論文の概要: AI Sandbox: Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02679v1
- Date: Sun, 02 Aug 2026 20:51:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:22.88542
- Title: AI Sandbox: Technical Report
- Title（参考訳）: AI Sandbox:技術レポート
- Abstract要約: 本研究は,構造化実験のためのガバナンス対応マルチテナントAIサンドボックスの設計と実装について述べる。
このサンドボックスは、産業パートナーと反復的に改良された要求に基づいて、産学連携の中で開発された。
その参照アーキテクチャは、マルチテナントユーザインターフェースをバックエンドコントロールプレーンから分離し、実行とデータ管理機能を専用のレイヤに配置する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9718759627291416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Collaborative AI experimentation across industry and academia requires platforms that enable rapid prototyping while preserving controlled access, tenant separation, and transparent workflows. Despite growing interest in AI sandboxes, there is still limited practical guidance on how to design and implement platforms that integrate experimentation capabilities with governance requirements. This work presents the design and implementation of a governance-aware, multi-tenant AI sandbox for structured experimentation and the generation of reusable evaluation evidence across projects and stakeholder groups. The sandbox was developed within an industry-academia collaboration based on requirements that were iteratively refined with industrial partners. Its reference architecture separates the multi-tenant user interface from the backend control plane and places execution and data-management functions in dedicated layers. The platform supports governed user onboarding, project-centered collaboration, managed access to AI services, approval workflows, audit logging, and traceable experimentation. Experiment configurations, contextual information, and governance decisions are stored as persistent records, allowing evidence and outcomes to be compared and reused across projects. The development process provides practical lessons for deploying and extending governance-aware AI sandbox platforms in collaborative research and industrial environments.
- Abstract（参考訳）: 業界と学界にわたる共同AI実験には、制御されたアクセス、テナント分離、透過的なワークフローを維持しながら、迅速なプロトタイピングを可能にするプラットフォームが必要である。
AIサンドボックスへの関心が高まりつつあるにもかかわらず、実験能力とガバナンス要件を統合するプラットフォームの設計と実装に関する実践的なガイダンスは依然として限られている。
この研究は、構造化実験のためのガバナンス対応マルチテナントAIサンドボックスの設計と実装、およびプロジェクトやステークホルダーグループ間で再利用可能な評価エビデンスの生成を示す。
このサンドボックスは、産業パートナーと反復的に改良された要求に基づいて、産学連携の中で開発された。
その参照アーキテクチャは、マルチテナントユーザインターフェースをバックエンドコントロールプレーンから分離し、実行とデータ管理機能を専用のレイヤに配置する。
このプラットフォームは、管理されたユーザオンボーディング、プロジェクト中心のコラボレーション、AIサービスへのマネージドアクセス、承認ワークフロー、ログの監査、トレース可能な実験をサポートする。
実験的な構成、コンテキスト情報、ガバナンスの決定は永続的な記録として保存され、エビデンスと成果をプロジェクト全体で比較、再利用することができる。
開発プロセスは、ガバナンスを意識したAIサンドボックスプラットフォームを、共同研究と産業環境に展開し、拡張するための実践的な教訓を提供する。
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