【ITニュース解説】🚧 Amazon Bedrock Guardrails: A Practical Guide to Safer Generative AI

現代において、生成AIは製品開発のあり方を大きく変えている。例えば、ユーザーと会話するチャットボットや、新しいコンテンツを生み出すシステムなど、その応用範囲は多岐にわたる。しかし、これらのAIシステムが強力になるにつれて、不適切な方法や危険な方法で利用されるリスクも増大している。

ユーザーが悪意を持って不適切な指示を出したり、AIモデルの本来のセキュリティ機能を迂回しようと試みたりするケースがある。また、基盤となるAIモデルが時として「ハルシネーション」と呼ばれる、事実ではない内容を生成してしまう現象も起きる。これにより、企業の定めた基準に違反する回答が生まれたり、社外に漏れるべきではない機密情報が公開されてしまったりする可能性も存在する。Amazon Bedrockには、これらの潜在的な悪用や誤用を検出・防止するための自動化された機能が既に組み込まれているが、さらに強化され、細かく設定できるセキュリティ制御が求められていた。そこで登場するのが、「Guardrails」という機能である。

Amazon Bedrockは、AWSが提供する、生成AIアプリケーションを構築・運用するための完全マネージド型プラットフォームだ。ユーザーはサーバーの管理やAIモデルをゼロからトレーニングする手間を省き、すぐにAIの力を利用できる。主な利点として、Amazon Titan、Anthropic Claude、Cohere Commandといった最先端の基盤モデルの中から目的に合ったものを選んで利用できる点が挙げられる。これらのモデルはAPIを通じて簡単に呼び出せるほか、必要に応じて自社のデータでファインチューニング（追加学習）して、特定の用途に特化させることも可能だ。そして、サーバーレスのサービスであるため、利用した分だけ料金を支払う形式となり、無駄なく利用できる。

プライバシーとデータ保護についても、Bedrockは設計段階から徹底している。ユーザーが入力したプロンプトやモデルが出力した内容は、Amazon Titanなどの基盤モデルのトレーニングに利用されることはなく、サービスログにも保存されない。また、モデルをファインチューニングする際にも、ユーザー専用のプライベートなコピーが作成され、そのコピーだけがトレーニングされるため、データが他者に共有される心配はない。全てのデータはAWS KMS（Key Management Service）というサービスで暗号化され、暗号化キーはユーザー自身が管理できる。さらに、AWS PrivateLinkを通じて接続すれば、データ通信がパブリックインターネットを経由しないため、セキュリティを一層強化できる。カスタムエンドポイントポリシーを利用することで、さらに厳密なアクセス制御も可能となる。これらの機能の組み合わせにより、強力なAIモデルの恩恵を受けつつ、企業の重要なデータを安全に管理できる環境が提供される。

では、Guardrailsとは具体的にどのようなものなのだろうか。Guardrailsは、AIモデルに対する「ポリシーのフェンス」と例えることができる。これは、ユーザーが利用するアプリケーションと、その背後にあるAIモデルの間に配置され、ユーザーからの入力（プロンプト）とAIモデルからの出力（応答）の両方を監視し、制御する役割を果たす。ファインチューニングしたモデルに対しても、同様にGuardrailsを適用できる。Guardrailsは、定義したルールや制約の中でユーザーとの対話を維持し、管理者が必要に応じてフィルタリングの強度や適用範囲をきめ細かく設定できるようにする。複数のGuardrailポリシーを作成し、それらを異なるBedrockアプリケーションで再利用できるため、組織全体で一貫したセキュリティ基準を適用しやすい。また、使用する基盤モデルの種類に関わらず適用できるのも大きな利点だ。

