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Giskard Guards：企業AIエージェントの安全性をどう守るのか
Giskard Guardsは、企業AIエージェントの実行チェーン全体を監視し、ポリシーをリアルタイムで適用するセキュリティ／ガバナンスレイヤーとして設計されている。 従来のAIモデレーションはプロンプトや出力のみを検査するが、現代のエージェントはデータ取得やツール呼び出しを行うため、幻覚・プロンプトインジェクション・不正なツール利用など新しいリスクが生まれている。
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研究の答え
重要なポイント
- Giskard Guardsは、企業AIエージェントの実行チェーン全体を監視し、ポリシーをリアルタイムで適用するセキュリティ／ガバナンスレイヤーとして設計されている。
- 従来のAIモデレーションはプロンプトや出力のみを検査するが、現代のエージェントはデータ取得やツール呼び出しを行うため、幻覚・プロンプトインジェクション・不正なツール利用など新しいリスクが生まれている。
- Giskardは複数の検知器と「policy‑as‑code」によるルール化を組み合わせ、EU AI法の要件にも対応しながら銀行・保険・医療などの規制産業で安全にAIエージェントを運用できることを目指している。
AI プロンプト
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is the French startup Giskard addressing the growing security and governance risks of enterprise AI agents with its Giskard Guards platf. Article summary: Giskard is positioning Giskard Guards as a runtime security and governance layer for enterprise AI agents: instead of only filtering a user prompt or final model output, it evaluates the agent’s broader execution context. Topic tags: general, academic, general web, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "The scale of the problem AI agents are proliferating across enterprise environments faster than security teams can track 10,000+ Apps on average in a single enterprise environment" source context "Enterprise AI Agent Security and Governance: Managing Risks in 2026 | PPTX" Reference image 2: visual subject "
企業の業務にAIエージェントを組み込む動きが急速に広がっています。エージェントは単なるチャットボットとは違い、社内文書の検索、APIの呼び出し、複数ステップのタスク実行などを行いながら、業務システムと直接連携します。
しかしその一方で、新しい種類のセキュリティリスクも生まれています。フランスのAIスタートアップ Giskard は、この課題に対応するため、企業向けのガバナンス・セキュリティ基盤 「Giskard Guards」 を開発しました。
このプラットフォームの特徴は、AIの入力や出力だけではなく、エージェントが実際にどのような行動を取るかをリアルタイムで監視する点にあります。
なぜ従来のAIガードレールでは不十分なのか
初期のAI安全対策は、ユーザーのプロンプトやモデルの生成テキストをフィルタリングする方式が中心でした。これは、AIが主にチャット型インターフェースとして使われていた時代には一定の効果がありました。
しかし現在の企業向けAIエージェントは、次のような能力を持っています。
- 社内データや外部文書の検索
- APIや自動化ツールの呼び出し
- 複数ステップの推論やワークフロー実行
- 業務システムとの直接連携
この結果、問題の焦点は**「不適切なコンテンツ」から「不適切な行動」へ**と移っています。
たとえばエージェントは次のような問題を引き起こす可能性があります。
- 幻覚による誤った判断やアクション
- 文書内に埋め込まれた悪意ある命令への追従（プロンプトインジェクション）
- 機密データの漏えい
- ツールやAPIの誤用
こうした失敗は、企業の業務フローに直接影響を与える可能性があります。
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「Giskard Guards：企業AIエージェントの安全性をどう守るのか」の短い答えは何ですか?
Giskard Guardsは、企業AIエージェントの実行チェーン全体を監視し、ポリシーをリアルタイムで適用するセキュリティ／ガバナンスレイヤーとして設計されている。
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
Giskard Guardsは、企業AIエージェントの実行チェーン全体を監視し、ポリシーをリアルタイムで適用するセキュリティ／ガバナンスレイヤーとして設計されている。 従来のAIモデレーションはプロンプトや出力のみを検査するが、現代のエージェントはデータ取得やツール呼び出しを行うため、幻覚・プロンプトインジェクション・不正なツール利用など新しいリスクが生まれている。
次の実践では何をすればいいでしょうか？
Giskardは複数の検知器と「policy‑as‑code」によるルール化を組み合わせ、EU AI法の要件にも対応しながら銀行・保険・医療などの規制産業で安全にAIエージェントを運用できることを目指している。