ワークフロー上級

AIR Blackbox

オープンソースのAIエージェントガバナンスおよび監査フレームワーク

既存のロギングシステムには、3つの根本的な限界がある。第一に、ログストレージへの書き込み権限があれば誰でも記録を変更できるため、改ざんの証明は不可能である。第二に、ほとんどのロギングは応答のみをキャプチャし、完全なプロンプトコンテキスト、中間推論プロセス、ツール呼び出しチェーンを完全に記録しない。第三に、EU AI Act第12条で求められる改ざん防止ログ、保存期間、監査アクセス保証を、生のログだけでは満たすことができない。AIR Blackboxは、これらの3つを4層アーキテクチャ（Verify、Filter、Stabilize、Protect）で解決する。Verify層でHMACチェーンと量子耐性署名により改ざんを防止し、Filter層でPII検出とプロンプトインジェクション攻撃の20種類のパターンをモデル到達前にブロックし、Stabilize層でCI/CDパイプラインのコンプライアンス状態の変化（ドリフト）を検出し、Protect層で人間の監督証明を暗号学的に保証する。Arthur AIやLakeraのようなツールが入力フィルタリングに焦点を当てるのに対し、AIR Blackboxは事前ポリシーの適用から事後監査証拠のパッケージングまで、ライフサイクル全体を扱う。

実際の活用シナリオとしては、まずEU AI Actのコンプライアンス監査の準備がある。air-blackbox comply --scan . -vという1行のコマンドで、Python AIプロジェクト全体に対して第9条から第15条の基準に基づいた51種類以上の静的検査を実行し、ISO 42001、NIST AI RMF、Colorado SB 24-205を含む4つのフレームワークのマッピングレポートを自動生成する。次に、air-gateのCovenant YAMLポリシーでエージェントが実行できる行動を事前に定義し、すべての行動に対してEd25519署名による双方向の受領書を発行することで、マルチエージェント委任チェーン全体を追跡できる。最後に、air-blackbox exportコマンドで監査チェーン、スキャン結果、SHA-256マニフェスト、ML-DSA-65署名を、自己検証可能な.air-evidence ZIPファイルにパッケージ化すると、監査人は別途インストールすることなく、python verify.pyという1行のコマンドで2秒以内にPASS/FAILの判定を完了できる。LangChain、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Anthropic Claude SDK、Google ADK、AutoGen、Haystackなど、7つの主要なフレームワークにドロップイン可能な信頼層を提供するため、既存のエージェントコードに最小限の変更を加えて統合できる。

💻 必要なスペック

🧠RAM

不要（CPU専用 — スキャナー自体はLLM推論を実行しない）。Pro/EnterpriseティアでOllamaベースのファインチューニングモデルを使用する場合は、GPU 4GB以上を推奨

💾ストレージ

pipパッケージは数十MB。完全なプラットフォーム（air-platform）のDockerイメージを含めると約2GB。監査ログは呼び出し量に応じて増加する

⚡ インストール

4-1. 簡単な始め方

pip install air-blackbox

# EU AI法 ギャップ分析の実行
air-blackbox comply --scan . -v

4-2. 完全なプラットフォームのデプロイ（ゲートウェイ + エピソードストア + ポリシーエンジン + 可視化）

git clone https://github.com/airblackbox/air-platform.git
cd air-platform
cp .env.example .env      # OPENAI_API_KEY などの設定
make up                   # 約8秒で起動

4-3. ゲート（事前ポリシー適用）を含むインストール

pip install air-blackbox[gate]

4-4. 基本ゲートウェイとの連携（コードの変更を最小限に）

from openai import OpenAI

# base_urlのみをローカルゲートウェイに置き換える
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8080/v1",
    default_headers={"X-Gateway-Key": "your-key"}
)

4-5. Kubernetesへのデプロイ

helm install air deploy/helm/air-gateway \
  --set providerURL=https://api.openai.com \
  --set vault.existingSecret=air-vault-creds

🧬 バイオ活用シナリオ

🔬

EU AI法規制遵守のための事前監査

air-blackbox comply --scan . -vを使用して、Python AIプロジェクト全体を第9条から第15条の基準に基づいて51個の項目で検査。ISO 42001、NIST AI RMF、コロラド州SB 24-205へのマッピングレポートを自動生成。CI/CDにGitHub Action(compliance-action)を連携させ、PRごとに規制遵守状況を自動検証。

🧬

マルチエージェントの行動制御と監査追跡

air-gate Covenant YAMLを使用して、エージェントごとの許可される行動、禁止される行動、承認が必要な行動を宣言的に定義。すべての行動に対してEd25519署名による双方向の受領書を発行。エージェント間の委任チェーンをgate.walk_delegation_chain()で完全に追跡。金融、医療、法律など、高リスクAIシステムの責任の所在を証明するために活用。

