AI/ML パイプラインは、AI モデルの開発、デプロイ、保守に使用される一連の構造化されたプロセスとステップです。パイプラインにより、各ステップが体系的に実行され、望ましい結果が達成されます。

ステップには、データの取り込み、データの処理、モデルのトレーニング、および予測または分類を行うためのモデルの使用が含まれます。

AI/ML パイプラインの 6 つの主要コンポーネントは次のとおりです。

データ収集: データは、データベース、テキスト文書からの非構造化データ、画像、ビデオ、センサーデータなど、さまざまなソースから収集されます。データの品質、整合性、関連性は、効果的な AI モデルを構築するために非常に重要です。

データの前処理: データが収集されたら、データをクリーンアップして分析の準備をする必要があります。これには、AI パイプラインで使用するためのデータの重複排除、変換、整理が含まれます。これは、機密データや PII データを削除または難読化するための重要な場所でもあります。

モデルのトレーニング: このステップには、問題とハンドに基づいてさまざまなアルゴリズムを選択することが含まれます。データはモデルが学習するスクリプトに入力され、モデルはパフォーマンスを向上させるために微調整されます。

モデルのテスト: モデルの出力を検証するには、目に見えないデータで適切に動作することを確認するためにモデルを徹底的にテストする必要があります。モデルの精度、堅牢性、信頼性を評価するために実際のデータと比較されます。

モデルのデプロイ: モデルのトレーニングと評価が完了したら、実稼働環境にデプロイします。これには、モデルをソフトウェア アプリケーション、API、またはクラウド プラットフォームに統合することが含まれる場合があります。目標は、モデルをエンドユーザーまたは他のシステムでリアルタイム予測に利用できるようにすることです。

監視とメンテナンス: モデルのパフォーマンスは、展開後は継続的に監視して、精度と効果が維持されていることを確認する必要があります。データ パターンの変化に適応し、時間の経過とともにモデルの関連性を維持するには、必要に応じて新しいデータで更新する必要があります。

AI の活用を検討している組織にとって、データのセキュリティとプライバシーの保護は最優先事項である必要があります。それには、次のような多面的なアプローチが必要です。

• データ暗号化: データのライフサイクル全体 (保存時、転送中、使用中) を通じて確実に暗号化します。
• データ難読化: あらゆるデータセットのデータから機密データや PII データを匿名化すると、AI パイプラインに取り込まれる可能性があります。
• データ アクセス: 許可されたユーザーのみがデータをプレーン テキストで表示または使用できるようにする必要があります。
• データ ガバナンス: データ プライバシー規制を常に最新の状態に保ち、データ プライバシーが業務に組み込まれていることを確認し、倫理的なビジネス慣行に取り組みます。

大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解して生成するために設計された自然言語処理 (NLP) テクノロジーの強力なカテゴリです。 LLM は Generative AI のサブセットであり、自由形式の質問に回答し、チャットで対話し、コンテンツを要約し、テキストを翻訳し、コンテンツとコードの両方を生成できます。

大規模言語モデル (LLM) が機能するには、高度な機械学習アルゴリズムを通じて広範なデータセットでトレーニングを受け、人間の言語の複雑さとパターンを把握する必要があります。

大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな業界および多数のユースケースで使用できます。カスタマー サポートでチャットボットを強化したり、開発者がコードを生成またはデバッグしたり、新しいコンテンツの下書きを要約または作成したりするのに役立ちます。

大規模言語モデル (LLM) は、その広範なデータ収集および処理機能により、データ セキュリティとプライバシーに関する重大な懸念を引き起こします。 AI モデルで個人データを使用すると、その有効性を高めることができますが、プライバシーに関する懸念や法的問題が生じます。

データは計算のために永続的である必要があるため、潜在的なデータ侵害に関連するリスクを軽減するには、データを安全に保管することが最も重要です。

データをトレーニング アルゴリズムに再利用することは一般的ですが、機密情報が繰り返し公開される可能性があります。一方、データ漏洩は意図せずに発生し、データを共有する際にリスクをもたらします。

保存データは、NIST が推奨する最新のアルゴリズムを使用して常に暗号化する必要があります。データ難読化は、大規模言語モデル (LLM) で使用される PII データを保護するための優れたアプローチです。

フォーマット保持暗号化(FPE)  によるトークナイゼーションでは、データセットの形式が維持されるため、追加の作業は必要ありませんが、データは移植性があり、プライベートで準拠したものになります。このシナリオは、機密データに対する AI 作業が必要ない場合に適用されます。

