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機密コンピューティング —— サイバーおよびデータセキュリティにおける新たなマイルストーン コンフィデンシャル・コンピューティングは、ワークロードの処理中にそのデータを暗号化するという、新しいセキュリティのアプローチです。これによりアクセスが制限され、360度全方位にわたるデータ保護が実現されます。また、Trusted Execution Environment（TEE：信頼実行環境）を活用することで、データおよびコードの機密性を確実に守ります。 この技術により、クラウド上のデータをシステム全体に露出させることなく、メモリ内で直接データの暗号化処理を行うことが可能になります。 現在、データが「保存時（at rest）」や「転送時（in transit）」にある際の保護手法はすでに複数確立されていますが、データが「使用中（in use）」にある機密データを保護することこそが、コンフィデンシャル・コンピューティングの役割です。 その主な目的は、セキュリティ上のリスクを抱えるOS、悪意ある内部関係者、そしてネットワークからの脅威に対し、保護層を提供することにあります。 2019年8月21日、Intel、Google、Microsoft、IBM、Red Hatといった主要なテクノロジー企業各社は、Linux Foundationの下に「Confidential Computing Consortium（CCC）」を設立し、その発足を発表しました。 コンフィデンシャル・コンピューティングが誕生するきっかけとなった課題は、プライバシーと機密性を維持しつつ、意図されたクラウドシステム以外へのデータ露出を最小限に抑えることでした。 この技術は、「使用中のデータ」を保護するためのセキュリティ標準を確立することを目指しています。さらに、特にパブリッククラウド環境において、より高度なユーザー権限管理と透明性を提供することにも取り組んでいます。 コンフィデンシャル・コンピューティングの仕組み データセキュリティに関して、これまでの私たちは「保存時（at rest）」や「転送時（in transit）」の状態にのみ関心を向けてきました。 しかし、機密性の高いデータは、「処理時」の段階においても保護される必要があります。TEE（Trusted Execution Environments：信頼実行環境）は、コードやデータのための安全な領域を保証するとともに、システムの他の部分とは独立してアプリケーションを稼働させるために必要な各種機能を提供します。 TEEとは、分離された実行環境、言い換えれば、中央処理装置（CPU）内部に設けられた安全な領域のことです。TEEや暗号化メカニズムの実装により、外部からの不正アクセスやセキュリティ上の隙間（脆弱性）が排除されます。 つまり、コンフィデンシャル・コンピューティングはTEEを活用することで、ソフトウェアやデータを基盤となるハードウェアやオペレーティングシステム全体から分離し、ハードウェアレベルで暗号化された状態で保護するのです。 CCC（Confidential Computing Consortium）は、アプリケーション、デバイス、およびオンラインサービスによってデータが利用されている最中も確実に暗号化が維持されるよう、より優れたガイドラインやシステムを策定し、関連ツールへの明確な導入経路を確立するための取り組みを進めています。 コンフィデンシャル・コンピューティングの利点とは？ コンフィデンシャル・コンピューティング・コンソーシアム データセキュリティ連合（Data Security Coalition）の概要 Linux Foundationによって発表された「Confidential Computing Consortium」コミュニティは、様々な業界におけるコンフィデンシャル・コンピューティングの定義およびその導入の加速を目的として設立されました。その参加組織には、以下の団体が含まれます。 これまでの主な貢献事例は以下の通りです。 これらの企業は連携し、あらゆる段階においてデータを完全に保護するための取り組みを進めています。 パブリッククラウド、オンプレミスサーバー、あるいはエッジ環境のいずれであっても、CCCはユーザーがこれら多様な環境間で、より容易かつ迅速にワークロードを実行・移行できるようにすることを目指しています。また、この取り組みでは以下の点にも注力しています。
