コード生成AIとは、入力した指示に基づきコードの生成や作成したコードの修正などを行う人工知能のことです。利用すれば、開発業務の生産性や品質の向上、ミスの防止などが期待できます。ただ、著作権を侵害する可能性があり、利用する際には注意が必要です。

本記事では、コード生成AIの概要や活用するメリット・デメリット、おすすめ12選について解説します。コード生成AIについて知りたい方、開発業務を効率化したい方は、ぜひ参考にしてください。

コード生成AIとは

コード生成AIとは、自然言語処理技術の利用により人が入力した要件に基づくコードを生成する人工知能のことです。DXなどの推進によりシステム開発需要が高まっていますが、エンジニアが不足しています。コード生成AIの活用で、開発業務の効率化や人材不足の解決などが期待できるでしょう。ここからは、コード生成AIの主な機能と仕組みについて解説します。

コード生成AIの主な機能

利用するAIによりできることは異なりますが、主な機能は以下の通りです。

• コード生成
• コード補完
• バグの検出と修正案の提示
• リファクタリングサポート

リファクタリングサポートとは、無駄が無いかを分析し、有った場合には整理したコード案を提示する機能のことです。

コード生成AI仕組み

コード生成AIでは、主に以下の2つを活用してコード生成などを行う仕組みになっています。

• 自然言語処理技術
• LLM（大規模言語モデル）

自然言語処理技術により、ユーザーが入力したプロンプトを理解し、大量のコードデータを学習したLLMが、文脈に応じた適切なコードを生成します。

LLMの詳細については以下をご覧ください。
⇒LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みや活用事例、今後の展望を徹底解説

コード生成AI活用におけるメリット

続いて、コード生成AIを利用するメリットについて解説します。

開発における生産性の向上

コード生成AIは、開発業務の生産性向上に役立ちます。定型的なコード入力や繰り返し行われる作業を自動化でき、エンジニアが行う必要がありません。アイディアをAIが形にしてくれます。単純業務の比率を減らし、クリエイティブなアイディアを考えることに時間を割けるでしょう。

また、システムだけでなくAPIドキュメントやユーザーマニュアルの作成に役立つAIも存在します。作成の手間をなくすだけでなく、チームメンバーやユーザーが理解しやすいドキュメント作成に有効です。

開発品質の向上

コード生成AIの活用は、開発品質の向上にも有効です。コード生成AIは、高度なアルゴリズムや最適なコードを学習しています。事前に学習した最適なコードデータを基にアウトプットするため、効率的でメンテナンスしやすいコード生成が期待できます。

開発のスピードアップ

開発スピードの向上も、コード生成AIを活用するメリットの一つです。自分で大量のコードをタイピングする必要はありません。スピーディーに開発できれば、顧客の要望に応じた納品を実現できます。

ヒューマンエラーの防止

コード生成AIの活用は、ヒューマンエラーの防止にも効果的です。AIがバグのパターンをインプットしており、構文エラーやタイプミスなどを自動修正してくれます。また、エラーやセキュリティにおける脆弱性の発見にも役立ちます。

コストの削減

業務効率化や開発スピードのアップは人件費の抑制につながり、その結果コスト削減につながります。近年はDX需要の高まりに起因して、エンジニアが不足し人件費が高まっています。コスト削減で開発単価を抑えられれば、他のメーカーと差別化でき企業競争力が向上するでしょう。

人材の育成と開発担当者の拡大

プログラミングスキルの向上にも、コード生成AIは有効です。適切なコードの生成や修正を行ってくれるため、利用者は最適なコーディンプラクティスを学習できます。中には、コメントや説明文が付与されるツールもあり、エンジニアの育成につながるでしょう。上手く活用すれば、エンジニア不足の解決も期待できます。

コード生成AI活用におけるデメリット

メリットがある一方で、デメリットも存在します。ここからは、コード生成AIを活用するデメリットについて解説します。

品質における信頼性

AIが生成したコードの質は、事前にインプットした内容とプロンプトに比例するため、常に最適であるとは限りません。とくに、複雑なロジックのコードを生成する場合、不適正なコードが生成されるケースがあります。また、学習データの偏りや曖昧なプロンプトも、生成されるコード品質が下がる原因です。

性能の限界

性能の限界もコード生成AI利用のデメリットです。学習していなければ、最新テクノロジーやトレンドに対応できません。また、複雑な問題や微妙なニュアンス、特定の要求に対して適切な対応ができない可能性も存在します。

AI依存によるスキルの低下

AIを過度に利用すれば、スキルの低下を招くリスクもあります。とくに、初心者や開発経験が少ないエンジニアがAIに頼り過ぎれば、自分で調べたり考えたりする機会が減少し、プログラミングスキルが向上しません。

セキュリティリスクの高まり

AIが生成したコードに、脆弱性やサイバー攻撃への対策が不十分なものが含まれる可能性があります。必ずしも業界のセキュリティ対策基準を満たしたコードが生成されるとは限りません。セキュリティリスクが高まる可能性があります。

おすすめのコード生成AI12選

次に、おすすめのコード生成AI12選を紹介します。

AlphaCodium

AlphaCodiumは、無料で利用できるオープンソースのAIコード生成ツールです。前処理と反復処理をわけて実行する設計となっており、性能の高さが特徴です。また、競技プログラミング用に開発されたツールであるため、高い処理能力も有しています。

Alphacode 2

Alphacode 2は、プログラミングに特化した生成AIで、Googleのグループ会社であるDeepMindが発表したGemini Proが活用されています。高い柔軟性と適応能力を備えており、競技プログラミングで上位15%に入る好成績を納めました。

Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhispererは、プログラミングの効率化と品質向上をサポートするコード生成AIです。機械学習を活用した汎用的なコードジェネレーターで、Amazon内部とオープンソースのコードを事前学習しています。エンジニアが入力したコメントや既存コードに基づき、適切なコード提案を行ってくれます。

Codeium

Codeiumは、開発者の生産性向上を目的に開発されたコーディンサポートAIです。コードの自動補完や提案を行ってくれるため、スピーディーかつ正確なプログラミングを実現できます。また、数多くのプログラミング言語に対応しており、利用しやすいでしょう。

Code Llama

Code Llamaは、Metaが開発・提供しているコード専用の生成AIです。プログラミングやプログラムの補完、プログラムに関する質疑応答が可能です。以下3種類のモデルが用意されており、状況に応じて利用するものを選択できます。

• Code Llama：基本的なモデル
• Code Llama – Python：Pythonに特化したモデル
• Code Llama – Instruct：プロンプト理解に特化したモデル

なお、Llamaの詳細については以下をご覧ください。
⇒Llamaとは？特徴や使い方、ChatGPT・Geminiとの違いを解説

ChatGPT

ChatGPTはOpenAIが開発した生成AIです。リリースからわずか3ヵ月でユーザー数1億人を突破し、大きな話題となりました。コード以外にも、文章の生成や翻訳、要約など多彩なシーンで利用できます。

SMSデータテックでは、ChatGPTの使い方や効果的なプロンプトを作成する方法、注意点などを解説する講座を開催しています。ChatGPTを上手に使いたい方は、ぜひご参加ください。

