エージェントは意思決定をしています。ポリシーに従っていると証明できますか?
多くのチームは、プロンプト、許可リスト、正規表現フィルター、事後のルールチェックにガードレールが散らばった状態で AI エージェントをリリースしています。監査担当者に「このエージェントがその操作を行ったとき、どのポリシーに従っていたのか」と聞かれても、満足のいく答えはほとんど返せません。
ポリシーは PDF、SharePoint のフォルダー、Notion のページにあります。ガードレールはコードの中にあります。承認フローは Jira にあるか、どこにもありません。監査証跡は十数個の LLM プロバイダーのダッシュボードに分散しています。ポリシーの信頼できる唯一の情報源はなく、エージェントが読める情報源となればなおさらです。
テキストとしてのポリシーでは不十分です。データとしてのポリシーが必要です。
ポリシーを実行可能にする 6 つの機能
いずれも現在提供中で、具体的な製品機能に裏付けられています。まだ提供していないものは下に専用のセクションがあるため、隠れた抜けはありません。
ステートメントを起点とした機械可読なポリシー
すべてのガバナンスステートメントには、モダリティ、適用モード、対象アクター(人、エージェント、またはその両方)が含まれます。ポリシーは解釈を要するガイダンスではなく、設計段階から実行可能です。
提供中: ステートメントテーブルの enforcementMode + actorApplicability 列
すべてのポリシーにエージェント向けガイダンス
ステートメントごとに構造化されたエージェント向けメタデータ: allowedActions、prohibitedActions、requiredContext、requiredApprovals、evidenceRequirements、escalationRules、failureMode。すべて照会可能です。
提供中: ステートメントスキーマ全体に agent_guidance JSONB 列
稼働中の MCP ガバナンスサーバー
外部の AI エージェント(Claude Code、Cursor、ChatGPT、Claude web)が Model Context Protocol でポリシーコーパスに接続します。6 つのツール、2 種類のトランスポート、読み取りと書き込みで分離された認証を備えています。
提供中: /api/mcp(HTTP)+ stdio トランスポート、6 つのツールが稼働
エージェントの完全な監査証跡
AI とエージェントのすべてのやり取りを、プロンプト、応答、ツール呼び出し、トークン消費、レイテンシ、エラーとともに記録します。Scale 以上でエクスポート可能。初日からコンプライアンスに対応します。
提供中: ai_audit_logs テーブル、25 列、4 インデックス
AI コンテキストレイヤー
6 つのグラウンディングモジュール(ステートメント、規制、テナント、ユーザー、ドメイン、用語集)により、エージェントの推論を一般的な事前学習の知識ではなく、実際のポリシーコーパスに基づかせます。
提供中: lib/ai/context/ 配下の 6 つのコンテキストプロバイダー
ライブラリ + 採用モデル
57 の規制、600 件以上の抽出済み要件、1,300 件以上の型付き用語集。エージェントは厳選されたライブラリを参照し、採用済みステートメントとの差異は自動的に追跡されます。
提供中: ライブラリステートメントの採用 + 差異の追跡
正直にお伝えする、今後の提供予定
これらの機能は、基盤となるスキーマや構成要素がすでに製品に含まれており、ユーザー向けの画面を開発中です。提供済みのふりをするより、提供開始時にお知らせすることを選びます。
エージェントによる SOP の実行
Q3 2026手順はすでにステップ、条件、RACI、サブプロセス、証拠に対応しています。次は、それらを実行するエンジン(人またはエージェントが主導)とステップごとのステートマシンです。
エージェント承認ワークフローの画面
Q3 2026ステートメントにはすでに requiredApprovals を宣言できます。次は、エージェントが承認を依頼し、人がフローの中で承認できる画面です。
監査に対応した証拠ダッシュボード
Q4 2026すべての構成要素(監査ログ、証明、証拠リンク)はすでに存在します。次は、それらを証拠パッケージにまとめるコンプライアンス向けダッシュボードです。
MCP 対応のあらゆるエージェントを接続
stdio と Streamable HTTP で 6 つのガバナンスツールを提供します。スコープ付き API キーによる Bearer 認証。Claude Code、Cursor、ChatGPT、Claude web のほか、MCP に対応したあらゆるカスタムクライアントで動作します。
Claude Code(stdio)
ローカル開発: AI がテナントのポリシーを直接照会できます。
{
"dictiva": {
"command": "npx",
"args": ["@dictiva/mcp-server"],
"env": { "DICTIVA_API_KEY": "dv_live_..." }
}
}Cursor / リモート Claude Code(HTTP)
リモート MCP: 同じツールに Streamable HTTP でアクセスします。
{
"mcpServers": {
"dictiva": {
"url": appUrl("/api/mcp"),
"headers": { "Authorization": "Bearer dv_live_..." }
}
}
}ChatGPT / Claude web(リモート MCP)
MCP コネクターの設定に URL と Bearer トークンを貼り付けます。
URL: https://dictiva.com/api/mcp
Auth: Bearer dv_live_...
