Semantic KernelがFilters機能を.NETとPythonで一般提供開始、エンタープライズ向けセキュリティ機能を強化

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

Semantic KernelがFilters機能を正式リリース
開発者向けのセキュリティ機能を大幅に強化
関数の実行制御と可視性の向上を実現

Semantic Kernel の Filters 機能が .NET と Python で一般提供開始

Microsoft は2024年11月21日、開発者の制御性と可視性を高めるFilters機能をSemantic Kernelの.NETとPythonで一般提供開始した。この機能により個人情報の削除やプロンプトインジェクション攻撃の防止など、セキュリティ面での強化が図られており、エンタープライズレベルのソリューション構築がより安全に行えるようになっている。^[1]

開発者はFunction Invocation FilterやPrompt Render Filterなどの各種フィルタを活用することで、関数実行時の例外処理や代替AIモデルへの切り替えなどを柔軟に制御できるようになった。特にPrompt Render Filterは情報検索の強化や個人情報の編集が可能で、AIとの安全な対話を実現している。

さらにAuto Function Invocation Filterによってチャット履歴やイテレーションカウンターなどの追加コンテキストが提供され、目的の結果が得られた時点でプロセスを終了させることも可能になった。フィルタは関数実行やプロンプトレンダリングに関する情報を含むコンテキストオブジェクトを持っている。

Semantic KernelのFilters機能まとめ

フィルタータイプ	主な機能	利点
Function Invocation Filter	関数実行時の制御	例外処理、代替モデルへの切り替え
Prompt Render Filter	プロンプト処理の制御	情報検索強化、PII編集
Auto Function Invocation Filter	自動関数呼び出しの制御	チャット履歴管理、プロセス終了制御

フィルターについて

フィルターとは、アプリケーション内での関数の動作や実行タイミングを管理するための仕組みのことを指す。主に以下のような特徴を持つ。

関数実行時の情報アクセスと制御が可能
プロンプト処理前の内容確認と修正が可能
セキュリティ強化とデータ保護に貢献

Semantic Kernelのフィルター機能は、AIモデルとの安全な対話を実現するための重要な要素として位置づけられている。個人情報の保護やプロンプトインジェクション攻撃の防止など、エンタープライズレベルのセキュリティ要件に対応した機能を提供することで、開発者は安心してAIアプリケーションを構築できる。

Semantic KernelのFilters機能に関する考察

Filters機能の一般提供開始により、開発者はより柔軟にAIアプリケーションのセキュリティを制御できるようになった。特に個人情報保護やプロンプトインジェクション対策など、エンタープライズ環境で重要となるセキュリティ機能が強化されたことは大きな進歩である。今後はより多くの開発者がこの機能を活用し、安全なAIソリューションの構築が加速するだろう。

一方で、フィルター機能の適切な実装や運用には、開発者の十分な理解と経験が必要となる可能性がある。特にAuto Function Invocation Filterの使用には、適切なタイミングでのプロセス終了判断など、慎重な設計が求められるだろう。フィルター機能のベストプラクティスやユースケースの共有が、今後の課題となる。

将来的には、よりインテリジェントなフィルター機能の追加も期待される。機械学習を活用した自動的なセキュリティ判断や、コンテキストに応じた動的なフィルター適用など、より高度な機能が提供されることで、開発者の負担軽減とセキュリティレベルの向上が実現されるだろう。