F5とEquinixが分散AIのセキュリティとガバナンスを支援する方法

F5エコシステム | 2026年6月17日

エンタープライズAIは転換点を迎えました。F5の「2026年版アプリケーション戦略の現状レポート」によると、組織は現在、平均7つのAIモデルを同時に運用しており、78%が独自のAI推論インフラストラクチャを稼働させています。同時に、98%の組織がエージェント型AIの導入に向けて積極的に準備を進めています。実験から本番運用への移行はすでに始まっており、多くの組織の予想を上回る速さで進んでいます。

現在の状況を特徴づけているのは、AI導入の規模だけでなく、そのアーキテクチャです。企業は、複数のエージェントを複数のモデル、クラウド、データソースに接続しています。2026 State of Application Strategy Reportによると、93%の組織がハイブリッドマルチクラウド環境を運用し、半数を超える組織が複雑なワークフローを処理するために複数のモデルを連鎖させたり、オーケストレーションしたりしています。AI推論は、もはや単一のエンドポイントではありません。分散システムとなり、その分散に伴って新たな種類のリスクが生じています。

AIワークフローがクラウド、コロケーション、オンプレミスの各環境にまたがると、攻撃対象領域が拡大します。機密データがシステム間を流れ、エージェントが自律的に意思決定を行います。しかし、従来のアプリケーションで機能していたガバナンスフレームワークは、そもそもこの種のトラフィックを想定して設計されたものではなく、多くの組織がすでに制御を失っています。

エンタープライズAIを取り巻く新たな運用の現実

複数の環境にまたがって実行されるカスタマーサービスエージェントのワークフローを考えてみましょう。ユーザーからの問い合わせを受けると、プライベートなナレッジベースへのリクエストが開始され、リアルタイムデータを取得するために外部APIが呼び出されます。その後、回答は要約のために公開大規模言語モデル（LLM）へルーティングされます。

各ステップにはリスクが伴います。機密データが企業の境界外に出る際に、漏えいする可能性があります。外部APIから、検証されていないコンテンツが返される場合があります。また、モデル自体がポリシーに違反する応答を生成する可能性もあります。

ここでガバナンスが実際の運用に組み込まれます。事後報告ではなく、ワークフローの各ステップに適用される制御となるのです。しかし、従来のアプリケーションセキュリティツールの多くは、AIネイティブなやり取りではなく、HTTPトラフィックを検査するために構築されています。そのため、モデルがコンプライアンスポリシーに違反するコンテンツを出力した場合、エージェントが機密データをパブリックLLMに公開した場合、または自動化されたワークフローが企業の定めた境界から逸脱した場合を検出できません。このギャップを埋めるには、AIシステムの通信方法と動作に特化して設計された制御が必要です。

Equinix Distributed AI HubとF5 AI Guardrailsの連携の仕組み

Equinix Distributed AI Hubと連携するF5 AI Guardrails

両社のお客さまが今日のAIガバナンスと制御の課題を解決できるよう、F5とEquinixは、Equinix Distributed AI HubとF5 AI Guardrailsを組み合わせることで、長期的なパートナーシップをさらに拡大しています。この共同ソリューションを活用することで、組織はAI推論と検査をエッジの近くに移行し、パフォーマンスを最適化してレイテンシーを最小限に抑え、シームレスでセキュアなユーザー体験を実現できます。

世界各地にある280以上のEquinixデータセンターに展開されるDistributed AI Hubは、ベンダーニュートラルな環境で、データ、コンピューティング、クラウドプラットフォーム、AIエコシステムパートナーを統合する一元的なフレームワークを提供します。これにより、企業はその都度アーキテクチャを再構築したり、データを別の場所に移動したりすることなく、最適な場所でAIワークロードを実行できます。このソリューションを通じて、Equinixは、モデルの接続、データの移動、推論の実行、分散AIシステムの管理を、一貫したガバナンスと制御のもとで簡単かつセキュアに行う方法を提供します。

