Inference hooks

Inference hooksを使用すると、Claude Enterprise組織は、推論が実行される前に、管理対象のすべてのプロンプトをAIセキュリティサーバー（組織またはそのセキュリティベンダーが運用するHTTPSサービス）経由でルーティングできます。ユーザーがプロンプトを送信すると、Anthropicは会話のトランスクリプトをAIセキュリティサーバーに送信し、許可または拒否の判定を待ちます。拒否されたリクエストはモデルに到達しません。セキュリティおよびコンプライアンスチームはInference hooksを使用してデータポリシーをインラインで適用し、開発者は各リクエストを評価するAIセキュリティサーバーを構築します。

フックはAnthropicのサーバー上で、リクエストがクライアントを離れた後、モデルが実行される前に動作するため、ユーザーデバイスに何もインストールまたはデプロイすることなく、すべての管理対象リクエストに一律に適用されます。

現在、唯一のフックイベントはpromptで、管理対象の推論リクエストごとに1回、推論が開始される前に発火します。レスポンス側の適用は、今後のイベントとして計画されています。

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Inference hooksの仕組み

1. ユーザーが管理対象のサーフェスでプロンプトを送信します。
2. Anthropicが、組織で設定されたAIセキュリティサーバーエンドポイントにHTTPS POSTを送信します。リクエストボディには会話のトランスクリプトが含まれ、組織が署名シークレットを生成すると、各リクエストはStandard Webhooks仕様に従って署名されるため、サーバーはそれがAnthropicから送信されたものであることを検証できます。
3. AIセキュリティサーバーがコンテンツを評価し、組織が設定した判定タイムアウト（デフォルトは5秒）以内に判定を返します。
4. allowの場合、推論は通常どおり進行します。denyの場合、リクエストは拒否され、ユーザーには2つの部分から構成されるポリシーによるブロックメッセージが表示されます。1つ目はAIセキュリティサーバーが判定のdeny_reasonフィールドで提供したリクエストごとの理由、2つ目は管理者が設定した定型メッセージ（例：連絡先や例外申請の方法など）です。管理者がこれを設定していない場合は、組み込みのデフォルトメッセージがユーザーに管理者への連絡を促します。各拒否は、組織のアクティビティフィードにも記録されます。

次の図は、フローのどの部分がフックされるかを示すために、1つの例（ClaudeがO365ツールも呼び出すCoworkリクエスト）をたどっています。フックされるポイントは図のステップ1と5で、プロンプトが到着する箇所とツール結果が返される箇所です。それぞれがステップ2と6に示されているAIセキュリティサーバーとの検証のやり取りにつながります。

判定は小さなJSONオブジェクトです。{"action": "allow"}はリクエストの続行を許可し、denyにはユーザー向けの理由が含まれます。判定スキーマの全体については、判定を返すを参照してください。

AIセキュリティサーバーは、ユーザーが見るものと同じものを受け取ります。つまり、トランスクリプトのテキスト、ツール呼び出しとその結果、添付ファイルから抽出されたテキストです。生のファイルや画像のバイト、システムプロンプト、Anthropic内部のコンテキストを受け取ることはありません。

AIセキュリティサーバーに到達できない場合、エラーを返す場合、またはタイムアウト内に応答しない場合は、組織の障害処理設定によって結果が決まります。リクエストをブロックするか、検査なしで続行を許可するかのいずれかです。

適用は段階的に展開できるため、初日から誰かがブロックされる必要はありません。シャドウモードでは何もブロックせずに本番トラフィックで判定を観察し、ロールアウト率では選択した割合のリクエストを検査し、除外設定では選択したロールのメンバーを完全に除外します。詳細はInference hooksの設定を参照してください。

リクエストおよびレスポンスのスキーマ全体、署名検証、運用の詳細については、統合の開発を参照してください。

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ユースケース

• 「Data loss prevention」（データ損失防止）、すなわちDLP。 トランスクリプトをDLPスキャナーに転送し、規制対象または機密扱いの情報を含むプロンプトを拒否します。これが最も一般的な導入形態です。
• リアルタイムのトランスクリプトアーカイブ。 各トランスクリプトを到着時にアーカイブし、常にallowを返します。Compliance APIをポーリングする代わりのプッシュベースの方法です。
• プロンプトテレメトリ。 組織がClaudeをどのように使用しているかを、使用の瞬間に測定します。
• ポリシーエンジン。 推論の前に独自のルールを適用します。モデルの許可リスト、プロジェクト単位の制限、業務時間の制御などです。

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現在の制限事項

• 添付ファイルはメタデータと抽出されたテキストで表現されます。生のファイルや画像のバイトは送信されないため、画像のみのコンテンツ（例：ドキュメントのスクリーンショット）は検査されません。
• 判定は許可または拒否のみです。プロンプトの書き換えや編集はサポートされていません。
• プラットフォーム組織（Claude Platform経由のAPIアクセス）は対象外です。

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利用可能範囲

Inference hooksはClaude Enterprise組織で利用可能です。設定にはorganization:manage権限が必要で、この権限は組み込みのAdmin、Owner、Primary ownerロール、およびこの権限が付与されたカスタムロールが保持しています。

1つのフックで、Claude Enterprise組織内のclaude.ai、Cowork、Claude Codeセッション全体の会話を管理します。これらがWeb、デスクトップアプリ、CLIのいずれで実行されているかは問いません。Inference hooksはAmazon BedrockおよびGoogle Cloudでは利用できません。

管理対象リクエストとは、ユーザーの会話の背後にある推論リクエストです。会話タイトルの生成などの付随的なリクエストはエンドポイントに送信されず、システムプロンプトとツール定義は送信内容に含まれることはありません。音声モードは対象外です。

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Inference hooksとCompliance APIの比較

どちらの機能も、Claude Enterprise組織のセキュリティ、法務、コンプライアンスチーム向けです。

リクエストがモデルに到達する前に停止するにはInference hooksを使用し、その後に何が起こったかを監査するにはCompliance APIを使用します。

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