AI Gatewayとは？～生成AI時代に求められるAPI管理の新常識～

ChatGPTの登場以降、生成AIを業務に活用する企業が急増しています。
一方で、「従業員が勝手にAIを使っている」「生成AIの利用料が想定を大幅に超えた」「機密情報がAIに入力されていないか不安」といった声をお聞きすることも増えてきました。

本コラムでは、このような課題を解決する手段として注目されている「AI Gateway」という考え方について、その背景から具体的な効果までを解説します。
AIの業務活用を検討されている方、すでに活用を始めているもののガバナンスに課題を感じている方に、ぜひお読みいただきたい内容です。

企業におけるAI活用の現状

2022年11月のChatGPT公開を契機に、生成AIは急速に企業へ浸透しました。
文書作成、コード生成、データ分析、カスタマーサポートなど、その活用領域は多岐にわたります。
これらの生成AIサービスの中核となっているのが、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）と呼ばれる技術です。
OpenAI社のGPTシリーズをはじめ、各社が独自のLLMを開発・提供しており、企業はこれらを組み合わせて活用することで、より高度な業務効率化を実現しています。
特に注目すべきは、生成AIの利用形態です。
多くの企業では、OpenAI、Anthropic、Google、AWSなど複数のAIプロバイダーが提供するAPIを通じて生成AIを利用しています。
用途に応じて最適なモデルを使い分けるマルチAI戦略を採用する企業も増えており、「ひとつのAIに依存しない」という考え方が広まりつつあります。
しかし、このような急速な普及の裏側では、さまざまな課題が顕在化してきています。

AI活用に潜む3つのリスク

リスク①：シャドーAIの蔓延

IT部門が把握していないAI利用、いわゆる「シャドーAI」が多くの企業で問題となっています。
従業員が個人契約のChatGPTやGeminiを業務に使用するケースは珍しくありません。
シャドーAIは、情報漏洩リスクの増大、コンプライアンス違反、セキュリティポリシーの形骸化など、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。

リスク②：コストの予測困難性

生成AIが提供するAPIは従量課金モデルが一般的です。
利用量に応じてトークン単位で課金されるため、AI利用のガバナンスが整備されていない状況では、コストの予測が困難になります。
特に、業務利用が拡大するにつれて「気づいたら予算を大幅に超過していた」というケースも報告されています。
部門別・プロジェクト別のコスト配分が不明確なまま利用が進むと、投資対効果の評価も難しくなります。
実際に、AI利用料が当初想定の数倍に膨らんだという事例も少なくありません。
コスト削減や節約を意識した運用体制を整えないまま利用を拡大すると、経営上の大きな負担となるリスクがあります。

リスク③：情報漏洩とコンプライアンス

生成AIへの入力データには、顧客情報、営業秘密、個人情報などの機密情報が含まれるリスクがあります。
また、AIからの出力においても、不適切なコンテンツや著作権侵害のおそれがある内容が生成される可能性があります。
総務省・経済産業省が公表した「AI事業者ガイドライン」では、AIの安全性確保やリスク管理の重要性が示されており、業種を問わずAI利用に関する適切なガバナンス体制の構築が求められています。
ガバナンスなき利用は、コンプライアンス上の重大なリスクとなる可能性があります。

