F5調査：企業はデータガバナンスとセキュリティの課題にギャップを抱えつつ、AIの導入を推進していることが明らかに

2024年9月5日

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マルチクラウドのアプリケーションセキュリティとデリバリーの世界的リーダーである F5 (NASDAQ: FFIV) は、企業のAI導入の現状について、独自の見解を示す最新レポートを発表しました。今回発表されたF5の「2024年版 AI アプリケーション戦略の現状レポート (2024 State of AI Application Strategy Report) 」では、企業の75％がAIを導入している一方、72％がデータ品質に大きな課題を抱えており、データ活用の拡大に困難が生じていることが明らかになりました。このように、AIの導入と最適化を成功させるためには、データ本体およびデータの取得、保存、保護を目的としたシステムの採用が企業にとって必要不可欠です。

F5の上級副社長兼最高技術責任者 (CTO) であるクナル・アナンド (Kunal Anand) は次のように述べています。
「AIは抜本的な変化をもたらす力を持っており、企業はこれを用いて革新的かつ比類のないデジタル体験を創造することが可能です。しかし、AIの実装する現実の作業は極めて複雑であり、適切かつ安全なアプローチがなければ、組織のリスク状況を著しく悪化させてしまう可能性があります。多くの企業が、AIを活用しようと躍起になるあまり、強固な基盤を築く必要性を見落としています。こうした見落としが、AIソリューションの実効力低下だけでなく、複数のセキュリティ上の脅威につながるのです」。

今回の調査では、企業がAIを活用したデジタルサービスの拡大支援に新規スタックを構築する際、インフラ、データ、モデル、アプリケーションサービス、アプリケーションの各層で、どのような課題に直面するかが浮き彫りになりました。

生成AI (Generative AI) の期待と現実

企業や組織は、生成AIが事業に与える可能性に、大いなる期待を抱いています。今回の調査回答者は、2024年における最もエキサイティングな技術トレンドとして、生成AIを挙げています。しかし、実際にこの技術を「大規模に導入している」、と回答した組織は24%にとどまっています。

確かに生成AI の利用は増加傾向にありますが、最も一般的なユースケースは、戦略的な機能を提供するに至っていないのが現状です。こうした最も一般的なユースケースのうち、回答者がすでに導入済みと答えたものには、「業務補助やその他の従業員生産性向上ツール」(40％が使用中)、「チャットボットなどの顧客サービスツール」(36％) などが挙げられます。ただし、そうしたなかでも「ワークフローの自動化ツール (36％) 」が、最も優先順位の高いAIユースケースに選ばれています。

さらに、「生成 AI は日本の組織に大きな生産性向上をもたらしますが、戦略的かつ責任ある導入が必要です。これは、データの品質とガバナンスが鍵となるモデルをトレーニングする際に非常に重要です。RAG (Retrieval-Augment Generation) を使用して独自のデータと基礎モデルを組み合わせる企業が増えるにつれて、責任ある AI 導入はさらに重要になってきます。と、クナル・アナンドは付け加えています。

インフラ/データ層でのAI拡張時に直面する障害

AIベースのアプリケーションを大規模に展開する際に直面する課題として、企業の意思決定者は、インフラ層で生じる3つの主な懸念を挙げています：

• 調査回答者の62%が、AIの規模拡張時における主な懸念事項として導入コストを指摘。
• 57%が、主な懸念事項としてAIモデルのセキュリティを挙げると同時に、これに対処するため、今後数年間で導入規模を拡大するにつれ、セキュリティ対策への支出が44%増加すると予想。
• 半数以上（55%）が、AIモデルのあらゆる側面におけるパフォーマンスを懸念。

また、データ層においては、AIの普及に影響を及ぼすより直接的/潜在的な課題として、データの成熟度が挙げられています：

• 調査回答者の72％が、AI拡張時における最大の障害として、データの品質とデータを適用する際の拡張性のなさを指摘。
• 53%が、AIやデータを扱う際のスキル不足を大きな障害として認識。
• 企業の53%が、明確なデータ戦略を策定している、と答えているものの、77%以上が、組織内のデータに関して単一ソースに基づく真実性が欠落していると指摘。

サイバーセキュリティは依然として重要な懸念事項かつ考慮すべき課題

今回の調査で、サイバーセキュリティが、AIサービスの提供に従事する人々にとって主要な懸念事項であることがわかりました。AIを利用した攻撃、データのプライバシー、データ漏えい、責任の増大などの要因が、AIセキュリティ上の懸念事項として上位にランクインしています。

また、AIを安全に実装するために、これらの脅威に対して「いかなる防御策を施す予定か（またはすでに実行しているか）」という質問に対しては、APIセキュリティ、監視、DDoSやボット対策などのアプリサービスに注目している、との回答がありました：

• 42%が、AI学習モデルを通過するデータを保護するために、APIセキュリティソリューションを使用している、または使用する予定。
• 41%が、AIアプリの使用状況を可視化するために監視ツールを使用している、または使用する予定。
• 39%がAI モデルに DDoS 対策を導入している、または導入する予定。
• 38%がAIモデルにボット対策を使用している、または使用する予定。

■関連リソース

• F5「2024年版 AI アプリケーション戦略の現状レポート (2024 State of AI Application Strategy Report)」　【英語】
• F5　上級エンジニアLori MacVittie のブログ　【英語】
• F5「2024年版アプリケーション戦略の現状レポート (2024 State of Application Strategy Report)」 【英語】

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