AIゲートウェイとは何ですか？

AIとLLMの台頭は私たちの世界で革命を起こしており、私たちが構築しているアプリケーションや提供している顧客体験に影響を与えています。これは、技術の進化における交差点を越えて、新しい旅に入るためのパラダイムシフトを伴う業界の重要な瞬間の1つです。過去の交差点は、モバイルの台頭、クラウドの台頭、マイクロサービスの台頭などでした。AIはインターネットの誕生と同じくらい革命的だと言う人もいるかもしれません。

OneRouterのCTOとしてAPIの世界に関わっている私は、AIの使用がAPIによって支えられていることに気づかざるを得ません：

• AIを使用する際、ブラウザのプロンプトが基盤となるAPIによって動いている場合でさえ、APIを介して行います。

• AIが世界と相互作用する際、AIモデルによって利用されるAPIを通じて行い、より多くの製品やサービスがAIによって消費されることを可能にするため、APIの数は本質的に指数関数的に増加します。

そのため、APIの世俗的な追い風はAIの採用によって強化されています。今日、インターネットトラフィックの83%以上がAPIトラフィックです。新たにAIトラフィックのカテゴリーが登場しました。今日の私たちのAPIトラフィックの大部分は、モバイルやウェアラブルデバイスなどの非ブラウザ体験によってすでに駆動されており、AIは世界における新たなAPIトラフィックの大部分を掌握する準備が整っています。

AIゲートウェイは、あなたのLLMオペレーションに秩序、セキュリティ、効率をもたらします。アプリとAIモデルの間の重要な制御ポイントとして機能し、アクセスを管理し、使用を監視し、責任を持ってAIを展開することを保証します。

なぜ今、AIゲートウェイに注目すべきなのか？

今日、どの組織も3つの重要な分野でのリスク上昇に直面しています：

1. セキュリティとコンプライアンス：敏感なデータを保護し、進化する規制に積極的に対応します。

2. コストと効率：膨らむLLMの支出を抑え、AIの支出を最適化します。

3. ガバナンスと将来への備え：AIを組織全体でスケールさせる際に、自信を持って適応します。

要するに、AIゲートウェイ はオプションではなく、持続可能で安全なAIの採用にとってミッションクリティカルです。

このグラフはAPIトラフィックの種類を示しています。今後数年でAIによって捕捉されるAPIトラフィックの量はどれくらいですか？

AIの採用

私たちの製品にAIを使用するために、世界中の開発者や組織は新しいベストプラクティスを開発し、AIの消費がどのように管理され、保護されるかを根本的に確立するために新しい技術を採用する必要があります。

この点で対処する必要がある領域はたくさんあります：

1. AIとデータセキュリティ：顧客のデータや敏感な情報がAI/LLMに入力されないようにしなければなりません。これにより、プライバシー漏洩、セキュリティの悪化、潜在的なデータ侵害が生じます。

2. AIガバナンス：アプリケーションやチームが全ての提供者とモデルにわたってAIをどのように消費しているかを管理できるようにする必要があります。AIトラフィックを生成している組織内の可視性と制御を持つ単一のコントロールプレーンを使用します。このレベルの可視性と制御を持たないAIのコントロールプレーンがなければ、組織はチームが自分たちの製品でAIをどのように採用しているかを見ることができず、適切な方法で行われているかどうかも不明です。

3. マルチAI採用：任務に最適なAIを活用し、異なるLLMやモデルを統合するのにかかる時間を短縮できるようにする必要があります。一般的なLLMと専門的なLLMは、異なるタスクに応じて採用されることになるでしょう。開発者は、要求に基づいて異なるクラウドホスト型やオープンソースのモデルを採用するかもしれません。

   
   

オープンソースのモデルは急速に改善され、いくつかのプライベートモデルを超えています。出典：ARK Invest

AIの採用が組織内で増加するにつれて、私たちは開発者が迅速に反復し、新しい能力を構築できるようにしたいと考えています。特にAIの使用に関する特定の横断的な懸念を管理する必要はありません。したがって、アプリケーションチームの生産性を向上させ、組織でAIを安全かつ責任を持って利用できるようにするために、AIは組織内のコアプラットフォームが提供するサービスとなる必要があります。そして、それは使用を希望するあらゆる製品から消費できるようになります。これにより、チーム全体でのAIの採用に関して、再発明する無駄を避けることができます。

