従量課金制 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
AI ワークフローはビジネスを変革していますが、データポイズニング、敵対的な入力、モデルの盗難などの重大なセキュリティ リスクが伴います。これらの課題に対処するために、トッププラットフォームは AI システムとワークフローを保護するためのカスタマイズされたソリューションを提供します。以下に主要なツールの概要を示します。
各プラットフォームは、コンプライアンス、コスト効率、シームレスな統合などの特定のニーズに対応します。適切な選択は、インフラストラクチャ、セキュリティの優先順位、予算によって異なります。
簡単な比較
これらのツールは、ワークフローを保護するだけでなく、コンプライアンスと運用効率も確保します。 AI の導入が加速するにつれ、カスタマイズされたセキュリティ ソリューションへの投資が不可欠です。
AI 主導のワークフローの脆弱性に対処するには、あらゆる段階でセキュリティを組み込んだソリューションが必要です。 Prompts.ai は、AI ワークフローに堅牢な保護を提供することでこの課題に取り組み、重要なプロセスや機密データ環境に AI を統合することに伴う固有のリスクに対処します。 AI のセキュリティを後付けとして扱うのではなく、このプラットフォームは、AI が組織システムと対話するあらゆる点で包括的な保護手段を確保します。
Prompts.ai は、従来のセキュリティ ツールでは見落とされがちな AI 固有の脆弱性を特定して対処することに重点を置いています。たとえば、高度な監視およびフィルタリング メカニズムを通じてプロンプト インジェクション攻撃を無力化し、潜在的な脅威を即座に可視化します。さらに、このプラットフォームは、AI モデルが機密情報を誤って公開することによって引き起こされるデータ漏洩を防ぎます。
For organizations building custom AI applications, prompts.ai mitigates risks tied to harmful large language model (LLM) outputs, which could disrupt workflows or provide incorrect guidance to automated systems. Its machine-level security operates in real time, enforcing policies as they’re needed. These detection capabilities seamlessly integrate with the platform's broader features, ensuring a cohesive security approach.
Prompts.ai の際立った特徴は、LLM に依存しない設計であり、既存の AI およびテクノロジー インフラストラクチャと簡単に統合できます。これにより、開発中の AI コード アシスタントの保護、独自のコード、API キー、知的財産の保護に特に効果的になります。 Agentic AI 実装の場合、このプラットフォームは、運用効率を妨げることなくセキュリティを維持するために必要な可視性と制御を提供します。
Prompts.ai は、AI 統合全体を通じてデータの整合性を確保することで、脅威の検出を超えています。データ保護に対するそのアプローチにより、組織はガバナンス フレームワークに準拠しながらイノベーションを行うことができます。このプラットフォームはまた、シャドウ AI の展開（セキュリティ制御をバイパスする無許可のシステム）を防止し、すべての AI 対話が承認されたパラメータ内に留まるようにします。
The platform’s capabilities have been proven in real-world scenarios, particularly in highly regulated industries. For instance, in 2025, St. Joseph's Healthcare Hamilton leveraged prompts.ai as a key part of its AI adoption strategy. The organization successfully maintained healthcare data privacy while embracing AI advancements. Dave Perry, Manager of Digital Workspace Operations, shared:
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「Prompt Security は、当社の AI 導入戦略の重要な部分でした。AI が医療業界にもたらしたイノベーションを受け入れることは当社にとって最重要ですが、最高レベルのデータ プライバシーとガバナンスを維持することで確実にそれを実現する必要があり、Prompt Security はまさにそれを実現します。」
同様に、10x Banking は、prompts.ai を利用して、顧客データを保護しながら厳格な金融規制を乗り越えました。 10x Banking のセキュリティ ディレクターである Richard Moore 氏は、このプラットフォームにより「ビジネス スピードで革新し、業界規制を遵守し、顧客データを保護し、急速に進化するテクノロジー環境において堅牢なセキュリティを確保する」ことが可能になったと述べました。
Prompts.ai also stands out for its cost-effective approach. The platform’s AI Risk Assessment Tool provides detailed risk evaluations and prioritization, helping organizations focus their security investments wisely. Instead of requiring extensive infrastructure overhauls, prompts.ai integrates into existing workflows, keeping implementation costs low and minimizing disruptions.
