課題は意思決定のスピードと精度
人工知能（AI）が変えるセキュリティ、CISOの検討課題は？
機械学習と人工知能（AI）技術を推進する企業が増える中、企業の情報セキュリティ最高責任者（CISO）がこのブームに対処するには幾つかの問題点を明確にする必要がある。
「AlphaGo」で人工知能は一気に注目を集めた（出典：Google DeepMind）《クリックで拡大》
人工知能（AI）の中心にある論理はファジーだ。ウイルス対策で潜在的脅威を認識するのに使われるヒューリスティック（発見的）アルゴリズムこそがAIだと主張する人もいるだろう。一方、囲碁ソフトウェア「AlphaGo」の画期的成功などセキュリティ以外の分野に期待をかける人もいる。DeepMindが開発したAlphaGoは2016年、囲碁のトップ棋士のイ・セドル氏との対戦において作戦で相手を圧倒し、5番勝負で4勝した。この勝利は視聴者を大いに驚かせるとともに、DeepMindを2014年に買収したAlphabet Groupに100万ドルの賞金をもたらした。
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人工知能をセキュリティに活用する
データサイエンティスト不足という課題
数多くの業界で認識技術が進歩しているのは確かだが、この技術の助けを特に必要としている情報セキュリティ分野では、まだ困難な課題が残されている。ベンダー各社がサイバーセキュリティ分野でAIと高度な機械学習を推進する中、情報セキュリティ最高責任者（CISO）がこのブームに対処するには、難しい問題に直面する必要がある。すなわち「これらの技術は投資や顧客に直結するのか」「業務上の問題（警告が多過ぎて監視効率が悪いなど）を解決する革新的なセキュリティプラットフォームの核になるのか」「そのベンダーの得意分野は機械学習／AIなのか、それとも情報セキュリティなのか」といった問題だ。
サイバーセキュリティ分野における機械学習への期待が高まる中、データサイエンティストの需要が増大し、求める人材を見つけるのは容易ではない。AIを専門とする有資格研究者は、コンピュータサイエンスや認知心理学、工学などの分野での経験も兼ね備えている場合が多い。Massachusetts Institute of Technology（MIT、マサチューセッツ工科大学）のロボット工学研究所など、トップクラスの大学や防衛分野、特殊コンピュータプログラミング分野以外では、こうした専門家の数は数百人程度だと思われる。
サイバーセキュリティ分野を専門とするジャーナリストのロバート・レモス氏によると、機械学習とセキュリティ技術の進歩は、マルウェア対策や動的リスク分析、異常検出などの分野に貢献できるという。また、Forrester Researchの上席アナリストのジョセフ・ブランケンシップ氏は、今後対処すべき分野として（意思決定の）スピードと精度を挙げている。
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