ChatGPT canvas

ChatGPT canvasは、ライティングとプログラミングに特化したAIアシスタントツールです。ChatGPTの機能が拡張され、AIとコミュニケーションを取りながら別ウィンドウでテキスト編集・コーディングができ、上手く活用すれば業務効率化を実現します。

ChatGPT canvasの詳細は、以下をご覧ください。
⇒ChatGPT-4o with canvasとは？特徴や活用方法、活用例を解説

GitHub Copilot

GitHub Copilotは、GitHubとMicrosoftが共同で開発・提供しているコーディングアシスタントAIです。リアルタイムでコードの補完や提案を行ってくれるため、プログラミング業務を大幅に改善できます。多彩な機能が実装され、数多くのプログラミング言語に対応している点も魅力です。

Google Colab

Google Colabは、クラウドベースのPython開発環境です。高度な機能が実装されており利便性が高いため、機械学習や研究、データ分析で利用されています。無料版も提供されており、Googleアカウントさえ保有していれば活用可能です。

JITERA

JITERAは、Webアプリケーションのコードを自動生成するAIツールです。プログラミングやテストなど、本来エンジニアが実施する作業を自動化してくれます。数十件のプロジェクトに対して行った実証実験では、平均60％～70％、最大90％の開発自動化に成功しました。

TabNine

TabNineは、初心者から経験豊富な開発者まで幅広い層が利用できるコード補完ツールです。多彩なプログラミング言語やフレームワークに対応しており、AIが文脈を理解した上で、次に入力するコードを予測・提案してくれます。無料版も提供されているため、まずはお試しで利用すると良いでしょう。

Hugging Face

Hugging Faceは、AIの研究や開発で利用できるオープンソースプラットフォームです。多くの注目を集め、AI開発者・研究者がモデルを共有・利用する場所になっています。また、機械学習モデルを実装するライブラリのTransformersを提供しています。

コード生成AIの活用事例

コード生成AIはさまざまなシーンで活用できます。ここからは、コード生成AIの活用事例について解説します。

Webサイトの開発

生成AIを活用すれば、Webサイトのフロントエンド・バックエンド開発を効率化できます。例えば、プロンプトで指示を出すだけで問い合わせフォームのコード生成が可能です。また、イメージを入力すればデザインのHTML・CSSコードを生成してくれるツールもあります。

モバイルアプリの開発

モバイルアプリの開発にも、コード生成AIは活用できます。具体的には、画面レイアウトやボタンの配置、APIとの連携に関するコード生成が可能です。中には、ユーザーの利用状況や好みを分析し、最適なユーザーインターフェースデザインを提案してくれるAIもあります。

ゲームの開発

ゲーム開発では以下のコード生成にAIを利用できます。

• キャラクター
• ストーリー
• セリフ
• シナリオ
• アイテム
• マップ
• オブジェクト

コード生成作業を自動化できるため、開発者はクリエイティブ業務に集中できるでしょう。

API連携の実行

多くのWebサービスがAPIを公開しており、積極的な連携を進めています。生成AIではAPI連携もでき、独自のアプリケーション開発が可能です。具体的には、HTTPリクエスト送信やレスポンスデータの受信コードを生成してくれます。

データの分析と機械学習

近年注目度が高まっているデータ分析の、以下コード生成にもAIが活躍します。

• データ読み込み
• 前処理
• 可視化
• モデリング

AIを利用すれば、専門知識がなくても手軽にデータ分析を始められるでしょう。
また、AI開発で必要になる機械学習のコード生成にも役立ちます。簡単なAIであれば、専門家でなくても開発できます。

コード生成AI活用における注意点

コード生成AIだけではありませんが、生成AIが作り出したものが他者の著作権を侵害する恐れがあるため、利用の際には注意が必要です。生成AIがアウトプットするデータは、事前のインプットデータを基に作られます。学習データによっては、他者の権利を侵害する可能性があります。生成AIを活用する際には、著作権や商用利用などの権利がどのようになっているか、規約で必ず確認しましょう。

利用するコード生成AIの選び方

紹介した通りコード生成AIは複数あります。ここからは、利用するツールの選び方について解説します。

対応している言語

プログラミング言語は、開発するものに応じて以下の通り複数あります。

• Python
• JavaScript
• Java
• C++

ツールにより得意とする言語が異なるため、自分が活用する言語に対応しているかを確認しましょう。

実装されている機能

コードを生成する機能は基本的にどのツールにも実装されていますが、それ以外の搭載機能が多少異なります。自分の業務が改善される機能が実装されたツールの選択が重要です。

プロジェクトとの親和性

開発プロジェクトの規模や内容に合うツールかの確認も重要です。小規模開発の場合は、シンプルでコーディングがスピーディーにできるツールが良いでしょう。一方、大規模開発で利用する場合には、カスタマイズ性やセキュリティ性が高いツールがおすすめです。

コスト

コストパフォーマンスの確認も欠かせません。無料のものと有料のツールがありますが、コストがかかったとしても、その分多くのリターンが得られれば、利用価値があるでしょう。有料ツールの方が、機能やサポートが充実している傾向があり、定期的なアップデートも実施されます。

サポート内容

サポートが充実していれば、安心してツールを利用可能です。自社のリテラシーレベルに応じて、どの程度のサポートが必要かを見極めましょう。また、コミュニティが充実しているツールであれば多くの情報を得られるため、コミュニティの有無や充実度の確認もおすすめです。

コード生成AIにおける今後の展望

現状課題もあるコード生成AIですが、今後益々性能が向上して、便利になるでしょう。高度で革新的なコードの生成が期待されます。また、できることが増えれば改善できる業務の幅も拡大するでしょう。

まとめ

コード生成AIとは、コード生成や補完、バグの検出と修正案の提示などを行う人工知能のことです。利用すれば、開発業務の生産性や品質の向上、ミスの防止などが期待できます。一方で、スキルの低下やセキュリティリスクの高まりなど、デメリットも存在します。

また、本記事でも12ツール紹介しましたが生成AIは複数あり、自分に合うものを利用しなければ、期待する成果は得られません。対応するコードや機能、プロジェクトとの親和性などを確認し、活用するツールを選びましょう。

弊社では生成AIの活用やプログラミングに関する研修も提供しております。ご興味のある方はぜひお気軽にご相談ください！
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生成AIが飛躍的な発展を遂げている今、その技術を利用した「ディープフェイク」と呼ばれるコンテンツが議論を呼んでいます。

近年はさまざまな分野でAIを活用する動きが広がっており、私たちの生活をより便利にしたり、独創的なアイデアで新たなクリエイティブを生み出したりと、AIの可能性に大きな期待が寄せられています。一方、生成AIによって生み出されるものの中には、デマの拡散や詐欺などを目的に作られた悪意あるコンテンツも存在します。

今回は、「ディープフェイク」がどういったものなのかを明らかにした上で、社会にもたらす影響や、悪用を防ぐ取り組みについて詳しく解説します。

ディープフェイクとは？

はじめに、ディープフェイクの概要とその仕組みについて説明していきます。

ディープフェイクとは？

ディープフェイクとは、ある映像や画像、音声の一部を生成AIによって加工し、現実には存在しない映像などを作成すること、あるいはそれによって生み出されたコンテンツのことです。

機械学習の一つである「ディープラーニング（深層学習）」と「フェイク（偽物）」を組み合わせた造語です。
近年のAI技術の革新的な進化によって、急速に注目を集めています。

