VaultGemmaとは？Google発のプライバシー保護LLMの性能や使い方、使ってみた結果まで徹底解説！

VaultGemmaは、Google ResearchとDeepMindの共同研究に基づき、「差分プライバシー（Differential Privacy, DP）」を備えたLLM（大規模言語モデル）として2025年9月12日にリリースされました。

高いプライバシー保守機能を数学的に保証するDPを適用したモデルの中でリリース時点で最大規模のものであり、研究者や開発者にとって次世代のプライベートAI開発のための重要な基盤となります。

本記事では、VaultGemmaの性能や使い方、実際に英語、日本語で入力して使ってみた結果までを徹底的に解説します。

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VaultGemmaとは？

VaultGemmaは、Google ResearchとDeepMindが共同で開発した「差分プライバシー（Differential Privacy, DP）」を備えたLLMです。プライバシー保護の仕組みを数学的に保証しており、まさに「金庫（Vault）」のように機密データを守りながら、その集合知から価値を引き出すことを可能にします。

約10億（1B）パラメータ規模でゼロから学習されたモデルであり、リリース時点で公開モデルとしては最大規模のDP訓練済みLLMとされています。

Hugging FaceやKaggle上で公開されており、実際に利用することが可能です。金融や医療といった機密データを扱う領域でも、安全にAIを活用する道を開きます。

GemmaファミリーにおけるVaultGemmaの位置づけ

VaultGemmaはGoogleが開発したオープンなAIモデルファミリー「Gemma」の一員です。

Gemmaは、Googleの最先端AI「Gemini」と同じ技術基盤から生まれた、軽量で高性能なオープンモデルシリーズです。用途に応じて様々なモデルがラインナップされています。

• Gemma: バランスの取れた汎用モデル。
• CodeGemma: コーディングに特化したモデル。
• PaliGemma: 画像とテキストの両方を扱えるマルチモーダルモデル。
• VaultGemma: プライバシー保護を最優先する用途に特化したモデル。

この中でVaultGemmaは、「セキュリティ」と「信頼性」という軸で独自の価値を提供します。これまでリスクの観点からAI活用が不可能だと考えられていた領域の扉を開く、極めて戦略的なモデルと言えるでしょう。

公式リリース

差分プライバシー（Differential Privacy, DP）とは

差分プライバシー（Differential Privacy, DP）は、学習時にランダムノイズを加えることで、モデルが特定のデータを記憶することを防ぐ技術です。これにより、プライバシーの保護を強化しながらLLMを学習させることが可能となります。

従来のAIモデルは、学習データに含まれる情報を”記憶”してしまう可能性がありました。これにより、特殊な質問（プロンプト）を投げかけることで、学習に使われた個人情報や機密情報が意図せず出力されてしまう「データ漏洩」のリスクが指摘されていました。

DPではモデルの学習段階で意図的に「ノイズ」を加えるなどの処理を施すことで、特定の個人や一件のデータが、AIモデルの学習結果に与える影響を数学的に極めて小さくします。

しかし、LLMに適用する場合、いくつかのトレードオフが生じます。具体的には、学習の安定性が低下しやすくなり、損失が急激に増える「発散」や「スパイク」が発生するリスクが高まります。また、従来よりも大幅に大きなバッチサイズと計算資源が必要となるため、訓練コストの増大が課題となります。

VaultGemmaのライセンス

VaultGemmaは、Googleが定める「Gemma Terms of Use（利用規約）」に基づいて提供されています。このライセンスは、一般的なオープンソースライセンスとは異なり、研究・開発での活用を促進しつつ、責任ある利用を求める形になっています。