デジタルトランスフォーメーション（DX）は、企業の事業運営のあり方に大きな変革をもたらしました。ビジネスデータ、そしてその活用は、あらゆる企業活動およびそのデジタルプレゼンスにおいて、最も重要な要素の一つとみなされています。ビッグデータの進化に伴い、データ管理の手法も大きく様変わりしました。GDPRやCCPAといったコンプライアンス関連法規が施行された現在、データの発生源（ソース）やその健全性（データ・ハイジーン）を正確に把握・管理することは、極めて重要となっています。本ブログでは、データ管理における最も重要な手法である「データリネージ（Data Lineage）」と「データプロベナンス（Data Provenance）」の2つを比較・解説します。まずは、それぞれの概要から見ていきましょう。 データリネージとは何ですか？ データリネージとは、データの発生源から最終的な宛先までのデータの経路を追跡するプロセスです。 データリネージは、データの使用状況を把握し、データの健全性と最適な利用方法を維持する上で役立ちます。 つまり、データライフサイクル管理の概要を提供します。 データプロベナンスとは？ データプロベナンスとは、データが生成された当初の発生源から最終的な状態に至るまでの履歴を追跡することです。また、データプロベナンスの対象範囲はそれにとどまらず、以下の要素にまで及びます。 データの生成に影響を与える要因データの発生源（ソース）データがシステムに入力された際の方法 データプロベナンスは、データの健全性（データハイジーン）やデータコンプライアンスを維持する上で有用です。 要するに、データプロベナンスはデータの発生源およびその各段階に特化して焦点を当てた概念なのです。 データリネージとデータプロベナンス：様々な側面から解説するその違い データリネージとデータプロベナンス：目的 データリネージツールの主要な目的は、データの生成からその利用終了に至るまでの、データライフサイクル全体の管理を行うことにあります。 一方、データプロベナンスの主要な目的は、具体的にデータの生成起点を追跡し、データを3つの主要な段階に分類・区分することにあります。これらの段階とは、「データ・イン・モーション（移動中のデータ）」、「データ・イン・プロセス（処理中のデータ）」、そして「データ・イン・レスト（静止データ）」です。 データリネージとデータプロベナンス：構成要素 データリネージの主要な構成要素には、Webポータル、データ取得ソース、およびデータ育成手法が含まれます。また、これらの構成要素には、データ適格性評価システム、CRMシステム、およびERPシステムも含まれます。 一方、データプロベナンスの主要な構成要素には、データリネージのすべての構成要素に加え、さらにいくつかの要素が含まれます。これらの追加要素とは、データ取得ソースおよびデータ入力方法の追跡機能のことです。 データリネージとデータプロベナンス：課題 データリネージにおける主な課題としては、膨大な量のデータの管理が挙げられます。また、データリネージ自体の維持管理、チャネルを横断した追跡、そして個別に分散したプロモーションシステムの統合なども課題となります。 一方、データプロベナンスにおける主な課題には、データリネージが抱える課題に加え、さらにいくつかの要素が含まれます。具体的には、大規模かつ複雑なワークフローへの対応や、データ保存の目的で実行プロセスを再現することなどが、追加の課題として挙げられます。 データリネージとデータプロベナンス：コンプライアンス要件 データリネージツールは、その性質上より高度な機能を備えており、規制コンプライアンスへの対応としてデータの提出が求められた際、いつでも迅速にこれを行うための支援を提供します。 一方、データプロベナンスツールはそれほど高度な機能を持たないため、コンプライアンス遵守のために必須となるデータを、迅速に作成・提示することはやや困難です。 データリネージとデータプロベナンス：主要ツール 主要なデータリネージツールには、以下のものがあります。 データプロベナンス・ツールには、以下のようなものがあります。 データリネージ vs. データプロベナンス：価格設定 データリネージおよびデータプロベナンス関連のツールの大部分はオープンソースであり、要件に合わせて自由にカスタマイズすることが可能です。ただし、市場には有料の選択肢もいくつか存在します。 一般的に、データリネージツールは年間サブスクリプション型、あるいはユーザー数に応じた課金モデルを採用しています。ただし、詳細な費用については、各ベンダーに個別に問い合わせる必要があります。 データプロベナンスツールについても、通常は契約期間に基づく課金モデルや、ユーザー数に応じた課金モデルが採用されています。データリネージツールと同様に、詳細な見積もりについては、各ベンダーに別途問い合わせる必要があります。 主なポイント： 「データリネージ（Data Lineage）」と「データプロベナンス（Data Provenance）」という用語は非常に似通って聞こえますが、両者の間にはいくつかの重要な違いが存在します。 端的に言えば、データプロベナンス・システムとは、データリネージに加えて、入力ソース、入力方法、およびチャネルを組み合わせたものであると結論づけることができます。
