情報漏洩ゼロでクラウドLLMの推論を引き出す。SwiftとRustで作る『Gatekeeper』アーキテクチャの全貌
Zenn / 4/26/2026
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Key Points
- Gatekeeperは、クラウド上のLLM推論を行いつつ「情報漏洩ゼロ」を目標にするためのアーキテクチャで、前提となる分離・制御設計が中心に据えられています。
- SwiftとRustを用いた構成により、推論リクエストの取り扱いから実行・検証に至るまでを安全側に倒したデータフロー（ガードと検査）を実装していく方針です。
- クラウドLLMの利用で問題になりやすい機密データの露出リスクを、ゲート（Gatekeeper）で抑止することで、導入時の安心感と運用可能性を高める狙いがあります。
- 設計の全貌として、コンポーネント間の責務分担や入出力の境界を明確にし、漏洩を「起きないようにする」ための実装観点が提示されています。
# なぜLLMに生のコードを渡してはいけないのか？次世代IDE「Verantyx」のGatekeeperアーキテクチャとその実装の裏側
## はじめに：LLM時代のコーディングにおける「不可避のジレンマ」
AIを活用したコーディング（バイブコーディング）が当たり前になる中、企業やプロの現場では深刻なジレンマが生まれています。
それは、**「強力なクラウドLLM（ClaudeやGPT-4など）を使いたいが、プロプライエタリなソースコードをそのままAPIに投げることは情報漏洩のリスクがあり絶対にできない」**という問題です。
いくらローカルLLMが進化しても、推論能力では依然としてクラ...
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