次世代エンタープライズを創るアーキテクトへ変革の推進力を
従来のAIガバナンスはアプリケーション層で止まっている
組織の60%は、ガバナンスの問題により、AIのユースケースから価値を引き出すことができないだろう（Gartner）。現在のガバナンスツールは、ポリシーを定義し、違反を文書化するものの、不正な操作が発生する前にそれを阻止することはできない。週に何千ものクエリを実行するエージェントは、意図を検討する時間も取らず、権限のない場所に誘導されても気づかない。ガバナンスは、実行が行われるデータ層に移行し、データに触れる前にエージェントを停止できるようにする必要がある。
現在、AIガバナンスに関する成熟したモデルを持つ企業は5社に1社に過ぎない（Deloitte）。エージェントの導入はガバナンスフレームワークの適応速度を上回るスピードで進んでいる。
文書化されたポリシーから実効性のある自動強制へ
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1 — 宣言
ポリシー文書を超えて
すべてのエージェントは接続時に目的を宣言する。それはアクセスできるデータ、実行できるアクション、そしてその条件。ガバナンスは単なるポリシードキュメントに留まらない。
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2 — 検証
データ層では
EDB Postgres AI (EDB PG AI) は、クエリが実行される前に、データベース層においてそのクエリをエージェントの「宣言された目的」と照らし合わせて評価。目的に合致するクエリは実行されるが、それ以外のクエリはブロックされるか、データにアクセスする前に人間によるレビューの確認プロセスに回される。
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3 — 強化
バイパスはできない
制御の適用はデータベース内部で行われる。そこは、人間、アプリケーション、エージェントといったあらゆる主体が必ず通過しなければならない唯一の関門。プロンプトインジェクションやサービスアカウントの設定不備であっても、この制御を回避することはできない。
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4 — 監査
全体的な文脈
各セッションでは、誰が何を行い、何にアクセスし、いつ発生し、なぜ許可またはブロックされたのかを示す、完全で読みやすいタイムラインが生成される。事後に再構築するのではなく、まさにその瞬間に全体像を把握することができる。
AIエージェント・ガバナンスの動作デモ
クエリが実行されるまさにその瞬間、Postgres内部で「アクセス権限」と「使用目的」を評価し、ガバナンスを適用する実際の動作をご覧いただけます。
主要機能
データ層におけるガバナンスの役割
ガバナンスは、システム最深部の「データ層」で実行され、アクセスするすべての主体（人間・アプリケーション・AI）にポリシーを強制。EDB Postgres AIは、これまでデータ基盤として築いてきた確固たる信頼を、拡大するAIエージェント環境へとそのまま拡張。
あらゆるデプロイメントモデルにおけるガバナンス
EDB Postgres AIのデータおよびAIガバナンスは、オ ンプレミス、エアギャップ、ソブリンデータセンター、またはパブリッククラウドといった、エージェントが稼働するすべての環境において拡張される。同じ施行フレームワークが、どこでも適用される。
リソース
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ブログ
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テクニカル ブリーフ
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CIOブリーフ
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CFO向けブリーフ
経営陣、監査人、規制当局も納得するAIエージェントで次のステージへ
実行境界での確実なガバナンス強制を実現する唯一のプラットフォーム。経営層や監査人が求める厳格な要求を満たし、AIワークロードの安全なスケールを加速させます。
よくある質問
EDB Postgres AIは、人間のユーザーとAIエージェントの両方を実行境界で管理するデータベースネイティブな強制フレームワークを提供します。これはPostgres内で行われ、アプリケーション層のバイパスが到達できない場所です。すべてのエージェントセッションは宣言された目的から始まり、実行前にその目的に対してリアルタイムでクエリが検証されます。また、すべてのセッションは、誰が、何にアクセスしたのか、いつ発生したのか、なぜそれが承認されたのかを詳細に記録した完全な監査可能なトレイルを生成します。
他のプラットフォームでは、クエリが実行された後にガバナンスポリシーが定義され、違反がログに記録されますが、EDB PG AI はデータベース層でガバナンスを強化します。クエリが実行される前に、EDB PG AI は宣言されたセッションの目的に基づいてそれを検証します。目的に合致しない場合、データに触れる前にそのアクションはブロックまたは修正されます。プロンプトインジェクション、誤設定されたサービスアカウント、またはアプリケーション層での回避策は、この層での強制を回避することはできません。
目的宣言は、接続時にAIエージェントに割り当てられるガバナンスプロフィールです。これにより、アクセス可能なデータ、実行できるアクション、およびその条件が定義されます。EDB PG AIは、セッション全体を通じて、宣言された目的に基づいて各エージェントのアクションをリアルタイムで検証し、何が起きたのか、各アクションがなぜ承認されたのかについての完全かつ監査可能なタイムラインを生成します。
EDB Postgres AIは、すべてのエージェントセッションに対して、一貫した可読性の高いタイムラインを生成します。誰が操作を行い、どのデータにアクセスし、いつ発生し、なぜ承認されたのかを明確に示します。コンプライアンスチームは、断片的なログファイルを後から組み合わせる必要がなく、信頼できる唯一の情報源を持つことができます。また、EDB Postgres AIは、RBAC（ロールベースのアクセス制御）、SSO（シングルサインオン）、TDE（透過的データ暗号化）、エアギャップデプロイメントなど、エンタープライズグレードのPostgresデータガバナンス基盤を活用し、これをエージェントワークロードに直接拡張します。
いいえ。EDB Postgres AIは、従来のガバナンススタックを置換えるのではなく、それを補完します。カタログツールはガバナンスがどのようにあるべきかを定義・文書化し、ゲートウェイツールはエージェントが呼び出すことができるツールをフィルタリングしますが、EDB Postgres AIは、実際にデータが保存されているデータベースにおいてそのポリシーを強制します。その結果、ポリシーの定義と施行が一致したガバナンススタックが実現されます。