LLMトークン使用量ダッシュボードで便利に管理。データドリフト検知など運用・モニタリング機能の高度化

 AIのパフォーマンス・リソース・コストを自ら統制する「企業AI主権(Enterprise AI Sovereignty)」の強化に重点

2026年9月30日(水)、ソウル― 韓国を代表するフィジカルAI企業であるMakinaRocks Co., Ltd.（以下MakinaRocks、本社：韓国ソウル、代表取締役：ユン・ソンホ）は、自社のAIオペレーティングシステム(AI OS)「Runway(ランウェイ)」2.4.0アップデートを通じて新機能を発表しました。

Runway（ランウェイ）は、企業内で分散したデータ、モデル、現場のシステムを統合し、AIを実際の業務現場で機能させるためのAI OSです。開発から配備、再学習に至るAIの全ライフサイクルを一つのプラットフォームで統合管理し、閉鎖網を含むセキュリティレベルの高い環境でも同一の運用環境を提供します。

今回のアップデートは、企業がAIの性能・リソース・コストを自ら把握し統制できる「ガバナンス」の強化に焦点を当てました。これを実装するため、コスト管理、モデル品質モニタリング、インフラ可視性、データ利便性などを中心に、▲トークン使用量統合ダッシュボード ▲入力データドリフト検知 ▲推論リクエスト・レスポンスログ記録 ▲推論性能(精度)モニタリング ▲ワークロードPod単位リソースモニタリング ▲階層別リソース使用統計 ▲ストレージブラウザアップロード・ダウンロードなど、統合モニタリング・管理機能を追加しました。ユーザーはRunway上でAIのリソース・コスト支出とパフォーマンスの信頼性を直接管理し、外部プラットフォームへの依存なく自社AIを主導的に運営・統制する「エンタープライズAI主権(Enterprise AI Sovereignty)」を一層強化できる見通しです。

最も注目すべき変化は「トークン使用量統合ダッシュボード」です。近年、LLM（大規模言語モデル）の普及とトークン単価の上昇により企業のコスト負担が増大している一方、部門やプロジェクトごとに利用量が分散しているため、リアルタイムでの把握が困難となっていました。アップデート後のRunwayには、これまで各所に散在していた使用量指標を一つにまとめ、組織・プロジェクト・モデル単位のトークン消費状況を単一画面で確認できるダッシュボード機能が追加されました。特に、オンプレミスでもクラウドでも、デプロイ環境に関係なく使用量を集計・管理できるため、インフラが混在する環境においても無秩序に消費されるトークン使用量を削減し、コストを一貫して統制することが可能です。

デプロイ後に発生するAIモデルの性能低下を防止するための品質モニタリング体系も高度化されました。「入力データドリフト検知」は、デプロイされたモデルに入ってくる入力データの分布が、学習時のデータなど基準データとどの程度異なっているかを自動的に比較・検知します。正解データが確保される前でも分布の変化を捉えてモデルの性能低下の可能性を事前に把握し、設定した異常条件に達するとユーザーに自動通知するため、現場で問題が発生する前の「早期警報」として機能します。さらに、推論リクエストと応答を自動的に記録する「推論リクエスト・レスポンスのログ記録」や、ユーザーが送信した正解データに基づいてモデルの精度を追跡する「推論性能モニタリング」も加わり、再検証・再学習のタイミングを勘ではなくデータに基づいて判断するための根拠を提供します。

インフラ運用の可視性も一層精緻化されました。「ワークロードPod単位リソースモニタリング」は、GPU・CPU・メモリ・ストレージの使用量や再起動回数といった安定性指標を、アプリケーションとモデルが実行される個別のPod単位で提供し、リソースの無駄や障害の兆候を捉えることを可能にします。「階層別リソース使用統計」は、ワークスペース・プロジェクト・作成者・ワークロードなどの階層別にリソース現況を統計テーブルで確認できるようにし、運用者がリソース配分の根拠を一画面で確保できるよう支援します。この他にも、ウェブ上でファイルを直接アップロード・ダウンロードできる「ストレージブラウザアップロード・ダウンロード」が追加され、データ管理の利便性が向上しました。

このようにRunwayは、パフォーマンス・リソース・コストなど企業資産を一つのプラットフォームで統制できるようにすることで、企業が主導的なAIガバナンスを構築できる基盤を整えました。

今年初めにリリースした2.0バージョンを通じて、オープンアーキテクチャへの再編、セキュリティポリシーの強化、権限に基づくガバナンスの確立などにより完成度を高めてきたRunwayは、さまざまな産業現場で存在感を高めています。特に、韓国水資源公社、保険開発院など、製造・金融・公共分野をはじめとする高度なセキュリティおよび厳格な規制環境において、卓越した運用能力を実証しています。

MakinaRocksのシム・サンウCTO（最高技術責任者）は、「今回のアップデートにより、お客様はAI導入後の性能低下の有無はもちろん、リソースやコストが効率的に活用されているかどうかまで透明性をもって把握し、問題が発生する前に対応できるようになりました」と述べ、「性能・リソース・コストに対する自律的な管理権限の確保は、自社AIを主体的に運用する『企業AI主権』実現の核心であり、これこそがMakinaRocksとRunwayが目指す方向性です」と語りました。