Distributed AI Hubは、オープンかつベンダーニュートラルな設計により、お客さまが優れたプロバイダーを組み合わせて独自のAIスタックを構成できる自由を提供します。この柔軟性により、チームはコスト、パフォーマンス、データ主権を同時に最適化できます。

一方、F5 AI Guardrailsはインタラクションレイヤーで動作し、厳格な規制要件への対応を支援するため、Equinix施設内のオンプレミス環境に導入されます。AIネイティブかつポリシーベースの制御をリアルタイムで適用し、AIとのやり取りのたびに、データ漏えい、ポリシー違反、有害な出力を検出してブロックします。組織は、GDPRやEU AI Actなどの枠組みに準拠した、カスタムおよび標準搭載のコンプライアンス制御を定義できます。適応型ポリシーエンジンにより、変化するモデル、ユーザー、ビジネスコンテキスト全体で一貫したガバナンスを維持するとともに、一元的な可視性と、各適用判断に対する監査対応可能なトレーサビリティを確保します。

この統合アーキテクチャにより、複数の環境にまたがるAIインタラクションに対して、単一の制御適用ポイントが導入されます。Equinixは、推論を最適な場所で実行するためのプライベート接続と配置オプションを提供し、F5はすべてのリクエストとレスポンスにランタイム制御を適用します。

これにより、ガバナンスは事後対応からインラインで適用できる機能へと移行します。組織は、チームごとにポリシーを重複して設定するのではなく、一貫した制御を一度適用し、モデル、クラウド、エージェント全体に展開できます。

その結果、運用が簡素化され、リスク対応態勢が強化されるとともに、導入のたびにセキュリティを再設計することなく、AIを柔軟に拡張できます。

インフラストラクチャ層でAIをガバナンスするビジネス上の根拠

AI導入後にガバナンスを後付けしようとする企業は、分断されたツールや一貫性のない統制への対応に追われ、監査上の重大なリスクにさらされることが少なくありません。各チームが独自にガードレールを構築するか、まったく構築しないケースもあります。その結果、シャドーAIの利用が拡大し、ベンダーへの依存が深まります。さらに、規制当局から監督の証拠を求められても、文書が不十分な場合があります。こうした問題を回避するには、場当たり的な個別投資やツールの乱立を防ぎながら、コスト管理を支援する、先を見据えた一元的なアプローチが必要です。

インフラストラクチャ層にガバナンスを組み込むことで、こうした問題を構造的に解決できます。ポリシー適用を一元化し、AIワークロードがどこで実行されてもポリシーが適用されるようにすることで、組織はあらゆるモデルと環境を一貫して可視化できます。コンプライアンスチームは、監査に対応できる必要な証跡を確保できます。セキュリティチームは、AIシステムに特に関連する脅威からリアルタイムで保護できます。また、プラットフォームチームは、制御を失う懸念ではなく、パフォーマンスとコストに基づいてモデルやプロバイダーを柔軟に選択できます。

この課題が重要となる対象

AIワークフローが複数の環境にまたがって拡大する中、ガバナンスを分断したままにすることはできません。インタラクションの経路にポリシー適用を組み込むことで、企業はリアルタイムの制御と一貫した可視性を確保し、複雑さを増すことなく柔軟に拡張できます。

これにより、AIを実験段階から信頼性の高い本番インフラへと移行できます。

AIプラットフォームおよびインフラストラクチャのチームには、管理しきれない複雑さを抱え込むことなく、分散AIを構築して拡張できる能力が必要です。Equinix Distributed AI HubとF5 AI Guardrailsを組み合わせることで、一貫したガバナンスを組み込んだベンダーニュートラルな基盤が提供されるため、これらのチームはセキュリティ上のギャップへの対応ではなく、AI機能の提供に注力できます。

リスクおよびコンプライアンスの担当者には、追跡可能性が必要です。AI Guardrailsを通過するすべてのAIインタラクションについて、確認やレポート作成が可能で、特定の適用措置と関連付けられるログが生成されます。この証跡により、AI運用と規制上の説明責任が結び付きます。

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