Perplexity、機密データを端末内で処理するハイブリッド AI エージェント「Computer」を発表

Perplexity は本日、エージェント型プラットフォーム「Computer」向けにハイブリッドコンピューティング機能をリリースしました。このシステムでは、単一の AI エージェントがクラウド上で動作する最先端モデルと、Apple Silicon 搭載 Mac でローカルに動作する軽量なオープンウェイトモデルの両方を使い分け、機密データを端末内に留めることで、データが外部へ流出しないようにします。

同社によると、これは AI エージェントがクラウドでタスクを開始し、その中で機密性の高い部分をユーザー自身のハードウェア上で動作するモデルに動的に引き継ぐ機能として初めて実装されたものです。ジョブの再起動や文脈の喪失を伴わずに処理を継続できます。この機能は本日、Enterprise 向けデスクトップアプリに登録した企業顧客、Pro および Max プランの加入者に対して、macOS 15 以降を搭載した Apple Silicon Mac で利用可能になります。

「ハイブリッド方式が魅力的なのは、機密性が求められる作業こそが最も重要であり、その精度が極めて重要だからです」と、Perplexity の macOS および iOS エンジニアリングチームを率いる Jon Staff は、VentureBeat が取材した記者会見で語りました。「これらを組み合わせることで、最先端モデルから最大限の知能を引き出すと同時に、ローカル環境ならではのセキュリティとプライバシーを実現できます」

Perplexity のオンデバイス・プライバシーゲートが機密データをクラウドから守る仕組み

このアーキテクチャは、ディスパッチャー（仲介役）のように機能します。クラウド上の最先端モデルがタスクをサブタスクに分解し、それぞれを適切な場所にルーティングします。ウェブ調査、長期の計画策定、複雑な推論処理はクラウド上で実行される一方、プライベートファイルやローカルデータへのアクセス、デバイス上での操作を伴うタスクは、Mac 本体で動作するサブエージェントへ委譲されます。

このシステムの要となるのが、Perplexity が「プライバシーゲート」と呼ぶ機能です。これは端末上で動作する企業独自の分類器であり、クラウドへの送信前に氏名、住所、口座番号、機密情報といった個人識別情報をスキャンします。ゲートが機密コンテンツを検知すると、ユーザーはそのタスクの一部をローカルで実行するか、共有するかを選択できます。

「私たちが目指したのは、クラウドのオーケストレーターに送信されるすべてのデータを安全に保つことです」と Staff は語ります。「Mac アプリに直接統合された独自の PII（個人識別情報）分類器を開発・訓練しました。」

彼はこの引き継ぎプロセスを詳しく説明しています。「クラウド側のオーケストレーションは、プロンプトに基づいてタスクを分解し、どのサブエージェントへルーティングするかを判断します。そして、Mac 上で動作するサブエージェントに委譲され、その部分は完全にローカルで実行されます。これらのトークンがクラウドに送信されることはありません。」

クラウド利用をクレジット制で管理する企業にとって、コスト構造も重要な要素です。ローカルで生成されたトークンには費用がかかりません。「電気代やハードウェアのコストはお客様が負担していただくため、それらに対しては課金しません」とスタッフ氏は説明します。「クレジットが使われるのは、オーケストレーションと委任の処理だけです。」

弁護士、プライベート・エクイティ企業、そしてウーバーの創業者：ハイブリッド・コンピューティングの実践例

Perplexity のデモは、専門家がクラウド専用エージェントに任せることを決してしないような業務を軸に構成されています。最初のデモでは、期限迫る弁護士のエージェントが、Mac に保存された機密性の高い事件資料に基づいて草案を更新しました。同時に、クラウド側のエージェントがオープンウェブから公開判例を検索し、Perplexity によると匿名化された法的質問のみを送信しています。「機密情報は一度もクラウドに共有されませんでした」とスタッフ氏は強調します。「データは Mac から出たことはありません。」