なぜ今、「AI Gateway」なのか？

ここで重要な視点があります。企業における生成AI利用の多くが「API経由」で行われているという点です。
ChatGPTのようなWebインターフェースを直接利用するケースもありますが、業務システムへの組み込みや自社アプリケーションからの利用においては、OpenAI API、Anthropic API、AWS Bedrock APIなどを通じたアクセスが一般的です。
つまり、生成AIの利用管理は、本質的には「API管理」の問題と捉えることができます。
また、近年ではコーポレートガバナンスの観点からも、AI利用の適切な管理体制が求められるようになっています。
株主や取引先からの信頼を維持するためには、「AIをどのように使い、どのようにリスクを管理しているか」を説明できる状態を整えることが重要です。
AI利用のガバナンス体制構築は、もはや経営課題のひとつと言えるでしょう。
このように、企業における生成AI利用の多くがAPI経由で行われるようになった結果、API管理の重要性があらためて注目されています。
国内でも、APIを適切に管理・運用するための取り組みへの関心が高まりつつあります。
API管理を適切に行うためには、認証・認可、流量制御、ログ収集、プロトコル変換といった機能を標準的に実装する必要があります。
これらの機能を提供する製品として、一般的に「API Gateway」と呼ばれる製品が活用されています。
API Gatewayを導入することで、APIの安全かつ効率的な利用を実現できます。
しかし、従来のAPI Gatewayは、生成AI特有の要件には十分に対応しきれないという課題があります。
たとえば、AIの課金単位であるトークン数に基づいた制御や、プロンプトの内容をチェックするといった機能は、従来のAPI Gatewayには備わっていません。
こうした背景から、API GatewayにAI特有の機能を追加した「AI Gateway」という考え方が登場しました。

AI Gatewayとは

AI Gateway（AIゲートウェイ）とは、生成AIが提供するAPIへのアクセスを一元管理し、セキュリティ、コスト管理、ガバナンスを実現するためのプラットフォームの総称です。
Kong AI Gateway、Portkey、LiteLLMなど、さまざまなベンダーから製品が提供されています。
従来のAPI Gatewayが持つ基本機能に加え、AI特有の要件に対応した機能を備えています。
具体的には、以下のような機能が代表的です。

マルチAIプロバイダー対応

OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Azure、Google Vertex AIなど、複数のAIプロバイダーを単一のインターフェースで管理できます。
アプリケーション側のコード変更なしに、利用するAIモデルを切り替えることも可能です。

プロンプトガード

AIへの入力（プロンプト）と出力（レスポンス）をリアルタイムで検査し、Prompt Injection攻撃、機密情報の漏洩、不適切なコンテンツの生成を防止します。

トークンベースのレート制限

従来のリクエスト数ベースではなく、AIの課金単位であるトークン数に基づいた利用制限を設定できます。
ユーザー別、部門別、用途別にクォータを設定することで、コストの予測可能性を高めます。

セマンティックキャッシュ

類似したプロンプトに対するレスポンスをキャッシュし、API呼び出しを削減することで、コスト削減とレスポンス高速化を実現します。
このように、AI Gatewayは「生成AIをAPIとして適切に管理する」ための専用基盤と位置づけられます。

AI Gateway製品を選ぶ際のポイント

AI Gatewayは複数のベンダーから提供されており、製品選定にあたっては自社の要件に合ったものを選ぶことが重要です。
AI Gateway比較のポイントとしては、対応するAIプロバイダーの範囲、セキュリティチェック機能の充実度、既存システムとの統合のしやすさ、運用負荷などが挙げられます。
なかでもKong AI Gatewayは、エンタープライズ向けAPI管理で実績のあるKong社が提供する製品であり、既存のAPI基盤との統合や拡張性の高さが特徴として挙げられます。
AI Gatewayの導入を検討される際には、おすすめの選択肢のひとつとしてご検討ください。

Kong製品紹介資料はこちら

AI Gatewayで得られる3つの効果

AI Gatewayを導入することで、製品によって機能差はあるものの、一般的に以下の3つの効果が期待できます。

まとめ

いかがでしたでしょうか。
本コラムでは、生成AI活用における課題と、その解決策としてのAI Gatewayについて解説しました。

生成AIの業務活用が進む中、「とりあえず使ってみる」段階から「組織として適切に管理する」段階への移行が求められています。
AI Gatewayという考え方は、この移行を実現するための重要なアプローチとなります。
企業としてAIを安全かつ効率的に活用していくためには、ガバナンス、セキュリティ、コスト削減の3つの観点からバランスの取れた管理体制を構築することが不可欠です。

TISでは、Kong AI Gatewayをはじめとしたソリューションにより、AIガバナンス基盤の導入検討から運用最適化まで、お客様の状況・課題に合わせてご支援しております。
「自社に合ったAIガバナンスの在り方がわからない」「既存システムとの統合に不安がある」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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