データ暗号化は、暗号化キーのライフサイクルを適切に管理するのと同じくらい効果的です。キーの場所を把握し、データから離れた場所に保管し、RBAC とクォーラム承認を適用して暗号化キーの改ざんを防ぎます。

AI/ML の世界では、生成 AI と大規模言語モデルの違いは何なのかという質問に混乱することがよくあります。それは単純に次のとおりです。

生成人工知能 (略して GenAI) は、多くの場合入力プロンプトに応答して、生成モデルを使用してテキスト、画像、ビデオ、またはその他のデータを生成できる人工知能です。

大規模言語モデル (LLM) は、生成 AI (GenAI) の一例です。 LLM と同様に、GenAI を使用すると、組織は生産性を向上させ、新しい顧客や従業員のエクスペリエンスを提供し、新製品を革新できます。

大規模言語モデル (LLM) と同様に、データのセキュリティとプライバシーの確保、漏洩の防止、モデルの悪意のある改ざんの阻止は重要な側面です。

プロンプト エンジニアリングは、大規模言語モデル (LLM) および 生成AI システムと通信する方法です。これには、生成AI  テクノロジーから望ましい応答を得るためにクエリまたはプロンプトを作成する方法が含まれます。この技術は、AI が生成したコンテンツを改善するためにも使用されます。

迅速なエンジニアリングにより、AI システムを操作して、意図しない動作を実行したり、有害な出力を生成したりする可能性があります。悪意のある者が慎重に作成したプロンプトを使用して、モデルに以前の指示を無視させたり、意図しないアクションを実行させたりすると、いわゆるプロンプト インジェクション攻撃が発生します。

大規模言語モデル (LLM) セキュリティとは、大規模言語モデルをさまざまな脅威から保護し、それらが責任を持って使用されるようにするために実装される実践とテクノロジを指します。

これには、データ保護、アクセス制御、倫理的使用、敵対的攻撃からの保護など、複数のセキュリティ層が関係します。

ターンキーという用語は、完全に開発され、すぐに使用できるソリューションまたはシステムを指し、最小限の設定やカスタマイズで簡単に実装できます。したがって、AI ターンキーは、多くのエンジニアリングを必要としない AI ソリューションであり、すぐに使用できる状態であり、AI ソリューションを開始できます。AI ターンキー ソリューションを使用すると、チームは AI ソリューションの構築にリソースを費やすことなく、すぐに革新を開始して成果を上げることができます。

AI ターンキー ソリューションには、モデル、インターフェイス、データベース、データ コネクタなどを含む事前構築された AI パイプラインなど、多くの開発や統合作業を必要としない、企業が AI テクノロジーを導入して使用するために必要なものがすべて含まれます。

ターンキー AI ソリューションの利点は、独自に構築するコストと複雑さを排除できることです。断片的なソリューションは時間がかかり、専門知識が必要で、新たなセキュリティの脆弱性を招く可能性があります。ターンキー ソリューションを使用すると、企業は AI ソリューションの開発や保守に時間を費やすのではなく、スピードと俊敏性を高め、AI をすぐに活用できるようになります。

さまざまな目的に合わせて設計された AI ターンキー ソリューションは数多くあります。AI ターンキー ソリューションの例として、チャットボット、音声アシスタント、推奨エンジン、AI を活用したデータ分析などがあります。

AI ターンキー ソリューションの目的は、チームが数日ではなく数時間で開始できるようにすることです。実装にかかる時間は、特定の AI ターンキー ソリューションによって異なります。Armet AI は、最小限の構成を必要とする安全な 生成AI ソリューションであり、使用開始までに数時間しかかかりません。

特徴、機能、機能性はユースケースに応じて異なる可能性があり、また異なるべきですが、AI ターンキー ソリューションの重要なコンポーネントは、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスです。これは、GenAI モデルのトレーニングや操作に使用されるデータだけでなく、AI パイプラインで使用されるモデルにも当てはまります。

ソリューションによって異なります。AIターンキーソリューションの中には、チームに十分な柔軟性を与えるように設計されているものもあれば、そのまま事前構成されていて、特定のニーズやユースケースに合わせて調整されているものもあります。

AI ターンキー ソリューションは、あらゆる業界にメリットをもたらします。企業は、エンジニアリングや管理にリソースを割くのではなく、イノベーションに集中できます。

どちらのアプローチも AI ソリューションの実装に使用されますが、範囲、柔軟性、実装の点で異なります。AI ターンキー ソリューションは、すぐに開始でき、コスト効率が高く、事前に構築されているためすぐに展開でき、カスタマイズを最小限に抑えることができます。

