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公共機関 & 防衛
SCIF やクラウド VPC をはじめ、あらゆる環境で AI インフラストラクチャを完全に制御し、AI デプロイメントを保護します。
政府機関は、厳格な調達規則と急速に進化する AI 政策を遵守しなければなりません。調達規則では、AI の使用と責任の明確な開示が求められると同時に、変化を続ける規制は不確実性を生み出します。
公共機関および防衛機関は、機密情報や法的保護対象データを扱うため、データ漏洩、データ品質の低下、不正利用を懸念しています。調査によると、政府関係の回答者の約 62％ が、AI やデジタル ソリューション導入の主な障壁としてデータ プライバシーとセキュリティを挙げています。
AI プラットフォームの開発と導入には多大な技術リソースが必要ですが、多くの組織ではこのようなリソースが不足しています。レガシー システムや複雑なインフラもまた、AI 導入の準備を妨げている要因の 1 つです。
お客様の環境内でデータを完結することができるため、政府機関は調達規則、情報保護法、NIST の AI リスク管理フレームワークへ準拠できます。Prediction Guard のアーキテクチャは監査を簡素化し、開示および責任管理に関する政府要件を満たします。
システムレベルのセキュリティは、サプライ チェーンの脆弱性、プロンプト インジェクション、無制限な消費など、あらゆる脅威ベクトルからあなたのデータを保護します。モデルは強化されたモデル サーバーによって隔離され、継続的な監視により NIST および OWASP のセキュリティ プラクティスへの準拠を実現します。
政府機関は、使いやすい管理インターフェイスを通して、既存の汎用ハードウェアや GPU 上に Prediction Guard を導入できます。デプロイメントの選択肢は、エアギャップ環境やリソース制約のある環境で運用する組織にとって極めて重要です。
ヘルスケア & ライフサイエンス
生成 AI を臨床および研究環境に安全に導入します。完全な管理下で完全なコンプライアンスを確保しており、医療分野におけるインパクトの大きなユースケース向けに構築されています。
機密性の高い健康・研究データは厳格な規制 (HIPAA、GDPR) の対象であり、外部 AI サービスを通した漏洩は、信頼関係やコンプライアンス違反につながる可能性があります。
生成 AI モデルは、不正確または偏った出力を生成する可能性があるため、臨床的な安全性、公平性が損なわれたり、規制当局による承認が得られない可能性があります。
複雑な IT システム、不明確な AI ガバナンス、そして医療従事者の懐疑的な姿勢が、規制された医療環境における安全な導入を遅らせています。
完全に自社の環境内 (クラウド VPC、オンプレミス、またはエアギャップ環境) にデプロイすることで、第三者へのデータ転送を排除し、HIPAA および NIST AI RMF に基づく監査可能性を維持します。
強化されたモデル サーバー、安全対策、モデル スキャンを活用し、デプロイ前後で脆弱性とバイアスを検出することで、信頼性が高く検証済みの出力を生成します。
大規模言語モデル (LLM)、ビジョン、および文書向けの API を、完全なログ機能とアクセス管理機能を備え、OWASP およびヘルスケアのコンプライアンス標準に準拠する既存のシステム (EHR、研究プラットフォーム) に統合できます。
製造 & ロジスティクス
標準作業手順書 (SOP) に基づく質問への回答、技術マニュアルや工程計画の自動処理、自然言語によるサプライ チェーンや在庫問題の調査など、データが自社のインフラから流出することなく実現します。
製造データは最も貴重な知的財産であり、セキュリティ/プライバシー リスクが内在します。これを第三者の AI システムに送信することはできません。
施設は、レガシー コードと複雑なインフラストラクチャ (オンプレミスやハイブリッド コンポーネントを含むことが多い) に基づいて運用されています。これにより、クラウドベースの AI サービスと容易に統合できないケースも存在します。
技術チームは、経営陣から AI を活用してビジネスを変革するようプレッシャーを感じているなか、社内の AI システムをサポート、拡張、ガバナンスするための方法を知らないケースが存在します。