AI ガバナンス

AI に関する規制とコンプライアンス

すべてのモデルを管理 ビルドの作成元や環境に関係なく、すべての生成 AI モデルと予測 AI モデルの管理を一元化します。UI または API を介して LLM と ML モデルをシームレスにデプロイし、OSS LLM 用に組み込まれた生成 AI の指標と介入を活用します。

規制や業界標準へのコンプライアンスを自動化 国や業界の要件（EU AI 法、SR-117、HIPAA、BAA など）を満たす文書の自動作成により、時間を節約し、コンプライアンスを確保します。PII 保護や有害性などの生成 AI のユースケースにおけるコンプライアンステストを簡単に実行し、ワンクリックで詳細かつカスタマイズ可能なレポートを生成できます。

モデルリスクとポリシー管理 AI 関連のリスクを最小限に抑え、すべての AI プロジェクトにおいて MRM ポリシーとセキュリティ要件を守ります。モデルの開発中、およびモデルの本番環境へのデプロイ時に、組み込みのグローバルモデルテンプレート、承認ワークフロー、バージョン管理、パフォーマンス監視を活用して変更を管理し、リスクを軽減します。

セキュア AI

リアルタイムで行う介入とモデレーション DataRobot の世界トップクラスのガードモデルで、PII リーケージ、プロンプトインジェクション攻撃、不正確な応答などの脆弱性からモデルを保護します。NVIDIA、Microsoft、DataRobot などが提供する、すぐに使用可能、カスタマイズ可能な技術のフルスイートにアクセスし、LLM および予測モデルの問題を継続的に監視し、対処します。

外部モデル用のセキュリティシールド 外部で構築された LLM を含めたすべてのモデルを簡単に保護して管理します。DataRobot を CI/CD パイプラインまたは MLFlow レジストリに統合し、自動テストと検証を行います。包括的なガバナンスポリシーとカスタム指標を使用して、LLM をリアルタイムで監視およびモデレートします。こうした防御を自動化して、組織内のすべてのモデルを確実に保護します。

AI デプロイ前のレッドチーミング評価 AI をデプロイする前にレッドチーミング評価を実施することで、モデルの堅牢性と安全性を確保します。合成データセットやカスタムデータセットを用いてテストを行い、ジェイルブレイク、バイアス、不正確さ、有害性、コンプライアンス上の問題を早期に発見し、脆弱性に対処します。本番環境移行後も、包括的な保護機能ライブラリによって継続的なセキュリティを維持します。

アラートの自動化とカスタマイズ 脅威について迅速に報告、ブロック、対応するためのガードの自動化と設定により、セキュリティを強化します。プロンプトの応答を修正またはブロックし、検出と解決を迅速化します。データサイエンスアプリケーションまたは SIEM ツールで、リアルタイムの指標と顧客アラートを取得します。ガードが遅延した場合はプロンプトを自動的にブロックし、一貫した保護を確保します。

本番環境のパイプラインを標準化

デプロイの複雑さを軽減 予測 AI と生成 AI のアセットについて、1 つのレジストリから整理、デプロイ、バージョン管理し、一元管理を行います。データと特徴量エンジニアリングのパイプラインを自動でシリアル化し、LLM、ベクトルデータベース、プロンプト戦略をパッケージ化して、本番環境対応の REST API エンドポイントをワンクリックでデプロイします。

リソースのスケーリングを自動化 ワークロードに基づいてコンピューティングを自動調整し、アイドル時間をゼロにスケーリングするよう設定するサーバーレスデプロイにより、運用コストを削減します。自動スケーリングにより、ベクトルデータベースの更新を高速化し、パフォーマンスと予測時間を確保します。

CI/CD テストで AI パイプラインを保護. 標準化された CI/CD テストで AI 開発パイプラインを保護します。テストと認証を自動化し、承認ワークフローを効率化して、サービスを中断することなく本番環境モデルをシームレスに切り替えます。

最高のパフォーマンスでパイプラインを維持 データベース、生成 AI の応答、予測モデルなど、すべてのデプロイにおいて高品質を確保します。AI の応答とベクトルデータベースとの適合度合について理解を深め、DataRobot のインサイトを活用して、ターゲットを絞ったトレーニングの機会を提供します。