テクニカルアーキテクトに聞く
Microsoftの人工知能(AI)はシステム管理者の仕事を変えるか
テクニカルアーキテクトのジェイソン・ウィン氏は、Microsoftが推進する人工知能(AI)開発により、データセンターの自律化は実現に向かって進み始めているという。
システム管理者の受け入れ準備ができていようといまいと技術の進歩は待ってくれない。AIと機械学習はますます進化を続けており、サーバ管理用ツールやデータセンターにも広がり始めている。
MicrosoftのAIと機械学習の開発推進は、企業で高まる「PowerShell」や「Kubernetes」などによる自動化の需要に合致している。膨大な数のシステムを管理している企業はそこから貴重なデータを大量に入手できる。機械学習アルゴリズムを利用すれば、そうしたデータを活用して重要なワークロードに関する問題を回避することが可能だ。
完全自動制御のデータセンターは実現しないかもしれないが、Microsoftの最新機能は未来に希望の光を投げかけている。例えば、「Windows Server 2019」の「System Insights」は機械学習モデルを使って「Windows Server」インスタンスの容量制限到達を予測し、警告を発する。管理者はこれを受けて必要な対応を実施したり、調整用のスクリプトを実行したりできる。
英Computacenterのテクニカルアーキテクト、ジェイソン・ウィン氏はこのようなコンピュータ支援環境が実現する将来に大きな期待を寄せる。同氏は「Microsoft Teams」で使用するbot用のAIを開発している。TechTargetは今後のMicrosoftのAIと機械学習の開発、それらがシステム管理者に与える影響、そしてこの分野の進化の方向性について同氏に話を聞いた。
Q:AIと機械学習の違いについて教えてください。
ウィン氏 AIはインテリジェントなものもあればそうでないものもある。例えば「Alexa」はあまりインテリジェントではないAIだ。質問を聞き取り、答えを調べ、単純な回答を返してくる。
AIの背後のWebサービスとして存在する機械学習はインテリジェントな技術だ。質問の内容や声の調子、音声認識要素を分析することにより、インテリジェントな対応を導き出すことができる。フロントエンドのAIはバックグラウンドで動く機械学習へのチャネルにすぎない。
Q:AIと機械学習の現状はどのようになっていますか。システム管理の分野ではどのような事例がありますか。
ウィン氏 正午に開始し、正午に終了する時計に例えれば、今はまだ3時ごろだろう。手法も内容もまだ未熟で、背景技術も非常に新しい。処理能力が向上し、Microsoftが取り組んでいる量子コンピューティングなどの開発が成果を上げれば、急速に進み始めることになるだろう。
「Office 365」の「MyAnalytics」は、PC使用者の電子メール使用時間やカンファレンスコールの回数などを教えてくれる。何をどんな目的に使ったかが分かるため、仕事のパターンを見直して効率を高めるのに役立つ。
Microsoft Teamsではテーマやワークスペースをコンテナ化するチャネルを作成する。AIを利用したアプリケーションを使えば、これらをTeams内で統合して管理できる。
「Chatbot」はその原型の1つだ。これを使えば誰がどのタスクを担当するかを管理できる。人材管理に利用できる「AtBot」や勤怠管理用の「AttendanceBot」もある。非常に多くの種類のbotがあり、それらを使ってさまざまなものを作成できる。
Q:システム管理者の仕事のうち、AIや機械学習に取って代わられるものと、取って代わられないものがありますか。
ウィン氏 使用するツールや実行するスクリプトを見る限り、AIや機械学習は現在の業務にますます密接に結び付いていきそうだ。Microsoftが提供する「FastTrack」というサービスはシステム管理者に代わって一部の移行作業を行う。このサービスにはMicrosoft内でAIが活用されている。
将来は「Windows Server」に指示するだけで自動的に目的の処理が行われるようになるだろう。例えば、公開鍵基盤の認証をしたい、サーバを認証局にしたいなどと指示すれば、Windows ServerがMicrosoft標準に従って自らシステムを強化する。
設計作業はまだ取って代わられないだろう。何がどう機能し、それをどのように管理するかといったことは、ペンと紙やホワイトボードを使って説明する必要がある。こうした作業はそのまま残るだろう。
同様に、新しいテクノロジーの導入や教育に関する仕事も残り続けるだろう。どれほど強力なbotを開発しても、使い方が分からなければ誰も使わない。それが私たちの役に立ち、時間を節約し、結果として生活を豊かにするものであり、決して仕事を奪うものではないということを誰かが説明しなければならない。
Q:AIと機械学習の進歩に伴い、システム管理者のスキルと役割にはどのような変化が必要になりますか。
ウィン氏 それには2つの側面がある。サーバ管理者はこれからも、botの実行環境を整え、プロセッサやハードドライブなどさまざまな要素を管理する必要がある。自社のデータセンター内の物理的な展開であれ、「Microsoft Azure」や「Amazon AWS」上の展開であれ、そうした仕事は必要だ。今後も誰かがこうした環境を設定、管理、設計しなければならない。
