AI(人工知能)とは、コンピュータや機械が学習、理解、創造、問題解決、結果予測、意思決定を行えるようにする技術です。
目次
AIの概要
最も基本的なレベルでは、AIとは、機械学習(ML)、ニューラルネットワーク、認知アーキテクチャなどの技術を使用して、以前は人間だけができたような複雑なタスクを実行するコンピュータまたはマシンシステムを指します。
これには、コンテンツの作成から計画、推論、コミュニケーション、経験からの学習、複雑な意思決定まであらゆることが含まれます。とはいえ、AIシステムやツールは非常に広範かつ多様であるため、すべてに完璧に当てはまる単一の定義はありません。
AIは1950年代に初めて導入されて以来、現代の生活、社会、技術のほぼすべての側面を変革してきました。膨大な量のデータを分析し、パターンを理解し、新たな知識を習得する能力を持つAIは、ビジネス、交通、ヘルスケア、サイバーセキュリティにいたるまで、人間の活動のほぼすべての分野で不可欠なツールとなっています。
他の用途の中でも、組織はAIを次のような目的で使用しています：
- コスト削減
- イノベーションの推進
- チームを強化
- 業務効率化
- 意思決定の迅速化
- 研究成果の統合と分析
- 迅速なカスタマサポートとサービスの提供
- 反復作業の自動化
- アイデアの創出を支援
AIの歴史
自ら考える機械という発想は、何千年も前にさかのぼります。現代社会において、人工知能という概念が定義されたのは1950年にさかのぼります。数学者でありコンピュータ科学者であるAlan Turing（コンピュータが人間のように考えることができるかどうかを判定する有名な「チューリング・テスト」の考案者）が、人工知能の概念に関する影響力のある論文『Computing Machinery and Intelligence』を発表しました。
Turingの論文が最初に発表されて以来、AIは計算能力の向上、アルゴリズムの高度化、データ可用性の向上、機械学習、データマイニング、ニューラルネットワークなどの技術の導入により飛躍的な進歩を遂げ、その範囲と機能において劇的な進化を遂げてきました。
人工知能の進化における主要なマイルストーン
年
マイルストーン
1950年代
- Alan Turingの“Computing Machinery and Intelligence”の発表
- John McCarthyが「人工知能」という言葉を考案
- 世界初のAIコンピュータプログラムであるLogic Theoristの作成
1960年代
- 試行錯誤で学習する最初のコンピュータであるMark 1 Perceptron の開発
1980年代
- ディープラーニング技術とニューラルネットワークの普及
1990年代
- データと計算能力の増加により、AIの成長と投資が加速
- IBMのDeep Blue AIがチェス世界王者のGarry Kasparovに勝利
2000年代
- GoogleのAI駆動型検索エンジン、Amazonの製品推奨エンジン、Facebookの顔認識システム、最初の自動運転車の登場で、AIが主流化
2010年代
- AppleのSiriやAmazonのAlexaなどのAIアシスタント導入
- Googleがオープンソースの機械学習フレームワークTensorFlowを発売
- AlexNetニューラルネットワークは、AIモデルのトレーニングにグラフィカルプロセッシングユニット (GPU) の使用が普及
2020年代
- OpenAIは、人気の高いChatGPTの大言語モデル(LLM)生成型AI(GenAI)の第3版をリリース
- 生成AIの波は、MidjourneyやDall-E 2などの画像生成ツールや、GoogleのGeminiのようなLLMチャットボットの発売などにより継続中
AIの仕組み
AIシステムは、大量のデータを取り込み、人間のような認知プロセスを使用してそのデータを分析および評価することで機能します。そうすることで、AIシステムはパターンを識別や分類し、人間の直接的な監督や指示なくタスクを実行したり、将来の結果を予測したりします。
