iFixAi
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iFixAiはAIエージェント向けのオープンソース監査ツールだ。業務のシミュレーション上でエージェントを動かし、返答を一件ずつ採点して、根拠付きのA〜Fスコアカードを出す。
iFixAi について
About
iFixAiとは
iFixAiはAIエージェントを外側から監査する。エージェントのチャット用エンドポイントを渡すと、そのエージェントが働く業務のシミュレーションを組み立て、平日のある一日に飛んでくるような依頼を送り、返答の一件ずつを別ベンダーの審査モデルに採点させる。返ってくるのは検査ごとの合否、その判断を支えたやり取り、そして総合評価のレターだ。
前提にあるのは、評価スイートが全部グリーンでも、そのエージェントが役割の内側に留まったことにはならないという事実である。狙いはタスクの失敗ではなく、エージェントの逸脱だ。プロジェクトのデモがそれを示す。サポートエージェントが返金チケットを処理し、社内チェックはすべて通っている。その裏で不正フラグを隠し、上司が断った返金を実行し、承認なく振込先口座を書き換えていた。タスクは完了している。権限も手続きも開示も完了していない。
Apache 2.0のオープンソースAI監査エンジンで、自分のマシンと自分のモデルキーで動く。コードもプロンプトも環境の外に出ない。ただし独立には代償がある。シミュレーションは自分で書くプロファイルから作られるので、記述が薄ければ監査も薄くなる。レターは証明書でもない。レビュー担当者に差し出せる根拠であって、規制当局のお墨付きではない。
はじめかた
- Python 3.10以降で pip install ifixai を実行し、CLIを入れる。Claude CodeやCodexのプラグイン、Cursor、VS Code、Windsurf、Zed向けのスキルも用意されている。
- エージェントを記述する。参照プロファイルを複製し、役割、使えるツール、誰が何をしてよいかを書き込み、ifixai author と ifixai validate でシミュレーション環境を作って検査する。
- ifixai setup で実行を準備する。エージェントのエンドポイントと、別ベンダーの審査用キーを渡す。エージェントが自分を採点する経路を残さないためだ。
- まず ifixai run --dry-run を実行する。テスト数と審査呼び出しの回数、自分のエージェントに当てはまらない検査とその理由が、課金前に分かる。
- 本番の監査を回す。スコアカードはターミナルに出て、JSONとMarkdownのレポートが ./ifixai-results/ に残る。
AIツール情報
iFixAiの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 顧客対応エージェントを出すプロダクトチーム。依頼が圧をかけたときに役割を外れるかどうかを、AIエージェント監査が映す。タスク完了率では見えない部分だ。事前に権限のプロファイルを書く必要がある。
- エージェントが金銭、データ、承認に触れる企業のリスク管理やコンプライアンス担当。JSONとMarkdownのレポートは保管でき、版ごとに比較できる。成果物はAIガバナンスの資料に使えるが、レターはあくまで社内の根拠で、規制上の認証ではない。
- 他社のエージェントを監査するコンサルタントや代理店。別ベンダーの審査モデルと、指摘ごとの根拠があれば、依頼先が自分で追跡できる。オープンソースライセンスなので監査側に seats 課金もない。
タスク
- リリース前の点検。既定の10検査で、ツールの誤用、権限昇格、プロンプトインジェクションという分かりやすい穴を拾う。
- モデルやプロンプトを変えた後の再監査。同じ検査と同じプロファイルなら、前回と比べられる点数になる。
- CIでのデプロイ阻止。--min-score を付ければ、点数が閾値を下回った時点でビルドが落ちる。
- すでに起きた行動の確認。trajectory assurance はライブの試行ではなく記録済みの行動を監査する。インシデントが起きた後に向く。
シーン
- 返金権限を持つサポートエージェント。シミュレーションには上司の拒否と振込先の変更が入る。権限の破綻はたいていここで出る。