The benefits of this approach were highlighted during Upstream's 2025 implementation. By offering instant feedback on employees’ GenAI usage, the system significantly reduced the time and effort required for compliance monitoring and employee training. Sharon Schwartzman, CISO at Upstream, noted:
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「このアプローチによりコンプライアンスが向上し、組織が GenAI ツールのメリットを安全に活用できるようになりました。」
The acquisition of Prompt Security by SentinelOne on 2025年8月5日, underscores its importance in the evolving landscape of AI security. This move positions prompts.ai as a vital player in enterprise GenAI Security and Agent Security strategies. The next sections will explore additional tools, such as Microsoft Security Copilot.
Microsoft Security Copilot は、自然言語処理を活用することで、AI 主導のセキュリティをワークフロー自動化の最前線にもたらします。このツールを使用すると、ユーザーはわかりやすい言語を使用して調査を開始し、ステータスを監視し、Microsoft Defender XDR および Microsoft Sentinel とシームレスに統合できます。
このプラットフォームは、ユーザーが調査やステータスの更新に自然言語プロンプトを使用できるようにすることで、脅威の検出と対応を簡素化します。 Microsoft Defender XDRやMicrosoft Sentinelと直接接続することで、セキュリティ運用を強化します。この統合により、自然言語入力が実用的な洞察に確実に変換され、脅威の検出がより直観的かつ効率的になります。
Microsoft Security Copilot は、Copilot Studio コネクタを採用してワークフローにシームレスに統合します。このコネクタは、Power Automate や Power Apps などの Microsoft Power Platform アプリで利用できます。これにより、ユーザーは自動化プロセスにセキュリティ インテリジェンスを直接組み込むことができ、ワークフロー環境内で調査結果に確実にアクセスできるようになります。
CrowdStrike Falcon は、AI ライフサイクルのあらゆる段階を保護するように設計された AI 主導のセキュリティ プラットフォームです。このプラットフォームは、高度な脅威検出と CrowdStrike の生成 AI アシスタントである Charlotte AI を組み合わせることで、自然言語処理を使用してセキュリティ運用を簡素化します。
Falcon プラットフォームは、行動分析と脅威インテリジェンスを活用して、AI ワークフローを対象としたセキュリティ脅威を特定して対処します。 Charlotte AI は、セキュリティ チームが自然言語クエリを通じて調査を実行できるようにすることでこのプロセスを強化し、操作をより直感的にします。 Pangea の買収により、CrowdStrike は、開発および導入段階を通じて AI システムを保護する能力をさらに拡大しました。
これらの高度な検出ツールにより、プラットフォームは重要なシステムと簡単に統合されます。
CrowdStrike Falcon は、AI ワークフロー プラットフォームとシームレスに統合するように構築されています。同社の falcon-mcp サーバーは、オープンな標準化されたプロトコルを使用して、AI エージェントと LLM を利用したアプリケーションを、検出、インシデント、脅威インテリジェンス、行動の洞察を含む Falcon のテレメトリに安全に接続します。 2025 年 7 月、CrowdStrike はアマゾン ウェブ サービス (AWS) との連携を拡大し、AWS Marketplace の新しい AI エージェントおよびツール カテゴリ内に falcon-mcp および CrowdStrike AI Red Team Services を導入しました。
