AIセキュリティのためのRobust Intelligenceの代替案トップ5 (2025年版)

もしあなたの会社でAIの利用が増えているなら、おそらくリスクについても考え始めていることでしょう。モデルの障害、データ汚染、聞いたこともないような奇妙な攻撃などが、現実的な懸念事項になりつつあります。これは、ファイアウォールなしでウェブサイトを運営するようなもので、重要なアプリでは絶対にやらないことです。そして、同じ考え方が今やAIモデルにも当てはまるのです。

Robust Intelligenceのようなプラットフォームは、こうした新たな脅威に対処するために登場しましたが、AIセキュリティの世界は競争が激しくなっています。もはやバックエンドのモデルを保護するだけでは不十分です。顧客と実際にやり取りするAIについても、それが安全で、突拍子もないことを言わないように気を配る必要があります。

このガイドでは、Robust Intelligenceの優れた代替ツール5つを詳しく解説します。技術的な攻撃からモデルを保護するツールに注目するだけでなく、顧客対応AIが本当に役立ち、負債とならないようにするという、もう一つの非常に重要なAIリスクについても取り上げます。

AIセキュリティプラットフォームとRobust Intelligenceの代替ツールとは？

では、AIセキュリティプラットフォームとは一体何なのでしょうか？簡単に言えば、サイバーセキュリティスイートのようなものですが、AIと機械学習（ML）モデル専用に作られたものです。これらのプラットフォームは、脆弱性を発見し、攻撃を撃退し、AIシステムが構築時から本番環境で稼働するまで、意図した通りに動作するように設計されています。

その主な役割は、AIに伴う特有のリスクに対処することです。例えば、以下のようなものがあります。

• データ汚染（Data Poisoning）： 誰かが意図的に悪意のあるデータをモデルのトレーニング段階で投入し、モデルに間違いを犯させたり、隠れたバックドアを作成したりすることです。

• 回避攻撃（Evasion Attacks）： 攻撃者が画像やテキストにほとんど目に見えないようなわずかな変更を加え、AIを騙して誤った判断をさせることを想像してみてください。それが回避攻撃です。

• モデル盗用（Model Theft）： その名の通りです。悪意のある者が、苦労して開発した独自のモデルを自分たちの目的のために盗もうとすることです。

• ドリフト（Drift）： これは攻撃ではありませんが、大きなリスクです。モデルがトレーニングされた時と比べて、現実世界のデータが変化したために、時間とともにモデルのパフォーマンスが低下することです。

基本的に、企業はこれらのプラットフォームを使って、モデルを本番稼働させる前に徹底的にテストし、稼働後はリアルタイムのガードレールで監視します。これはすべて、AIが効果的で、安全で、信頼できるものであることを確認するためであり、それによって金銭的損失やデータ漏洩、あるいは不名誉な形でニュースになることを避けるためです。

優れたRobust Intelligence代替ツールの評価方法

では、これらの代替ツールをどのように選んだのでしょうか？単に名前を適当に選んだわけではありません。この比較を本当に役立つものにするために、ほとんどのチームにとって重要ないくつかの特定の点に注目しました。

私たちが注目した点は以下の通りです。

• ライフサイクル全体のカバー範囲： トレーニングから本番環境までAIを保護できるか？私たちは、一部だけでなく、全体のプロセスをカバーするツールを求めました。

• 使いやすさと統合のしやすさ： セットアップはどれくらい面倒か？既存のMLOpsやセキュリティ設定とスムーズに連携し、すべてを再構築する必要がないツールに高評価を与えました。

• 脅威検出能力： 実際に脅威を見つける能力はどれくらいか？これには、一般的なデータ汚染攻撃から、新しくて巧妙な脆弱性まで、あらゆるものを検出する能力が含まれます。

• 透明性とコントロール： 問題を検出した際に、その理由を教えてくれるか？単に決定を下すブラックボックスではなく、明確な情報と対応方法のコントロールを提供するプラットフォームを探しました。

• 価格設定： 価格は謎に包まれていないか？ほとんどのエンタープライズツールは、価格を知るためにデモを受ける必要がありますが、どのツールがコストについてよりオープンであるかを記載しました。