もう1つの側面は開発だ。Microsoftはここ2、3年、この分野に本格的に取り組んでいる。Microsoftだけではない。多くの企業が高速開発の分野を重視している。需要のあるアプリケーションを作成できるようにするにはどうすればよいか。
そこには2つの重要な要因がある。1つは「Visual Basic」や「JavaScript」「Python」のような言語開発、もう1つはアプリケーションの実行に適したインフラストラクチャを構築することだ。
Q:機械学習の将来はどのようになるでしょうか。それはいつごろ到来しそうですか。
ウィン氏 テレビアニメの『宇宙家族ジェットソン』に出てくる家庭用ロボットは頭に白いメイドキャップを着けて掃除機をかけている。ああいったものにはならないだろう。
将来は、Windows ServerであれAzureであれ現在の環境に統合でき、働き方を改善し、企業の仕事の効率とセキュリティを高めるものになるだろう。
Microsoftの「Graph」のようにAIの背後で動き、誰がどんな作業をしていて、どのような情報が重要かを教えてくれるインテリジェンス機能は既に存在する。将来は、何か作業を始めたときにAIがそれを認識し、組織全体のデータを分析して「既に誰かが作業済みです。重複を防ぐためにそのドキュメントと連携しますか?」と教えてくれるようになるだろう。
ITでは多くのものが段階的に進歩する。既にあるものを基にして次のものを作り、バージョンアップする。
スマートフォンに例えると、最新の「iPhone XS」を前のモデルと比べたとき、ディスプレイのガラスは変わったが、基本的な入出力やインタフェースはほとんど同じだ。進歩は段階的であり、斬新な発見から一気に大変革が起こるようなことはあまりない。
全てが少しずつ進歩し、前のバージョンを基に次のバージョンを作り続けた先にどんな世界が待っているのか。それはまだ分からないが、きっと人々の毎日が少し楽になる世界だろう。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
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
[スパイスファクトリー株式会社] レガシーに消えるIT予算8割 「刷新か延命か」をAIと人で見極めるための手順 -
製品資料
[JetBrains s.r.o.] ソフトウェア開発は「コーディングエージェント」でどう変わるのか? -
事例
[テクバン株式会社] 太陽ホールディングスは国内外拠点の端末5000台をどう管理しているのか? -
事例
[株式会社キーエンス] PCが苦手でも自動化できる ポポラマーマなど4事例に学ぶ「ナビ搭載型RPA」活用 -
製品資料
[株式会社キーエンス] 自分ひとりでデスクワークを効率化 「AI&ナビ搭載RPA」で実践する業務自動化
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
Microsoft 365侵害企業の9割はMFA導入済み 1002人調査で見えた盲点
-
2
「GitLab」に最高深刻度の脆弱性 2014年以降の全版に影響を及ぼす恐れ
-
3
PHPはそもそも必要か? 脆弱性で問われる自社サイト安全性と保守負担のバランス
-
4
テザリングにも「限界」がある モバイルルーターを選んだ方がよい基準は?
-
5
Copilotを使うほど請求が膨らむ? Microsoftが仕掛けるAIエージェント課金
-
6
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
7
「プログラマー不要論」にThe Linux Foundationが示した答え
-
8
身代金110億円「史上最悪級のランサムウェア被害」を防げなかった理由
-
9
IDaaSの限界を超える一手 複雑な要件に応える「認証オーケストレーション」
-
10
AI時代のITインフラ変革 ネットワークの重要性と「予測をやめる投資」とは
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
3
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
4
10G回線の真価をフルに享受するには? 導入前にチェックしたいポイント
-
5
SCS評価制度時代の「SASE選定」ガイド
-
6
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
7
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
8
「EDR」選定ガイド:比較・検討フェーズで整理すべきポイントを解説
-
9
MDMだけでは防げない? Appleデバイスに潜む5つのセキュリティギャップ
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
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