Prediction Guard

概要

Prediction Guardは、 規制産業や機密性の高い業務環境向けに設計された セルフホスト型AIコントロールプレーンです。

組織内で利用するAIモデル、 MCPサーバー、AIエージェント、 APIキーなどのAI資産を 「AIシステム」という単位で整理し、 一元的に構成・管理できます。

AIシステムごとに、 モデル設定、MCPサーバー接続、 APIキー、スループット、 クォータなどを設定できるため、 部門、用途、顧客、地域などに応じて AI環境を分離して運用できます。

また、モデル、ツール、 MCPサーバー、AIエージェントの 実行時にガバナンスポリシーを適用し、 PIIの流出、プロンプトインジェクション、 ジェイルブレイク、有害な出力などの リスクを検出・制御します。

コントロールプレーンは、 クラウドVPC、オンプレミス、 ハイブリッド、エアギャップ環境など、 組織のセキュリティ境界内に配置できます。

OpenAIおよびAnthropic互換APIによる コードベースの開発に加え、 ノーコードのAIエージェントビルダー Agent Forgeも利用できます。

製品構成

Manage：AI資産の管理

組織内に分散している AIモデル、MCPサーバー、 APIキーなどを AIシステム単位で構成・管理します。

セルフホストモデル、 クラウドVPC内のモデルエンドポイント、 外部のモデルエンドポイントを 同じコントロールプレーンから扱えます。

Govern：AIガバナンスの適用

組織共通または AIシステムごとの ガバナンスポリシーを設定し、 モデル、ツール、 AIエージェントの利用時に ポリシーを適用します。

PII保護、 プロンプトインジェクション対策、 有害な出力の検出、 AIBOM、監査ログ、 SIEM／SOAR連携などを提供します。

Deploy：自社環境への導入

Prediction Guardの コントロールプレーンを、 クラウドVPC、オンプレミス、 ハイブリッド、エアギャップなどの 自社管理環境へ配置します。

AIシステムの設定、 ガバナンスポリシー、 監査情報を 組織のセキュリティ境界内で 管理できます。

Build：AIエージェントの構築

OpenAIおよびAnthropic互換APIを利用した コードベースの開発と、 Agent Forgeによる ノーコード開発の両方に対応します。

Prediction Guard上で構築・実行される AIエージェントには、 設定されたガバナンスポリシーが 自動的に適用されます。

主な機能

AIシステム単位の一元管理

AIモデルやMCPサーバーなどの 分散したAI資産を、 分離されたAIシステム単位で 管理できます。

• AIモデルの登録・管理
• MCPサーバーの登録・管理
• AIシステムごとのAPIゲートウェイ
• APIキーの作成・管理
• スループットとクォータの設定
• モデル設定の管理
• MCPサーバー接続の管理
• モデルやMCP設定の集中更新
• モデルのキルスイッチ

複数のモデルとエンドポイントへの対応

Prediction Guardは、 特定のモデルベンダーに依存しない モデルアグノスティックな構成です。

一つのAIシステム内で、 次のようなモデルを 組み合わせて管理できます。

• 自社環境でホストするオープンウェイトモデル
• クラウドVPC内のモデルエンドポイント
• 外部ベンダーが提供するモデルエンドポイント
• OpenAI互換の任意のモデルエンドポイント

AWS Bedrock、 Microsoft Foundry、 OpenAI、Anthropicなどの モデルプラットフォームへ接続できます。

セルフホストでは、 Qwen、Llama、DeepSeek、 Gemma、Graniteなどの 主要なモデルファミリーを利用できます。

ガバナンスポリシーの実行時適用

組織全体で使用する 共通ポリシーだけでなく、 AIシステムごとに異なる ガバナンスポリシーを設定できます。

例えば、 社内向けAIシステムと 顧客向けAIサービスで 異なるルールを適用したり、 研究開発環境と本番環境で ガバナンスレベルを 分けたりすることができます。

NIST AI RMF、 NIST 600-1、 OWASP LLM Top 10などに沿った ガバナンス設定を利用できます。

PIIの検出と保護

モデルやMCPサーバーへ 入力される情報と、 モデルやツールから 出力される情報に含まれる PIIを検出できます。

• PIIを含む入力・出力のブロック
• PII検出イベントのログ記録
• PIIのマスキング
• 疑似データへの置換
• 別の値への置換

プロンプトインジェクション対策

モデルやAIエージェントに対する 不正な指示や操作を検出し、 実行前にブロックできます。

• 直接プロンプトインジェクションの検出
• 間接プロンプトインジェクションの検出
• ジェイルブレイクの検出
• モデルやエージェント単位でのポリシー適用

安全でないAI出力の検出

AIモデルから生成される 出力内容を確認し、 リスクのある出力を 検出・記録できます。

• 有害または攻撃的な出力
• 根拠が不足した出力
• 悪意のあるURL
• システムプロンプトの漏えい

モデルのセキュリティ・安全性スキャン

AIシステムへ組み込むモデルについて、 セキュリティと安全性に関する 独自のスキャン結果を確認できます。

モデルをAIシステムへ追加する前に リスクを確認し、 組織内のAI資産全体における リスク評価へ活用できます。

AIBOMの生成

AIシステムを構成する モデル、ガードレール、 MCPサーバーなどを AIBOMとして一覧化できます。

AIBOMは AI Bill of Materialsの略で、 AIシステムを構成する 資産や依存関係を整理した AI版の部品表です。

• AIシステムごとの構成情報を可視化
• プライベートモデル、管理対象モデル、外部モデルを記録
• ガードレールとMCPサーバーを記録
• CycloneDX互換形式で出力
• 監査、コンプライアンス、リスク管理に活用

監査ログ

ガバナンスポリシーへの違反を 改ざん防止に配慮した 監査ログとして記録します。

• ポリシー違反の内容
• 実行主体に関する属性情報
• タイムスタンプ
• 対象となった入力・出力情報

AIシステムの利用状況や ガバナンス違反について、 監査に必要な証跡を 維持しやすくなります。

SIEM／SOAR連携

AI関連のセキュリティイベントを 構造化されたデータとして出力し、 既存の監視・セキュリティ基盤へ 統合できます。

Splunk、Grafana、 Datadogなどを含む SIEM／SOARシステムへ 監査情報やセキュリティイベントを 送信できます。

Agent Forgeによるノーコード開発

Agent Forgeは、 Prediction Guardに ネイティブ統合された ノーコードのAIエージェントビルダーです。

作成したいエージェントの役割を 自然言語で指定することで、 システムプロンプトや 基本設定を構成できます。

• 自然言語によるエージェント作成
• モデルの選択
• システムプロンプトの設定
• 生成パラメータの設定
• ストリーミングの設定
• MCPツールとの連携
• ガバナンスポリシーの自動適用