Scopes: statement:read, glossary:read, assembly:readAI オブザーバビリティと AI エージェントガバナンスの違い
オブザーバビリティは、エージェントが行ったことを事後に確認します。ガバナンスは、エージェントに許されていることを、参照でき、照会でき、バージョン管理されたリソースにします。
| 観点 | AI オブザーバビリティツール | Dictiva |
|---|---|---|
| ポリシーの基本単位 | モデル出力 / トレース | ステートメント(モダリティ、アクター、適用) |
| ポリシーの所在 | プロンプトの中 | バージョン管理されたポリシーコーパス(ライブラリ + テナント) |
| エージェントの把握方法 | 事後のログ | 行動前に MCP で照会 |
| 適用 | 出力に対する事後のルールチェック | 行動前のポリシー照会 + 承認フロー |
| 監査証跡 | モデルのトレースと使用量 | プロンプト + ツール + 結果 + ポリシーのバージョン |
| 対象アクター | 区別なし | ステートメントごとに人 / エージェント / 両方 |
| 規制マッピング | 手作業 | ステートメントごとに 57 の規制へマッピング |
エージェントを導入するチームのために
次のような課題に心当たりがあれば、このページはあなたのためのものです。
AI プロダクト責任者
課題: プロンプト、フィルター、事後チェックにガードレールが散らばった状態でエージェントをリリースしている
Dictiva なら: すべてのエージェントが照会する単一のポリシーコーパスと、機械可読な適用、完全な監査証跡
CISO・セキュリティ責任者
課題: 自律システムが意思決定の時点で実際にどのポリシーに従ったのかを証明する手段がない
Dictiva なら: 特定のステートメントバージョンに結び付いた操作ごとの監査証跡で、監査や調査にも耐えられる
コンプライアンス・法務
課題: EU AI 法、コロラド州 AI 法、OWASP エージェント型アプリケーション Top 10 など、義務はあるのにツールがない
Dictiva なら: 規制上の義務にマッピングされたポリシー。エージェントはアクターの状況ごとに適用されるものを照会できる
プラットフォームエンジニア
課題: エージェントチームごとに中途半端なポリシー照会を独自に作っている
Dictiva なら: 6 つのガバナンスツール、認証、レート制限、プランによる利用制御を備えた、すぐに使える MCP サーバー
よくある質問
AI エージェントガバナンスとは何ですか?+
AI エージェントガバナンスとは、指示を出す人だけでなく、あなたに代わって行動する AI システムにもポリシー、手順、監査証跡を適用する取り組みです。エージェントに許されること、エスカレーションが必要なこと、収集すべき証拠、そしてすべての操作の記録方法を扱います。OWASP は 2025 年 12 月にエージェント型アプリケーション向けの Top 10 を公開し、EU AI 法の高リスク義務は 2026 年 8 月に適用が始まり、コロラド州 AI 法は 2026 年 6 月に施行されました。この分野はいままさに形成されつつあります。
AI オブザーバビリティツール(Fiddler、Arthur、Credo AI)とは何が違いますか?+
オブザーバビリティツールは、モデルの出力やトレースを事後に確認します。Dictiva はポリシーを基本単位にします。すべてのガバナンスステートメントに適用モードと対象アクターが含まれ、エージェントは行動する前に MCP サーバー経由でポリシーコーパスを照会します。完全な監査証跡も得られますが、それはモデルのテレメトリだけでなく、特定のポリシーステートメントのバージョンに結び付いています。
MCP サーバーとは何ですか?どのクライアントが接続できますか?+
