Red Hat、AI の安全性とガバナンスをポリシー策定から本番環境への移行まで自動化する asago コミュニティを設立

［ノースカロライナ州ローリー　- 2026年8月4日（現地時間）発表］アメリカ報道発表資料抄訳

オープンソース・ソリューションのプロバイダーとして世界をリードする Red Hat は本日、AI ガバナンスポリシーを本番環境に対応した安全な AI システムへ自動的に移行することを目指すオープンソース・コミュニティ・プロジェクト「asago」の設立を発表しました。asago は、エンジニアリングチームとコンプライアンスチームの間で断片化していた手順、ツール、要件を結びつけ、監査や追跡が可能な、自動化されたワークフローを構築します。その目的は、イノベーションを推進する安全で本番環境に対応する AI システムを、数ヶ月や数年ではなく数日で提供可能にすることにあります。

asago とは？

asago（AI Safety And Governance Orchestration）は、標準化されたオープンソース・プラットフォームと自動化されたワークフローを活用し、企業や規制当局が定める複雑なAI ガバナンスポリシーを実際の運用管理へと変換することを目指しています。この取り組みは、Red Hat と NVIDIA が Open Secure AI Alliance のメンバーとして進めてきた活動を基盤としており、次の 4 つの主要段階において、開発者の柔軟性と事業者のガバナンスを整合させます。

1. リスク・マッピング：このフレームワークは、アップロードされた AI ガバナンスポリシーを自動的に読み取って解釈します。そして、IBM AI Risk Atlas を通じて、組織固有の要件を NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10、EU AI 法といった既存の AI リスク・フレームワーク、オントロジー、および標準規格に直接マッピングすることで、ポリシーの文言を実践的なリスク・プロファイルに変換します。
2. リスク評価：asago は、特定されたリスクに合わせて安全テストを自動化します。ユースケース固有のシナリオを生成して実行することで、汎用的なベンチマークのみに依存することなく、有害な挙動を検知します。
3. リスク低減：このプロジェクトは、テストに基づく安全対策の策定や、レビューに備えた明確な根拠と監査証跡などの、適切なリスク低減策を推奨します。
4. 本番環境へのデプロイ：asago は、推奨された制御策をハイブリッドクラウドや Kubernetes を含む各種プラットフォームにデプロイ可能な構成としてオーケストレーションし、インフラストラクチャの手動コーディングを不要にします。

これらの各ステップは、個々のポリシー条項をテストや実行時の制御に直接結びつけ、継続的な監査証跡を生成するように構築されます。そのため、レビュー担当者は各アクションが具体的にどのリスクに対処しているかを正確に把握できるようになります。これにより、AI の安全性を、予測可能でガバナンスの効いた企業向けユーティリティに変革できるようになります。

なぜ asago が重要なのか？

抽象的なポリシーガイドラインを機能的なソフトウェア構成に変換するプロセスは、AI のイノベーションを停滞させるだけでなく、人間によるコミュニケーションの齟齬や誤解から生じる新たなリスクをもたらします。コンプライアンス担当者は厳格なリスク評価と検証可能な証拠を必要とする一方、プラットフォーム・エンジニアは、標準的な DevOps や GitOps のワークフロー内で維持管理できる、体系化された構成を必要としています。EU AI 法のような広範な規制が施行される中、組織は、数ヶ月に及ぶ手動のレビューによってイノベーションを停滞させてしまうリスクや、適切な安全対策が欠如した監視の及ばないシャドーAI をデプロイするようなリスクを許容することはできません。

asago は、コンプライアンスチーム、データサイエンティスト、インフラ管理者が共通して利用できる単一のオープンスタンダードを提供することで、このような摩擦を解消することを目指しています。すべてのステークホルダーを「ファーストクラスのユーザー」として扱うことで、このプラットフォームは、手動による変換に伴う不整合を生じさせることなく、自律型 AI エージェントやエンタープライズ向け大規模言語モデル（LLM）のための安全制御を構築します。

Red Hat のコメント

Red Hat AI エンジニアリング担当 バイスプレジデント スティーブン・ヒュールズ（Steven Huels）は、次のように述べています。「組織が AI の実験的なパイロットから、長期的に稼働する自律型エージェントへと移行するにつれ、明確な運用上の安全対策を確立することが、インフラストラクチャにとって不可欠になります。Lightwell のようなイニシアチブを通じて、私たちはAIに起因する脆弱性からオープンソースのサプライチェーンを保護する取り組みを進めています。asago はこのような取り組みを補完するものであり、企業ポリシーの定義と本番環境のエージェントとの連携を自動化することは、エンタープライズ AI にとって合理的な次のステップとなります。これにより、企業はハイブリッドクラウド全体で信頼できる AI を拡張するために必要な、エンドツーエンドの運用上の信頼性を得ることができます」

Red Hat AI 安全性およびモデル評価アーキテクト スチュアート・バターズビー（Stuart Battersby）は、次のように述べています。「asago プロジェクトは、テクノロジー業界、学術界、政府のステークホルダーを結集した、真に協働的なオープンソースの取り組みです。AI の安全性に関する視点を最大限に網羅するために、特に世界各国の管轄区域におけるより多くの協力者の皆さんに、このコミュニティ主導の取り組みにご参加いただきたいです」

主なポイント

• ポリシーの複雑さを解消する自動化：手動による解釈やカスタムスクリプトを、統合されたオーケストレーション・ワークフローに置き換え、デプロイの期間を数ヶ月から数日に短縮します。
• 一元化された監査証跡：単一の統合された追跡インターフェースを通じて、ポリシー担当者、CIO、AI 開発者、プラットフォーム・エンジニア、および外部監査人に情報を提供します。
• オープンソースとコミュニティ・ガバナンス：より広範なAI安全性に関するエコシステム全体でのオープンなコラボレーションを促進するために、Apache License 2.0 の下で公開されます。
• インフラに依存しないデプロイ：Kubernetes、Terraform、Ansible 向けの宣言型構成を出力し、複数のクラウドおよびオンプレミス環境にわたり、一貫した安全体制を維持できるようにします。

詳細

asago プロジェクトは、AI の安全性研究、エンタープライズ・ソフトウェア・エンジニアリング、敵対的機械学習、規制コンプライアンスといった多岐にわたる専門知識を統合するために、Red Hat、Alquimia AI、Brave Software、EvalEval Coalition、IBM Research、Interdisciplinary Transformation University Austria、Microsoft、リンカーン研究所、ノースカロライナ州立大学、NVIDIA、アラン・チューリング研究所など、業界のリーダーや学術機関を結集し、組織の枠を超えた取り組みを行っています。

本プロジェクトは、業界最高水準のオープンツールと連携し、ツール間に存在する運用上のギャップを解消することを目的としています。監査人がコンプライアンスの証明に必要とする証拠を記録する、包括的な分散型トレース機能の提供を目指しています。これにより、本番環境で稼働中のすべての制御を、その根拠となる明確なポリシーに紐付けることが可能となり、企業における AI ポートフォリオに対する継続的な検証体制を実現します。

ご利用について

asago プロジェクトは現在、プロジェクトの立ち上げ段階にあります。開発者、学術研究者、および企業の早期導入者の皆さんは、GitHub を通じてリポジトリを閲覧し、プロジェクトのガバナンスに参加することができます。詳細の確認や、協力への関心表明は、asago.ai をご覧いただくか、コミュニティグループのフォームにご記入ください。