生成AIを利用して映像に手を加えると、まるでその人が実際にその場で話し、動いているかのような映像を作り出せます。このようなコンテンツを作成すること自体は、不正な行為であるとは言い切れません。
しかし、実在する人物の発言や行動を捏造した「架空の」あるいは「存在しない」映像を作成することも可能であるため、見た人をだます、欺くなど、悪意を持って利用される場合があり、国際社会や政治などに悪影響を与えるリスクが懸念されています。

AIにおけるディープラーニングとは

ディープラーニングとは、AI（人工知能）の機械学習の一つです。ディープニューラルネットワーク（DNN）を使った学習で、人間が介入することなく、コンピュータが自動的に大量のデータを解析し、データに含まれる特徴を抽出します。

一般的なデータ分析では、入力データ（インプット）と出力データ（アウトプット）の関係を直接分析します。一方、ディープラーニングは、入力と出力の間に「中間層」と呼ばれる層が設けられており、データの中にあるルールやパターンを見つけ出せるようになっています。
かつては中間層を1層設けることが限界でしたが、近年は多層化が可能となり、より複雑なデータに対応できるようになっているほか、データの分析精度も向上しています。

ディープフェイクに利用される技術

ディープフェイクと呼ばれるコンテンツでは、DNNから発展したGAN（敵対的生成ネットワーク）が利用されています。GANは、ジェネレーター（生成者）とディスクリミネーター（識別者）という2つのDNNで構成されます。

ジェネレーターは大量の学習データから新しい映像、画像を生成します。ディスクリミネーターは、各データが学習元のデータ（本物）であるか、ジェネレーターが新しく生成したもの（偽物）であるかを判断します。
画像を生成する、偽物だと見抜かれる、より本物に近い画像を生成する、という一連のプロセスを繰り返し、ディスクリミネーターが偽物を見抜けなくなるほどのデータが作られるようになるまで、2つのDNNを競わせるように学習させます。

これにより、限りなく本物に近い、精巧なフェイク（偽）映像・画像の生成が可能となります。

ディープフェイクは見分けられる？

AIの技術革新は目覚ましく、非常に高度なレベルのディープフェイクが生成されるようになっています。個人で制作できる、いわゆる「チープフェイク」と呼ばれる低精度の生成物であっても、瞬時に偽物だと見極めることはできないかもしれません。

精度の高い生成映像・画像の場合、⼈間が目で見て、実在するものか否かを判別することはさらに難しくなっています。

ディープフェイクか否かを見極めるには、以下のような部分に着目すると良いとされています。

• 身体の動きが少なすぎないか、あるいは同じ動作を繰り返しているように見えないか
• まばたきの回数やタイミングが不自然ではないか
• 瞳の輝き方に違和感はないか
• 影のつき方が不自然ではないか

ディープフェイクなどのAIの脅威に備える悪用対策

ファクトチェックの実施

ディープフェイクへの対抗策として、企業には「情報の真偽確認体制の構築」が欠かせません。社内外に流通する情報について、その正確性を検証し、虚偽の内容を早期に見抜く必要があります。

具体的には、ファクトチェック専用のツールを活用したり、社内に専門チームを設けて情報のモニタリングや監査を継続的に行う方法が考えられます。信頼性の高い情報を発信し、誤った情報が流れた場合にも迅速に修正できる体制は、企業ブランドの信頼性と顧客との信頼関係を守るために極めて重要です。

ディープフェイク検出ツールの活用

ディープフェイクの技術が高度化する中で、それに対応するための「ディープフェイク検出ツール」の導入が求められています。

これらのツールはAIを駆使し、動画・画像・音声などのメディアデータから不自然な特徴や改ざんの痕跡を検出し、真偽を判断する仕組みです。

選定にあたっては、最新技術に対応しているか、定期的なアップデートが行われているかを重視し、継続的にツールの精度を高めることが重要です。これにより、社内外で偽のコンテンツが流通するリスクを最小限に抑えることができます。

C2PA技術によるコンテンツの出所証明

C2PA（Content Provenance and Authenticity）は、デジタルコンテンツの作成・編集履歴を明確にし、その信頼性を証明するための国際的な技術規格です。AdobeやMicrosoftといった大手企業もこの取り組みに参画しています。

企業がC2PAの技術を導入することで、自社が発信するコンテンツに対して「いつ、誰が、どのように作成したか」といった情報を記録・提示できるようになります。これにより、情報の改ざんを防ぎ、ユーザーに対して高い透明性を提供することが可能になります。信頼性を可視化する仕組みとして、今後ますます重要性が高まると考えられます。

AIの脅威に備えるツール

続いては、ディープフェイクをはじめとするAIの脅威に備えるために有効なツールをご紹介します。

ダークウェブアイ

SMSデータテックが提供する「ダークウェブアイ」は、ダークウェブ（特別なソフトウェアや手法がないとアクセス不可能な、漏洩した個人情報やカード情報、違法な情報が多くやりとりされているサイト）上に漏洩した、企業の機密情報や社員情報を検知、アラートする純日本製のセキュリティツールです。

一般人が入ると危険とされているダークウェブサイトの監視を安全に実施し、企業情報漏洩のリスクから企業を守ります。

ディープフェイクの悪用事例と危険性

インターネット上で拡散されるデマや嘘の情報は実社会に大きな影響を与え得る脅威ですが、生成AIが進歩する中で危惧されているのは、AI技術を悪用したこれらの悪意ある行為や不正、犯罪をより容易に行えてしまうという点です。

ディープフェイクのターゲットとなるのは、政治家や経営者、芸能人などが一般的でしたが、今後の技術発展により、わずかな学習量でディープフェイクが生成できるようになれば、一般市民もその対象となるおそれがあります。

次に、ディープフェイクを悪用したリスクについて解説します。

なりすまし動画

ディープフェイクの存在が世の中に知られるようになった一つのきっかけが、「なりすまし動画（フェイク動画）」です。

実際に、国家元首の映像や画像をもとに生成AIで作成されたなりすまし動画の存在は、国際的にも注目されました。もしも、政治家のなりすまし動画によって誤ったメッセージが発信されれば、世論操作のみならず、国家を揺るがすような重大な事態を招く可能性もあり、社会的、経済的なダメージは計り知れません。

また、なりすまし動画でもっとも多い事例とされているのが、ポルノ動画の出演者の顔を、別人の顔に差し替えるフェイクポルノです。実際に、国内ではディープフェイクによってアダルトビデオの出演者の顔を女性芸能人の顔に差し替え、名誉毀損と著作権法違反の疑いで逮捕されたという事件も発生しています。

特定の人物の評判を落とす、社会的地位を失わせるといった目的で、生成AIを悪用し、映像を捏造するようなケースも危惧されます。

デマ・偽情報の拡散

ディープラーニングで生成した動画や画像とともに、デマや偽情報が拡散される懸念も高まっています。
生成AIによって作られた「架空の災害映像」「架空の衛星写真」などが災害時にSNSなどで拡散され、デマによって大きな混乱を引き起こすリスクもあります。

