プライベートなインフラ構築を考える
生成AIを使い倒したいならなぜ「パブリッククラウド」は危険なのか
生成AIのビジネス活用が広がる中、課題になるのは、生成AIを安全に使うためのインフラ構築だ。そのポイントとは何か。「プライベートAI」をキーワードに解説する。
クラウドサービスを利用した生成AI（AI：人工知能）ツールをビジネスに取り入れる動きが広がっている。組織は生成AI利用によってさまざまなメリットを得つつあるが、本格的なビジネス活用に当たっての課題も見えてきた。代表的な課題の一つは、データのセキュリティを確保しながら、生成AI利用のインフラを構築するということだ。パブリッククラウドを利用する場合のリスクを踏まえて、生成AI活用ではどのようなインフラが求められるのかを考えてみよう。
なぜ「パブリッククラウド」は危険なのか
組織は生成AIを意思決定や顧客関係の構築に生かすために、財務や販売、マーケティング、物流、研究開発などのさまざまなデータを分析しなければならない。その中には、機密情報が含まれる場合もあるので、セキュリティやコンプライアンス（法令順守）を考えることが欠かせない。セキュリティやコンプライアンスの観点から問題視されるのは、ユーザー同士がインフラを共有するパブリッククラウドに機密情報を送ることだ。
クラウドベンダーPulsant最高技術責任者（CTO）のマイク・ホイ氏はパブリッククラウドについて、「機密情報を扱うユースケースにはあまり適していない」と指摘する。機密情報を扱う際は、よりアクセス制御が行き届いた環境が必要になる。「データ漏えいといった事態が発生するリスクを低減するために、組織には自社内でインフラを整備することが求められる」（同氏）
大半の組織は生成AIをまず試験的に導入し、具体的な活用シーンを模索してきた。今後は、生成AIのより本格的な利用が見込まれている。だからこそ、組織は今の段階で生成AI利用のインフラも考え、本格利用に備えたインフラ構築に取り組まなければならないとホイ氏は強調する。
パブリッククラウドを用いても、データ保護の責任はユーザー組織にある。「データをパブリッククラウドにアップロードすれば、本来はアクセスしてはいけない人や組織にアクセスされる可能性がある」（ホイ氏）
こうした問題の解決策として考えられるのは、生成AI利用のインフラとしてプライベートクラウドを利用すること。生成AI用のデータを自社内に置けば、データ流出のリスクを減らすとともにコンプライアンスの強化を図れる。
「パブリッククラウドは必要ないと話しているわけではない。特に生成AI利用の初期段階においてパブリッククラウドが果たすべき役割があることは明らかだ。しかし、生成AIの本格的な利用が進むにつれ、プライベートなインフラが最適なケースは増えるだろう」（ホイ氏）
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国Informa TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
SNS認証や多要素認証も数分で実装、IDaaS基盤でデジタルビジネスはどう変わる？ -
製品レビュー
「電子帳簿保存法対応」実践術：タイムスタンプ付与などの要件の手軽な実現方法 -
事例
「大企業のデジタル化」成功事例集【コクヨ、九州電力、ヨネックスなど21社】 -
製品資料
“顧客管理の課題”を簡単に解決する方法とは？ -
製品資料
契約管理の“あるある課題”をノーコード開発で解決するためのポイント
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ソフトウェア開発生産性向上に取り組む企業は4割 調査で学ぶ「停滞」の正体
-
2
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
3
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
4
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
5
「技術屋」で終わらないために 情シスが今取るべき認定資格5選
-
6
ISMSの“コンサル丸投げ”が招く数千万円の無駄 NTTドコモビジネスの脱出劇
-
7
継続利用は4割どまり M365 Copilotが「効く業務」と期待外れの境界
-
8
「即戦力」は幻想？ 中途の3割が消えるAI時代のエンジニア生存戦略
-
9
「Linuxサーバの長期運用とRed Hat Enterprise Linux」に関するアンケート
-
10
Synologyがエンタープライズ向けユニファイドストレージを投入 その実力は
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
2
AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
3
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
4
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
7
「結局、一部の人しか使わない」 AI活用が業務に定着しない根本的な理由
-
8
AIエージェントで成果は出る？ 調査結果に見る費用対効果の実態
-
9
PostgreSQLの「機能」「性能」「運用」「拡張性」に関する悩みの解消法
-
10
ゼロトラストにおける「IDaaSの課題」と補完すべき重要機能とは？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー