近年、ハイブリッドワークの広がりやクラウドアプリケーションの活用などで、ITインフラは複雑化してきました。ネットワーク・セキュリティーの領域では、大量のアラート発生により運用業務が輻輳することから、状況の一括把握が求められてきました。

各ベンダーはそうした状況に対応するため、可観測性（Observability）の向上や従来のAI（分析AI、Analytic AI）を用いることで、人が対応するよりずっと早く且つ多くのデータを分析し、意思決定に繋げるようにサービスをアップデートしてきました。そこにChatGPTなどのGenerative AIが加わることで、よりシンプルな操作で簡単に必要な情報を入手しやすくして、ユーザエクスペリエンスの向上を目指すようになっています。Generative AIでは、過去のデータに基づく予測だけではなく、データがない中からこれまでの知見・経験を基に未来を予測する検証も進んでおり、例えばITインフラのトラブルを未然に防ぐなど、運用の完全自動化につながる可能性なども秘めています。

しかし、Generative AIはまだまだ成長段階にあるため、様々な懸念があるのも事実です。サイバーセキュリティーの領域においては、守る側だけでなく攻撃する側もAIを用いており、ランサムウェアの攻撃メール作成や、悪意のあるプログラム自体を作成する事例なども出てきています。また、プライバシーや倫理的問題への懸念もあります。

EU（欧州連合）では2021年にリスクに応じてAIに規制を設けるAI法が提出されましたが、先日それにGenerative AIを盛り込むべきという修正案が採択されました。AIが作成したものはそれを明示し、またAI自体にもどのようなトレーニングがされているのか透明性の義務を課すというものです。将来的にはAI企業がトレーニング情報を開示しない場合、サービスを提供できなくなる可能性が出ています。

また、米国でも公聴会にAI企業が呼ばれ、規制やルール作りに関する議論がされました。一定以上の能力を持つモデルを開発・リリースするAI企業には、ライセンスとテストを義務付けるよう企業側からもアイディアが提起されるなどリスク管理が急がれています。

このように、Generative AIはまだまだ黎明期と考えられ、国や企業においては積極利用だけでなく慎重論も強い状況です。各メーカーにおいてはAIを自社ソリューションへ導入する動きは大きいものの、Generative AIについては積極的に大規模活用するか、それとも少しずつ活用を進め様子見をするか、判断が分かれています。積極的に利用するメーカーは、既存の汎用的なモデルを利用するだけではなく、よりビジネス用途や各領域に特化・カスタマイズされた新しいモデルの開発を計画し、ビジネス成長の中心に置こうともしているようです。

企業にとってはAI（またはAIが組み込まれたサービス）を活用することで、生産性を上げ、エクスペリエンスを向上することが可能です。ただし、AIを活用するには、それ自体を目的とするのではなく、現状の課題を解決するためにどのようなソリューションが必要なのか、導入した場合にどのようなビジネス成果につながるのかを十分に検討する必要があります。

また、AIが広がることで人の仕事が奪われるのではないかという心配の声も聞こえる一方、単純作業をAIに任せることで人はより人らしく生きられるようになるという考えもあります。今年から来年にかけてはAIによりテクノロジーに大きな進化が見られると言われています。人の働き方や求められるスキルも変わってくるため、企業においてはスキルトランスフォーメーション（リスキリング）をより重視する流れもでてくるのではないでしょうか。

新しいテクノロジーが出てくると、生産性やエクスペリエンスの向上に繋がっていくことは間違いありません。しかし、良い面だけでなく、それにより新たなセキュリティー対策や新しいスキルが求められてくるのも事実です。

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