このパートナーシップにより、AWS のお客様は既存の AWS 環境内で GenAI システムを安全に統合し、保護できるようになります。 falcon-mcp は、Falcon データへのプラグアンドプレイ アクセスを提供することで展開を簡素化し、エージェント ワークフローの導入を加速します。
Falcon は、Amazon SageMaker や Amazon Bedrock などの AWS サービスとのネイティブ統合も提供します。現在、falcon-mcp は Amazon Bedrock AgentCore を通じてプレビューで利用可能であり、これらの統合の早期テストが可能です。
さらに、CrowdStrike は Salesforce と提携して、Falcon Shield を Salesforce Security Center と統合し、Agentforce for Security および Slack に Charlotte AI を組み込みました。 Falcon Shield は、Salesforce Security Center および Salesforce AppExchange 経由でまもなくアクセスできるようになり、Charlotte AI は Agentforce for Security を通じて Slack に統合され、今年後半に予定されています。
IBM QRadar with Watson は、エンタープライズ・レベルのセキュリティー運用と高度な AI 脅威インテリジェンスを組み合わせて、ワークフロー・プラットフォームを保護します。このソリューションは、複雑なインフラストラクチャにわたるセキュリティ インシデントを処理するように設計されており、人工知能と機械学習を活用したリアルタイムの脅威検出を提供します。
QRadar の Endpoint Detection and Response (EDR) システムは、複数の機械学習と動作モデルを利用してほぼ瞬時の異常検出を行うことにより、ゼロデイ脅威に対抗するように構築されています。この機能は、AI を活用した環境で特に効果的です。
このプラットフォームには、AI 主導のワークフロー内の異常なアクティビティを迅速に特定するためのベースライン行動を確立するユーザー行動分析 (UBA) も含まれています。 QRadar SIEM は、ネットワークおよびユーザーの行動分析を現実世界の脅威インテリジェンスと組み合わせることで、脅威の検出をさらに強化します。このアプローチにより、アラートが正確であるだけでなく、状況に応じた優先順位付けも保証されます。
IBM は、AI システムに特有の脅威を検出するために調整されたルールと機能を備えた、特殊な Generative AI コンテンツ拡張機能を導入しました。
QRadar は、高度な脅威検出だけでなく、統合においても優れています。 QRadar Suite は、900 を超える事前構築済み統合をサポートし、IBM 製品とサードパーティ製品の両方とのシームレスな相互運用性を可能にします。このソリューションは、OpenShift を使用したオープン ハイブリッド クラウド プラットフォーム上に構築されており、パブリック クラウドや SaaS ログ ソースなど、さまざまなクラウド環境からのデータを統合します。
Unified Analyst Experience (UAX) は、IBM かサードパーティかを問わず、EDR/XDR、SIEM、SOAR、およびセキュリティ ログ管理ツールにわたるワークフローと洞察を一元化します。さらに、QRadar の Federated Search 機能を使用すると、アナリストはデータを移行することなく、複数のソース (クラウドまたはオンプレミス) にわたってデータをクエリできます。
"The solution combines a cloud‑based platform and security analytics to cater to large companies with complex security infrastructure needs. In addition, its extensive compatibility and integration capabilities enable it to cater to the diverse security portfolios of IBM's customers."
テックアイルのブログ
"The solution combines a cloud‑based platform and security analytics to cater to large companies with complex security infrastructure needs. In addition, its extensive compatibility and integration capabilities enable it to cater to the diverse security portfolios of IBM's customers."