コンテンツの生成、テキストの要約、サンプルの分析など、一般的なユースケースに適しています。カスタム AI 開発ははるかに柔軟性がありますが、開始するにはより多くの時間と費用がかかる可能性があります。

これらは通常、不正行為の検出、個別の治療計画の作成など、より複雑な結果を解決したいと考えている企業に最適です。

どのアプローチが適切かはビジネスニーズによって決まります。ターンキーAIソリューションは迅速な導入とそれほど複雑でないタスクに適していますが、カスタム開発は特定の複雑なAI要件を持つビジネスに適しています。

企業は、あらかじめ構築された機能が自社のニーズに合っているかどうか、また AI の目標をサポートできるかどうかを評価する必要があります。必要なカスタマイズのレベルを徹底的に評価する必要があります。ただし、AI ターンキー ソリューションの最も重要な部分は、必要なレベルのセキュリティ、コンプライアンス、AI ガバナンスを提供できることです。

それは AI ソリューションに依存しますが、主にカスタマイズのレベルと拡張性に依存します。

それは実際のソリューションとプロバイダーの実装および継続的なメンテナンスに依存します。セキュリティの脆弱性、プライバシー、コンプライアンスの懸念を考慮すると、エンタープライズ グレードのセキュリティ機能を提供しない AI ターンキー ソリューションは、ほとんどの組織にとって実行可能なオプションではありません。暗号化、アクセス制御、業界標準への準拠などの特定のセキュリティ対策は、絶対に必要です。

AI ターンキー ソリューションに関して組織が抱く最大の懸念は、データと AI モデルのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスです。信頼できる応答を提供し、機密データの漏洩やモデルへの攻撃を阻止する AI ターンキー ソリューションの能力は、極めて重要です。

カスタマイズの制限、固有のビジネス ニーズへの完全な対応の不可能、潜在的なスケーラビリティの問題も、AI ターンキー ソリューションに伴う可能性のある課題です。

エージェント型AIは、生成AI（GenAI）のように出力を生成するだけでなく、自律的に意思決定と行動ができる人工知能システムを指します。ユーザーが定めた目標を達成するために、推論し、計画し、タスクを実行できます。

従来のAIモデルは予測やコンテンツ生成に重点を置きますが、エージェント型AIは文脈と目標に基づいて行動します。知覚・推論・実行のループを閉じる点が異なります。

知覚と推論のモデルに、行動とフィードバックを管理するオーケストレーション基盤を組み合わせます。安全に展開するには、データとモデルの完全性を検証・保護するインフラが必要です。

生成AIはテキストや画像などのコンテンツを生成します。一方、エージェント型AIはそれらの出力を用いて意思決定し、実行します。要するに、エージェント型AIは「行動」でき、生成AIは「創作」までです。

継続的な推論とフィードバックループで動作し、データを知覚し、仮説を立て、行動し、結果に基づいて洗練します。安全な自律性のため、信頼できる実行環境が求められます。

IT運用の自律管理、金融取引、状況変化に応じた物流ルーティングなどです。規制環境では、制御とコンプライアンスのために機密実行環境内で動作します。

その名のとおり、AIの「エージェント」が特定の目的に向け自発的に行動できる能力を指します。自律性と説明責任を含意します。

オーケストレーション基盤とセキュアコンピューティングを学ぶのが近道です。近年、多くの組織が責任ある安全なエージェント導入に関する研修を提供しています。

顧客対応、サイバーセキュリティ、物流などの複雑な多段タスクを自動化します。信頼でき、ポリシーで統制された環境で最も力を発揮します。

自律AIの構築・オーケストレーション・運用管理に必要なツールと基盤を提供します。Fortanix Armet AIのようなプラットフォームは、セキュリティ、ガバナンス、機密計算を組み合わせ、実運用に備えます。

要件（セキュリティ、コンプライアンス、展開形態）次第です。高機密・高規制の環境では、オーケストレーションと機密計算を統合したFortanixとNVIDIAのようなソリューションが柔軟性と検証可能な信頼を提供します。

最小限の設定で迅速にAIを導入できる事前統合型の手法です。複数ツールやフレームワークを寄せ集めず、実験から本番までを加速します。

モデルやエージェントを組織の定めた範囲で安全に動作させる方針や仕組みです。危険な入出力の遮断、データの不正利用防止、法規や業務規範との整合を担保します。

データ機密性やモデルの悪用などのリスクを特定し、それに対応するガードレールを整合させます。企業では、オーケストレーション層に統合し、柔軟性と遵守のバランスを取るのが有効です。