人工知能（AI）の世界において、「チャットボット」と「バーチャルアシスタント」は、ユーザーがしばしば同義語として用いる代表的な用語ですが、実際にはそれぞれ異なる意味を持つ場合があります。 時には、単に「チャットボット」や「バーチャルアシスタント」と呼ぶ代わりに、「バーチャルアシスタント・チャットボット」という複合的な用語を目にすることもあるでしょう。 現在、市場には構築が容易なチャットボット作成ツールキットが溢れており、B2BやB2Cのビジネスシーンでも広く活用されています。しかし、これら二つの技術がそれぞれ異なる特性を持っているという点は、しっかりと認識しておくべきでしょう。 両者の決定的な違いは、チャットボットがサーバー側や企業側の視点に立って設計されているのに対し、Alexa、Cortana、Siriといったバーチャルアシスタントは、ユーザー側の視点に立って設計されているという点にあります。 本ブログでは、バーチャルアシスタントとチャットボットの主な違い、そして共通点について、表形式での比較を交えながら解説します。 バーチャルアシスタント vs. チャットボット：各指標における違い バーチャルアシスタントとは？ バーチャルアシスタントとは、デジタル上の「ペルソナ（人格）」をベースとしたソフトウェアエージェントであり、ユーザーが日々の活動を遂行するのを支援するものです。具体的には、アラームの設定、ToDoリストの作成、リマインダーの設定、メッセージの入力などが挙げられます。 バーチャルアシスタントの機能は、人間のパーソナルアシスタント（秘書）とほぼ同等です。会議中に情報をメモしたり、ユーザー自身が事前に設定したリマインダーを通知したり、受信したチャットやメールを読み上げたりといったサポートを行います。 バーチャルアシスタントは、「インテリジェント・パーソナル・アシスタント」と呼ばれることもあります。メールの仕分けや会議のスケジュール調整など、日々の業務や生活の管理において人々を支援します。 代表的なバーチャルアシスタントとしては、Amazonの「Alexa（アレクサ）」、Appleの「Siri（シリ）」、Googleの「Google アシスタント」、Microsoftの「Cortana（コルタナ）」などが挙げられます。 これらのバーチャルアシスタントは、日々の細々としたタスクの多くをサポートしてくれます。しかし、カスタマーサービスという点においては、人間の担当者のようには対応できません。なぜなら、ユーザーが抱える疑問や問題を、自律的に解決まで導くことはできないからです。 同様に、VA（バーチャルアシスタント）は次のような面で私たちをサポートしてくれます。 チャットボットとは？ チャットボットとは、ユーザーと人間のように自然な会話を交わすことのみを目的として設計されたソフトウェアです。 そのため、チャットボットを活用することで、企業は顧客（あるいは見込み客）と1対1の対話を通じてやり取りし、24時間365日体制でサポートを提供することが可能になります。 チャットボットは自動化されたプログラムであり、テキストや音声といった手段を通じて人間とコミュニケーションをとるためのツールとして機能します。 これはAI（人工知能）を搭載したソフトウェアであり、多くの企業がカスタマーサービスの向上を図るために導入しています。チャットボットはカスタマーケアにおいて極めて重要な役割を担っており、企業側にとっては顧客に関するデータを収集するためのツールとしても活用されています。 顧客はチャットボットを通じて、製品に関する疑問や質問を解消することができます。また、製品マネージャーや営業チームとのデモ・トライアルセッションの予約を行うことも可能です。 バーチャルアシスタントとチャットボットの主な違い バーチャルアシスタントとチャットボットは、以下の多くの側面において異なっています。 知能（Intelligence）バーチャルアシスタントは、より洗練されたUI（ユーザーインターフェース）プラットフォームを備えています。これらは、使用されている自然言語を解読し、顧客が伝えようとしている言葉の真意を読み取ることができます。こうした仕組みにより、人間同士の対話に近いインタラクションを実現することが可能です。一方、チャットボットは通常テキストベースであり、あらかじめ設定された特定のコマンドや質問に対してのみ応答するように設計されています。ユーザーからの問いかけが、学習済みの応答パターンから外れる場合、ボットは適切に回答することができません。 自然言語処理（Natural Language Processing）バーチャルアシスタントは、主に自然言語処理（NLP）および自然言語理解（NLU）に重点を置いています。現在では、日常的な会話で用いられる俗語（スラング）さえも理解し、各文章に込められた感情（センチメント）を分析することが可能です。対してチャットボットは、俗語を用いた質問に対して応答するようにはプログラムされていません。高度な言語処理能力は持ち合わせておらず、ユーザーの発言から特定のキーワードを抽出し、それを処理した上で、内部にプログラムされている最も適切な回答を返すという仕組みになっています。 タスク（Tasks）バーチャルアシスタントは、より広範なタスクを実行できます。例えば、2つ以上の製品を比較検討したり、ユーザーの好みに基づいて最適な製品を検索したりといったことが可能です。