AndGoは、Aikido Securityのセキュリティ特化AIモデル「Altar」に関する国内相談窓口を2026年10月に開設しました。
閉域・オンプレミス環境で、データを社外に出さずにAIセキュリティを活用するための情報提供や要件整理に対応します。
Altarはモデルサイズを78.2％削減し、企業インフラ内での運用を想定したオープンウェイトモデルです。

記事の概要

Aikido Securityは2026年9月21日、セキュリティ特化のオープンウェイトAIモデル「Altar」を公開しました。
Altarは、オープンウェイトモデル「GLM-5.3」を基に、量子化とエキスパート枝刈りを組み合わせています。
保存サイズはGLM-5.3の1,506.7GBから328.0GBとなり、非圧縮時と比べて78.2％削減されています。
256個のエキスパートから、セキュリティ業務への寄与が小さい88個を削減し、168個を残しています。
Aikido Securityの社内ベンチマークでは、Altarが元モデルの検出した脆弱性25件のうち23件を検出しました。
実在する既知の脆弱性32件を対象にした評価で、元モデルの検出能力の92％を維持したとしています。
Altarは、エアギャップ環境を含む顧客インフラ内で動作する「Aikido Machine」に搭載されています。
AndGoは、GPU構成や閉域運用の方針、Aikido Securityのサービス適用範囲について日本語で相談を受け付けます。

記事のポイント

1. 78.2％の軽量化： Altarはモデルサイズを1,506.7GBから328.0GBへ縮小し、元モデルが検出した脆弱性の92％を維持しています。
2. 社内環境で検証： Aikido Machineは、エアギャップ環境を含む顧客インフラ内でAIペンテストを完結して運用できます。
3. 日本語で要件整理： AndGoはGPU構成や閉域運用方針、サービス適用範囲を日本語で整理する相談に対応します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 機密データを外部送信できない企業でも、閉域環境でのAIセキュリティ導入を具体化しやすくなります。まず自社のGPU構成や運用方針を整理し、脆弱性検出以外の工程も含めて評価する必要があります。
• 同業の製品提供者： AIセキュリティでは検出性能だけでなく、顧客インフラ内で動かせるモデルサイズやエアギャップ対応が競争軸になりそうです。自社製品でもデータ境界と導入要件の提示が求められます。
• AIモデル開発者： 量子化と枝刈りで容量を抑えつつ性能を維持する手法は、企業向けモデルの設計判断に影響し得ます。一方、評価は既知脆弱性の再発見に限られるため、用途別の検証とライセンス確認が必要です。

このニュースの背景

クラウド型AIにソースコードやシステム構成、未対応の脆弱性情報を送ることは、金融・医療や閉域のOT環境を持つ製造業では制約になり得ます。
一方、AIを利用したセキュリティ検証への関心が高まり、IPAの「情報セキュリティ10大脅威 2026」では、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位になっています。
高性能モデルは企業インフラ内で運用するには大きくなりやすく、Altarは量子化とエキスパート枝刈りによって保存サイズを縮小しています。
ただし、示された性能評価は既知の脆弱性の再発見能力を測るもので、ペンテスト全体の工程を評価したものではありません。

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