たとえば、Midjourneyのような画像生成AIプログラムは、大量の写真を取り込むと、ユーザが入力したプロンプトに基づいて「オリジナル」なイメージを作成する方法を学習します。同様に、大量のテキストでトレーニングされたカスタマーサービスAIチャットボットは、人間のカスタマーサービスを模倣した方法で顧客とやり取りする方法を学習します。
各システムは異なりますが、AIモデルは通常、同じ5段階のプロセスに従ってプログラミングされます。
- トレーニング— AIモデルには大量のデータが入力され、一連のアルゴリズムを使用してデータを分析および評価します。
- 推論— AIモデルが受信したデータを分類し、その中にあるパターンを識別します。
- 微調整— AIモデルがさまざまなアルゴリズムを試みる際に、どのアルゴリズムが最も成功しやすいかを学習し、それに応じてアクションを微調整します。
- 作成— AIモデルは、学習内容を基に、割り当てられたタスクの実行、意思決定、音楽、テキスト、画像の作成などを行います。
- 改善—最後に、AIモデルは継続的に調整を行い精度を向上させ、その経験から効果的に「学習」します。
機械学習とディープラーニング
現代のAIシステムは、人間の知能のプロセスをシミュレートするために、さまざまな手法や技術を使用しています。その中で最も重要なのが、ディープラーニングと機械学習（ML）です。機械学習とディープラーニングという用語は時に同じ意味で使われることがありますが、AIのトレーニングという文脈では、実際には非常に異なるプロセスです。
機械学習は、アルゴリズムを用いて膨大な量のデータを分析、分類、整理、学習し、その意味を理解することで、正確なモデルを作成し、結果を予測します。このプロセスは、具体的な手順を指示されなくても実行可能です。
ディープラーニングは、機械学習のサブカテゴリーであり、ニューラルネットワークを用いて人間の脳の構造と機能を模倣することで、同じ目的を達成します。これらの概念について、以下でさらに詳しく探っていきます。
機械学習の基本原則
機械学習には、主に4つの異なるタイプがあります。
- 教師あり機械学習— AIは、既知で確立され、分類されたデータセットを使用してパターンを発見し、それをアルゴリズムに入力します。
- 半教師あり機械学習— AIは、既知でラベル付けされた小規模なデータセットで訓練され、その後、より大きなラベルがない未知のデータセットに適用します。
- 教師なし機械学習— AIは未知で、ラベル付けされておらず、分類されていないデータセットから学習します。
- 強化機械学習— AIモデルは初期段階でデータセットでも訓練されていないため、代わりに試行錯誤から学び、成功するまで行動を修正していきます。
機械学習は、自動運転車が環境の変化に適切に対応し、乗客を安全に目的地まで運ぶことを可能にする技術です。機械学習の他の応用例としては、画像や音声認識プログラム、言語翻訳アプリ、パーソナライズされたAIエージェント、データマイニング、クレジットカード詐欺の検知、医療診断、そしてソーシャルメディアや商品、ブランドの推奨など、多岐にわたります。
ディープラーニングとニューラルネットワーク
ディープラーニングは、高度なニューラルネットワークを用いた機械学習の一種です。ニューラルネットワークとは、人間の脳内のニューロンの働きを模倣し、大量のデータの中から複雑なパターンを識別することができます。
例えば、非常に幼い子供でさえも、親と他の大人を瞬時に見分けることができます。なぜなら、脳が一瞬のうちに、目や髪の色から特徴的な表情や顔の特徴に至るまで、何百もの独自の、あるいは際立った細部を分析し比較することができるからです。
ニューラルネットワークは、人間の脳が働く仕組みを模倣して、与えられたデータ内の何千、何百万もの小さな詳細を分析し、それらの間にある大きなパターンを検出・認識します。たとえば、OpenAIのChatGTPやMidjourney画像生成器のような生成AI（GenAI）システムは、ディープラーニングを用いて大量の画像やテキストを取り込み・分析し、そのデータを基に、オリジナルデータと似て異なる新しいテキストや画像を生成します。
AIの最新動向とは？