2 つ目のデモでは、プライベート・エクイティの担当者のエージェントが、機密性の高い経営見通しに基づいて財務モデルを再構築しました。また、公開されている類似事例とのベンチマークを実施し、投資委員会向け資料の第 5 版を作成しています。このタスクは約 40 分間、人間の介入なしでバックグラウンドで実行され、ローカルのスプレッドシートとクラウドでの調査を手作業でつなぎ合わせるのに数時間を要した作業を自動化しました。

3 つ目のデモでは、デバイス間での連続性が強調されました。陶器店の創業者がウーバーの車内で iPhone からマーケティング分析を開始しました。Computer はスタジオにある Mac へのアクセス許可を求め、ローカルサブエージェントを起動して顧客インタビューや収益データを処理し、競合他社の公開価格に関するクラウド上の調査結果と組み合わせました。

「彼女がコンピューターからどれだけ離れていようとも関係ありません」と Staff は語りました。

「このようなタスクは、完全にローカル環境でも、完全にクラウド環境でも実現できません」と彼は付け加えました。「ローカルのセキュリティやプライバシーが必要ですが、同時に最先端の知性も必要なのです。」

なぜ中国製の Qwen モデルがエンタープライズ Mac で注目を集めているのか

発表されたモデルラインナップは、即座に鋭い疑問を投げかけました。発表時、ユーザーは 3 つのローカルモデルから選択できます。Google の Gemma E4B、Alibaba の Qwen3.6 35B-A3B、そして Perplexity が後処理した Qwen3.6 35B です。同社が推奨するオプションです。

VentureBeat から、企業や政府の顧客が中国製モデルに自社のマシンへのアクセス権を与えることについて懸念を表明していないかと問われた際、Staff は「ローカル推論によって地政学的リスクは中和される」と主張しました。

「これらのモデルの素晴らしい点は、重み（ウェイト）が公開されていることです。私たちは自ら評価できます」と同氏は語りました。「このモデルをローカルのコンピューター上で実行すれば、データはコンピューターの外部に流出しません。実際には、他国にホストされたクラウドプロバイダーへトークンを送信しているわけではありません。実は、Perplexity のすべてのモデルは米国でホストされています。」

さらに同氏は、macOS に標準搭載されているサンドボックス化フレームワーク「Seatbelt」が、エージェントがマシン上で実際に実行できる動作を制限していると付け加えました。「ローカル実行が不適切な行為を試みると、即座に阻止し、ユーザーの許可を求めます」と説明。Perplexity は現在、無制限の「YOLO モード（自己流の実行）」は許可していませんが、「将来的には特定のユーザーに対してこの機能を認める可能性も否定できません」と述べています。

企業向けには、管理者が組織全体の感度ポリシーを一括設定でき、各デバイスから流出したデータの完全な記録を監査できる機能を提供します。これは法務、金融、医療分野のコンプライアンスチームに特化した機能です。一方で、一般消費者向けの懸念は残っています。利用データがモデル学習にどう活用されるか問われ、Staff 氏は Perplexity のシークレットモードと長年設置されているオプトアウト切り替え機能を挙げ、企業契約にはデータ保持ゼロ条項を含められると説明しました。同社広報担当者は、「Perplexity はグローバルでポストトレーニング（微調整）に利用していない」と明言し、一般アカウントに関する詳細については追って発表すると約束しています。

ハイブリッド AI が解決しようとしている企業のプライバシー課題

今回の発表は、業界全体が直面している根深い問題の文脈の中で行われました。最も価値ある企業活動こそが、他社のサーバーにデータを預けることを最も嫌がるデータに基づいているという矛盾です。NIST（米国国立標準技術研究所）が作成した生成 AI のリスクプロファイルでは、データのプライバシーと情報漏洩がこの技術の中核的なリスクとして指摘されています。また、マッキンゼーの AI に関する調査でも、組織が実験段階から価値の実装へ移行する際に苦戦しており、データガバナンスが主要な障壁の一つであることが一貫して示されています。一方、ガーナーはハイブリッドコンピューティングを 2025 年の戦略的技術トレンドの上位に位置づけ、異なる環境間で計算リソースを統合するアーキテクチャへの期待を示しています。