AIゲートウェイとは何ですか？

AIゲートウェイは、組織のITインフラ内で人工知能（AI）モデルとサービスの統合、管理、展開を促進するために設計されたミドルウェアプラットフォームです。AIシステムとエンドユーザーアプリケーションの間の橋として機能し、AI機能を活用するための一貫したスケーラブルな環境を提供します。新しいアプリケーション及び既存アプリケーションにAI技術を統合するためのプラットフォームであるAIゲートウェイは、AI技術の展開と運用を効率的に管理し、それらが広範なITエコシステムに統合されることを保証します。

AIゲートウェイはどのように機能しますか？

AIゲートウェイは、組織のインフラ内でAIモデルの展開、統合、動作を管理する専門の仲介者として機能します。

これがどのように機能するか：

1. データルーティングと前処理：AIゲートウェイは、データベースやAPIなどのさまざまなソースからデータを受け取ります。このデータを前処理し、クリーニング、正規化、AIモデルに適した形式に変換します。この前処理ステップは、AIモデルに供給されるデータの質と一貫性を高めることを保証します。

2. リクエスト処理と負荷分散：ゲートウェイは、ユーザーアプリケーションからのリクエストを管理し、事前に定義されたルールとポリシーに基づいて適切なAIモデルにリダイレクトします。リクエストを複数のAIモデルのインスタンスに分配することで、負荷を分散し、特定のモデルがボトルネックになるのを防ぎます。

3. セキュリティの実施：ゲートウェイレベルでセキュリティポリシーが適用され、データの転送中の暗号化、ユーザーとシステムの認証、許可された行動を実行するための権限が含まれます。

4. 監視とログ記録：AIゲートウェイは、AIモデルのパフォーマンスと健康を継続的に監視し、応答時間、エラー率、リソース使用状況などの重要なメトリクスをログに記録します。この監視により、問題を早期に特定し、迅速なトラブルシューティングと最適化を可能にします。

AIゲートウェイは、AIモデルが生産環境に効果的に統合され、信頼性の高いパフォーマンスを保ち、効率的に維持されることを保証し、すべての組織内のセキュリティとコンプライアンス基準に従うことができます。

APIゲートウェイとAIゲートウェイの違いは何ですか？

従来のAPIゲートウェイは、一般のAPIに対するルーティング、負荷分散、標準的なセキュリティ機能を提供します。しかし、AIゲートウェイは、LLMの独自の複雑さに特化した高度な機能を備えています：

• プロンプトエンジニアリングコントロール：悪用やプロンプト注入攻撃を防ぐために、入力プロンプトを洗練させ、検証します。

• トークン使用分析：コストを効果的に管理するために詳細なトークン消費メトリクスを監視します。

• 高度なデータマスキング：プロンプトや応答内の敏感なデータを保護し、プライバシー規制に準拠することを保証します。

• コンテキスト管理とセッション管理：会話の状態を維持し、LLMとの対話に不可欠です。

AIゲートウェイは、従来のAPIゲートウェイと同様に機能します：私たちの内部APIを他のクライアントに公開するためのリバースプロキシとして機能するのではなく、アプリケーションによって生成されたAIトラフィックに対するイグレスポロキシとして展開されます。そのトラフィックは、バックエンドのAIモデルがクラウドにホストされているか自己ホストされているかに応じて、組織内または外で指向されます。

AIゲートウェイとAPIゲートウェイの両方が必要ですか？

多くのケースで、AIゲートウェイとAPIゲートウェイの両方が必要です。なぜなら、それぞれがITインフラの異なる側面に対応しているからです。

AI機能を活用する組織にとって、AIゲートウェイはAIモデルが運用され、ワークフローに統合されることを保証します。AIゲートウェイがなければ、AIモデルのライフサイクルを管理することが煩雑になり、モデルの精度、パフォーマンス、コンプライアンスの問題を引き起こす可能性があります。一方、APIゲートウェイは、これらのAIモデルと他のサービスを支える広範なインフラが効率的かつ安全に運用されることを保証します。

両方のゲートウェイは補完的な役割を果たし、組織が多様なサービスをサポートし、AIワークロードの専門的な要求を満たす堅実で安全な環境の恩恵を受けることを可能にします。

結論

AIゲートウェイは、現代のAIインフラにおいて重要であり、中央集権的な管理、強力なセキュリティ、最適化されたパフォーマンスを提供します。AI技術の効果的な利用を支援し、アプリケーションが安全で効率的であり、組織のワークフローにシームレスに統合されることを保証します。