Model Context Protocol(MCP)サーバーは、2 種類のトランスポートで 6 つのガバナンスツールを提供します。stdio(ローカルの Claude Code / Cursor 向け)と Streamable HTTP(ChatGPT、Claude web、リモートの Cursor 向け)です。ツールには search_statements、get_statement_guidance、list_applicable_policies_for_actor、search_glossary、get_assembly_bundle、export_ontology が含まれます。MCP アクセスは Business プランと Enterprise プランで利用できます。
Dictiva は従来の GRC プラットフォームの代わりになりますか?+
現時点ではなりませんし、それを目指してもいません。Dictiva はガバナンスのうちポリシーと手順のレイヤーであり、人と AI エージェントが同じコーパスを読み、従い、それに基づいて監査されることに最適化されています。リスク登録簿、統制テスト、監査証拠ダッシュボードは 2026 年のロードマップに含まれています。提供済みの部分については、Dictiva はフル機能の GRC スイートより役立ちます。まだ提供していない部分については、このページでそう明記しています。
Dictiva のステートメントは何が機械可読なのですか?+
すべてのステートメントには、エージェントが推論に使える構造化フィールドがあります。モダリティ(must、should、may)、適用モード(informational、human_review_required、machine_readable、machine_enforceable)、対象アクター(human、agent、both)、さらに allowedActions、prohibitedActions、requiredApprovals、evidenceRequirements、escalationRules、failureMode を含む agent_guidance JSONB です。エージェントは 30 ページの PDF を解析する必要はなく、構造化されたポリシーを照会するだけです。
エージェントを多用する場合、料金はどうなりますか?+
現在: シート単位のサブスクリプションで、各プランに AI クレジットが含まれます。2026 年第 3 四半期: 「ガバナンスアクション」を単位とするハイブリッドな従量課金モデルを導入し、アクションの種類(ポリシー照会、ポリシーチェック、詳細な規制監査)ごとに消費量が異なります。社内の利益率目標は混合トークンコストの ≥5 倍で、お客様にはトークン数ではなくアクション数が表示されます。モデルの冗長な出力によって請求額が跳ね上がることはありません。
初日からエンタープライズ水準
ガバナンススタックを詳しく見る
ポリシー管理ソフトウェア
エージェントが参照する、ステートメントを起点としたシステム。機械と人のために作られたポリシーのライフサイクル管理です。
MCP ガバナンスサーバー
Model Context Protocol を通じて、エージェントにガバナンスステートメントの読み取り・書き込みアクセスを提供します。
管理されたエージェントと場当たり的な LLM 呼び出し
ガバナンスのない LLM 呼び出しがコンプライアンス上のリスクになる理由と、統制されたエージェントがそれを避ける方法。
ステートメント起点のガバナンスとは?
エージェントへのポリシー適用を可能にする、最小単位で機械可読なガバナンスの単位。
ガバナンスステートメントとポリシーの違い
人にとっても AI エージェントにとっても、最小単位のステートメントが一体型のポリシー文書に勝る理由。
2026 年のおすすめ GRC ツール
現代の GRC ツールスタックにおける AI エージェントガバナンスの位置付けを、購入者向けに比較します。