これらは、VR（仮想現実）、意思決定支援、Eコマースなどの分野におけるプロジェクトで活用されています。これに対し、チャットボットの用途は限定的であり、カスタマーケアの分野においても高度なアルゴリズムを搭載しているわけではありません。チャットボットに組み込まれているのは、自動化されたAI機能です。単純な「IF-ELSE-THEN（もし～ならば、～せよ）」というルールに基づいてタスクを遂行するため、複雑な処理を行うことはできません。 技術（Technology）バーチャルアシスタントは、人工ニューラルネットワーク（ANN）を活用して周囲の環境から学習を行います。ANNは、実際の利用シーンから収集されたデータを分析し、その結果に基づいて対象の認識、分類、および予測を行う役割を果たします。一方、プログラマーやソフトウェア開発者は、Node.js、JavaScript、Pythonといったプログラミング言語を用いてチャットボットを構築することができます。チャットボットの構築にはJavaやC#を使用することも可能ですが、これらを用いた場合、前述の3つの言語で構築する場合に比べて、優れたUI（ユーザーインターフェース）を実現することは難しいとされています。 類似点 結論 チャットボットは、Webベースのアプリケーションまたはクロスファンクショナルアプリケーションの形態をとることができます。現在、チャットボットは構築が容易で、仮想エージェント（VA）よりも安価であるため、カスタマーサービス分野で最も一般的に使用されています。 一方、仮想エージェント（VA）は、組織における複雑なインタラクションを管理できるチャットボットの拡張版です。 そのため、多くの組織は、人工知能（AI）から最大の価値を引き出すために、注力すべき領域をさらに特定しようと努力しています。 このブログ記事では、仮想エージェントとチャットボットの両方を、様々な企業が積極的に活用し、社内業務プロセスを自動化しているAIの成果として取り上げています。
エディターズチョイス
近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。
ネットワークを保護するための侵入検知システム（IDS）には、さまざまな種類があります。しかし、なぜIDSが必要なのでしょうか？昨今、インターネット上には様々な個人情報や業務データが存在します。したがって、IDSは、このデータが悪意のある活動やポリシー違反から安全であることを確認します。IDSは、疑わしい活動に対してユーザーに警告を発します。
デバイス管理機能とは、あらゆる物理デバイスや仮想デバイスの運用、実装、保守を管理することに他なりません。デバイス管理プロセスには、ネットワーク、コンピューティング、物理的または仮想的なマシンを維持するための様々なツールやテクニックが含まれています。例えば、ノートパソコン、コンピューター、サーバー、携帯電話などが、通常デバイス管理の対象として考えられている。今回は、デバイス管理の主な4つの機能を勉強します。
関連会社によるリソース
現代では、"Data "という言葉には複数の意味があり、その抽出や解釈の仕方も様々です。このため、Google Cloud Platform（GCP）には、データ処理とウェアハウスの分野で3つの主要な製品があります。Dataproc、Dataflow、Dataprepは、さまざまなニーズに対応した大量のETLソリューションを顧客に提供しています。
ULは、独立した包括的なプレコンプライアンス試験および認証サービスを提供しています。これらのサービスは、性能や安全性、サイバーセキュリティや相互運用性など、スマートホーム製品をグローバルに販売するための様々な要件をカバーしています。発売前の
Return Material Authorization (RMA) ハードディスクは、保証の下、交換または返金を求めるため、メーカーに返却する必要があります。これらのハードディスクには社員や顧客の記録などの機密情報が含まれている可能性があります。多くの場合、異常または使用停止となったハードディスクはオンサイトで保存されるため、、リース契約の「Keep my disk (自己のディスク保存)」条項の罰金の対象となるだけでなく、保管費用も発生します。
COVID-19の危機が発生する以前から、企業とその従業員の働き方は大きく変化していました。例えば、人工知能や機械学習（AI/ML）、自動化の導入が急速に進み、リモートワークが増えつつありました 。
今年は、パンデミックによってもたらされた予測不可能な変化により、あらゆる種類と規模の組織にとって、紛れもなく困難な年でした。多くの企業が足がかりを見つけるのに苦労しましたが、混乱が続く中、リーダーたちが再考、再評価、再構築を行う機会も生じました。このインタビュー コレクションでは、CFO の皆さんがパンデミックにどのように対応したか、その皆さんの勤務先である組織がどのように回復しているか、その組織の未来がどのように再考されているかをご覧いただけます。