文書処理とRAGナレッジベース

Agent Forgeには、 文書処理エンドポイントと 統合RAGシステムが用意されています。

社内文書や業務データをもとに ナレッジベースを構成し、 AIエージェントから 利用できます。

ナレッジベースは、 グループ、AIエージェント、 ユーザーごとに 分離して管理できます。

AIエージェントの可観測性

AIエージェント、 スレッド、メッセージ単位で 利用状況を確認できます。

使用するモデルやツールにかかわらず、 AIエージェントのインタラクションを 一元的に監視できます。

取得したテレメトリは、 DatadogやSplunkなどの 既存の監視環境へ 統合できます。

RBACと利用範囲の分離

AIシステム、APIキー、 RBACを使用して、 ユーザーや部門ごとの 利用範囲を分離できます。

AIエージェントの利用に関して、 次のロールが用意されています。

• 管理者
• ビルダー
• ユーザー

OpenAI／Anthropic互換API

各AIシステムには、 OpenAIおよびAnthropicと 互換性のあるAPIが用意されます。

• OpenAI互換の「/chat/completions」
• OpenAI互換の「/responses」
• Anthropic互換の「/messages」

開発者は、 使い慣れたAPI仕様や AI開発フレームワークを利用しながら、 Prediction Guardのガバナンスを 適用できます。

特徴・差別化ポイント

• AIモデルだけでなく、 MCPサーバー、AIエージェント、 APIキーをAIシステム単位で一元管理
• コントロールプレーンと ガバナンス適用機能を 組織のセキュリティ境界内へ配置
• セルフホストモデル、 クラウドVPC内のモデル、 外部モデルエンドポイントを 同じ管理基盤から利用可能
• 組織共通または AIシステム別のポリシーを 実行時に適用
• NISTやOWASPなどの フレームワークに沿った ガバナンス設定を提供
• モデルスキャンとAIBOMにより、 AI資産の構成とリスクを可視化
• PII保護、 プロンプトインジェクション対策、 有害な出力の検出を 同じコントロールプレーンで実行
• OpenAI／Anthropic互換APIによる コード開発と、 Agent Forgeによる ノーコード開発の両方に対応
• AI関連イベントを 既存のSIEM／SOARや 監視基盤へ統合可能
• クラウド、オンプレミス、 ハイブリッド、 エアギャップなど 幅広い導入環境に対応

導入メリット

分散したAI資産の一元管理

複数のモデルベンダー、 セルフホストモデル、 MCPサーバー、 AIエージェントを 一つの管理基盤で把握できます。

用途に応じたガバナンス

社内向け、顧客向け、 研究開発向けなど、 AIシステムの用途に応じて 異なるポリシーを適用できます。

AI利用に伴うリスクの低減

PII、プロンプトインジェクション、 ジェイルブレイク、 有害な出力などを 実行時に検出・制御できます。

監査とコンプライアンス対応を支援

AIBOM、モデルスキャン、 ガバナンス違反の監査ログを通じて、 AIシステムの構成と 利用状況を説明しやすくなります。

既存セキュリティ運用との統合

AI関連イベントを SIEM／SOARへ送信し、 既存の監視、アラート、 インシデント対応プロセスへ 組み込めます。

自社環境内でのデータ管理

コントロールプレーンを 自社のセキュリティ境界内へ配置し、 ガバナンス処理、設定、 監査情報を 組織の管理下に置けます。

開発方法を柔軟に選択

開発者は OpenAI／Anthropic互換APIを利用し、 業務部門はAgent Forgeを利用して、 それぞれのスキルに合った方法で AIエージェントを構築できます。

AI開発とガバナンスの分断を抑制

Prediction Guard上での モデル利用やAIエージェント開発には、 設定されたガバナンスポリシーが 自動的に適用されます。

開発チームが用途ごとに 個別のガバナンス機能を 構築する負担を軽減します。

ライセンスコストを予測しやすい

Prediction Guardは、 使用量に応じた従量課金ではなく、 固定のソフトウェア製品ライセンスを 採用しています。

主な用途

規制産業におけるAI利用

金融、医療、公共、 製造、重要インフラなど、 データ保護、監査、 ガバナンスが重視される環境で AIモデルやAIエージェントを 運用できます。

複数のAIモデルの一元管理

セルフホストモデルと 複数のクラウドモデルを併用しながら、 APIキー、クォータ、 ポリシーを一元管理できます。

社内向けAIエージェント

社内文書、データベース、 業務アプリケーション、 MCPツールなどを利用する AIエージェントを構築できます。

社内ナレッジ検索とRAG

Agent Forgeの文書処理機能と 統合RAGシステムを利用し、 社内文書に基づいて回答する AIエージェントを構築できます。

顧客向けAIサービス

外部ユーザー向けの AIサービスやAIエージェントに、 専用のガバナンスポリシーを 適用できます。

ソフトウェア製品へのAI機能の組み込み

OpenAI／Anthropic互換APIを利用し、 既存のソフトウェア製品や 業務システムへ 統制されたAI機能を 組み込むことができます。

MCPツールを利用するAIエージェント

MCPサーバーを登録し、 データベース、業務システム、 カスタムツールなどを利用する AIエージェントを構築できます。

閉域・エアギャップ環境でのAI運用

外部ネットワークとの接続が 制限される環境にも Prediction Guardを配置し、 AIモデルとガバナンス機能を 自社環境内で運用できます。

部門・顧客・地域別のAIシステム

部門、顧客、地域、 ユースケースごとに AIシステムを分離し、 異なるモデル、APIキー、 ポリシー、利用権限を 設定できます。

導入環境

Prediction Guardの AIコントロールプレーンは、 組織のインフラ内に配置できます。

• Amazon Web Services
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform
• クラウドVPC
• オンプレミス環境
• Kubernetesクラスター
• スタンドアロンバイナリ
• ハイブリッド環境
• エアギャップ環境

