AIオブザーバビリティがある状態とは、人工知能のAIモデル、エージェント、アプリケーションをリアルタイムで監視できることを意味します。AIオブザーバビリティを持つチームは、問題を迅速に発見してトラブルシューティングを行い、システムを安全で信頼性の高い状態に保つことができます。企業が生成AIや大規模言語モデル（LLM）をより多く使用するにつれて、モデルドリフト、トークンの使用量、AIによって引き起こされる混乱を制御するために、オブザーバビリティが不可欠となっています。
AIオブザーバビリティがどのように機能するのか、人工知能の監視と従来のIT監視は何が違うのか、そして企業が環境全体でリアルタイムでAIを可視化し、AIオブザーバビリティを実現するためにテクノロジーをどのように導入しているのかを探っていきましょう。
AIオブザーバビリティはどのように機能するのか？
AIオブザーバビリティは、人工知能システムがどのように機能するかをリアルタイムで可視化できる状態を意味します。これは、モデルやAIエージェントがどのように入力を処理し、出力を生成し、他のシステムと相互作用しているかを確認できることとも言い換えられます。稼働時間やレイテンシに重点を置く従来のオブザーバビリティとは異なり、AIオブザーバビリティは、プロンプト、応答、トークン使用量、モデルの選択、決定パス、および安全性チェックを詳細に監視します。これにより、チームはAIシステムが稼働しているかどうかだけでなく、意図したとおりに動作しているかどうかを確認できます。
AIが意図通りに動作していることは、ヘルスケアや金融サービスなどの業界、あるいはサイバーセキュリティやカスタマーサービスで使用される可能性のある、リスクの高いAIアプリケーションにおいて、非常に重要です。モデルに不明確な点やチェックされていない部分があると、セキュリティ上の問題やコストのかかる機能停止を引き起こす可能性があります。AIワークロードのあらゆる部分を監視することで、組織は、サイバー攻撃やAIのエラーによって引き起こされたものであっても、問題を迅速に発見して修正するために必要な情報を得ることができます。
今、AIオブザーバビリティが重要な理由
生成AI、LLM、自律型AIエージェントは、従来の監視体制では見逃されてしまうリスクをもたらします。これには、ハルシネーション、プロンプトインジェクション、意図しないアクション、過剰なトークン使用、トレーニング中または推論中の機密データの漏洩などが含まれます。エージェントがLLMをチケットシステム、CI/CDパイプライン、データプラットフォームなどの運用ツールにリンクしていて、そのアクションがリアルタイムで可視化されていなければ、すぐに大きな問題を引き起こす可能性があります。
また現在、責任あるAIに関する法律や倫理基準が世界中で強化されています。企業は今、AIの決定によって影響を受ける人々をどのように保護するかを明確に示すことが求められています。NIST AIリスク管理フレームワーク（AI RMF）やOECD AI原則のようなガイダンスは、透明性、説明責任、トレーサビリティを要求しています。こうした基準はすべて、強力なAIオブザーバビリティが必要とされます。
AIオブザーバビリティの主要要素
効果的なAIオブザーバビリティは、モデルとエージェントの両方をカバーするいくつかの主要な機能に依存しています。
モデルとエージェントのテレメトリー：テレメトリーは、AIシステムを高速かつ信頼性の高い状態に保つための基礎です。これにより、プロンプト、応答、トークン使用量、モデルの選択、レイテンシー、応答品質の追跡が可能になります。このデータは、AIアプリにおける異常検知、障害、使用傾向の測定に役立ちます。
行動監視：行動監視では、AIエージェントが何を行うか、何と相互作用するか、どのデータにアクセスまたは変更するかをチェックします。エージェントが承認されたワークフローの範囲外で動作したり、理由なく機密データにアクセスしたりすると、チームに警告します。
モデルドリフトとパフォーマンスの追跡：モデルは、新しいデータや調整によって時間とともに変化することがあります。オブザーバビリティは、現在の結果を過去のパフォーマンスと比較することで、これらの変化を浮き彫りにします。問題を早期に発見することで、チームはユーザーが影響を受ける前に、変更に合わせて再トレーニングまたは元に戻すことができます。