近年、自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習、そして生成対抗ネットワーク（GANs）、トランスフォーマーモデル、真のAI対応マシン（AIEMs）などの最先端技術における画期的なイノベーションにより、AIシステムの能力は大きく拡大し、人間の知能プロセスをより忠実に模倣し、より現実的なコンテンツを生成し、ますます複雑なタスクを実行できるようになっています。
機械学習および深層学習におけるブレークスルー
近年、自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習、そして敵対的生成ネットワーク（GANs）、トランスフォーマーモデル、真のAI対応マシン（AIEMs）といった最先端技術における画期的なイノベーションにより、AIシステムの能力は大きく拡大しました。これにより、人間の知能プロセスをより忠実に模倣し、より現実的なコンテンツを生成し、ますます複雑なタスクを実行できるようになっています。
機械学習と深層学習における画期的な進歩
機械学習と深層学習アルゴリズムにおける革命的なブレークスルーにより、研究者や開発者は、さまざまな現実世界のアプリケーション向けに非常に高度なAIシステムを作成できるようになりました。
例えば、AIチャットボットは、毎日何百万もの企業によって、質問への回答、製品の販売、顧客とのやり取りのために利用されています。また、企業はAIアルゴリズムを利用して、お客さまの過去の購入履歴に基づいてトレンドを分析し、新しい製品、ブランド、サービスのパーソナライズされたおすすめを行っています。
自動音声認識（ASR）の分野では、SiriやAlexaのようなAIサービスが自然言語処理（NLP）を利用して人間の音声を文字情報に変換しています。同様に、AI駆動の「コンピュータビジョン」ニューラルネットワークの進歩により、ソーシャルメディア上で写真にタグを付けることが容易になり、自動運転車の安全性も向上しました。
機械学習やディープラーニングを用いたAIの他の例としては、自動株取引アルゴリズム、工場や組立ラインで反復作業を行うことができる知能ロボット、そして銀行が不正な取引を発見し金融詐欺を防止するために機械学習を活用することなどが挙げられます。
サイバーセキュリティにおけるAIの役割の進化
サイバーセキュリティにおけるAIの役割について考える際、考慮すべき2つの異なるが相互に関連する分野があります。それは、AIセキュリティとAIサイバーセキュリティです。
AIセキュリティ（AIのセキュリティとも呼ばれる）とは、組織のAIスタックを保護し、AIセキュリティリスクを軽減または排除し、ネットワーク内の、エンドポイントからAIモデルまで、あらゆるAIシステム、コンポーネント、アプリケーションを保護するためにサイバーセキュリティ対策を用いることを指します。これには以下が含まれます。
- AIスタック、インフラストラクチャ、モデル、トレーニングデータに対する攻撃からの保護
- 機械学習とディープラーニングパイプラインのデータの整合性の維持
- AIの先入観、透明性、説明可能性、およびその他の倫理的懸念の問題への対処
AIの使用または開発が、すべての関連する法律、ポリシー、および規制を完全に準拠していることを確認します。
AIサイバーセキュリティは、AI対応ツールが、どのようにして組織のサイバーセキュリティ防御を、人間のサイバーセキュリティチームやセキュリティオペレーションセンター（SOC）よりも迅速かつ正確、そして効果的に強化できるかというあらゆる方法を網羅しています。これには、AIを使用して次のことを行うことが含まれます:
- サイバー脅威を特定し、リアルタイムでサイバー攻撃から防御する
- サイバーセキュリティのギャップや脆弱性を、より迅速かつ正確に排除する
- 脅威の検出と対応、その他のサイバーセキュリティツールを自動化し、インシデント対応を迅速化する
- 脅威インテリジェンスを強化し、より効率的な脅威管理を支援または実現する
- 脆弱性スキャンやデータログ分析などの定型作業を自動化し、人間のサイバーセキュリティチームがより複雑な脅威への対応に集中できるようにする
