AIエージェントが、主張したハードウェアを使用し、主張したデータポリシーに従って実際に主張した通りの処理を実行したことをどのように証明するかをこれまで疑問に思ったことがあるなら、あなたは正しい質問をしています。Linux財団は、この質問に答えることを目的としたオープンスタンダードを管理すると発表しました。
TRACE（Trust, Runtime Attestation and Compliance Evidenceの略）は、AIエージェントおよび機密ワークロードの実行に関する、ハードウェアで保証され、暗号的に検証可能なレコードを生成するオープン仕様です。これは、オペレーターの言葉を一切信じることなく、第三者が検証できる、改ざん不可能なAI操作のレシートと考えてください。
TRACEが実際に行うこと
この仕様は、OPAQUEという機密計算企業が、AMD、Intel、Microsoft、およびTechnology Innovation Instituteと協力して開発しました。TRACEは、完全に新しいフレームワークをゼロから構築するのではなく、RATS（RFC 9334）、EAT（RFC 9711）、SLSA、SCITT、SPIFFE、EARといった既存の標準を統合し、さまざまなクラウドプラットフォームおよびセキュアな計算環境間での相互運用性を確保しています。
コアな出力は、プロジェクトが「Trust Records」と呼ぶドキュメントです。これらのドキュメントには、実行環境、実行されたソフトウェア、データ分類、および適用されたポリシーなどの運用詳細が記録されます。すべてはシリコン認証メカニズムによって保護されており、検証はソフトウェアの約束ではなくハードウェアに根ざしています。
実用的な観点から、TRACEはAMD SEVやIntel TDXのようなハードウェア認証技術を活用しています。TRACEは、AIワークロードに関して、これらの機能が共通の言語で通信できるようにします。
仕様は2026年6月23日のConfidential Computing Summitで初めて発表されました。それ以来約10週間で、PythonパッケージリポジトリであるPyPI上で、そのリファレンス実装は約135,000回ダウンロードされました。
ここで中立的なガバナンスが重要な理由
Linux財団のCEOであるジム・ゼムリンは、検証可能なAI信頼レコードを構築するために中立的なガバナンスの重要性を強調しました。技術開発は、CoSAIとして知られるSecure AIのための連合の下で継続されます。
バックアップコンソーシアムには、ハードウェア認証ルートのAMDとIntel、MicrosoftおよびそのAzure機密計算スタック、そしてUAEに拠点を置くTIIが含まれます。
TRACEが解決しようとしている問題
組織が多様なインフラにわたって敏感なワークロードを処理するために、ますます自律的なAIエージェントを導入する中で、根本的な信頼の問題が生じています。規制を受けた銀行は、自社のAIモデルが特定のクラウドプロバイダーのセキュアエニクル内で実行されたことをどう検証するのでしょうか？医療企業は、患者データがポリシーに従って処理されたことを監査人にどう証明するのでしょうか？ワークロードが他者のハードウェア上で実行された場合、あらゆる組織はどのようにコンプライアンスを示すのでしょうか？
TRACEはモデルを逆転させる。アテステーションはハードウェア自体から生成されるため、仕様にアクセスできる任意の第三者が生成されたTrust Recordsを検証できる。暗号学的検証により、処理された内容を明かすことなく、何が実行されたかを確認できる。