EDBは現代企業のアーキテクトを支援します。
エンタープライズAIガバナンスは、アプリケーション層で止まります。
組織の60%が、ガバナンスの問題によりAIのユースケースから価値を実現できないと予測されています（Gartner）。現在のガバナンスツールはポリシーを定義し、違反を文書化しますが、未然に不正な行動を阻止することはできません。週に何千ものクエリを実行するエージェントは意図を考慮することなく動作し、指示された先が許可されていない場所であることに気づきません。ガバナンスはデータ層に移行する必要があります。そこでは実行が行われ、エージェントはデータに触れる前に停止することが可能です。
AIガバナンスの成熟したモデルを持つ企業は5社に1社のみです（Deloitte）。エージェントの導入は、ガバナンスフレームワークが適応する速度を超えて加速しています。
文書化されたポリシーから実際の施行へ
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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します。それはアクセスできるデータ、実行できるアクション、そしてその条件です。ガバナンスは単なるポリシードキュメントに留まりません。
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2 — 検証
データ層では
クエリが実行される前に、EDB Postgres AI（EDB PG AI）はデータベースレイヤーでエージェントの宣言された目的に対してそれを評価します。宣言された目的に合致するクエリは実行され、その他のクエリはすべてブロックされるか、人間によるレビューのために提示されます。
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3 — 強化する
バイパスはできません。
データベース内部での強制が行われます。ここは全てのアクター—人間、アプリケーション、またはエージェント—が通過しなければならないポイントです。プロンプトインジェクションや誤設定されたサービスアカウントは、このプロセスを回避することはできません。
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4 — 監査
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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、なぜ承認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を生成します。発生した瞬間に完全なコンテキストを把握でき、事後に再構築する必要はありません。
エージェントガバナンスの実績をご覧ください。
EDB Postgres AIがPostgres内でガバナンスをどのように強化するかをご覧ください。実行中にすべてのエージェントクエリのアクセス権と目的を評価します。
同じ信頼できる基盤が、エージェントにまで拡張されました。
Mastercardは、グローバルな決済インフラが求める高可用性、コンプライアンス、そしてエンタープライズサポートを備えたEDB Postgres AI上で、ミッションクリティカルなワークロードを運用しています。
主な機能
プラットフォームにおけるガバナンスの所在。
ガバナンスはデータ層で行われ、すべての関与者に対してポリシーを強制します。EDB PG AIは、データ基盤への信頼を拡大し、成長するエージェントワークフォースを支援します。
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ます。同じ施行フレームワークが、どこでも適用されます。
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
取締役会、監査人、規制当局が信頼できるエージェントのデプロイが可能ですか？
EDBは、実行境界でのガバナンスを強制する唯一のプラットフォームであり、企業がエージェントワークロードをスケールで実行するための制御、文脈、そして自信を提供します。
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き換えるのではなく、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。