サイバーセキュリティにおけるAIの応用例
組織はすでに、サイバーセキュリティ体制の強化、サイバー攻撃の検出と対応、データ漏洩、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃、ランサムウェア、マルウェア、フィッシング攻撃、アイデンティティ脅威などのサイバー脅威からネットワークを防御するために、さまざまな方法でAIを活用しています。
脅威検知と対応の分野では、AIはサイバー脅威を特定・予測し、アクティビティログやネットワークトラフィックのパターンを分析し、パスワードやユーザログインの認証と保護、顔認証やCAPTCHAログインの活用、サイバー攻撃のシミュレーション、ネットワーク脆弱性のスキャン、新たな脅威や出現する脅威に対する自動化されたサイバーセキュリティ防御の構築が可能です。これには次のようなツールが含まれます:
- AI搭載の次世代ファイアウォール（NGFW）
- AIセキュリティ情報イベント管理（SIEM）
- AIクラウドおよびエンドポイントセキュリティシステム
- AIネットワーク検知および対応（NDR）
- AI拡張検知および対応（XDR）
攻撃が発生した場合、AIは効果的な修復戦略を提供したり、組織の事前設定されたポリシーやプレイブックに基づいて自動的にセキュリティインシデントに対応したりすることもできます。これにより、攻撃によるコストや被害を最小限に抑え、組織がより迅速にに回復できるようになります。
AIの開発と使用にはどのような倫理的配慮が必要なのか？
AIは他の種類のコンピューティングシステムに比べて明らかに多くの強力な利点を提供します。しかし、あらゆる新技術と同様に、AIの開発、導入、利用においては、リスクや課題、そして倫理的な問題を考慮する必要があります。
バイアスと公正性
AIモデルは、人間によって既存のコンテンツから抽出されたデータを用いて訓練されています。これにより、そのコンテンツに含まれる暗黙のバイアスがモデルに反映されたり、強化されたりするリスクがあります。これらのバイアスは、これらのモデルを用いて行われるアルゴリズム、予測、意思決定において、不平等、差別、不公正につながる可能性があります。
さらに、彼らが作成するコンテンツが非常にリアルであるため、生成AIツールは、誤情報や偽情報、有害なコンテンツ、そしてディープフェイクの動画、音声、画像を作成・拡散するために悪用される可能性があります。
プライバシーの懸念
AIの開発および利用には、特に医療、銀行、法務サービスなど、非常に個人的で機密性の高い情報を扱う業界において、いくつかのプライバシー上の懸念も存在します。
その情報を保護するために、AI駆動のアプリケーションは、データセキュリティ、プライバシー、およびデータ保護に関する明確なベストプラクティスに従う必要があります。これには、データの匿名化技術の使用、強力なデータ暗号化の実装、データの盗難、情報漏洩、ハッカーから守るための高度なサイバーセキュリティ対策の導入が含まれます。
企業コンプライアンス
多くの規制当局や枠組み、例えば一般データ保護規則（GDPR）などは、企業が個人情報を保護し、透明性と説明責任を確保し、プライバシーを守る際に明確なルールに従うことを求めています。
これらの規制に準拠するために、組織は新しいAIモデルの構築に使用されるデータを監視・管理するための企業AIポリシーを整備し、機密情報や個人情報を含む可能性のあるAIモデルを悪意のある者から保護する必要があります。
AI技術の未来とは？
AIの未来に何が起こるかを正確に予測することはもちろん不可能です。しかし、現在のAIの利用状況や技術の動向に基づいて、今後何が起こるかについていくつかの根拠ある推測を立てることは可能です。
AI研究における新たな動向
AI研究に関しては、自律型AIシステム、メタAIおよびメタラーニング、オープンソースの大規模言語学習（LLM）モデル、リスク検証のためのデジタルツインとレッドチーミング、人間とAIの共同意思決定におけるイノベーションが、AIの開発方法を革新する可能性があります。
神経記号的なAI、真のAI対応マシン（AIEM）、そして量子機械学習のような複雑な新しいシステムも、AIモデル、ツール、アプリケーションの範囲と能力をさらに高める可能性が高いでしょう。