Guardrailsには主に四つのカテゴリの制御機能がある。一つ目は「Denied Topics」、つまり「拒否トピック」である。これは、AIアプリケーションが扱うべきではない話題を、自然言語での説明や具体的なサンプルフレーズを用いて定義する機能だ。例えば、金融機関のチャットボットが投資に関するアドバイスをしないように設定することで、誤った情報提供や法的リスクを回避できる。二つ目は「Content Filters」、つまり「コンテンツフィルター」だ。これは、潜在的に有害または不適切なコンテンツの検出レベルを「なし」「低」「中」「高」の四段階で設定する。このフィルターは、ユーザーの入力とモデルの出力に対してそれぞれ独立して適用できる。例えば、顧客向けチャットボットが不快なコンテンツをユーザーに提示する可能性を減らすために、「高」のフィルター設定を使用するといった具合だ。三つ目は「PII Redaction」、つまり「個人識別情報（PII）の編集」機能である。これは、ユーザーのプロンプト内に含まれる氏名、住所、電話番号、口座番号などの個人識別情報を検出し、モデルの応答から自動的に削除（編集）する。コールセンターのアプリケーションが顧客との通話内容を要約する際に、機密性の高い個人情報を自動で削除することで、データ漏洩のリスクを大幅に低減できる。四つ目は「Word Filters」、つまり「単語フィルター」だ。これは、特定の単語やフレーズ、例えば不適切な言葉遣い、競合他社の製品名、自社の特定の製品名などをフィルタリングする。これらの単語が検出された場合、それらをマスクしたり、事前設定された警告メッセージや応答に置き換えたりできる。これにより、生成されるコンテンツの品質とブランドイメージを保護できる。これらのGuardrailsは、基盤モデル自体が持つ安全対策に加えて、ユーザーが完全に制御できるカスタマイズ可能で一貫性のある保護層を提供するものだ。

Guardrailsの設定は、AWS Management Consoleから簡単に行える。まず、コンソールにログインし、Amazon Bedrockのサービスページから「Guardrails」の項目へ進む。「Create Guardrail」をクリックして、拒否トピック、コンテンツフィルターの各カテゴリに対するしきい値、PII編集の有無、単語フィルターの各設定を行う。設定が完了したらGuardrailを保存し、対象となるAIモデルにアタッチする。本番環境に展開する前には、必ずサンプルとなるプロンプトを使って設定が意図通りに機能するかをテストし、検証することが重要だ。

プログラムからの利用も可能だ。例えばPythonのAWS SDKであるboto3を使えば、AIモデルを呼び出す際にGuardrailを適用できる。具体的には、bedrock-runtime クライアントを初期化し、invoke_model メソッドを呼び出す際に、modelId と共に guardrailId を指定する。これにより、すべてのモデル呼び出しが自動的に設定されたGuardrailポリシーを通過するようになるため、開発者はモデルの安全性について個別に考慮する手間を省くことができる。

Guardrailsを効果的に運用するためのベストプラクティスも存在する。まずは、広範な設定から始め、その後に徐々に調整していくアプローチが推奨される。初期段階ではデフォルトのフィルター設定を使用し、CloudWatchなどのモニタリングツールでGuardrailsがどれくらいの頻度でトリガーされているかというメトリクスを監視する。そのデータに基づいて、フィルターのしきい値やポリシーを微調整していくと良い。高リスクと判断されるケースでは、Guardrailsによってフラグが立てられた出力を人間のモデレーターにルーティングし、最終的な確認をさせるという、自動化と人間のレビューを組み合わせた運用も効果的だ。また、異なるアプリケーション間でGuardrailポリシーを再利用するために、共通のポリシーをライブラリとして作成し、一貫したセキュリティ施行を保証することも推奨される。

まとめると、AIベースのシステムや会話型アプリケーションの急速な普及に伴い、それらを悪用しようとする試みも増加の一途を辿っている。Amazon Bedrock Guardrailsは、基盤モデルが元々持っている保護機能に加えて、まさに「第二の防衛線」としての役割を果たす。これにより、ユーザーとの対話が常に適切に保たれ、企業の大切なデータが安全に保護されることを保証できる。Bedrockが持つプライバシーを最優先する設計と、Guardrailsによるきめ細かい制御機能を組み合わせることで、企業はより早く、そしてより高い信頼性を持って生成AIをデプロイできるようになる。公開チャットボット、社内向けの知識アシスタント、あるいは仮想プライベートクラウド（VPC）内で動作するカスタムチューニングモデルなど、どのような用途であっても、安全な生成AIの利用が可能となるだろう。