exaBase Studio、閉域型とSaaS版でセキュリティを多層的に強化

エクサウィザーズは11月11日、AIエージェントの開発・運用プラットフォーム「exaBase Studio」のセキュリティ強化について発表した。プライベートクラウド版を中核に、インターネットから切り離した顧客専用の閉域環境に、AIエージェントの実行・統制基盤、AI駆動開発環境、ローカルLLMをまとめて構築するという。

これにより、機密性の高い実データを外部に出すことなくAIエージェントの開発・検証できるようになり、稼働後の原因調査や保守も効率化が見込める。なお、同ソリューションはエクサウィザーズグループ4社が一体で提供する。

SaaS版では自社インフラのセキュリティ監視にクラウドセキュリティプラットフォーム「Wiz」を採用。ユーザーが開発・実行するコンテナ環境を含めた脆弱性の継続的な監視体制を強化する。

加えて、exaBase Studio上でユーザーが自社環境の安全性ステータスを確認できるセキュリティダッシュボード機能を提供する。重大な脆弱性発見時の緊急停止条件や対応方針について、顧客と協議しながら運用ルールを明確化する。

exaBase Studioのセキュリティを多層的に強化する

AIサービスにも求められるセキュリティ対策

近年はソフトウェアの脆弱性を悪用した侵入やサプライチェーン攻撃、ランサムウェアなどによる被害が相次いでいる。

さらに、生成AIが攻撃対象の調査やフィッシング、マルウェア開発などにも使われるようになり、サイバー攻撃の高度化が進んでいる。そのため、企業は脅威の変化に応じた、より高度で継続的なセキュリティ対策が求められている。

同時に、AIの業務利用が広がる中で、アプリケーションだけでなく、ネットワーク、認証・認可、データ、LLM、開発環境までを含めた多層的なセキュリティ対策が不可欠とされる。

一方、AIエージェントの活用を進める企業からは、別の課題も挙がっているという。

AIエージェントは実際の業務データや利用状況によって動作が変わるため、本番データを用いた検証が品質確保には欠かせないが、機密性の高いデータを外部のLLMサービスや開発サービスに送信できず、実データでの開発や検証に踏み込めないという制約が生じているのが現状だ。

エクサウィザーズグループはこうした脅威環境の変化と企業の実務上の制約の双方に対応するため、exaBase Studioのセキュリティを多層的に強化する。

閉域型AI基盤

exaBase Studioの閉域型AI基盤は、AIエージェントを動かす基盤だけでなく、それを開発・保守するコーディングエージェントと、それら両方が利用するローカルLLMを、顧客企業専用の閉域環境にまとめて配置できる。

具体的には、Microsoft AzureやAWSなど専用のプライベートクラウド環境に、MCP Gateway・MCP Registry・認証・認可サービスを備えたexaBase Studio、AI駆動開発環境、専用GPU上のローカルLLMを構築し、閉域ネットワーク内で連携させる。インターネットから直接アクセスできる入口は設けず、各社のセキュリティ要件に応じた環境を提供する。

これにより、機密性の高い本番データや実行ログを外部のLLMや開発サービスに送信することなく、AIエージェントの開発・検証から、稼働後の原因調査・修正・回帰評価までをAI駆動開発によって効率化できる。

閉域型AI基盤は以下の3つで構成される。