ラキール、生成AIの利用履歴と組織別費用を可視化

ラキールは9月1日、AIシステム開発運用基盤「LaKeel AI Platform」に生成AI利用記録機能「AI Trail」を追加しました。
生成AIとのやり取りを1件ごとに記録し、利用者別・組織別の費用とともにダッシュボードで確認できます。
企業は監査ログをもとに、生成AI活用に伴うリスクやコストを管理できます。

記事の概要

「AI Trail」は、いつ、誰が、どのような指示を出し、どのような応答を受けたかを自動で記録します。
記録した内容は、利用者別・組織別の費用や利用状況とあわせてダッシュボードで確認できます。
ハルシネーションや不適切な出力が起きた場合は、利用モデルや指示内容、応答内容を後からたどれます。
ラキールは、記録を根拠として問題の原因が人と生成AIのどちらにあるかを確認できると説明しています。
蓄積した記録は、従業員のプロンプトスキルや利用状況を把握する材料にもなります。
リテラシー不足の早期発見や、効果的な指示の出し方の社内共有にも活用できます。
利用量の上限をあらかじめ設定でき、用途に応じたモデル選択や利用配分の見直しにもつなげられます。
ラキールは今後も、AIによる開発支援と利用記録の仕組みを強化し、企業のAIトランスフォーメーションを支援します。

記事のポイント

1. やり取りを監査ログ化： 利用者、モデル、指示、応答を記録し、問題発生時に生成AI活用の経緯を確認できる仕組みです。
2. AI人材の育成に活用： 利用状況やプロンプトスキルを把握し、リテラシー不足の発見や社内教育に役立てられます。
3. 利用費と上限を管理： 利用者別・組織別の費用を可視化し、モデル選択や利用配分、利用量上限を見直せます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 生成AIの導入判断で、性能や利便性だけでなく、利用履歴を追跡できるか、費用上限を設けられるかまで確認する必要が生じそうです。
• AIサービス提供者： 生成AIの機能提供に加え、利用者・モデル・指示・応答を管理する仕組みまで競争領域になり、運用面の説明力が問われる可能性があります。
• 社内のAI管理担当者： 蓄積した利用記録を、問題発生時の調査だけでなく、従業員ごとのリテラシー把握やプロンプト教育の優先順位付けにも活用できそうです。

このニュースの背景

ラキールには、生成AIを活用したい一方で、意図しない出力や不適切な情報の取り扱いが起きた際に原因を追跡できないという企業の懸念が寄せられていました。
生成AIとの指示や応答は、記録する仕組みがなければ問題発生後にさかのぼって確認できません。
こうした課題に対し、利用履歴と費用を同時に確認し、リスク管理や社内教育につなげる機能が追加されました。

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