F5、F5 AI GuardrailsとNVIDIA NeMo Guardrailsを統合し、企業向けAIアプリケーションのランタイムセキュリティを拡張

公開日:2026年7月29日
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新たな統合により、AIアプリケーション全体でポリシーを一元的に適用し、企業におけるAI導入の迅速化を支援

シアトル発 – あらゆるアプリとAPIの提供およびセキュリティ確保をリードするグローバル企業F5(NASDAQ:FFIV)は本日、NVIDIA NeMo Guardrailsと統合したF5 AI Guardrailsを発表しました。これは、F5のエンタープライズグレードのAIセキュリティ機能を本番環境のAIアプリケーションに提供する、AIネイティブソリューションです。

企業がAIをパイロット段階から本番環境へ移行する際、セキュリティは依然として大きな障壁となっています。ハイブリッドマルチクラウドインフラストラクチャ全体で複数のAIモデルやフレームワークを導入する組織は、セキュリティ制御の分断、一貫性のないポリシー適用、新たなAIアプリケーションが増えるたびに拡大するガバナンス上のギャップに直面しています。ほとんどのAIフレームワークには基本的な安全性チェックが含まれていますが、こうした制御は一元的に適用されるのではなく、個々のアプリケーションに組み込まれています。そのため、セキュリティおよびコンプライアンスの担当チームは、AIトラフィックの検査、ポリシーの適用、発生事象の監査を一元的に行える環境がないまま、複数のツールやアプリケーションにまたがる可視性をつなぎ合わせざるを得ません。

NVIDIA NeMo Guardrailsと統合されたF5 AI Guardrailsは、セキュリティの適用をAIフレームワークから分離することで、AIアプリケーション全体に一元的かつ一貫したセキュリティとガバナンスをもたらします。組織はNVIDIA NeMo Guardrailsを標準として採用しながら、F5 AI GuardrailsでプロンプトとLLMレスポンスのセキュリティ検査を行い、AIアプリケーションを変更することなく、エンタープライズポリシーを一元的に適用できます。その結果、フレームワークライブラリ、マイクロサービス、オーケストレーション、セキュリティがそれぞれの強みを発揮し、個別に進化できる階層型アーキテクチャが実現します。

「企業に不足しているのはAIアプリケーションではありません。AIアプリケーション全体に一貫して適用できるセキュリティとガバナンスです」と、F5の最高製品責任者であるKunal Anandは述べています。「AIの本番環境への導入が進む中、制御が分断されていると、リスクや複雑さが増し、遅延が生じます。この統合により、セキュリティチームは、環境全体のAIトラフィックの検査、ポリシーの適用、AIアプリケーションのガバナンスを一元的に行えるようになります。同時に、開発者は自由に開発を続けられます」

本番環境のAIに対するセキュリティ検査の一元化

F5 AI Guardrailsは、ユーザーとアプリケーション間のプロンプトとレスポンスを検査してAIシステムを保護し、プロンプトインジェクション、個人を特定できる情報(PII)の露出、データ漏えい、悪意のある出力の防止に役立ちます。セキュリティポリシーは各AIアプリケーションに組み込むのではなく一元的に適用されるため、アプリケーションコードを変更せずに、組織全体のセキュリティ要件を適用できます。主な機能は次のとおりです。

  • プロンプトとレスポンスの検査:AIトラフィックにセキュリティポリシーをリアルタイムで適用し、プロンプトインジェクション、不正なデータ開示、有害な出力がユーザーやダウンストリームシステムに到達する前に検出し、低減できるよう支援します。
  • ポリシー適用の一元化:セキュリティチームは、アプリケーションコードの書き換えやワークフローの変更を行うことなく、複数のアプリケーションにわたるAIセキュリティポリシーを一元的に適用、管理できます。
  • AIアプリケーション全体で一貫した可視性: モデル、フレームワーク、事業部門を横断してAIアプリケーションの動作を一元的に可視化することで、セキュリティチームは単一の運用レイヤーから監視、監査、対応を行えます。
  • 独立した多層アーキテクチャ:F5のセキュリティ検査レイヤーは、NVIDIA AIフレームワーク上に構築されます。要件の変化に応じて、各レイヤーを個別に更新、スケール、または置換できます。