Robust Intelligenceの主要代替ツールのクイック比較

2025年におけるRobust Intelligenceの代替ツールベスト5

AIのリスクとセキュリティを管理するための主要プラットフォームの詳細な分析はこちらです。

1. eesel AI

ほとんどのAIセキュリティツールは、モデル自体をハッカーや技術的な障害から保護することに重点を置いています。しかし、eesel AIは、それとは異なる、そしておそらく同じくらい恐ろしいリスクに取り組んでいます。それは、AIが顧客と話している最中に「機嫌を損ねた」場合に何が起こるか、というリスクです。偽の返品ポリシーを自信満々にでっち上げたり、簡単な問題を解決できなかったりするサポートボットは、ブランドに深刻なダメージを与える可能性があります。eesel AIは、そのような事態を防ぐために作られており、カスタマーサービスでAIを安全かつ驚くほど簡単に利用することを可能にします。

ZendeskやFreshdeskのような既存のヘルプデスクツールや、Confluenceなどの社内ナレッジベースと連携します。そこから、サポートチケットを自動化したり、人間のエージェントを支援したり、チャットボットを動かしたりすることができます。6ヶ月かかるような導入プロジェクトを待つのではなく、今すぐこの問題を解決する必要があるチームのために設計されています。

eesel AIは既存のツールと連携するため、顧客対応AIのリスク管理において、Robust Intelligenceの代替ツールとして柔軟な選択肢となります。::

選んだ理由：

eesel AIが他と違うのは、AIがどのように作られているかだけでなく、AIが何をするかに焦点を当てている点です。リスク管理における真のキラー機能は、そのシミュレーションモードです。これにより、過去何千ものサポートチケットでAIをテストドライブでき、実際の顧客の質問にどのように対応したかを正確に確認できます。これにより、AIを一人でも実際の顧客と話させる前に、そのパフォーマンスや弱点を把握することができます。

eesel AIのシミュレーションモードでは、過去のチケットでパフォーマンスをテストできます。これは、Robust Intelligenceの代替ツールを評価するチームにとって重要な機能です。::

メリット：

• 数分で開始できます。 本当です。セルフサービスなので、ヘルプデスクを接続すれば約5分でAIコパイロットを稼働させることができます。営業電話やオンボーディングに何週間も待つ必要はありません。

• リスクなしでテスト可能。 シミュレーションモードを使えば、まず過去のチケットですべてを検証できるため、新しいものを立ち上げる際のストレスが大幅に軽減されます。

• 完全にコントロール可能。 AIがどのチケットに触れることを許可するか、何ができるかを決定できます。小さく安全な範囲から始めて、慣れてきたら徐々に権限を広げることができます。

• 価格が公開されている。 明確で公開された料金プランがあります。解決したチケットごとではなく、一定数のインタラクションに対して支払うため、成功したことでペナルティを受けることはありません。

デメリット：

• バックエンドモデルを保護するようには設計されていません。データ汚染や回避攻撃のようなものをスキャンすることはありません。

• MLOpsやデータサイエンスの担当者向けではなく、カスタマーサポート、営業、ITなどの現場チーム向けに作られています。

価格：

eesel AIは価格設定をシンプルかつ公開しています。すべてのプランには、AIエージェント、コパイロット、トリアージ、チャットボットなどの主要製品が含まれており、7日間の無料トライアルですべてを試すことができます。

• チームプラン： 月額299ドル（年払いの場合は月額239ドル）。月間最大1,000回のAIインタラクション、3つのボット、ウェブサイト、ドキュメント、Slackなどのソースとの連携が可能です。

• ビジネスプラン： 月額799ドル（年払いの場合は月額639ドル）。月間最大3,000回のAIインタラクション、無制限のボット、過去のチケットでのトレーニング、AIトリアージアクション、一括シミュレーションなどの機能が利用できます。

• カスタムプラン： 無制限のインタラクション、高度なセキュリティ、カスタム連携が必要な大企業の場合は、営業担当者に相談する必要があります。

最も優れた点の一つは、解決数ではなくインタラクション数に基づいて支払うことです。つまり、ボットが素晴らしい仕事をしたからといって、請求額が増えることはありません。詳細は価格ページで確認できます。