Perplexity は、クラウド上の知能とローカルでのプライバシーの間で二者択一を選ぶのではなく、両者の間でリアルタイムに調整を行うオーケストレーション層を構築することが解決策だと考えています。これは、常に中立な仲介者として振る舞ってきた企業にとって、説得力のある立場です。「Perplexity はスイスのようなものです。私たちは誰とでも協力します」と、同社の代表者はブリーフィングで述べています。この企業は、その時点で最も優れたモデルがどこに存在するかに関わらず、それらの上に位置するアプリケーション層に座っています。

「これらのどれかがより良くなれば、Perplexity もより良くなるのです」と Staff は、ローカルモデル、最先端モデル、そして Apple のチップ間の相互作用について語りました。「これが、私たちがこのアプリケーション層で担っている役割の素晴らしい点です。異なる要素をすべてまとめてオーケストレーションしているのです。」

3 年間で 5.2 億ドルのスタートアップから、200 億ドル規模のエージェントプラットフォームへ

ハイブリッド型コンピューティングが、極めて攻撃的な製品展開を可能にしています。Perplexity は 2025 年 7 月、月額 200 ドルの Max プラン加入者向けに「Comet AI」ブラウザを発売しました。これは、チャットではなくエージェントを計算のインターフェースとするための早期の試みです。

フル機能のエージェントプラットフォーム「Computer」は 2026 年 3 月に登場し、その後 Mac と Windows 用のデスクトップアプリがリリースされました。先週になって同社は、NVIDIA の DGX Spark ハードウェア上で動作するローカルファースト版の Computer を発表しました。これはユーザー端末で起動し、許可がある場合にのみクラウドモデルへエスカレートする仕組みです。

今回の新発表は、この流れを逆転させました。クラウドファーストでありながら、処理の一部を端末側に委譲する形です。

事業の成長軌道もまた急峻でした。2024 年 1 月には時価総額 5 億 2,000 ドルだった Perplexity ですが、2025 年 9 月には 200 億ドルの評価額で資金調達ラウンドを完了しました。

その過程で同社は、Google の独占禁止法対策の最中である 2024 年に Google Chrome ブラウザを買収する野心的な提案（345 億ドル）を行いました。また Bloomberg は、Apple の経営陣が Perplexity の買収について社内協議を行ったと報じています。現在、この製品は Apple シリコンの性能を披露するために作られたものであり、その背景は非常に印象的です。

この戦略には逆風も存在します。ロイター通信は 7 月、Reddit が Perplexity を相手取ったデータスクレイピング訴訟で却下請求が退けられたと報じました。これは同社が直面している著作権やデータ関連の訴訟ラッシュの一部であり、こうした背景を踏まえると、プライバシー重視の姿勢は商業的に賢明であると同時に、評判を守る上で不可欠なものとなっています。

一方で実用的な制約も残っています。Perplexity はローカルモデルの中上級グレードには少なくとも 32GB の統一メモリを推奨しており、Staff は最も小型のオプションが大型の Qwen モデルに比べて「著しく性能が劣る」ことを率直に認めています。また、Windows と Linux への対応は後日になるとのことです。

より本質的な問いは、ユーザーが容易に検証できない点にあります。プライバシーゲート（Privacy Gate）自体が機械学習の分類器であり、分類器には見落としが生じます。偽陰性が発生すれば、機密データが結局クラウドへ流出してしまうことになります。Perplexity の回答は透明性の確保です。ユーザーはデータ送信前に、ゲートが何を検知したかを展開して確認できますし、企業向けにはデバイスレベルの監査ログも提供されます。

しかし根本的な提案は、専門家に「別の AI が何を閲覧できるかを決める 1 つの AI を信頼する」ことを求めています。過去 3 年間、業界は弁護士や銀行家、医師に対し、最も機密性の高い業務をクラウドから遠ざけるよう訴え続けてきました。Perplexity の賭けは、解決策がより高い壁を築くことではなく、より賢いゲートを構築することにあるという点にあります。