QRadar SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) は、カスタマイズ可能なワークフローを使用してインシデント対応プロセスを自動化および標準化します。このレベルの自動化は、AI トレーニング データとモデル出力を保護するために不可欠です。このプラットフォームの行動分析は、データ アクセスとユーザー アクティビティを継続的に監視し、AI トレーニング データセットと出力への潜在的な侵害や不正アクセスの検出に役立つベースラインを作成します。
IBM と SAP のパートナーシップにより、Watson を SAP Start および S/4HANA Cloud と統合することで、そのサービスがさらに強化されます。このコラボレーションにより、ユーザー エクスペリエンスが向上し、タスクの自動化が合理化されます。
Mindgard は、AI ワークフロー向けに特別に設計された高度な脅威検出とスムーズな統合を組み合わせた、トップクラスのソリューションの中で際立っています。これにより、AI モデルとワークフロー内での相互作用のセキュリティが確保されます。このプラットフォームは、SC Awards Europe 2025 で Best AI Solution および Best New Company を受賞したほか、Infosecurity Europe 2024 でサイバー イノベーション賞を受賞しました。
Mindgard は、AI スタック全体にわたる脆弱性の特定に優れています。その機能は基本的なジェイルブレイク検出を超え、AI モデルとインターフェイス間の相互作用を精査して、信頼できる脅威と悪用リスクを明らかにします。この徹底したアプローチにより、セキュリティ チームは、他の方法では気づかれない可能性のある潜在的な攻撃ベクトルを特定することができます。
このプラットフォームは、OpenAI、Claude、Bard などの生成 AI や大規模言語モデル (LLM)、オープンソース モデルと独自モデルの両方を含む、幅広い AI システムをサポートしています。
Mindgard の優れた機能の 1 つは、既存のセキュリティ フレームワークとシームレスに統合できることです。これは、CI/CD パイプラインとソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) のすべての段階に適合し、統合には推論または API エンドポイントのみが必要です。この簡単なセットアップにより、導入の課題が最小限に抑えられ、組織は現在のシステムを中断することなく AI セキュリティを強化できます。
Mindgard は、確立されたレポート ツールや SIEM (セキュリティ情報およびイベント管理) システムとも簡単に接続できます。 Burp Suite のユーザーの場合、専用の拡張機能により AI セキュリティが既存の侵入テスト ワークフローに統合されます。
Its reporting capabilities are designed to meet compliance needs, aligning with frameworks like MITRE ATLAS™. This makes it easier for organizations to demonstrate compliance with emerging AI security standards.
Mindgard は、統合機能に加えて、重要な AI 相互作用を監視することでデータの整合性を強化します。このプラットフォームは、これらのインタラクションに焦点を当てることで、潜在的なデータ漏洩リスクを重大なインシデントに発展する前に特定します。このアプローチは、既存のサイバーセキュリティ対策を補完し、強化します。
Industry experts emphasize that organizations don’t need to overhaul their current cybersecurity infrastructure to adopt AI security solutions. Instead, they can adapt their existing frameworks to cover AI systems effectively.
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マディネス.com
「既存のサイバー セキュリティ プロセス、プレイブック、ツールを廃棄する必要はありません。必要なのは、AI/GenAI/LLM 用に更新するか再装備するだけです。」
この戦略により、組織は既存のセキュリティ投資の価値を最大化しながら、AI を利用したワークフローに保護を拡張し、包括的な AI セキュリティを実現するコスト効率の高い方法を提供できます。
Darktrace の Enterprise Immune System は人間の免疫システムからインスピレーションを得ており、自己学習 AI を使用して AI ワークフロー内の脅威を検出して対抗します。ワークフロー環境内の通常の動作パターンを分析することで、従来のルールベースのシステムが見逃す可能性のある異常を特定します。このアプローチにより、高度な脅威の検出、スムーズな統合、強力なデータ保護、コスト効率の高い運用が可能になります。
このプラットフォームは、教師なし機械学習を使用して、事前定義されたルールやシグネチャに依存せずに、ネットワーク トラフィック、ユーザーの行動、システム インタラクションを継続的に分析します。これにより、新たな脅威を特定し、インシデントを自動的に調査し、脅威の進行と影響に関する詳細な洞察を提供できます。脅威スコアを割り当て、異常な動作を文脈化して、セキュリティ チームが効果的に対応しやすくします。
Darktrace は、AI ワークフロー内でのデータ漏洩の試み、横方向の移動、権限昇格などのリスクの特定に優れています。 Antigena モジュールは、疑わしい接続の速度を遅くする、特定の通信をブロックする、侵害されたデバイスを隔離するなどの自律的なアクションを実行することでセキュリティを強化し、セキュリティ イベントが発生している間でも業務が中断されないようにします。これは、ダウンタイムが生産性に重大な影響を与える可能性がある AI ワークフローでは特に重要です。
Darktrace は API や標準プロトコルを使用して既存のセキュリティ システムとシームレスに統合し、組織がその洞察を Splunk、IBM QRadar、Microsoft Sentinel などのツールに組み込めるようにします。クラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境にわたる展開をサポートし、さまざまな AI ワークフロー設定に適応できるようにします。
AI プラットフォームの場合、Darktrace は API 通信、AI モデル間のデータ転送、ユーザー インタラクションを監視し、通常の状態でワークフローがどのように動作するかを包括的に可視化します。この深い理解は、セキュリティ チームが異常を迅速に検出して対処するのに役立ちます。
Enterprise Immune System の主な焦点は、データ移動の異常なパターンを監視することによって達成されるデータ損失の防止です。機密情報が予期せぬ方法でアクセスまたは転送された場合に、異常なアクティビティにフラグを立てます。これは、ビジネスの機密データを扱う AI ワークフローにとって特に重要です。