詐欺

ディープフェイクは、詐欺に用いられることもあります。

芸能人や有名人の映像を使ってディープフェイクを作成し、詐欺広告を出したり、フィッシングサイトや詐欺サイトに誘導させたりするようなケースもみられます。
また、ウェブサイトだけでなく、ビジネスメールにおける詐欺にも注意が必要です。従来のフィッシングメールは、文字化けや誤変換がある、文脈が不自然であるなど、内容を読めばそれが偽物であると見抜けるものがほとんどでした。しかし、生成AIの技術が進んでいることで違和感のない文章になるだけでなく、上司や取引先など特定の人物のメールの特徴を掴んで、誰かになりすました詐欺メールの作成も可能となっています。

さらに、ディープフェイク音声やビデオによる詐欺もみられ、手口はより巧妙化しています。

不正認証

ディープフェイクによって、顔認証や声紋認証などのセキュリティシステムの突破を目論む事例も存在します。
例えば、ディープフェイクで顔を入れ替えれば、他人になりすまして生体認証をパスすることも可能です。

あらゆるサービスへ不正にログインできるようになるため、サイバー攻撃が容易になります。

生成AI規制の現状と課題

生成AIによってさまざまなクリエイティブが生み出されている一方で、ディープフェイクのような悪意あるコンテンツの存在も少なくありません。
SNSではAIによる偽の動画や画像が出回っており、情報の真偽を判断することは一層困難になりつつあります。

また、もしも「本物」であったとしても、「これはフェイクではないか？」と疑いの目を向けられ、情報の信頼性が低下してしまう点も懸念の一つです。

加えて、個人の顔や声を無許可で学習データとして用い、それによってディープフェイクを生成することは、プライバシーの侵害など法律違反に当たる可能性があります。その一方で、行き過ぎた規制は表現の自由を侵害するという指摘もなされています。

多くの国では、ディープフェイクの制作や拡散を禁止する法案が検討・導入されています。
現状、国内における生成AIの利用に関する法律やガイドラインの整備は検討が進みつつあります。しかし、議論が本格化し、具体的な方針が発表されるまでには時間がかかる可能性が高いでしょう。

生成AIの悪用リスクを回避するために

前述の通り、生成AI技術はディープフェイクのように悪意を持って使用される危険性があることも理解しておくことが大切です。
ここでは、AI技術の悪用によって生じ得るさまざまなリスクを回避するため、これからの時代に求められる取り組みについて解説します。

検知技術の構築

まず求められるのは、本物かディープフェイクかを判別する検知技術の構築です。

実際にそのコンテンツが本物であるか、人工的に操作が加えられたものであるかを判断する仕組みは既にいくつか生み出されています。

一つ目の例は、ディープフェイクであるかを判断する「AI」の開発です。人間の目では見つけづらいわずかな違いを検出し、真偽の判定を行っています。
もう一つの例は、仮想通貨などに用いられることの多いブロックチェーン技術の活用です。多数のユーザーに共通のデータを分散保管させておくことで、元の映像などが何らかの方法によって手を加えられた場合に、すぐに検知できるようになっています。ブロックチェーン技術は、全ての偽情報や改ざんを見抜けるわけではありませんが、AI技術の悪用を防ぐ一つの対策になり得るとされています。

法律・倫理上のルール整備

法律や倫理上のルール整備も重要です。
例えば、生成AIが他人あるいは他人の著作物の権利を侵害していないか、AIによる生成物に所有権は発生するのか、誰かの作品やコンテンツがAIの学習データとしてインプットされることの是非などが議論されています。

生成AIの利用について、独自のガイドラインを策定する組織、企業も増加していますが、「悪用」自体を取り締まる法律は整備されていないため、適切な活用を促すためのルール作りが求められます。

生成AIのガイドライン作成方法は以下の記事で詳しく紹介していますので参考にしてください。
➡「生成AIの活用に必要なガイドライン｜作成方法とポイント、参考にしたい事例を紹介」

情報リテラシーの向上

現状、生成AIの悪用を防ぐ確実な方法がない以上、今後もAIによる偽の情報、偽のコンテンツが拡散されていく可能性があります。
ディープフェイクに惑わされないためには、私たちの情報リテラシーを高め、真偽を判断する目を養うことも必要です。

SNSに載せられた映像や自分に届いたメールだけを見て「正しい」と思い込むのではなく、どこからの情報なのか、信頼できる情報元なのかを確認する、裏付けにつながる情報を探す、本人に確認するなど、あらゆる面から情報を捉えることが重要です。
また、不審なメールを開かない、むやみに添付ファイルやリンクを開かない、セキュリティ対策を見直すなど、基本的な部分からリスク回避の取り組みを進めていくことも大切です。

生成AIの活用アイデア

生成AIを巡っては、さまざまな問題点や課題が存在しますが、技術を有効に活用することによって、多くのメリットが得られることも事実です。
最後に、映像・コンテンツ分野における生成AIの活用例をご紹介します。

映画・アニメーションなどの制作

エンターテインメント業界で生成AIを活用すると、制作者の負担を減らしつつ、よりクリエイティブな作品を生み出せる可能性があります。
例えば、架空の街や生き物、乗り物などを登場させたい時に、生成AIを用いることで、全く新しいアイデアを得られるかもしれません。
また、特殊メイクなどでの再現が難しかったキャラクター造形なども、生成AIに造形を学習させ、違和感なく映像を置き換えることができれば、演じる人物やキャラクターの幅が広がることも期待されます。

アナウンサー・キャスターとして

近年は、アナウンサーの代わりにAIがニュースを読み上げる、という試みを行うテレビ局もみられます。
生成AIを活用すれば、実在のアナウンサーやキャスターの代わりに報道を担当するAIアナウンサーを用意することも可能です。災害時などは、アナウンサーがその場にいなくても、緊急の放送がすぐにできるようになります。深夜に急いで準備したり、身の危険がある中を出勤したり、といったことも必要なくなるかもしれません。

メディアの働き方改革に一石を投じる可能性も期待されています。

ファッションモデル・広告モデルとして

生成AIによって、理想の容姿を持つ架空の人間を作り上げることで、企業やブランドにマッチしたモデルとして活用できます。

著作権や肖像権の問題を回避できるほか、コストや時間の都合で人間のモデルを起用することが難しい企業でも、商品の着用イメージをすぐに用意できるなどのメリットが挙げられます。

まとめ

生成AIはエンターテインメントをはじめ幅広い分野で活用が進んでいる一方、悪意を持って利用されるケースも後を絶ちません。ディープフェイクは生成AI時代における新たな脅威であり、実際に偽情報の拡散や名誉毀損といった、深刻なトラブルや被害も生じています。
あらゆるリスクに対処するため、さまざまな規制が検討・導入されつつありますが、法律やルール整備が追いついていないのも実情です。
悪質な犯罪やトラブルから身を守るためにも、一人ひとりがAI技術について正しく理解し、適切な対策を打っていくことが重要です。

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IT基盤のスタンダードとなったクラウド。シェアNo.1を占めるAWSとは？

クラウドファーストというキーワードが示すように、いまやIT基盤の第一の選択肢となったクラウドサービス。トップベンダーであるAWSについて概要とメリット、事例を紹介します。

AWSとは

AWS（Amazon Web Services）はEC大手のAmazon社が始めたクラウドサービスです。世界中でサービス展開されており、日本国内ではアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社によって運営されています。

