Gen X、Gen Y、Gen Z… GenAI？

Steve Tait - 最高技術責任者 著

2025年8月13日 3 分で読めます

生成AIと並行してGeneration AIについても議論を始めるべきでしょうか？ 

2023年3月14日にChat GPT4がリリースされ、生成AIに関する学術的かつニッチな議論が一気に主流となりました。数日のうちに、これが単なる漸進的な一歩ではなく、むしろ大きな飛躍であることが明らかになりました。 

ヒューマン・コンピューター・インタラクション。しかし、私の「ベテランとしての地位」（Skyhigh Securityに感謝します）のため、私はこのリスクをどのように管理するかについてもすぐに懸念を抱きました。考えれば考えるほど、それはより危険に思えました。このテクノロジーを使わないという選択肢はありません。私たちはそれを使わなければなりませんが、安全に、そして意図を持って行う必要があります。

その時、私はひらめきました。もし私が2023年に大学に入学していたら、来年（2026年）には社会人になっているでしょう。大学生活は、このAIアシスタントが常にそばにいる状態で送られていたはずです。それは私が物事を見つけるのを助け、データの分析を手伝い、おそらくかなりのコンテンツを作成するのにも役立ったでしょう。もしかしたら、楽しい夜の計画まで立ててくれたかもしれません！ これこそがGen(eration)AIです。

つまり、来年Gen(eration)AIが社会人になります。私たちは準備ができていますか？

大学では、これらのモデルがハルシネーションを起こしたり、悪意のあるコンテンツを作成するために悪用されたりする可能性があることを理解するでしょう。また、その出力が、言ってみれば、少し疑わしいものであることも知っているでしょう！しかし、企業機密データの取り扱いについて、どれくらいの頻度で考えていますか？もちろん、大学にいる間は決して考えませんよね。 

そして社会に出ると、私たちは通常、ドキュメントや標準的な「インタラクティブ」なビデオ形式で大量の企業研修を提供します。その後、利用規定 (AUP) に署名します。

大学生活全体を通して、AIは常にそこにあり、助けてくれました。そして、AUPに署名したからといって、突然立ち止まり…一時停止し…上司が数時間後に求めたデータセットをChat GPTに分析させない、ということになるでしょうか？そんなことはありません！悪意があるわけではなく、単に人間の本性です。私や私の同僚にとって、これは業界で25年以上経ってから登場した新しいテクノロジーですが、Gen(eration) AIにとっては、彼らはAIネイティブなのです。 

では、どうすればよいでしょうか？もちろん、研修もAUPも依然として必要ですが、この労働力が職場に入ってくるにつれて、最も効果的な戦略は、リスクを抑制し、新しい労働者がそれぞれの役割を遂行しながら訓練できるものです。事前のチェックボックス式の研修だけでは、もはや十分ではありません。これは、Web Gateway、CASB、DLPテクノロジーによって実現される多段階のアプローチを意味し、AI向けに調整され、連携して機能します。このアプローチに対する私の推奨事項は次のとおりです。 

1. 検出、分類、制限：何が使用されているかを検出し、リスク許容度を決定し、企業の許容リスクに対してあまりにも危険なAIへのアクセスをWebポリシーを使用してブロックします。
2. 許可されているものに対してDLPを実行し、リアルタイムでコーチングする： 効果的なDLPは、ブロックするだけでなく、なぜブロックされたのかについてユーザーに「コーチング」を提供することが重要です。これにより、ユーザーはリアルタイムで学習でき、事前の研修よりもはるかに効果的です。
3. 高度なコパイロット制御：企業向けコパイロットアプリケーションの場合、自動文書分類による学習の防止（例：Microsoft Co-PilotのAIP分類）など、よりきめ細かな制御を適用できます。効果的なDLPエンジンはこれを自動的に行い、学習を強化するために何が起こっているかをユーザーにアドバイスできます。
4. ターゲットを絞ったフォローアップ/再研修：ユーザー行動分析により、通常DLP条件に違反するユーザーグループを特定し、ターゲットを絞ったフォローアップ研修を可能にします。

私の結論として、はい、Gen(eration)AIについて議論を始める必要があります。すべての世代と同様に、この世代もビジネスを変革し、いつか次の世代についてこのようなブログを書くでしょう。あるいは、AIが自動的に作成するブログについて考えるだけになる可能性の方が高いでしょう！この新しい労働力に対する私たちの責任は、Gen(eration)AIが安全に、そして参加する組織の機密データを危険にさらすことなく、この影響を生み出せるようにすることです。AIに焦点を当てたSSEテクノロジーは、あれば良いものではなく、これを達成するために不可欠です。

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