💊

監査対象者による自己検証証拠の提出

air-blackbox exportを使用して、監査チェーン、スキャン結果、SHA-256マニフェスト、ML-DSA-65署名を.air-evidence ZIPにパッケージ化。監査人はpython verify.pyのみでPASS/FAILの判定を完了（別途インストールは不要）。2027年12月の高リスクAIへの義務適用期限に備え、証拠を蓄積するのに適している。

FAQ

AIR Blackboxとは何ですか？

AI Blackboxは、AIR Blackboxチームが2026年2月に公開したオープンソースのAIエージェントガバナンスフレームワークであり、自らを「自律型AIエージェントのためのフライトレコーダー」と定義している。航空機のフライトレコーダーがすべての飛行データを改ざん不可能な形で記録するように、このツールはLLMの呼び出し全体をHMAC-SHA256チェーンとML-DSA-65（FIPS 204、Dilithium3系）量子耐性署名で封印し、改ざんの試みが即座に検出される監査記録（監査チェーン）を生成する。主な動作原理は、既存のOpenAI・Anthropic API呼び出しのbase_urlをローカルゲートウェイに置き換えるだけであり、コードのリファクタリングなしに、呼び出しごとに約0.3ms（中央値）のオーバーヘッドで、すべてのプロンプト、応答、ツール呼び出しを透過的に傍受して記録する。既存のロギングシステムには、3つの根本的な限界がある。第一に、ログストレージへの書き込み権限があれば誰でも記録を変更できるため、改ざんの証明は不可能である。第二に、ほとんどのロギングは応答のみをキャプチャし、完全なプロンプトコンテキスト、中間推論プロセス、ツール呼び出しチェーンを完全に記録しない。第三に、EU AI Act第12条で求められる改ざん防止ログ、保存期間、監査アクセス保証を、生のログだけでは満たすことができない。AIR Blackboxは、これらの3つを4層アーキテクチャ（Verify、Filter、Stabilize、Protect）で解決する。Verify層でHMACチェーンと量子耐性署名により改ざんを防止し、Filter層でPII検出とプロンプトインジェクション攻撃の20種類のパターンをモデル到達前にブロックし、Stabilize層でCI/CDパイプラインのコンプライアンス状態の変化（ドリフト）を検出し、Protect層で人間の監督証明を暗号学的に保証する。Arthur AIやLakeraのようなツールが入力フィルタリングに焦点を当てるのに対し、AIR Blackboxは事前ポリシーの適用から事後監査証拠のパッケージングまで、ライフサイクル全体を扱う。実際の活用シナリオとしては、まずEU AI Actのコンプライアンス監査の準備がある。air-blackbox comply --scan . -vという1行のコマンドで、Python AIプロジェクト全体に対して第9条から第15条の基準に基づいた51種類以上の静的検査を実行し、ISO 42001、NIST AI RMF、Colorado SB 24-205を含む4つのフレームワークのマッピングレポートを自動生成する。次に、air-gateのCovenant YAMLポリシーでエージェントが実行できる行動を事前に定義し、すべての行動に対してEd25519署名による双方向の受領書を発行することで、マルチエージェント委任チェーン全体を追跡できる。最後に、air-blackbox exportコマンドで監査チェーン、スキャン結果、SHA-256マニフェスト、ML-DSA-65署名を、自己検証可能な.air-evidence ZIPファイルにパッケージ化すると、監査人は別途インストールすることなく、python verify.pyという1行のコマンドで2秒以内にPASS/FAILの判定を完了できる。LangChain、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Anthropic Claude SDK、Google ADK、AutoGen、Haystackなど、7つの主要なフレームワークにドロップイン可能な信頼層を提供するため、既存のエージェントコードに最小限の変更を加えて統合できる。

AIR Blackboxはいつ使いますか？

オープンソースのAIエージェントガバナンスおよび監査フレームワーク

AIR Blackboxのバイオ研究での活用例は何ですか？

EU AI法規制遵守のための事前監査: air-blackbox comply --scan . -vを使用して、Python AIプロジェクト全体を第9条から第15条の基準に基づいて51個の項目で検査。ISO 42001、NIST AI RMF、コロラド州SB 24-205へのマッピングレポートを自動生成。CI/CDにGitHub Action(compliance-action)を連携させ、PRごとに規制遵守状況を自動検証。

📄 公式ドキュメント 🐙 GitHub

📝 アップデートノート

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