上記の利用用途でも、規約や法律に反する利用は禁止されているので、節度を守って利用しましょう。

詳しくは、Gemma Terms of Useをご確認ください。

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VaultGemmaの性能

VaultGemmaは、従来のモデルと比較して一定の性能ギャップがあり、GPT-2などかつての非DPモデルと同程度の性能にとどまっています。

上記のグラフはVaultGemmaの1Bパラメータモデルは、Gemma 3 1BモデルやGPT-2 1.5Bとの比較を標準的なベンチマークを用いて行った結果です。SIQAやBoolQなどいくつかの指標で、Gemma-3に近い成績を残しています。

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VaultGemmaの使い方

以下では、VaultGemmaを使うまでに必要な手順を一つ一つ解説します。

セットアップ

まず、Hugging FaceでVaultGemmaのアクセス承認を行う必要があります。VaultGemmaのページから、VaultGemmaへのアクセスを有効にしましょう。

Access Tokenの設定

次に、Access TokenをHugging Faceの設定から発行します。TokenのTypeはReadに設定すれば十分な権限を与えることができます。

次に、ターミナルで以下のコマンドを実行し、生成したトークンを貼り付けます。これにより、ローカルとHugging Faceを結びつけることができます。

huggingface-cli login

VaultGemmaのインストール

以下のコマンドを実行し、VaultGemmaのインストールを行いましょう。

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@v4.56.1-Vault-Gemma-preview

Pythonファイルの作成

次に、pythonファイルを作成し、以下のコードを入力します。

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="google/vaultgemma-1b")

prompt = input("プロンプトを入力：")

result = pipe(
    prompt,
    max_new_tokens=100,
    temperature=0.5,          # ランダム性の調整（小さいほど堅実、大きいほど創造的）
    top_p=0.85,                # nucleus samplingで多様性を確保
    repetition_penalty=1.2    # 繰り返し抑制
)
print(result[0]["generated_text"])

このファイルを実行し、しばらくするとプロンプトの入力が求められます。

プロンプト入力

プロンプトを入力するとそれに対するVaultGemmaの回答が出力されるようになっています。

VaultGemmaを実際に使ってみた結果（日本語はパラメータ調整必要かも）

以下では実際に使ってみた結果をご紹介していきます。

Hello！と呼びかけ

まず、「Hello!」とプロンプトを入力してみました。

Hello!

I'm a native American with an English as a second language and I'm looking for an accommodation for a couple of days.

I'm looking for a place in a nice part of the country, preferably in an urban area, but I'm open to other options.

Price is $200/night.

This is my home for the rest of the time, if you're interested in an apartment in a neighborhood with a pool, a gym, I

Hello!への返答としては長すぎますが、返事にはなっているようです。文章が途中で切れてしまっているのは、Token数を制限しているからなので、モデルの性能には関係ありません。

日本語テスト

次に、日本語で「こんにちは」とプロンプトを与えてみました。

こんにちは、新田です。

以前に、新田さんが2014年8月に新田さんと2017年まで3月に「長女」を迎えました。

今回は、新田さんの3月4日の1時間27日から、新田さんの3月6日の1時間34分の

なぜか太字を多用しているだけでなく、おかしな日本語になってしまっています。英語に対して、日本語の性能はかなり劣っているのかもしれません。

パラメータ調整

パラメータなどを調整し、何度か試してみたところ「AIとは何か、説明してください」に対して以下のような回答が得られました。

AIは人間の生命をイメージし、あなたの生活に優れた情報収集能力を提供する技術です。それは、そのデータを学習することで、データの表現や分析

またしても途中で止まってしまってはいますが、ある程度まともな回答が得られました。

とはいえ、実際に利用するにはまだまだ性能が足りていないということがわかりました。

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VaultGemmaについてよくある質問まとめ

まとめ

VaultGemmaは、プライバシーを最優先とする手法であるDPによって学習が行われたLLMです。

結果として、GPT-2と同水準の実用性と、強力なプライバシー保証を同時に提供しています。

現状では、実用できる性能とは言い難いですが、今後DP訓練のさらなる最適化と研究が進むことで、プライバシーと性能のギャップは着実に縮小され、責任あるAIの発展に大きく寄与すると考えられます。

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