- Lumo 2.0のリリースにより、Protonのプライバシー重視アシスタントが刷新され、推論モード、画像生成・認識、引用付きライブウェブ検索、永続的なメモリ機能が搭載されました
- プライバシー保護の仕組みは暗号化とポリシーを組み合わせたものです。保存されたチャットや画像はゼロアクセス暗号化で保護される一方、推論時の保護についてはProtonがこれまで守り続けてきたノーログ・ノートレーニングという約束に依拠しています
- ProtonのLumo 2.0 LiteとLumo 2.0 Maxは、Artificial Analysis Intelligence Indexにおいてそれぞれ Lumo 1.4より127%、240%高いスコアを記録し、前世代のフロンティアAIモデルに近づきつつあります
Protonは、ChatGPT、Claude、Geminiに対抗するAI製品の最新版「Lumo 2.0」を発表しました。何よりもプライバシーを最優先するという、競合他社とは明らかに異なるアプローチを取っています。
今回のアップデートでは、従来モデルに比べて性能が向上しただけでなく、推論モード、画像生成・認識、引用付きのライブウェブ検索、永続的なメモリ機能、カスタマイズ可能なアシスタントといった数々の新機能も追加されました。
Lumo 2.0は、こうした機能すべてをゼロアクセス暗号化、ノーログ、ノートレーニングという仕組みの上で実現しようとしています。この方針は、すでにProtonのVPN製品群を利用しているプライバシー重視の消費者層にとって、大きな魅力となるはずです。
アップグレード、複数モデル、そして高速化
Lumo 2.0における最大の進化は、マルチモーダル対応になったことです。これにより、ほとんどのタスクで他のAIエンジンに頼ることなく、さまざまな情報源から情報を収集し、相互に照合できるようになりました。
Protonによれば、「日常的なクエリ」の処理速度は76%向上したとのことです。ただし、複雑なタスクについては依然として相応の時間がかかることも認めています。
ユーザーは「Custom Lumo」と呼ばれる、目的特化型のアシスタントを利用することもできます。これらはLumoが提供する暗号化の約束を維持しながら指示内容をメモリに保持するため、問い合わせのたびに一から説明し直す必要がなくなります。
ユーザーは、日常的なクエリには高速な汎用モデル「Lite」を、高度な処理が必要な作業にはより複雑な「Max」モデルを使い分けることができます。また「Fast」モードと「Thinking」モードも用意されており、前バージョンの2倍のコンテキストウィンドウを備えているため、より大規模な作業や複雑な要求に対しても高い一貫性を保てます。
料金プランは、Protonが「日常的なプライベート利用」向けと位置づける無料ティアに加え、無制限のチャットやProjects機能、高度な画像生成、最も高性能なモデルへのアクセスが可能な月額12.99ドルの「Lumo Plus」、そしてチーム向けにユーザーあたり月額14.99ドルの「Lumo Professional」ティアが用意されています。
Lumoは利用可能法人ユーザー向けにも提供されており、前述のアップグレードも同様に適用されています。これにより、TechRadarが前回レビューした際よりも格段に強力かつ賢いAIツールとなりました。
Lumo 2.0は旧バージョンの1.4と比べて大幅な進化を遂げているものの、Protonが印象づけたいほどにはフロンティアモデルに近づいてはいない点には注意が必要です。同モデルはArtificial Analysis Intelligence Indexで51というスコアを記録していますが、現行のフロンティアモデルはGPT 5.6 Sol Maxで59、Claude Fable 5で60という高いスコアを記録しています。一方Protonが自社で示す比較データでは、GPT 5.5やClaude Opus 4.8といった旧世代のフロンティアモデルにより近い位置づけとなっています。
これはさほど驚くことではありません。というのも、Lumoが利用している基盤技術はプライバシーポリシー内で確認できるからです。Protonによると、同社はQwen 3.5、GLM 5.2、Image-Turbo、FireRed-Image-Edit-1.1を組み合わせて利用しており、GLM 5.2のスコアは現在Protonが示している数値とほぼ一致しているとのことです。
新しいフロンティアAIモデルと比べれば限界はあるものの、Lumo 2.0は依然として、一般ユーザーが利用できるAIの中で最もプライバシーを重視したアプローチと言えるでしょう。そして、Google、Anthropic、OpenAIといった企業が構築する数十億ドル規模の独自AIモデルに対抗できる、プライバシー中心の選択肢を提供するという近年ますます困難になっている課題においても、旧バージョンよりかなり前進した内容となっています。