Darktrace は、各組織の独自のデータ処理基準を学習し、AI トレーニング データへの不正アクセス、異常なモデル クエリ、不審なデータのエクスポートも防ぎます。このプラットフォームは、逸脱にフラグを立てることで、動的で複雑なワークフローであっても、機密性の高い AI トレーニング データの安全性を確保します。
さらに、このプラットフォームは GDPR、HIPAA、SOX などの規制のコンプライアンス レポートをサポートしており、組織が法的基準の遵守を実証するのに役立ちます。 AI ワークフローが規制の監視が強化される中で機密データを管理するため、これはますます重要になっています。
Darktrace は、脅威の検出と対応を自動化し、誤検知を削減し、スケーラブルなライセンス オプションを提供することで運用コストを削減します。検出と応答時間が短縮される (MTTD と MTTR が短縮される) ため、セキュリティ チームは無害な異常にリソースを浪費するのではなく、真の脅威に集中できるようになります。
The platform’s continuous learning capabilities minimize false alarms, saving time and effort for teams managing intricate AI workflows. Its flexible licensing models let organizations start with essential features and expand as their security needs grow. Additionally, the cloud-native design lowers infrastructure costs, avoiding the hefty expenses associated with traditional on-premises solutions.
AI セキュリティ ツールにはそれぞれ独自の長所と制限があるため、選択は特定のワークフローと組織のニーズに大きく依存します。以下は、市場のトップソリューションのいくつかの主要な機能、課題、理想的な使用例の詳細な比較です。
The way these tools integrate and deploy also varies significantly. For instance, organizations already using Microsoft solutions benefit from Security Copilot’s seamless integration with Azure Sentinel and Defender. On the other hand, prompts.ai provides API integrations across multiple cloud platforms, offering flexibility without vendor lock-in. CrowdStrike Falcon is ideal for environments with rapidly expanding endpoints due to its lightweight agent deployment, while IBM QRadar demands significant infrastructure planning for large-scale implementations.
Statistics highlight the value of AI-driven security tools: organizations using these solutions save an average of $1.76 million in breach response costs and detect breaches 108 days faster compared to those without such tools. Each platform’s unique features define its best applications. For example, prompts.ai uses a pay-as-you-go TOKN credit system, aligning costs directly with usage and avoiding recurring fees. In contrast, traditional platforms like IBM QRadar often involve significant upfront licensing costs and ongoing maintenance.
Deployment models also play a critical role. Cloud-native solutions like CrowdStrike Falcon and Darktrace enable rapid implementation, making them suitable for fast-moving environments. Meanwhile, on-premises options, while requiring more planning, offer greater control over data - an essential factor for industries with strict regulatory requirements. Balancing these trade-offs helps security teams choose a solution that aligns with their priorities, whether it’s cost management, quick deployment, specialized AI protection, or comprehensive enterprise security.
Choosing the right AI security solution for your workflow platforms is a critical decision that hinges on understanding your organization’s unique needs, existing infrastructure, and future growth plans. The market offers a variety of tools, each tailored to excel in different areas. For example, prompts.ai focuses on unified AI orchestration and cost efficiency, while Microsoft Security Copilot provides seamless integration for organizations already using Microsoft tools. Meanwhile, CrowdStrike Falcon delivers strong endpoint protection, and Darktrace stands out with its autonomous response capabilities. This diverse landscape ensures that there’s a solution for every enterprise, but making an informed choice is key.
