エンタープライズAIガバナンスプラットフォーム
LensとInsightは一体となってVeilfireの包括的なAIガバナンスプラットフォームを構成し、リアルタイムのポリシー適用、安全性評価、完全な監査追跡性によって、エージェント型AIのセキュリティを実現します。
FireDeckはAIエージェントの運用コントロールプレーンであり、アイデンティティ、認証、実行制御、リアルタイムのリスク可視化を提供し、Lensのガバナンスとネイティブに統合されます。
「透明にするのはプロセスであって、内容ではない。」
エンタープライズAIガバナンスの課題
AIエージェントが自律性と能力を高めるにつれ、組織はこれまでにないガバナンス上の課題に直面しています。
制御されないAIの動作
エージェントが承認されていないAPIを呼び出し、機微なデータにアクセスし、有害な操作を行う
有害なモデル応答
LLMの応答やツール呼び出しが安全でない、あるいは有害である可能性があり、利用者やシステムに被害をもたらす。
コンプライアンスの欠落
AIの挙動が規制やコンプライアンスフレームワーク（EU AI Act、GDPR、SOC 2）に適合していることを示せない
監査の失敗
規制当局のレビューに提出できる、改ざん検知が可能なAIの意思決定記録がない
安全性の死角
インシデントが起きるまで、AIの挙動に潜む脆弱性が分からない
プライバシーとガバナンスのトレードオフ
従来の監視では、機微なデータを露出させる必要がある
統合AIガバナンススタック
4つの製品が連携し、開発から本番までを通じた完全なAIガバナンスを提供します。
AIエージェントフレームワーク
境界付き自律性、マルチエージェント連携、決定論的な障害処理を備えた、本番運用に耐えるAIエージェントフレームワークです。GAMEメソドロジーに基づき、Lensのガバナンスをネイティブに統合しています。
- 境界付き自律性を備えたGAMEアーキテクチャ
- ハンドオフプロトコルによるマルチエージェント連携
- 決定論的な障害処理とデッドレターキュー
- コンテナ分離によるクラスタレベルの安全性
運用コントロールプレーン
AIエージェントのための運用コントロールプレーンです。アイデンティティ、認証、実行制御、リアルタイムのリスク可視化、クラスタガバナンス、予算管理、ドリフト監視を提供します。
- JWTベースのエージェント資格情報によるOAuth2アイデンティティ
- クラスタのリスク集約とインタラクショングラフ
- トークン予算、コストアラート、ドリフト監視
- 隔離と封じ込めを備えたHITLコンソール
リアルタイムAIガバナンス
プライバシーを保護するテレメトリ、クラスタレベルの安全性、シーケンス検知、形式的な安全性モデル仕様を備えた、インラインのポリシー適用です。
- 段階的な応答：ALLOW → WARN → THROTTLE → DENY → HITL
- ミリ秒未満のレイテンシ（p95で2ms未満）
- KMS署名による暗号監査証跡
- クラスタレベルの安全性と境界付き自律性
AI安全性評価
5つの柱にわたる包括的な安全性評価を、シナリオベースのテスト、認証にも耐えるコンプライアンスレポート、そしてFireDeckへ連携される評価リスクスコアとともに提供します。
- エビデンス記録を備えた5本柱の安全性フレームワーク
- エージェントのバージョン別の評価リスクスコア
- 規制への適合（EU AI Act、NIST、カナダのAIガバナンス）
- 自動ゲーティングを備えたCI/CD統合
エンドツーエンドのAIガバナンス
Emberで構築
境界付き自律性、マルチエージェント連携、決定論的な障害処理を備えたAIエージェントを作成します。
FireDeckで実行
エージェントのアイデンティティ、クラスタガバナンス、予算管理、リアルタイムのリスク可視化を管理します。
Lensでガバナンス
段階的な応答、クラスタレベルの安全性、暗号監査証跡により、ポリシーをリアルタイムに適用します。
Insightで評価
評価リスクスコアと認証にも耐えるコンプライアンスレポートで、5つの柱にわたり安全性を検証します。
中核的な価値観の上に
プライバシー・バイ・デザイン
生の内容が自社インフラの外に出ることはありません
プロセスの透明性
すべての判断は監査でき、説明できます
倫理的な裏付け
ポリシーは国際的な標準や規制を根拠として明示します
境界付き自律性
エージェントは定められた境界の内側で動作し、自らの権限を広げることはできません
多層防御
独立した複数の安全層が、それぞれ独立した保証を提供します
開発者体験
書き換えではなく、そのまま組み込める統合