2. Protect AI

現在はPalo Alto Networksの一部であるProtect AIは、MLSecOps（機械学習セキュリティオペレーション）の世界における重鎮です。ノートブックの最初のコード行からデプロイされたモデルに至るまで、機械学習のサプライチェーン全体を保護することを目的としたプラットフォームです。

このツールは、すべてのML資産を一箇所で可視化し、自社のモデルを「レッドチーム」して弱点を見つけ、使用しているオープンソースコンポーネントの脆弱性を特定するのに役立ちます。これは間違いなく、AIの内部で何が起こっているかを正確に把握する必要がある、筋金入りのセキュリティおよびMLOpsチーム向けに作られています。

選んだ理由：

Protect AIがリストに入ったのは、MLパイプライン全体を保護するための非常に徹底したプラットフォームを提供しているからです。モデルだけでなく、そのすべての依存関係をスキャンして既知の問題を発見する能力は、手遅れになるまで多くの企業が見過ごしがちな点です。

メリット：

• MLパイプライン全体の明確な可視性を提供します。

• オープンソースライブラリの脆弱性を見つけ出すのに優れています。

• Palo Alto Networksの一部であることから、サイバーセキュリティにおける高い信頼性があります。

デメリット：

• セットアップは大規模なプロジェクトになる可能性があり、MLOpsワークフローと緊密に統合する必要があります。

• 公開価格がないため、費用を把握するにはエンタープライズ向けの営業プロセスを経る必要があります。

価格：

Protect AIのウェブサイトに価格ページはありません。営業チームに連絡し、デモを受けてカスタム見積もりを取得する必要があります。これはエンタープライズ向けセキュリティソフトウェアでは一般的ですが、電話をかけるまでもなく、予算内かどうかを知ったり、選択肢を比較したりするのが難しくなります。

3. CalypsoAI

CalypsoAIは、彼らが「AIの信頼、リスク、セキュリティ管理」（AI TRiSM）と呼ぶものに重点を置いています。その目的は、企業がAI、特に現在誰もが使用している大規模言語モデル（LLM）を検証、監視、保護するのを支援することです。基本的には、ユーザーとAIの間のセキュリティチェックポイントのように機能し、悪意のあるプロンプトや機密データの漏洩など、出入りするすべてのものをスキャンします。

AIモデル（社内製かOpenAIのようなプロバイダーから提供されたものかに関わらず）の使用が安全でコンプライアンスに準拠していることを非常に慎重に確認する必要がある、政府や金融などの大企業に人気の選択肢です。

選んだ理由：

CalypsoAIが私たちの目に留まったのは、彼らがこの分野の草分け的存在であり、現在非常に重要なLLMの保護に特化しているからです。生成AI専用のファイアウォールとして機能できる点が、際立っています。

メリット：

• 大規模言語モデルの保護に関してはエキスパートです。

• モデルの検証とレッドチーミングツールは非常に強力です。

• リアルタイムのガードレールは、データ漏洩や不正使用が発生した際にそれを阻止するのに役立ちます。

デメリット：

• コンプライアンスの負担が重い大企業向けに作られているため、小規模なチームには過剰かもしれません。

• セットアップが複雑になる可能性があり、管理には専門のセキュリティ担当者が必要になるでしょう。

• こちらも公開価格はありません。費用を知るには営業担当者に問い合わせる必要があります。

価格：

驚くことではありませんが、CalypsoAIの価格は公開されていません。価格を知るには、デモをリクエストし、営業チームからカスタム見積もりを取得する必要があります。

4. TrojAI

TrojAIの主な焦点は、AIおよびMLモデルを敵対的攻撃として知られるものから保護することです。彼らのプラットフォームは、データ汚染やモデル回避から、モデルから機密情報を引き出そうとする攻撃まで、さまざまな脅威に対抗するように設計されています。

これを実現するために、モデルをデプロイする前の徹底的なテストと、本番稼働後のリアルタイムファイアウォールという二段構えで対応します。これにより、金融、ヘルスケアなど、モデルの完全性が絶対に損なわれてはならない分野の企業に適しています。

選んだ理由：

TrojAIを選んだのは、敵対的攻撃に関する深い専門知識があるためです。他のプラットフォームが多岐にわたる機能を提供する中、TrojAIはAIモデルを騙したり破壊したりするために設計された巧妙な攻撃の発見と阻止に徹底的にこだわっています。