セルフホストモデルだけでなく、 クラウドや外部の モデルエンドポイントへ接続する構成にも 対応しています。

プライベートモデルレジストリを利用し、 自社のストレージバケットや ローカルディスクから モデルウェイトを登録・提供できます。

実際の必要リソースは、 利用するモデル、 同時実行数、 導入方式などによって異なります。

FAQ

Prediction Guardはどのような製品ですか？

AIモデル、MCPサーバー、 AIエージェント、APIキーなどを AIシステム単位で管理し、 実行時のガバナンスポリシーを適用する セルフホスト型AIコントロールプレーンです。

どのような環境へ導入できますか？

AWS、Microsoft Azure、 Google Cloud Platformなどの クラウド環境に加え、 オンプレミス、Kubernetes、 ハイブリッド、 エアギャップ環境へ導入できます。

スタンドアロンバイナリによる 配置にも対応しています。

どのAIモデルを利用できますか？

Prediction Guardは モデルアグノスティックな構成で、 セルフホストの オープンウェイトモデルと 外部モデルエンドポイントを 利用できます。

AWS Bedrock、 Microsoft Foundry、 OpenAI、Anthropicのほか、 任意のOpenAI互換モデルエンドポイントへ 接続できます。

セルフホストでは、 Qwen、Llama、DeepSeek、 Gemma、Graniteなどの モデルファミリーを利用できます。

プロンプトデータは保存されますか？

公式FAQでは、 Prediction Guardを通過する 通常のプロンプトデータを 保存、ログ記録、 キャッシュしないと説明されています。

セルフホスト構成では、 Prediction Guardの処理を 自社ネットワーク内に配置でき、 エアギャップ構成も選択できます。

一方で、 ガバナンスポリシーへの違反については、 属性情報、タイムスタンプ、 対象となる入力・出力情報を含む 監査ログを記録できます。

記録対象、保存期間、 マスキング設定などの詳細は、 導入時にご確認ください。

どのようなガバナンス機能がありますか？

PII保護、 プロンプトインジェクションと ジェイルブレイクの検出、 有害な出力の検出、 モデルスキャン、 AIBOM、監査ログ、 SIEM／SOAR連携などを提供します。

ポリシーは、 組織共通または AIシステム別に設定し、 実行時に適用できます。

AIBOMとは何ですか？

AIBOMは、 AI Bill of Materialsの略で、 AIシステムを構成するモデル、 ガードレール、 MCPサーバーなどを 記録したAI版の部品表です。

Prediction Guardでは、 AIシステムごとにAIBOMを生成し、 CycloneDX互換形式で 出力できます。

Agent Forgeとは何ですか？

Prediction Guardに ネイティブ統合された ノーコードのAIエージェントビルダーです。

自然言語でエージェントの役割を指定し、 モデル、システムプロンプト、 生成設定、MCPツール、 ナレッジベースなどを 構成できます。

既存のAI開発環境と連携できますか？

OpenAIおよびAnthropic互換APIを 利用して開発できます。

LangChainとLlamaIndexにも対応しており、 既存のAI開発フレームワークから Prediction Guardを利用できます。

社内文書を使ったRAGに対応していますか？

はい。 Agent Forgeには 文書処理エンドポイントと 統合RAGシステムが用意されています。

ナレッジベースは、 グループ、AIエージェント、 ユーザー単位で 分離できます。

SIEM／SOARと連携できますか？

はい。 AI関連のセキュリティイベントを Splunk、Grafana、 Datadogなどの 既存の監視環境へ 送信できます。

HIPAAへの対応とBAAの締結は可能ですか？

Prediction Guardは、 HIPAAに準拠しており、 第三者による コンプライアンス監視を 実施しています。

AI Control Planeサービスについて、 Business Associate Agreement （BAA）の締結にも対応しています。

ライセンスは従量課金ですか？

使用量に基づく従量課金ではなく、 固定のソフトウェア製品ライセンスです。

メーカー情報

メーカー：Prediction Guard, Inc.

メーカーの製品サイト
https://predictionguard.com/

*ご興味がございましたらお気軽にお問い合わせください。