アメリカの調査会社Gartnerの2022年6月に発表した情報によると、2021年の世界のクラウドサービス市場（IaaS）でAWSは37.1%とNo.1のシェアを占めています。2位のMicrosoft（Azure）と比較しても2倍近くのシェアを持ち、成長が続いている状況です。

AWSは豊富な機能をサービス提供しており、柔軟な契約形態によりスタートアップからエンタープライズ、公的機関など幅広い利用者を持ちます。セキュリティ性能においても最高水準であり、機密情報を扱う組織にも採用されています。最新技術の取り込みを積極的に行い、2022年7月24日時点で200を超えるサービスを継続的に提供しています。

AWSの主なサービスなどについては、こちらの記事も参照ください。

AWSのメリット

AWSは当然ながら一般的なクラウドサービスのメリットを提供しています。

• すぐに環境を利用できる
• ネットワークに接続できる環境であれば時と場所を選ばない
• ハードウェア維持が不要
• スケーラビリティ

さらに一般的なメリットに加えて、トップクラウドベンダーであるAWSの独自のメリットも持っています。

• 提供するクラウドサービスの種類が豊富で柔軟に活用することが可能
• 利用者が多いため、事例が多く、情報を得やすい
• 高いセキュリティ性能

AWS利用の事例

AWSは国内外を問わず豊富な利用事例を持っています。具体的なケースを紹介します。

事例（1）Coca-Cola Freestyle

アメリカを中心にCoca-Cola社が展開しているFreestypleは、専用の自動販売機で各種のフレーバーを自分好みにブレンドして飲むことができるというサービスです。これにタッチレスでスマートフォンから注文ができるようにする仕組みとして、AWSが活用されました。

「カメラをディスプレイに向けるとQR コードを自動スキャンし、それにより即座にクラウドに接続して、Coca-Cola Freestyle ユーザーインターフェイスをスマートフォンに表示させます。次にブランドとフレーバーのフルメニューから選択し、スマートフォンでオプションを押すだけでドリンクを注ぐことができます。」

この仕組みを実現するべく、スマートフォンからの注文をAWSのサービスが受け付け、即座に自動販売機から注ぐフレーバーの量を調整しながらコップにドリンクを注ぐソフトウェアが構築されました。2～3秒のずれでドリンクは正しくコップに注がれず、ユーザの体験を実現する難易度は非常に高いものでした。
この仕組みのすべてがAWSのサーバーレスアーキテクチャ上に構築され、プロトタイプを1週間で作成。その後、ソフトウェアを改善しWebアプリケーションを150日間で10000台のマシンに拡げることに成功しています。

事例（2）Netflix

インターネットテレビネットワークのNetflix は、190を超える国々で2億人以上の会員が毎日1億2500万時間のテレビ番組や映画を楽しむ巨大サービスです。このNetflixのデータベース、分析、推奨エンジン、動画トランスコーディングなどでもAWSが活用されており、そのサーバーインスタンス数は100,000個を数えます。

事例（3）NASA

AWSはNASAの火星探索を支援しています。2021年に火星に到着したNASAの探査機。この探査機からの科学、工学的データがAWSで地球に向けて処理およびホストされています。

事例（4）TOYOTA Connected Car

TOYOTA社が進めるコネクテッドカーのサービスプラットフォームにもAWSが選択されています。大規模なデータ量の処理を行える強力なプラットフォームとして、AWSのサーバーレスコンピューティングアーキテクチャが採用されているのです。

事例（5）任天堂　DeNA

任天堂とDeNAが手を組んでサービス提供しているスマートフォン向けゲーム「マリオカート ツアー」。サービスの重要なカギを握るデータベースにマネージドサービスAmazon Auroraを採用しています。世界中のユーザに向けて快適な利用環境を提供するためにAmazon Auroraが活用されているのです。

事例（6）浜松市

浜松市の進めるデジタル・スマートシティプロジェクト。都市 OS（データ連携基盤）としてAWSのサーバーレスコンピューティングが採用されています。

AWS活用において考慮したいポイントとは

多くのメリットと成功事例を持つAWSですが、利用に際しては注意が必要な点もあります。考慮しておきたいポイントについて記載します。

有効活用にはAWSに関する知見が必要

AWSで実現できることは多いのですが、数多くのサービスの中から利用するサービスを選択しどの様に組み合わせればよいのかは、初めて利用するユーザにとっては難しい問題です。200を超えるサービスはそれぞれどのようなものなのかを知り、どの様なシーンで利用し、どうやってシステムの一部に組み込むのかというAWSに関する知見が活用には必要となります。
さらに利用量による従量課金制のためコストを抑えて利用するためのノウハウも必要です。セキュリティ面でも利用者側での対処が求められる部分があるため、一定の知見を持って利用しなければなりません。

AWS Partner Networkの「セレクトコンサルティングパートナー」ならば

AWSではパートナーネットワークとしてAWSの活用に長けた企業を認定しています。AWS利用やAWSによるソリューションの提案、支援ができる事業者を探しやすくなる仕組みです。パートナーネットワークに登録された「セレクトコンサルティングパートナー」と手を組むことにより、AWSを利用したことのない組織にとって、事例とノウハウが得られる大きなメリットがあります。

SDTではAWS活用に向けたサービスを提供しています。

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クラウドサービスのおさらい

AWSは各種のクラウドサービスを提供していますが、そもそもクラウドサービスとはどの様なもので、メリットはどこにあるのかを確認しておきましょう。

クラウドサービスの定義

クラウドサービスとはネットワークを介して提供される各種のサービスを示します。サーバーのようなソフトウェア動作環境を提供するサービスもあれば、ネットワークを介して利用できるソフトウェア的なサービスの提供も存在しています。
コンピュータの利用において、もともとハードウェアやソフトウェアは所有して利用するのが前提でした。しかし、クラウドサービスの登場と普及によりその常識は大きく変化し、ハードウェアやソフトウェアもネットワーク経由で必要な分だけ提供を受けて利用する形式が広まりました。
パブリッククラウドと呼ばれるインターネットを介して誰でも利用できるクラウドサービスは多くの場合、従量課金制です。必要な分だけ、使った分だけコストがかかります。
余談ですが、世間のサブスクリプションサービスの普及と並行してクラウドサービスが広がったのは偶然の一致だけではないと思われます。相互に時代に合ったサービス提供方式を作り上げてきたともいえるでしょう。

クラウドサービスのメリット

クラウドサービスはサーバーやソフトウェアをインターネットを介して提供してくれます。その多くはオンプレミスと呼ばれる物理的なサーバーを用意して、そこでソフトウェアを動作させることによっても実現が可能です。
しかしながら、オンプレミスと比較してもクラウドが多くのユーザに選ばれるようになったのは、クラウドサービスが多くのメリットを持つためです。一般的にクラウドサービスのメリットとして、下記の点があげられます。

ハードウェア維持が不要

オンプレミス環境を用意する場合には、サーバーを用意して稼働させる必要があります。OSアップデートやセキュリティ対策等もオンプレミスではサーバーの所有者がしなければなりません。クラウドサービスの場合には、クラウドベンダーが常に最新の状態でサービスを提供してくれます。

