AI モデルの確実な採用:AI ゲートウェイが企業にとって必須である理由

AIは、かつてないスピードで企業運営のあらゆる側面に浸透しています。しかし、AI モデルの利用が爆発的に増加している背景には、サービスの断片化、セキュリティリスクの増大、コストの高騰など、新たな課題の波があります。
企業はどのようにしてゲナイの波に安全かつ効率的に乗り切ることができるのでしょうか？その答えは、新しいカテゴリのインフラストラクチャ、AI ゲートウェイにあります。

AI ゲートウェイとは

ガートナーは、早くも2023年には、2026年までに80％以上の企業がジェネレーティブAI（GenAI）モデルを使用するようになると予測していました。しかし、RESTful アーキテクチャと静的なリクエスト/レスポンスモデルを中心に設計された従来の API ゲートウェイでは、AI サービス独自の特性を実現するには不十分です。このギャップを埋めるには、 AI ゲートウェイ は、AI 主導の環境向けに特別に設計された専用のトラフィック管理プラットフォームとして開発されています。

AI Gateway は、大規模言語モデル (LLM) サービスやその他の AI ワークロードの一元化されたアクセスポイントとして機能します。さまざまな AI プロバイダーとプロトコルをサポートしながら、インテリジェントなルーティング、統一された ID とアクセス制御、トークンレベルのクォータ適用、コンテンツ管理、セキュリティ監査を可能にします。
これは単なるアップグレードされたAPIゲートウェイではなく、動的でトークン主導型の大量のAIトラフィックを処理するように設計された次世代のガバナンスレイヤーです。

企業が AI ゲートウェイを必要とする理由

API はデジタル世界のコアコネクタであり、現在では、リアルタイム AI インタラクションの原動力でもあります。AI モデルからのスマートレスポンス、画像生成、意思決定の推論はすべて、API 呼び出しのウェブを利用しています。

組織が AI への取り組みを拡大するにつれ、いくつかの課題に直面します。

• ‍統合の複雑さ: 企業は多くの場合、複数のAIプロバイダーに依存しているため、統合が複雑になっています。‍
• 高まるセキュリティリスク: 機密データの漏洩や即時注入攻撃が頻発しています。これは、従来のゲートウェイでは対処できないリスクです。‍
• 管理されていないコスト: トークンベースの請求モデルでは、きめ細かな制御がなければ予算超過につながる可能性があります。

従来の API ゲートウェイは、いくつかの重要な点で不十分です。

• ‍測定方法: 従来のゲートウェイはリクエスト量に基づいて監視して請求しますが、AI リソースの消費量は「トークン」で測定されます。‍
• ストリーミングレスポンス: AI アプリケーションでは、リアルタイムのインタラクションに (静的ではなく) ストリーミング応答形式を使用することがよくあります。‍
• コンプライアンスニーズの強化: AI シナリオでは、きめ細かなアクセス制御、データ暗号化、監査証跡、コンテンツフィルタリングなど、より強力なガバナンスが必要です。

これらの新しい要求を満たすために、組織には新しい種類のゲートウェイが必要です。AI ゲートウェイ インテリジェントワークロードの未来を見据えて構築されています。

Paraview AI ゲートウェイ:統合された、安全でコスト意識の高いAI管理

この高まるニーズに応えて、ParaviewはAPIゲートウェイとセキュリティに関する当社の専門知識に基づいて構築されたエンタープライズグレードのAIゲートウェイを開発しました。これにより、企業はシステム、モデル、プロトコル全体で AI と API トラフィックを統合して制御できるようになり、以下のことが可能になります。

• LLMやビジネスシステムとのシームレスな統合
• 一元化されたモデルアクセス管理
• 包括的なオブザーバビリティとセキュリティコントロール

主な機能:

