AI Gateway
企業のAI活用には、構造的な課題があります。予算超過、ガバナンス不足、本番運用を想定していないアーキテクチャ——多くの企業がこうした土台の上にシステムを築いています。本シリーズでは、AI Gatewayの基礎を解説します。なぜこの概念が生まれたのか、何を制御するのか、ルーティングだけでは何が足りないのか、そして導入後の効果測定までを取り上げます。
企業のIT部門のリーダーおよびデータアーキテクトに向けた全8回のシリーズです。
- 企業のAIが停滞する理由
- AI Gatewayが実際に制御する範囲
- MCP GatewayとAPI Gateway、LLM Gatewayの違い
- コンテキストのないGatewayが問題を下流に移すだけである理由
- 導入後のAI Gatewayの成果をどう測定するか
シリーズ一覧
なぜエンタープライズAI は予算超過となり、期待された成果を出せないのか
企業の93%がAI予算を超過しています。主な要因は、ルーティング、データアクセス、ガバナンスという3つの構造的なギャップです。アーキテクチャによる解決策を解説します。
AI Gatewayとは？AIコスト・権限を一元管理する仕組みを徹底解説
AI Gatewayは、AIアプリケーションと、その先にあるモデル・ツール・データシステムとの間に位置する一元化された制御レイヤーです。何を制御するのか、そしてなぜ独立したカテゴリとして扱われるのかを解説します。
API GatewayとMCP Gateway：特徴と選定基準を解説
API Gatewayが処理するのはHTTPリクエストです。一方MCP Gatewayは、エージェントの意図をルーティングし、ツールのポリシーを強制し、エージェントに許される範囲を統制します。この違いは、実際のアーキテクチャ設計に直結します。
LLM Gatewayは、より大きなAI Gatewayの内側でモデルルーティングを担うレイヤーです。モデル選定・コスト最適化・フェイルオーバーには対応しますが、データの課題は解決しません。
コンテキストのないGatewayが問題を下流に移すだけである理由 近日公開
ルーティングGatewayはモデルトラフィックを制御しますが、データアクセスは統制しません。結果として、問題の起点を下流に移すだけになります。コンテキストレイヤーとは何か、なぜそれが不可欠なのかを解説します。
コンテキストエンジンに求められるもの 近日公開
コンテキストレイヤーの実装には差があります。AI Gatewayのデータアクセス層を評価する際に確認すべきポイントと、本物のデータガバナンスと単純なプロキシを分ける違いを解説します。
企業のAI Gatewayが実現するユースケース 近日公開
適切に設計されたAI Gatewayが可能にするユースケースを紹介します。企業データへの自然言語での問い合わせから、SQL不要のAI活用BIまでを取り上げます。
導入後のAI Gatewayの成果をどう測定するか 近日公開
ROIの追跡、監査ログ、成果あたりのコスト指標など、AI Gatewayが機能しているかを見極める指標と、本番環境における成功の形を解説します。
業務データをAI-Readyに
Connect AIは、AIアシスタントやエージェントに、数百もの社内システムへのリアルタイムかつガバナンスの効いたアクセスを提供します。学習済みの知識だけでなく、実際の業務データに基づいて推論できるようになります。