すぐに環境を利用できる

クラウドサービスではサービスを利用したいと思ったら、手続きを行えばすぐにでも利用開始することが可能です。多くの場合はインターネット上で手続きが完了します。
オンプレミス環境の場合は、サーバーの手配、設置からセットアップなどを行わなければ利用開始できず、準備期間が必要です。

ネットワークに接続できる環境であれば時と場所を選ばない

どこからでも利用することが可能です（※）。オンプレミスの場合に発生する社内ネットワークに接続していなければ利用できない制約を回避できます。
※ただし、サービスメンテナンス等の際には利用が一時的に停止する場合もあります。

スケーラビリティ

クラウドサービスは利用したい分だけ契約するという形が取りやすく、手続きも少ない点もメリットです。多くの性能が必要とされるタイミングでスケールアップしたり、不要となればスケールダウンする等柔軟性に富んだ利用が可能です。

AWSとは

今日、クラウドサービスを検討する際に絶対に欠かせない選択肢となっているのがAWSです。AWSのシェアとメリットについて紹介します。

AWS（Amazon Web Services）

AWS（Amazon Web Services）はEC大手のAmazon社が始めたクラウドサービスです。
アメリカの調査会社Gartnerによると、2021年の世界のクラウドサービス市場でAWSは37.1%のシェアを占めました。ITの中でも大きな成長市場であるクラウドサービス市場においてNo.1のシェアを持ち、2020年から2021年の間の成長率も35%と今後も最大手のクラウドベンダーであることが予測されます。
AWSの利用事例などについては、こちらの記事も参照ください。

AWSのメリット

豊富なサービス種類

AWSは必要性の高いサービスを柔軟に開発/提供を続けています。2022年07月24日時点ですべてのAWS製品として227のサービスが提供中です。

利用者が多く、事例が多い

世界1位のシェアを持っているため、利用に関する事例が多く、情報を調べやすいことも大きなメリットです。知識を持つエンジニアを確保しやすいとも言えます。

高いセキュリティ性能

世界中で利用されているサービスのため、セキュリティ向上にも多くのコストをかけており、クラウドサービス側が提供するセキュリティレベルは高いものです。万が一のセキュリティトラブル発生が情報漏えいなどの大きな被害につながってしまうため、クラウドサービスにおけるセキュリティは重要視されるポイントです。

AWSの代表的なサービス

数多くの人気サービスを持つAWSですが、その中でも代表的なものを紹介します。

EC2（仮想サーバー）

AWSの中でもベーシックなプラットフォームの提供サービスがAmazon Elastic Compute Cloud（EC2）です。クラウドネイティブなプラットフォームとして、Mac向けの開発環境として、機械学習用プラットフォームとしてなどあらゆる用途で利用されています。

S3（クラウドストレージ）

Amazon Simple Storage Service (S3)はクラウドストレージサービスです。データの格納、共有に利用でき、きめ細やかなアクセスコントロールが可能です。

RDS、dynamoDB、DocumentDB（データベース）

AWSではクラウドサービスとして各種のデータベースも提供しています。RDSは各種リレーショナルデータベース、dynamoDBはNoSqlのデータベース、DocumentDBはMongoDB互換のドキュメントデータベースをそれぞれ提供します。

Lambda（サーバーレス）

Lambdaはサーバーレスで各種のサービスやアプリケーションを実行できるコンピューティングサービスです。Lambdaを利用することにより、サーバーを構築することなくアプリケーションをトリガー起動できます。

AWS活用へのハードルは？

提供される多くのサービスの中から必要なものを選びだす必要がある

AWSで実現できることは非常に多いのですが、どのサービスを何の目的で利用するかを検討するのは非常に悩ましいポイントとなります。各種の課題解決のために多くの選択肢が提供されているのですが、運用管理までを見通して、最適なサービスを選定できることが必要です。従量課金制のため、無駄な使い方をすればコストは増大する可能性もあります。有識者によるサービス構築と運用担当者が必要となる由縁です。

正しい設定によりセキュリティ確保が必須

クラウドサービスはインターネットからの接続を前提としているため、セキュリティ確保が重要となります。もし、セキュリティ上の問題が発生した場合には、情報が漏えい/拡散してしまうことにもなりかねません。
クラウドベンダーで提供するのは、クラウドサービスの仕組みの部分とそのセキュリティです。AWSもサービス提供におけるセキュリティは重要視し、対処しています。
一方でクラウドサービスを利用する側にもセキュリティに向けた対処が必要です。利用者側では設定もれがなく、適切なアクセス制限を行って運用する必要があります。

AWSではセキュリティに関して責任共有モデルという考え方をしています。AWSの提供するセキュリティとユーザ側で対処するセキュリティの範囲があり、それぞれに責任を共有するというものです。
利用に際しては、きちんとユーザ側のセキュリティ対処ができる担当者をたてる必要があります。

SDTではAWS活用に向けたサービスを提供しています。

まったくAWSを使ったことのない場合、利用に向けてハードルがあるのも事実です。そんな場合に活用してほしいのがSDT（SMSデータテック）。各種の運営自動化を支援しており、AWSを用いた環境構築も手掛けています。

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SDTはAWSの認定する「セレクトコンサルティングパートナー」です。AWSに対する知見と事例を持ち、お客様の課題解決に貢献します。
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「まだ間に合う！教えて、黒石先生！今話題のChatGPT活用術～初級編～」
生成AIの業務利用については、弊社SMSデータテックの実施している生成AIに関するセミナーもご参照ください。こちらからアーカイブ動画にお申込みいただけます。

生成AIの利活用が広がる中、学習データや生成物の権利関係については注意が必要です。生成AIを用いて業務を行うことで法を犯してしまうような事態を避けなければなりません。本記事では、生成AIの利用と生成物に関する現状の法的な解釈や、整備の進む生成AIに関連する法律、生成AI利用で問題を起こさないためのチェックリストやポイントなどを紹介します。業務での生成AI利活用のヒントとしていただければ幸いです。

生成AIは違法？

生成AIの利用において、気になるのが著作権などの知的財産権の見地から法に則った存在であるかどうかです。結論から言えば、生成AIによって様々な生成を行うことは合法ですが、生成物の利用については一部の法を犯す可能性があると考えられています。

生成AIの利用に関して参考となる情報に、日本ディープラーニング協会の提供する「生成AIの利用ガイドライン」があります。この中では、

「単に生成AIに他人の著作物を入力するだけの行為は原則として著作権侵害に該当しません。」

としており、生成そのものを行う際に他者の作成した著作物を利用することは法的に問題がないことを示しています。

一方、その生成物の利用については、

「生成されたデータが入力したデータや既存のデータ（著作物）と同一・類似している場合は、当該生成物の利用が当該著作物の著作権侵害になる可能性もあります。」

としており、利用には注意が必要であることが示されています。

生成AIと著作権

著作権とは、文学、芸術、美術、音楽などの作品を創造した人の持つ権利です。知的財産権の一種で、デジタルな創作物も著作権で守られる著作物に含まれます。著作物を他者が勝手に無制限に利用しないように制限をするため、法的に保護されています。