境界事例や敵対的プロンプトへの応答をテストします。違反を検知しつつ、正当な機能や性能を不当に妨げないことが重要です。

ポリシー執行、リアルタイム監視、監査可能性を兼ね備えたものです。近年のAI基盤は、統制をパイプラインに組み込み、ガバナンスを維持しながらイノベーションを阻害しない設計が進んでいます。

有害・偏った・非準拠なコンテンツの生成を防ぎます。外部システムやユーザーと連携する際の機密データ保護にも寄与します。

継続的テスト、透明性、NISTのAIリスク管理フレームワーク等の標準との整合から生まれます。企業では社内審査会を設け、技術進化に合わせて更新します。

業務プロセスに統合され、性能・セキュリティ・コンプライアンス要件を満たす大規模導入のことです。実験段階を超え、成果を創出します。

事業目標と信頼できるデータ源を特定し、初期段階からガバナンスを組み込みます。理想は、チップからモデルまで検証可能な保護を備えた安全なインフラと結びつけることです。

環境の信頼性が検証されたときにのみ暗号鍵を利用可能にすることです。機密AI構成では、アテステーションにより認証済みワークロードだけが鍵にアクセスできます。

ハードウェアによる保護、厳格なアクセス制御、監査ログで鍵を保護します。最も信頼できる解は、認証済みHSM上に構築し、ポリシーに基づく鍵アクセスを強制します。

強力な乱数生成器を備えた保護環境（HSM等）内で生成します。平文で境界外へ出さず、定期的にローテーションして防御を高めます。

改ざん耐性のあるハードウェアに保管し、制御されたアプリ内でのみ使用します。職務分離、アクセス統治、データの保存・転送・利用の各局面での暗号化を徹底します。

組織の使用ポリシーに従ってデータを暗号化・復号します。アテステーションとハードウェア保護を組み合わせることで、信頼できる環境の承認済みコードだけが機密情報を扱えます。

大規模にAIを開発・学習・展開するための専用インフラです。計算資源、ストレージ、セキュリティ層を組み合わせ、データとモデルの主権を保ちながら迅速なイノベーションを可能にします。

複数エージェントが協調し、文脈を共有し、共同でタスクを完遂するように調整することです。エージェント間の通信・優先度・行動を指揮する「頭脳」に相当します。

データ収集、信頼できる環境での暗号化処理、出力検証、継続的フィードバックです。各段階が相互補強し、エンドツーエンドの保護を維持します。

従来は保存時・転送時の静的保護が中心でした。セキュアデータループは利用時のデータも守り、各操作が検証・監査可能・ポリシー準拠であることを継続的に保証します。

監視層でイベントを取り込み、自動応答やポリシー更新をトリガーします。閉ループ設計により、インシデントから学習して防御を強化します。

全データイベントを暗号学的に署名された不変ログで記録し、改ざんを防ぎます。継続的暗号化と組み合わせることで、端から端までポリシー執行の証跡を残します。

IT・セキュリティ・データガバナンスを組織横断の信頼モデルで統合します。アクセス方針の再定義、セキュア運用の再教育、リアルタイム監視の業務組み込みが含まれます。

学習・推論データを処理中も暗号化状態で保持し、機密データが機密実行環境から出ないようにします。

エッジからクラウドまでセンサーデータを保護します。各デバイスの暗号化送信と、ネットワーク横断の継続的な信頼維持を確保します。

侵害の減少、監査対応の迅速化、データ完全性への信頼向上です。違反件数減や耐性強化、インシデント対応の時間とコスト削減がよく見られる成果です。

暗号化の抜け、鍵管理の不備、未検証の統合などです。自動アテステーションと一元的な鍵管理で多くのギャップを埋められます。

ゼロトラストは何も信用しない前提で、アクセスごとに検証します。セキュアデータループはデータライフサイクル全体で同原則を適用し、継続検証と最小権限を徹底します。

はい。適応型セキュリティは文脈に応じて調整し、データ処理時にその考え方を適用します。リアルタイムのリスクに応じて防御を動的に強化します。

異常検知、ポリシー自動執行、侵害予測を可能にします。機密環境で動作すれば、機密データを露出せず、より迅速かつ安全な意思決定につながります。

AIが想定どおりに、安全かつ透明に振る舞うことへの信頼度です。仮定ではなく、システムの挙動を証明できる「検証可能な完全性」に依存します。