倫理と安全性の徹底：AIオブザーバビリティツールは、偏った結果や個人データの漏洩などの倫理的または規制上の違反に対してアラートを送信します。安全性チェックと監査記録は、すべてのAIワークロードの基準を徹底するのに役立ちます。
AIオブザーバビリティが責任あるAIをサポートする方法
AIオブザーバビリティによって、問題がエスカレートする前に早期に発見することで、AIリスク管理フレームワークを実現できます。チームは、AIシステムの活動に関するデータを、セキュリティ、信頼性、公平性などのリスク領域に結び付けることで、迅速に問題に対処し、NIST AIリスク管理フレームワークなどの基準を満たすことができます。
オブザーバビリティは、どのデータがモデルに供給されるか、モデルがどのように使用されるか、どのような出力が生成されるかを記録することで、データガバナンスと監査を支えます。このトレーサビリティにより、すべてが透明性がもたらされて説明が容易となり、トレーニングから本番での使用に至るまで、データ品質とプライバシーを維持するのに役立ちます。
AIオブザーバビリティのエンタープライズユースケース
AIオブザーバビリティは、セキュリティ、コンプライアンス、コスト、信頼性にわたってエンタープライズで具体的な価値を提供します。
ユースケース | 課題 | オブザーバビリティのメリット | 結果 |
AIセキュリティ | エージェントが侵害されたり騙されたりして、データを漏洩したり、安全でないアクションを行ったりする危険性。 | 不審なAIエージェントの行動、異常なデータアクセス、危険なプロンプトを即座に検知。 | データ漏洩を阻止し、チームがインシデントにより迅速に対応できるよう支援。 |
コンプライアンス | AIがどのように意思決定を行い、どのデータを使用しているかを監査中に示すことの困難さ。 | 入力と出力を含む、すべてのモデルとエージェントのアクションに関する明確な監査ログを保持。 | 規制当局への報告とコンプライアンスの遵守を容易に。 |
コスト管理 | トークンとGPUの使用を制御しないことにより、予期せずコストが押し上げる可能性。 | すべてのモデルとアプリケーションにわたるトークンとコンピューティングの使用状況を監視。 | 最適化を導き、ポリシーを適用することで、コスト削減を支援。 |
品質 | ユーザーの信頼を損なってしまう、ハルシネーションやモデルのサイレント障害。 | アナリティクスを使用した、ハルシネーション、エラーの急増、パフォーマンス低下へのフラグ立て。 | AIの精度と信頼性を向上。 |
権限 | 過剰な権限を持つエージェントによる、機密システムへのアクセスや望ましくない変更の可能性。 | すべてのアプリとデータストアにわたるエージェントのアクセス権とアクションを追跡。 | 機密資産を保護し、リスクを軽減。 |
優れたAIオブザーバビリティにより、チームはワークフローが失敗した正確な箇所を追跡し、異常が発生した箇所を検知し、システムに脅威が侵入した時点を特定できます。明確さを実現できるので、外部からの攻撃を、内部のミスや、誤分類や偶発的な一括変更といったAIエラーから切り分けて認識するのに役立ちます。
Rubrikが大規模にAIオブザーバビリティを実現する方法
AIオブザーバビリティは、それを支えるツールと同程度にしか機能しません。Rubrik Agent Cloudは、AIエージェントの異常などを検知・監視し、そのアクションを制御し、ミスを元に戻すための、単一の強力なプラットフォームを提供します。Agent Rewindを使用すると、すべてのAIエージェントのアクションを追跡し、それをトリガーしたプロンプトを確認し、他の操作に影響を与えることなく、不要な変更のみをロールバックできます。
RubrikはアクティブなAIエージェントを自動的に検出し、データアクセスとIDアクティビティを記録し、詳細な監査ログとともにすべての情報を単一のダッシュボードに表示できます。セキュリティ、データ、コンプライアンスの各チームがエージェントの行動をすべて1か所で確認できるため、Rubrikは規制対象の業界における安全で透明性の高いAIのための重要なツールとなっています。
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