生成AIの生成物における著作権の所有者については、平成28年の内閣官房によるＡＩによって生み出される創作物の取扱い（討議用）に下記の言及があります。

「現行制度上、人工知能が自律的に生成した生成物（ＡＩ創作物）は、思想又は感情を表現したものではないため著作物に該当せず、著作権も発生しないと考えられる。」

2024年1月14日時点でも、この点に関する法制上の変更はないため、生成AIの生成物は著作物ではなく、著作権が発生しないため、著作権の所有者は存在しません。

生成AIに関連する法律

生成AIに関連する法律について、日本と世界の状況を確認してみましょう。

日本国内では直接的な法律は作成中

日本国内では生成AIとその生成物の著作権および生成に使われるデータの著作権などについては、既存の法律を中心に解釈が行われており、AIに限定した法律は整備中の状態といえます。

例えば、2023年5月に内閣府によるAI戦略会議が行われ「AIに関する暫定的な論点整理」が行われました。2023年6月の首相官邸による「知的財産推進計画2023」でも触れられるなど取り組みが進んでいます。

ヨーロッパではAI法案が成立する見通し

EUでは2023年12月にAIの包括的な規制枠組み規則案「AI法案」に関して、暫定的な政治合意に達したことが報じられています。世界に先駆けてAIに関する法規制を整備することで、今後の世界的なトレンドをリードする狙いがあると考えられます。

アメリカではAI権利章典が作成された

多くのAIサービスが生み出されているアメリカでは、2022年10月にAIに関する権利章典「Blueprint for an AI Bill of Rights」を公表しました。法的拘束力はないものの、原則が定められており、今後のアメリカでのAIの扱いに関してベースとなる考え方を示しているものです。

安全に活用する為の4つのチェックリスト

業務やプライベートなシーンで生成AIを利用する際に、安全性の確保のために下記を注意しておきましょう。

生成AI利用者のリテラシー

特に企業での生成AI活用の場合、企業組織の従業員全てが生成AI利用者としてのリテラシーを備えているかを確認しておく必要があります。生成AIの利用にはリスクが存在しており、注意して利用する必要があることを最低限踏まえていなければセキュリティ事故がすぐにでも発生するでしょう。

生成AIへの送信情報に機密情報や個人情報は含まれていないか

生成AI利用における大きなリスクの一つが、生成AIへ送信する情報に機密情報や個人情報が含まれており、その情報が流出することです。プライベートな生成AI利用環境を保有しておらず、外部向けの生成AIサービスを利用している場合には、流出した場合にリスクのある内容が送信情報に含まれていないことを確認しておかなければなりません。

生成AIを使って作成したコンテンツが他者権利を侵すものでないか

本文中でも記載している通り、生成AIの利用そのものは違法ではありません。しかし、生成物を利用する際には注意が必要です。AIによる生成物が他者の著作権などの知的財産権を侵害していないことを確認して利用しましょう。特にWebでコンテンツを公開する場合には、入念に確認することを心掛けてください。

生成AIツールから社内の情報が漏えいしていないか

生成AIを利用する際に入力したデータについては、サービス提供側から漏洩していないかを確認することも大切です。

サービス提供者ももちろんセキュリティ対策には力を入れていますが、サイバー犯罪者はデータの集まるところを狙って動いています。アカウントの漏洩などにより、自社のデータや個人情報が被害に遭わないとも限りません。
実際にChatGPTでも情報の漏洩が確認された事例もあります。ChatGPTの情報漏洩については、下記の記事で説明していますのでご参照ください。
➡「ChatGPTは危ない⁉ChatGPTからの情報漏洩事例を紹介」

生成AIの利用では法的なリスクとともにセキュリティ上のリスクにも注意が必要といえます。もし、情報が漏洩、流出してしまった場合には、迅速に被害拡大を食い止める必要があります。しかし、どのように情報の漏洩・流出に気付けば良いのでしょうか。

情報の漏洩・流出を検知する有効な方法の一つが情報漏洩監視ツールの活用です。ダークウェブのデータを監視し、自社の情報漏洩・流出を発見次第通知してくれるのがSMSデータテックの提供する「ダークウェブアイ」です。情報の漏洩・流出リスクに対するマネジメント策としてご検討ください。

生成AI導入のポイント

生成AIを業務に導入する際に、抑えるべきポイントとして下記が挙げられます。

概要と危険性の周知

業務で生成AIを利用する場合には、利用する全ての従業員が生成AIの概要を知り、危険性を認識していることが前提となります。1人でも誤った考えを持ち情報を漏洩してしまえば、大量のデータが流出することにつながり得るためです。生成AIを導入、利用する際には事前に教育や情報の周知が必要となります。

生成AIの効果を認識し、利用を抑制し過ぎない

生成AIの利用は業務効率化に大きな効果をもたらすことが期待できます。リスクはあるものの、積極的に利用を進めたい技術です。リスクについては共通認識として持つ必要がありますが、利用を抑制し過ぎて業務に浸透しないことも避けるべきです。安全な利用のための情報を周知し、多くの従業員が利用できる環境を整えて生成AIを自社業務に取り入れることを促します。

情報の漏洩、誤情報流布を避けるためのルール・ガイドラインを作る

本記事内でも記載した通り、生成AIの利用と情報漏洩や誤情報の流布といったリスクは隣り合わせの存在です。情報漏洩が起きた場合には、情報の当事者への謝罪や賠償、再発防止などの多くのコストがかかってしまいます。誤情報を流布してしまった場合には企業の信頼は大きく損なわれてしまうでしょう。いずれも生成AIを利用する当事者のチェックで多くの問題を回避できるため、ポイントを社内のルールやガイドラインとしてまとめておきましょう。

生成AI活用のガイドラインについては下記の記事で詳しく紹介しています。
➡︎生成AIの活用に必要なガイドライン｜作成方法とポイント、参考にしたい事例を紹介

まとめ

生成AIを用いて各種のデータを生成するために、各種の著作物を利用することは合法とされています。しかし、生成AIを用いて生成したデータの活用に関しては、他者の著作権などの知的財産権を侵害する可能性があります。
業務に生成AIを導入する場合には、全ての従業員に生成AIの概要とリスクについて周知を行い、安全な利用に向けたルール・ガイドラインを作成することが重要です。万が一情報が漏洩した場合に備えて、情報漏洩監視ツールを導入することもリスクマネジメントとなります。

SMSデータテックでは生成AIの活用に役立つコンテンツをご用意しています。
ChatGPTを業務にどのように活用できるか詳しく知りたい方、ChatGPTの基本操作を学びたい方、生成AIを活用した業務改善をお考えの方におすすめです。

• 生成AI活用事例100選
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近年、「2025年の崖」というキーワードが話題になっています。企業担当者の方々は、この問題に対して早急に取り組む必要があります。
本記事では、「2025年の崖」の概要やその背景と要因を解説します。さらに、具体的な課題や問題解決の方法も紹介しているので、ぜひご一読ください。

2025年の崖とは

2025年の崖とは、テクノロジーの急速な進化によって引き起こされるビジネス上の課題や困難を指します。この概念は、2025年を境にして企業が直面すると予想される、さまざまな変化や課題を表現するために使われます。
2025年の崖を克服するためには、データの適切な管理と分析能力の向上、新たなテクノロジーの活用、システムの近代化、セキュリティの強化、組織の変革などが重要です。

