こんにちは！ MBS部 ICTセールス&コンサルチームの永井です。 2024年に未経験業界からITインフラエンジニア業界に参画しました。まったく0からのスタートですが、現在APCで日々色々なことにチャレンジしております！
初投稿させていただきます^^
先日都内で開催されたJAIPA Cloud Conference 2024に参加してまいりましたので、 本記事ではセッションの一部を抜粋して参加レポートをお届けいたします！
JAIPA Cloud Conferenceって？
JAIPA Cloud Conference（略称：クラコン）は、クラウド業界やインターネット関連の技術についての"未来"をテーマにしたイベント。クラウドサービスプロバイダー（IaaS/PaaS/SaaS）、システムインテグレーター、そしてクラウドユーザーなどが幅広く参加し、今年は「生成AI」「セキュリティ」という主テーマで様々なセッションやパネルディスカッションが実施されました。
生成AI開発力強化に向けた取組について
登壇者：経済産業省 商務情報政策局 情報産業課 情報処理基盤産業室 室長補佐 杉之尾 大介氏
結論
このセッションでは、AI技術の利活用における日本の課題が明確に示され、その解決に向けた政府とIT産業界の取り組みが紹介されていました。 AI技術の急速な発展と利活用の重要性が強調される内容でした。
日本のAI開発における課題
- AI利活用の遅れ
- AIに対する感度が低く、最新のテクノロジーを積極的に導入するマインドが不足
計算資源とデータ不足
- スパコンなどの計算資源やAI開発に不可欠なデータが不足しており、各企業が資源を確保するのが難しい状況
公的な取り組み
- GENIACプロジェクト 計算資源の一括調達やデータマッチングを通じて、AI開発の基盤を強化することを目指す取り組み。 ナレッジシェアリングも進められており、バリューチェーン全体の効率が向上することが期待される。
モダンセキュリティオペレーションにAIが必要な理由と、なぜ今なのか？
スピーカー：Elasticsearch株式会社 ソリューションアーキテクト 叶 彩氏
結論
エンティティ分析と生成AI技術がセキュリティ分野に与える影響がテーマのセッションでした。 エンティティ分析を活用した脅威検出において生成AIの役割は今後ますます重要になり、その導入によってセキュリティ分析がより高精度かつ迅速に進化することが強調される内容となっていました。
LLM（大規模言語モデル）の現状と課題
- 時代遅れのデータ：LLMは古い情報を提供してしまう場合がある
- 誤解のリスク：情報の不完全性などから誤解を招く場合があり、常に正確な情報を提供できるわけではない
- 検索拡張生成（RAG）：AIがリアルタイムの検索結果に基づいてより信頼性の高い情報を提供することで、LLMが抱える課題を克服することができる
SIEM（セキュリティ情報イベント管理）への生成AIの影響
- 現行のSIEMは、脅威の検出・インシデントの分析・オーケストレーションなどの役割を果たしているが、未来のSIEMは単にアラートを上げるだけでなく、脅威の優先順位を付けたり、セキュリティ分野のスキルギャップに対応するなど、より高度なAIによるサポートが可能になると期待されている
AIによるセキュリティ分析
- AI技術はすべてのセキュリティワークフローに統合される方向に進んでおり、特にリスク評価やトリアージガイドといった分野で活躍が期待されている
まとめ
クラコン初参加でしたが、AIやクラウドセキュリティにまつわる多様なセッション、FinTech協会や経営者によるパネルディスカッションなど、盛りだくさんの内容でした！ AIを使った脅威検知の手法や、今後のセキュリティ対策にAIがどのように組み込まれていくかなどが具体的に議論されていたほか、AIの安全な活用についても、生成AIのリスクやガバナンスの重要性が強調されていました。全体を通して、今後のAI技術の進展やセキュリティの最適化に向けたヒントを数多く得ることができました。
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