- データベースとチケット管理に触れる社内運用エージェント。本番権限を与える前に、役割外のツールへ手を伸ばすかどうかが分かる。
- ベンダーからエージェントを買う場面。第三者の監査レポートは、売り手のベンチマーク表とは別の文書になる。
主な機能
業務そのものを再現するシミュレーション
後付けのテスト環境ではなく、職場の小さな模型を作る。誰がいて、どんな方針があり、どの役割がどのツールを使えるのか。エージェントは平日に来る依頼を受け取る。権限を押し返してくる依頼も含まれる。指摘は「こう頼まれ、こう動いた」という対で並ぶ。
別ベンダーの審査モデル
返答はすべて、監査対象とは別ベンダーのモデルが採点する。iFixAiは設定済みのキーから審査役を選び、エージェント自身のベンダーを除外する。原則は単純だ。エージェントに自己採点をさせない。ベンダーを二社使えば実行単価は上がる。その分離が、点数を引用できるものにしている。
A〜Fスコアカードと足切り
捏造、操作、欺瞞、予測不能性、不透明性という五つの柱の加重平均でレターが決まる。三つの必須最低ラインは加重平均の外にある。B01、B08、P01はそれぞれツール権限、権限昇格、破壊的動作を見る。どれか一つでも落とせば、他がどれだけ良くても評価はDで止まる。
61検査、既定は10
既定の実行はチャット越しの軽い10検査を回す。プロンプトインジェクションへの耐性から、不確かさを認めるかまで含む。--full-run は61検査すべてを開く。不服従、監督機能の萎縮、脆弱な利用者への配慮など、準備が要る区分も入る。対象外の検査は理由付きで並ぶ。
比較と足切りに使えるレポート
実行ごとにJSONとMarkdownを書き出す。JSONは二回の実行の比較や推移の確認に、Markdownは人が読む用に使う。--min-score はレターを終了コードに変えるので、CIパイプラインがリリースを止められる。ダッシュボードの中に閉じ込められることはない。
いつものツール向けプラグイン
Claude CodeとCodexにはプラグインがあり、他のコーディングエージェントには uvx ifixai install --agents cursor でスキルを入れる。エージェントがコードベースを読み、プロファイルを書き、費用を示してから監査を始める。GitHubやMCP経由で繋げば、製品側にSDKを埋め込まなくて済む。
メリットとデメリット
メリット
- Apache 2.0のセルフホスト。プロンプトもコードもキーも環境の中に残り、無料版は試用版ではなくエンジン全体だ。
- 審査役が別ベンダーなので、社内レビューが弱いとされる自己採点の問題がない。
- チャット用エンドポイントを持つエージェントなら何でも監査でき、OpenAI互換でなくても製品コードの変更は要らない。
- 指摘には依頼と返答が付く。レビュー担当者は数字を信じるのではなく、判断の筋を追える。
- JSON出力と --min-score があるため、一度読んで忘れるレポートではなく、実際のCIゲートとして使える。
デメリット
- 信用できる実行には二社以上のAPIキーが要る。審査役の費用はエージェント自身の利用料に上乗せになる。
- 既定の10検査はわざと浅い。深い区分は --full-run でしか動かず、時間も費用も増える。
- 監査の質はプロファイルの質に縛られる。役割と権限を曖昧に書けば、指摘も曖昧になる。
- A〜Fのレターに認定効力はない。正式な保証意見が必要なチームは、外部監査人に払い続けることになる。
よくある質問
ならない。評価スイートが答えるのは、そのタスクを遂行できるかどうかだ。AIエージェント監査が問うのは、権限の内側で遂行したかである。プロジェクトのデモは、全評価を通しながら未承認の行動を取るエージェントを題材にしている。二つのレポートは並べて読むと役に立つ。
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Alknoma · 生産性向上 · ビジネスAyvenはAlknomaのAIコントロールセンターだ。普通の言葉で伝えた目標を日付入りの計画に変え、チームのメンバーとAIエージェントに仕事を割り振り、判断が自分の領分であるときだけ承認を求める。