このアプローチにより、開発スピードとセキュリティ要件の両立が可能になります。AIプラットフォームチームはオーケストレーションを迅速に進められる一方、セキュリティチームは検査、ポリシー、ガバナンスを独立して管理できます。このソリューションを活用すれば、どちらのチームも相手の対応を待つ必要はありません。

NVIDIAのAI Networking and Security Solutions, Ecosystem and Marketing担当Senior DirectorであるAsh Bhalgat氏は、次のように述べています。「NVIDIA NeMo Guardrailsは、AIアプリケーションに安全性およびセキュリティポリシーを適用するための、オープンでプログラム可能なフレームワークを提供します。F5 AI Guardrailsとの統合により、AIエージェントを本番環境に移行する際に、LLMのプロンプトとレスポンスを保護するためにお客さまが利用できる保護機能の範囲が広がります」

AI導入の拡大に対応するオープンアーキテクチャ

NVIDIA NeMo Guardrailsと統合されたF5 AI Guardrailsは、基盤となる大規模言語モデルを問わず、AIアプリケーションを保護します。組織は、一貫したセキュリティ検査とポリシー適用を維持しながら、モデルの変更、新しいAIアプリケーションの追加、事業部門全体への展開が可能です。AIの導入拡大を妨げるのではなく、それに合わせてセキュリティも拡張できるよう設計されています。

NVIDIA NeMo Guardrailsと統合されたF5 AI Guardrailsは、現在一般提供されています。

関係者のコメント

Equinixのエコシステム開発担当バイスプレジデントであるMaryam Zand氏は、次のように述べています。「企業がAIを本番環境に移行する中、AIを支えるインフラストラクチャが競争力を左右する要因となります。Equinixは、プライベートインフラストラクチャ、複数のクラウド、充実したAIエコシステムを統合し、AIを大規模に運用するための中立的で相互接続された基盤を提供します。F5との協業により、こうした分散環境全体で一貫したセキュリティとポリシー適用が可能になります。これにより、お客さまはパフォーマンス、主権、選択肢を維持しながら、安心してAIを拡張できます」

「企業によるAI導入が急速に進む一方、その拡張は依然として大きな課題です。Red Hat AI Factory with NVIDIAは、Red HatとNVIDIAが共同開発したエンタープライズグレードのAIソリューションであり、ビジネス上必要とされるあらゆる環境で、AIワークロードの構築、デプロイ、拡張をよりシームレスに行えるよう支援します。今回、F5 AI GuardrailsとNVIDIA NeMo Guardrailsを新たに統合したことで、ランタイム保護が拡張され、Red Hat AI Factory with NVIDIAを使用したAIのデプロイと拡張を、より確信を持って進められるよう支援します」と、Red HatのAI and Infrastructure Partners担当バイスプレジデントであるRyan King氏は述べています。

「エンタープライズAIの成功には、強力なインフラストラクチャだけでなく、アプリケーションを本番環境に移行する前に信頼を確立することが不可欠です。WWTのAI Proving GroundとNVIDIAとの協業を通じて、お客さまは導入前にAIアーキテクチャを検証できます。F5 AI GuardrailsとNVIDIA NeMo Guardrailsの統合により、ポリシーに基づくAIガバナンスとランタイム保護が加わり、このアプローチがさらに強化されます。これにより、組織はエージェント型AIをセキュアかつ確信を持って導入できるようになります」と、WWTのAIおよびサイバー担当グローバルバイスプレジデントであるChris Konrad氏は述べています。

関連資料

F5について

F5, Inc.(NASDAQ: FFIV)は、あらゆるアプリケーションの配信とセキュリティを担うグローバルリーダーです。30年にわたる専門知識を基盤に、F5は業界最高峰のプラットフォームであるF5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)を構築し、オンプレミス、クラウド、エッジ、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境など、場所を問わず、あらゆるアプリケーションとAPIを配信し、保護します。F5は、世界最大規模かつ最先端の組織と連携しながらイノベーションに取り組み、高速で可用性とセキュリティに優れたデジタルエクスペリエンスを提供することに尽力しています。互いの成長を支え合い、より良いデジタル世界を実現します。

詳細については、f5.comをご覧ください
F5 Labsの脅威リサーチについては、f5.com/labsをご覧ください
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