メリット：

• 敵対的攻撃に関して深い知識を持っています。

• ローンチ前の侵入テストと、本番稼働後のファイアウォールの両方を利用できます。

• モデルをより堅牢にし、操作されにくくするのに役立ちます。

デメリット：

• 非常に高度な攻撃を防ぐことよりも、一般的なAIガバナンスに関心がある場合、これは専門的すぎるかもしれません。

• これもまた価格が非公開のエンタープライズツールであり、営業担当者との面談なしでは予算を立てるのが難しいです。

価格：

TrojAIの価格は問い合わせた場合にのみ入手可能です。主にエンタープライズ顧客と取引しているため、見積もりについては営業チームに連絡する必要があります。

5. Cranium

Craniumは、企業がすべてのAI資産を把握し、それらが安全でコンプライアンスに準拠していることを確認するのに役立つAIセキュリティプラットフォームです。その最も優れた機能の1つは、AIの「構成表」を作成することです。これは基本的に、AIシステム内のすべてのコンポーネントのリストです。これにより、会社全体のAIリスクをマッピング、監視、管理することができます。

このプラットフォームは使いやすく、コラボレーションを促進するように作られているため、AI、セキュリティ、コンプライアンスの各チームが別々のサイロで作業するのではなく、実際に協力することができます。

選んだ理由：

Craniumの「構成表」というアイデアが、私たちのリストに載った理由です。これは、驚くほど多くの企業が抱える問題、つまり、自分たちが使用しているすべてのAIを把握していないという問題に対する、シンプルで実用的な解決策です。Craniumはそれに正面から取り組んでいます。

メリット：

• 自社にどのようなAIがどこにあるのかを把握するのに非常に優れています。

• インターフェースはクリーンで使いやすく、コラボレーションを促進します。

• AI開発者とセキュリティ担当者の連携を促進するのに役立ちます。

デメリット：

• この分野では比較的新しいプレーヤーの一つです。

• ご想像の通り、セルフサービスオプションや公開価格のないエンタープライズツールです。

価格：

Craniumは価格をオンラインで公開していません。費用を知るには、デモを予約し、営業チームとカスタムプランについて話す必要があります。

この動画では、2025年に利用可能な最も強力でアクセスしやすいAIツールをいくつか紹介し、進化するAIアプリケーションの状況についての文脈を提供します。

あなたのビジネスに最適なRobust Intelligence代替ツールの選び方

さて、このリストの中から適切なプラットフォームをどうやって選べばよいのでしょうか？それは、あなたが最も何を心配しているかによります。以下に簡単な考え方を示します。

• まず、最大のリスクを特定する。 コアMLモデルがハッカーに攻撃されることを心配していますか？それとも、従業員が誤って会社の機密データを公開チャットボットに貼り付けてしまうことの方が大きな懸念ですか？あるいは、新しいサポートボットが顧客にひどい、ブランドを毀損するようなアドバイスをする悪夢でしょうか。まず、主要な問題を明確にしましょう。

• MLOpsやセキュリティチームに所属している場合、 おそらく開発ライフサイクルに焦点を当てているでしょう。その場合は、Protect AIやTrojAIのようなツールを検討してください。これらはパイプラインに組み込み、技術的な攻撃から防御するように作られています。

• コンプライアンスやガバナンスチームに所属している場合、 特に規制の厳しい分野では、モデルの検証やLLMが正しく使用されていることを確認する必要があります。CalypsoAIやCraniumは、必要な監督機能を提供するため、この目的に最適です。

• サポートや運用チームに所属している場合、 主な目標は顧客と安全にAIを使用することです。**eesel AI**のようなプラットフォームが最良の選択肢となるでしょう。シミュレーション、コントロール、使いやすさを通じて、サポート自動化のリスクを管理することに重点を置いています。

Robust Intelligenceの代替ツールでAIを保護する：コアモデルから顧客との対話まで

結局のところ、AIのセキュリティ確保はもはや「あれば良いもの」ではありません。Robust Intelligenceやその競合製品のようなツールは、コアモデルを技術的な脅威から保護する上で素晴らしい仕事をしますが、それは戦いの半分に過ぎません。もう半分、つまり顧客が実際に目にする部分は、彼らが対話するAIが信頼でき、正確で、安全であることを確認することです。

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