APIキーがあちこちに
プロバイダーごとのキーが、アプリや担当者ごとに分散。安全な管理が難しくなります。
すべてのAIリクエストに、
一つのゲートウェイを。
分散するAPIキー、把握しづらいモデル利用とコスト、個別に設定されるツール権限。AI Gatewayは、AIエージェントとLLM・MCPの間に共通の管理ポイントを設け、接続・制御・可視化を一つにまとめます。
AIエージェント連携
組織・メンバー管理
- SSO
- Okta 同期
- RBAC
AI Gateway
Gateway Key
LLM Gateway
MCP Gateway
アクセス制御
可視化・監査
LLMプロバイダー
- ローカルLLM
MCPサーバー
- SaaS
- 社内ツール
AI運用の課題
AIの利用が広がるにつれ、接続先やAPIキー、ツールの権限が分散します。利用状況とコストを把握し、一貫したルールで管理する仕組みが必要です。
ツールの権限がばらばらに
エージェントごとに設定が異なり、誰がどのツールを使えるのか把握しにくくなります。
コストは使った後に判明
どのチームが、何に、どれだけ使ったのか。支出の内訳が見えにくくなります。
モデル変更のたびに再設定
モデルやプロバイダーを変えるたびに、各アプリの接続設定を見直す必要があります。
AIの一元管理
モデルへの接続からAPIキー、利用上限、ログまで、一つのゲートウェイで管理。開発者は使い慣れたツールで、組織のルールに沿ってAIを利用できます。
複数のモデルを一つのAPIで接続
OpenAI・Anthropic・Geminiなどのモデルを、OpenAI・Anthropic互換APIで利用できます。プロバイダーごとに異なる接続方式をまとめ、アプリからの利用をシンプルにします。
再デプロイなしでモデルを切り替え
アプリが使うモデルの別名と、実際のモデルをGatewayで紐づけます。接続先を変えるときも、アプリ側のモデル名を修正せず、ルーティングの設定で切り替えられます。
APIキーを安全に一元管理
プロバイダーのAPIキーは暗号化して保管。利用者はプロジェクトに紐づくGateway Keyで接続するため、元のAPIキーを各アプリや利用者に配る必要がありません。
必要なMCPツールを一つに集約
AIが外部サービスを操作するためのMCPツールを、複数のサーバーから選んで一つの接続先にまとめます。実行時にはプロジェクトのポリシーを確認し、許可されたツールだけを利用できます。
コストと使用量を制御
プロジェクトごとにリクエスト数・トークン数・月間予算・レート制限を設定できます。予算は単価表に基づく見積コストで管理し、価格情報がないモデルは「確認不可」と表示します。
LLM・MCPのログをまとめて記録
誰が、どのモデルやツールを使い、どんな結果になったかを記録。トークン数・見積コスト・応答時間も確認でき、ログとダッシュボードで日々の運用や監査を支えます。
DLPで機密情報を保護
保護する情報と対応方針を設定し、AIへの入力に含まれる機密情報を検知・制御。検知結果を監査ログで確認し、組織のデータセキュリティポリシーを一元管理します。
保護する情報とポリシーを設定
個人情報や機密情報など、検知対象と検知時の対応方針を設定。組織のデータセキュリティポリシーを一か所で管理します。
機密情報を検知・制御
AIへの入力に含まれる機密情報を検知。設定したポリシーに沿って対応し、機密情報の漏えいリスクを抑えます。
監査ログで結果を確認
検知結果を監査ログから確認。機密情報をマスキングした状態で結果を確認し、継続的な点検やポリシーの改善に活用します。
| ユーザー | 検出結果 | パターン |
|---|---|---|
| kim.j | 顧客の個人情報 0.96 …連絡先は j***@example.com… | 電話番号 3・メール 2 |
| park.h | 人事・給与 0.93 本文非表示・パターン一致なし | — |
| lee.s | 機密文書 0.31 …OPENAI_API_KEY=sk-****… | APIキー・トークン 1 |
ACPとのセキュリティ連携
QueryPie ACPと連携し、AIによる社内データやシステムへのアクセスも保護。ACPが提供するMCPツールを通じて、許可されたリソースに安全にアクセスできます。
ユーザー
AIモデル
- ローカルLLM
AI Gateway
MCPツール
QueryPie ACP
データベース
サーバー
Kubernetes
Webアプリ
AI Gatewayをはじめましょう
LLM・MCPの利用状況や、アクセス制御・コスト管理の課題に合わせて、導入構成と運用方法をご提案します。
