生成 AI の活用が進むほど、モデルや外部 API、MCP サーバー、エージェントの利用は分断され、全体像が把握しづらくなります。その結果、意図しない挙動や管理の抜け漏れが発生しやすくなります。
Prediction Guard は、分散した AI 利用をコントロール プレーンに集約し、自社の VPC やオンプレミス環境に展開できる「主権型 AI システム」の運用基盤を提供します。ポリシー適用やアクセス制御、監査ログを組み込み、データやガバナンスを外部に委ねることなく、全体を可視化します。
これにより、表面的なルールではなく、実運用で機能する管理体制を確立できます。モデル、ツール、エージェント、データの連携を継続的に把握・制御し、企業利用に求められる安全性と信頼性を維持します。
企業の生成 AI システムを安全に運用するための主要機能
AI モデル、ツール、MCP サーバー、アプリケーション接続を主権型 AI を支えるコントロール プレーン上で一元管理します。分断された AI 利用を解消し、ポリシー適用やアクセス制御、監査をシステム全体に適用するとともに、API 定義やモデル設定、MCP 登録の運用負荷を最大 85% 削減します。
外部フィルターに依存するのではなく、AI システムの運用にポリシーを組み込み、セキュリティとガバナンスを実装します。AI BOM、変更履歴の監査、脆弱性分析を通じて、システム全体に対する継続的な管理と可視化を実現します。
ガバナンスを継承したセキュアな AI エージェントを迅速に展開し、開発から運用までのリード タイムを大幅に短縮します。Agent Forge によるノーコード開発や、OpenAI 互換 API を通じて、統合された AI 環境 (モデル・ツール・データ) をそのまま活用し、AI 機能開発のスピードを最大 70% 向上できます。
企業の生成 AI 活用を安全かつ効率的に拡張するための主なメリット
AWS Bedrock や Azure OpenAI、MCP ツール、AI エージェントなど、分散した AI リソースを自社管理環境に統合し、AI システムの複雑性を最大 90% 削減します。スケールに伴う管理のばらつきを防ぎ、全体に対する一貫した制御とガバナンスを維持できます。
分散した AI セキュリティ ツールや個別対策の導入を不要にし、単一のコントロール プレーンで管理を統合します。これにより、AI システムの総保有コスト (TCO) を最大 4 倍削減し、スケールに伴うコスト増加を抑制します。
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