エージェンティックAI デジタルトラスト
成長と効率性を促進するガバナンスで AIの価値を最大限に
プレスリリースの詳細はこちら（英文）エージェント型システムが拡張されるにつれて、新しいAIエージェントごとに、従来のツールでは制御できないID、権限、予測できない動作が導入されるようになります。
キンドリルのエージェンティックAI デジタルトラストは、ハイブリッド環境全体でエージェントを検出、検証、監視し、ポリシーを適用してコンプライアンスを実証し、あらゆるアクションに対する信頼を構築する継続的な監視を提供します。
キンドリルと協業するメリット
信頼できる基盤
AIエージェントがコンプライアンスを維持し、責任を持って運用できるように、ガバナンスとセキュリティ制御を確立します。
スマートなシステムを構築
ガードレールを再設計することなく、信頼できるエージェント型システムを構築できるようにします。
安全に実行
あらゆる環境で自律的な行動の可視性、検証、コンプライアンスの維持を確保します。
キンドリルのケイパビリティ
関連情報
キンドリルはMicrosoftと共にデジタル信頼を革新
キンドリルがMicrosoftとともに、AIを安全で透明性のあるものにし、お客様のビジネスゴールに合わせ、AIの信頼ギャップをどのように埋めているか紹介します。
エージェンティックAIの未来は革命ではなく進化
エージェンティックAIは継続的な進捗を通じて進化し、LLMを活用したエージェントとガバナンスを融合させ、安全な導入を実現します。
AIネイティブ化への道のり
キンドリルが提案するAIネイティブへの道筋は、設計による俊敏性と継続的な再発明のためのエージェンティックAIフレームワークをコアにAIを組み込んでいます。
ご質問がございましたら、私たちがお答えします。
AIエージェントの管理とガバナンスを容易にするための中央制御ポイントを実装することにより、以下の機能を自動化できます。
- エージェントを理解し、シャドーAIに関連するリスクの軽減に役立つ、信頼できる唯一のソースとして機能します。
- セキュリティ、レジリエンス、ポリシーのコンプライアンスをテストし、本稼働前に各エージェントを検証して、所定の基準を満たしていることを確認します。
- リアルタイムのガードレールにより、エージェントを承認された範囲内で運用し、管理を徹底します。
- 不変のログと詳細なレポート機能を通じて、可視性と透明性を確保します。
エージェンティックAIの効果的なガバナンスとは、自律エージェントの設計、展開、管理方法に関する明確なポリシー、役割、説明責任を確立することを意味します。これには、エージェントの行動に対する責任者の定義、エージェントに許される行動の境界の設定、すべてのエージェントのアクティビティの透明性と監査可能性の確保などが含まれます。ガバナンスのフレームワークには、エージェント固有の脅威モデリング、定期的なリスク評価、業界標準や規制とのアライメントを組み込む必要があります。重要なのは、ガバナンスは一度きりの取り組みではないということです。継続的な監視、IT、セキュリティ、ビジネスチーム間の部門横断的なコラボレーション、テクノロジーとリスクの進化に応じてポリシーを適応させるメカニズムが必要です。
エージェンティックAIの可視性と制御を効果的に維持するためには、組織は技術的および組織的な対策の両方を採用する必要があります。各エージェントのアクションを追跡し、予想される動作からの逸脱を特定し、説明責任のために不変の監査ログを維持するために、リアルタイムの監視と動作分析を実装することが不可欠です。エージェントに一意のIDを割り当て、最小権限のアクセスポリシーを適用することで、侵害されたエージェントや不適切なエージェントによる可能性のある損害を制限することができます。さらに、自動化されたガードレールとポリシー適用メカニズムにより、確立されたルールに違反したエージェントのアクションを一時停止または制限できます。これらの機能を定期的なレビューと徹底的なインシデント対応計画と組み合わせることで、組織はエージェンティックAIが安全で信頼できる境界内で運用されることを確保できます。
「セキュリティ・バイ・デザイン」アプローチは、信頼できるエージェンティックAIを確立するために不可欠です。これは、ライフサイクルの各段階（初期設計と開発から実装と継続的な運用まで）で、セキュリティとガバナンスの制御を統合することを含みます。セキュリティテスト、検証、脅威モデリングは開発パイプラインに組み込むべきです。さらに、異常検出、ガーディアンエージェント、迅速な分離のケイパビリティなどのランタイム保護は、インシデントがエスカレートする前に封じ込めるのに役立ちます。セキュリティとガバナンスを後付けとして扱うのではなく基礎とすることで、組織はリスクが積極的に管理され、顧客、パートナー、規制当局との信頼が維持されることを認識し、自信を持ってエージェンティックAIを拡張できます。