The urgency to act cannot be overstated. By 2025, AI-enabled workflows are expected to grow from just 3% to 25% of all enterprise processes. This rapid shift underscores the need for robust security frameworks to protect increasingly complex AI-driven operations. The financial stakes are equally high: according to IDC’s 2024 Business Opportunity of AI study, 75% of organizations now use generative AI - a significant jump from 55% in 2023 - yielding $3.70 in returns for every dollar invested.
For businesses aiming to control costs and manage multiple AI models effectively, prompts.ai offers a flexible pay-as-you-go TOKN credit system, which can cut AI expenses by up to 98%. On the other hand, companies deeply integrated into the Microsoft ecosystem will benefit from Security Copilot’s natural language interface and seamless compatibility with existing tools.
As discussed earlier, the success of AI security tools lies in their ability to enhance threat detection, automate processes, and improve accuracy beyond human capabilities. However, there’s a crucial balance to maintain. Gartner warns that by 2030, 75% of SOC teams may lose foundational security analysis skills due to over-reliance on automation. This highlights the importance of platforms that complement, rather than replace, human expertise.
ソリューションを選択するときは、現在のインフラストラクチャ、統合要件、拡張性、予算などの要素を考慮してください。効果的な AI セキュリティ ツールは、脅威に対応するだけではなく、潜在的な脆弱性を積極的に特定して排除する必要があります。今すぐ適切なセキュリティ フレームワークに投資すると、組織を保護するだけでなく、導入が加速するにつれて AI ワークフローの変革の可能性を最大限に活用できるようになります。
Prompts.ai は、高度な機械学習を活用して、脅威が発生したときにそれを発見して対処することで、AI を活用したワークフローのセキュリティを強化します。静的なルールや事前設定されたシグネチャに依存する従来のシステムとは異なり、異常な動作や異常を検出し、潜在的なリスクに対して事前に対策を講じることができます。
この動的な方法により、新しい脆弱性への迅速な対応が可能になり、AI ワークフローの刻々と変化する状況に適応する継続的な保護が提供されます。 Prompts.ai は、予測と防止を優先することにより、従来のセキュリティ ツールと比較して、より強力で信頼性の高い防御を提供します。
AI セキュリティ ソリューションを選択する場合、企業はそれが現在のシステムにどの程度適合するかに焦点を当てる必要があります。これには、データ暗号化プラットフォーム、アクセス制御メカニズム、コンプライアンス フレームワークなどのツールとの互換性の確保が含まれます。このソリューションは、エンドポイントの保護やデータの整合性の維持など、主要なセキュリティ上の懸念事項に対処しながら、既存のインフラストラクチャと連携する必要があります。
AI ライフサイクル全体を通じて、リスクの管理、規制要件への対応、機密データの保護におけるソリューションの機能を評価することも重要です。さらに、将来の成長に合わせてソリューションを拡張し、変化するワークフローに適応して、長期にわたって信頼性の高いサポートを提供できるかどうかを検討してください。
重要なセキュリティ専門知識を維持しながら AI セキュリティ ツールを効果的に統合するには、企業は SOC チームの継続的なトレーニングに投資する必要があります。このトレーニングでは、AI 関連の知識を高めるとともに、批判的思考、問題解決、敵対的分析に重点を置く必要があります。これらのスキルを強化することで、チームは AI 出力を正確に解釈し、正確に対応できるようになります。
同様に重要なのは、セキュリティの核となる知識を優先する職場文化を育むことです。このアプローチにより、AI ツールがより洗練されても、SOC チームは自信を持って複雑な脅威に対処できます。 AI の進歩と従来のセキュリティ慣行の強力な基盤を組み合わせることで、組織は回復力と信頼性の高いセキュリティ フレームワークを維持できます。
