DataRobot、パブリッククラウドの境界を越える統合型AIガバナンスを発表

本リリースはグローバルで発表された「DataRobot Unifies AI Governance Beyond the Cloud」の抄訳版です。

エンタープライズ向けAIガバナンスは、分断化の問題を抱えています。プラットフォームベンダーは自社プラットフォーム内を、クラウドプロバイダーは自社クラウド内を、そしてアプリケーションベンダーは自社アプリケーション内を、それぞれ統治しているにすぎません。AIエージェントがそれらの境界の外に一歩でも出た瞬間、可視性は失われ、ガバナンスも失われます。

DataRobotは、パブリッククラウドの枠を超えて機能する強力なAIガバナンスの業界標準をさらに推し進めます。このガバナンスは、オンプレミスやエッジ環境はもちろん、クラウド固有のガバナンス機能が使えない「エアギャップ環境」や「ソブリン環境」にまで対応します。エージェントがどこで実行され、どのシステムと接し、誰によって構築されたかに関わらず、一貫したポリシー適用、エンドツーエンドのリネージ管理、そしてコンプライアンス文書の整備が適用されます。

規制の厳しい業界にとって、これらのリスクは机上の空論ではなく、現実の脅威です。AIエージェントが複数のクラウドや内部システムにまたがって融資の決定を行う際、単一の環境しか可視化できないガバナンスツールでは、保護属性に相関する偏った判断パターンを検出できず、コンプライアンス違反による実害が生じる前に介入することもできず、規制当局が求める報告書を作成することもできません。サイロ化されたガバナンスは、エージェントの導入規模が拡大するにつれて、監査上のリスクを増大させます。

主要なアナリストによる評価レポートでは、本番環境における信頼性の高いデプロイ、継続的な監視、および厳格なガバナンスにおいてDataRobotが特に評価されている一方で、大手クラウドプロバイダーは、自社のプラットフォーム外において一貫したガバナンスを適用することに大きな制限があると指摘されています。

DataRobotのChief Product OfficerであるVenky Veeraraghavanは、次のように述べています。
「ガバナンスとは、そもそも想定されていないプラットフォームに後から付け足すようなものではありません。企業がいま必要としているのは、すべてのエージェント、あらゆる環境、そしてすべてのワークフローにおいて、ポリシーへの準拠を定義・適用・証明できる一貫した単一の仕組みです。そして、それこそが、まさにDataRobotが提供する価値なのです」

DataRobotは、以下の3つのレイヤーでガバナンスを提供することで、これらの課題に対処しています。

AIおよびエージェントガバナンス： エージェントがリリースされる前に、ロールベースのアクセス、承認ワークフロー、バージョン管理を備えた中央レジストリにより、コンプライアンスを満たしたエージェントのみが本番環境に送られるようにします。本番環境では、あらゆる入力と出力をリアルタイムでポリシーに照らして検査し、バイアス、ハルシネーション、プロンプトインジェクション、不適切な表現、PII（個人情報）の漏洩を発生時に検知して、リスクのある応答がビジネス現場に届く前にブロックします。これらは、NIST AIリスクマネジメントフレームワークやEU AI法に継続的に準拠しています。

ITガバナンス： 各エージェントは、人間から引き継いだ認証情報ではなく、独自のアイデンティティと権限の下で動作し、きめ細かな権限設定によってデータやAPIへのアクセスを制御します。また、企業全体のエージェント、ツール、アプリケーションにわたって一貫したエンドツーエンドのリネージを提供します。

インフラストラクチャガバナンス： ゲートウェイ、フェアユース（適正利用）ポリシー、モデルホスティングとマルチテナンシーにより、エージェントの実行環境（パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッド、エッジ、エアギャップ、ソブリン環境など）を問わず、大規模運用におけるエージェント型AIのコストを最適化し、予測可能な状態に保ちます。

DataRobotのエージェントワークフォースプラットフォームは、NVIDIAと共同開発され、DellおよびNebiusのインフラストラクチャ全体で検証済みのため、企業はAIを実行する場所を問わず、AIに対するガバナンスを柔軟に行うことが可能となります。

詳細は datarobot.com/jp/product/ai-governance をご覧ください。