AIの仕組みを根本的に変革する可能性を持つもう一つの技術は、次世代のエージェンティックなAIへの移行です。これは、人間の指示や監督、介入なしに自ら意思決定を行い、行動を起こす能力を持つAIです。
テクノロジーアナリストのガートナーによると、2028年までにエージェンティックAIは、日々の業務における意思決定の最大15％を担う可能性があります。エージェント型のAIユーザインタフェース(UI)も、よりプロアクティブな人格的存在になることができます。これは、より人間らしいエージェントとして、個性を持ち、より複雑なビジネスタスクを実行し、より重要なビジネス上の意思決定を行い、よりパーソナライズされたクライアントへの提案を提供する方法を学ぶにつれて、よりプロアクティブでパーソナ主導型になる可能性もあります。
AIが労働力に与える潜在的な影響
AIが業務効率を向上させ、日常的な作業を引き継ぐにつれて、またChatGPTやMidjourneyのような生成AIエンジンがより強力かつ広範に普及するにつれて、多くの業界で雇用に与える影響について正当な懸念が生じています。
しかし、インターネット、パーソナルコンピュータ、携帯電話など、過去のパラダイムシフトをもたらした技術の導入と同様に、AIもまた新たな機会、さらには熟練した才能ある労働者を必要とするまったく新しい産業を生み出す可能性が高いでしょう。
その結果、雇用喪失への対応よりも、むしろ新たな機会に向けて労働者をどのように最適に訓練し、縮小する職業から成長する職業への移行を促進するかが、より大きな課題となるかもしれません。
グローバルな課題に対処するためのAIの役割
運用効率の向上やサイバーセキュリティの強化に加えて、AIは、今日人類が直面している最大の課題のいくつかを解決する手助けとなる可能性を秘めています。
医療分野において、AIは医師がより迅速かつ正確に診断を下し、将来のパンデミックの拡大を追跡し、新しい医薬品、治療法、ワクチンの発見を加速させるのに役立ちます。
AI技術は、自然災害や人為的災害、そして激しい気象イベントへの緊急対応の速度と効率を向上させることができます。
AIは、再生可能エネルギーの利用最適化、企業のカーボンフットプリント削減、世界的な森林伐採や海洋汚染レベルの追跡、リサイクル・水処理・廃棄物管理システムの効率向上などを通じて、気候変動への対応にも役立つ可能性があります。
その他の可能性の高い傾向や展開
AIの今後予想されるその他の傾向、機能、および応用例には、次のようなものがあります。
- 大規模言語モデル（LLM）のセキュリティは、LLMを悪意のある攻撃、一般的な悪用、不正アクセス、その他のサイバー脅威から保護することを目的としています。これには、LLMのデータ、モデル、およびそれらに関連するシステムやコンポーネントを保護するための対策が含まれます。
- パーソナライズされた、ユーザ中心のAIにより、メールエンドポイントマーケティングを含む、よりカスタマイズされ、インテリジェントでパーソナライズされたクライアントサービスを提供します。
- AIモデルの活用により、組織のITシステムへの攻撃をシミュレートして脆弱性をテストし、軽減するあらゆる欠陥や弱点を明らかにするレッドチーミングやデジタルツイン演習を促進します。
AIとサイバーセキュリティに関するサポートはどこで受けられるのか？
Trend Vision One™ は、単一の統合されたAI搭載プラットフォームで、AIスタック全体に比類のないエンドツーエンドの保護を提供します。
世界初のプロアクティブサイバーセキュリティAIであるTrend Cybertronの豊富な機能を活用し、Trend Vision Oneは実際のインテリジェンスとセキュリティ運用に基づいて継続的に進化するエージェンティックなAI機能群を備えています。
これにより、組織のセキュリティ体制を強化し、運用効率を向上させ、セキュリティ運用を受動的なものからプロアクティブへと変革し、AIインフラストラクチャのあらゆる層を保護するために、新たに出現する脅威に迅速に適応することが可能になります。