1. ‍統合アクセスとマルチモデル管理: AI Gatewayは、DeepSeek、OpenAI、社内モデルなど、複数のソースからのAIサービスを集約し、ほぼすべての主要なAIプロバイダーをサポートします。大規模言語モデル (LLM) プラットフォーム間の違いを抽象化し、開発者に統一された API インターフェースを提供することで、統合を合理化し、開発の複雑さを軽減します。開発者は必要に応じて柔軟にモデルを切り替えることができ、ゲートウェイはビジネスコンテキストに基づいてリクエストを最適なモデルにインテリジェントに自動ルーティングすることもできます。‍
2. セキュリティ&コンプライアンスガバナンスセンター: AI ゲートウェイは、アクセス制御、データ暗号化、コンテンツモデレーションを通じて AI インタラクションライフサイクル全体にわたってコンプライアンスを実施します。たとえば、LLMSの入出力レビューをサポートし、プロンプトを検証してプロンプトを検証してプロンプトを検証し、有害または非準拠のコンテンツ生成をブロックします。-Paraview IAMと統合されたゲートウェイにより、Role-Based Access Control（RBAC）により、部門または役割ごとにモデルアクセスを制限できます（たとえば、画像生成モデルを使用できるのは設計チームだけです）。高度なデータマスキングは、プライバシーコンプライアンスをサポートするために、プロンプトや応答に含まれる機密データを保護します。AI プロンプトテンプレート、デコレーター、プロンプトファイアウォールを含む広範なプラグインエコシステムにより、開発者はより安全で統制のとれた、一貫性のある AI アプリケーションを構築できます。‍
3. インテリジェントなルーティングとパフォーマンスの最適化: ワークロード要件に基づいて、最も費用対効果の高い、またはパフォーマンスの高いモデルにリクエストを動的にルーティングします。単純なタスクでは、低コストのモデルを優先して使用コストを削減できます。頻繁に発生するクエリの結果 (顧客サービスシナリオでのパスワードリセット手順など) は、ベクトルベースのインデックスを使用してキャッシュできるため、すばやく取得できるため、LLM 呼び出しを繰り返す必要がなくなり、消費量を削減できます。さらに、モデルに障害が発生したりタイムアウトしたりした場合、システムは自動的に代替プロバイダーにフォールバックし、サービスの継続性と耐障害性を確保します。‍
4. 高精度ガバナンスのためのトークン対応プラグイン: 呼び出しごとのリクエストを監視する従来のAPIゲートウェイとは異なり、Paraview AI Gatewayはトークンレベルでトラフィックを管理し、入力トークンと出力トークンの使用量の両方を監視および制限します。URL パラメーター、HTTP ヘッダー、クライアント IP アドレス、コンシューマー ID など、さまざまなディメンションに基づいてレート制限ルールを適用できます。企業はモデルごとにトークン・クォータを柔軟に割り当てたり、ディメンションごとにリクエスト頻度の制限を定義したりして、最適なパフォーマンスを確保し、予算超過を防ぐことができます。‍
5. コスト管理と完全なオブザーバビリティ: トークンレベルのメータリングとスロットリングに加えて、AI Gatewayを使用すると、企業はユーザー、部門、またはアプリケーションごとに1日の使用量の上限を設定できるため、AIリソースの消費量を正確に制御できます。そのオブザーバビリティエンジンは、トークンがどこでどのように消費されているか、つまりどのアプリケーションまたはユーザーが通話を開始したか、いつ発生したか、どのくらい使用されたかを完全に可視化します。このエンドツーエンドのモニタリングにより、リソースプランニング、最適化、アカウンタビリティに役立つ重要なデータが得られます。また、ユーザーは透明性を得て自分の利用状況を効果的に管理できるようになり、利用率を最大化し、無駄を最小限に抑えることができます。

結論

AI には大きな期待が寄せられますが、管理しないままにしておくと運用上のリスクも大きくなります。Paraview AI Gateway を利用すれば、企業が AI スタックの制御を取り戻し、イノベーションと規制、規模とセキュリティの間のギャップを埋めることができます。
GenAI がデジタルビジネスの中核となるにつれ、堅牢な AI ゲートウェイはもはやオプションではなく、不可欠なものとなっています。AI Gateway がどのようにサイバーセキュリティ戦略を強化できるかについて詳しくは、Paraview にお問い合わせください。