「2025年の崖」が提唱された背景・要因

「2025年の崖」が提唱された背景や要因には以下のようなものがあります。

データの増加

デジタル化の進展により、企業が扱うデータの量が急増しています。
これにより、データの管理、保管、分析がより複雑化し、適切な活用が求められます。

IoTと5Gの普及

インターネット・オブ・シングス（IoT）や第5世代モバイル通信（5G）の普及により、様々なデバイスがネットワークに接続され、データの量や速度が増加します。
これにより、新たなビジネスチャンスや競争要素が生まれますが、同時にセキュリティやプライバシーの課題も浮上します。加えて、これらのテクノロジーを適切に導入し、活用することは容易ではありません。
企業は、テクノロジーの急速な進化に対応する必要があります。

レガシーシステムによる制約

多くの企業が長年にわたって使用してきたシステムはレガシー化し、新たなビジネス要件や技術の進化に対応するのに限界が生じています。
柔軟性や拡張性に欠けるこれらのシステムは、迅速な変化に対応することが困難になり、企業の競争力に影響を及ぼす可能性があります。

顧客の期待の変化

顧客の期待は常に変化しています。
デジタル化の進展により、顧客はより便利でパーソナライズされたサービスを求めるようになりました。また、社会の価値観の変化や環境問題への意識の高まりも顧客行動に影響を与えています。
企業は、これらの変化に対応し、顧客満足度を向上させるための取り組みを行う必要があります。

新たな競合の登場

2025年までには、新たな競合が登場する可能性があります。
特に、デジタル領域でのビジネス展開が拡大しており、従来の業界にとどまらず、新たな事業が参入してくることが予想されます。
これにより市場競争は激化し、企業はより優れたサービスや製品を提供する必要が生じます。

「2025年の崖」が示す3つの課題

「2025年の崖」には以下のような3つの課題があります。

DX（デジタルトランスフォーメーション）の必要性

企業はDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める必要があります。
テクノロジーの進化に迅速に対応し、業務プロセスやCX（カスタマーエクスペリエンス）の最適化が求められます。
デジタル化によって得られる効率化や顧客満足度の向上は、企業の競争力を高める重要な要素です。

スキルや人材の不足

新たなテクノロジーやビジネスモデルの導入には、それに適したスキルや人材が必要です。
しかし、デジタル領域の専門知識や経験豊富な人材は限られており、競争が激化しています。企業は人材の育成や獲得に力を入れる必要があります。

セキュリティリスクの増大

デジタル化の進展に伴い、セキュリティリスクも増大しています。
企業はサイバーセキュリティ対策を強化し、機密情報や顧客データの保護を徹底する必要があります。セキュリティ対策の不備は企業の信頼を損ない、大きな損失をもたらすでしょう。

「2025年の崖」問題を解決する方法

「2025年の崖」問題を解決するためには、以下の方法があります。

RPA導入による業務効率化

RPA（Robotic Process Automation）は、ルーチンで繰り返される業務プロセスを自動化するための技術です。人間が行っていた手作業の一部やルーチンワークをロボットが代替することで、業務効率を向上させることができます。
RPAの導入により、時間のかかる業務やエラーの発生しやすい業務の効率化が実現します。
SMSデータテックでは、RPAの導入支援を実施しています。ぜひご覧ください。

RPA導入支援

定型業務の自動化

定型業務とは、ルーチンワークやテンプレートに基づく業務のことです。これらの業務を自動化することで、効率化と品質向上を図れます。
具体的には、書類作成やデータ入力、請求書処理などの作業を自動化することで、時間と人的リソースの節約も可能です。
SMSデータテックでは、定型業務の自動化を支援しています。

社内データをWebで一元管理

企業内で蓄積される大量のデータをWeb上で一元管理することで、情報の共有性と可視性を高めることができます。社内の異なる部門や拠点間での情報共有や協業をスムーズに行うことができるため、意思決定の迅速化や業務の効率化につながります。

クラウド移行の促進

クラウド移行は、企業のITインフラをオンプレミスからクラウド環境に移行することです。クラウドはスケーラビリティや柔軟性に優れており、企業は必要なリソースを必要な時に必要なだけ利用することができます。
これにより、インフラの運用負荷を軽減し、ビジネスの成長に合わせて柔軟に拡張することができます。

セキュリティ対策の強化

デジタル化が進むにつれて、セキュリティリスクも増大しています。企業はセキュリティ対策を強化することで、重要なデータやシステムを保護する必要があります。
具体的には、アクセス制御の導入、脆弱性のスキャンとパッチ適用、アクセス制御の強化、データ暗号化などのセキュリティ対策を実施することが重要です。また、セキュリティ意識の向上のために社内教育や訓練プログラムを実施し、社員全体がセキュリティに対する理解を深める必要があります。

もしも「2025年の崖」問題を無視して2025年を迎えた場合

「2025年の崖」問題を無視すると、競争力の低下やデータ活用の遅れ、テクノロジーの未活用、セキュリティリスクの増加など、企業にさまざまな問題が生じる可能性があります。
以下で詳しく解説します。

競争力の低下

テクノロジーの急速な進化により、市場や業界は大きく変化しています。新たなビジネスモデルやテクノロジーを活用した競合他社が台頭し、既存の企業が競争力を失うリスクがあります。
2025年の崖に対応しないままでは、企業は変化に適応できず、市場での地位を失う可能性が高くなります。

データの活用の遅れ

デジタル時代において、データは貴重な資源です。2025年の崖に直面する企業は、データの適切な収集、分析、活用が必要です。
しかし、問題を無視したままでは、データの活用が遅れ、意思決定や戦略策定において競合他社に比べて劣勢に立たされる可能性があります。

テクノロジーの未活用

2025年の崖では、新たなテクノロジーが急速に普及し、ビジネスに大きな影響を与えるでしょう。しかし、問題を無視したままでは、企業はこれらのテクノロジーを活用する機会を逃し、競争力の低下や効率の低下が生じる可能性があります。
最新のテクノロジーを活用できない場合、セキュリティリスクの増加についても懸念されます。レガシーシステムが残存することで、重要な情報が漏洩してしまう可能性があり、企業の存続にも影響を与えるでしょう。

まとめ

「2025年の崖」問題は、IoTや5Gなどのテクノロジーの急速な進化によって生じる課題です。
企業はこの問題に対して早期に対策を講じることが重要です。具体的な対策としては、2025年の崖とは何かを理解し、その要因と背景を把握することから始めましょう。
さらに、2025年の崖が示す課題を把握し、それに対する具体的な解決策を見つけることが重要です。プチDX推進手段として、RPAの導入や定型業務の自動化、社内データのWebでの一元管理、クラウド移行、セキュリティ対策の強化などがあげられます。これらの手段を組み合わせて、企業の業務効率化やセキュリティ強化を図りましょう。
SMSデータテックでは、定型業務のアウトソースや自動化の提案・支援を行っています。また、これから「2025年の崖」問題に向き合う場合でも、コンサルティングサービスを活用することで、適切なアプローチができます。
コンサルティングサービスの詳細は下記よりご確認ください。

情シス業務の効率化を進めるための具体的な方法を知りたい方は、
【情シス業務効率化の手引き書】資料をご覧ください。

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2024年1月に改正される電帳法（電子帳簿保存法）について、その内容や対応の必要性、注意点などを詳しく解説します。
改正後の電帳法（電子帳簿保存法）にはどのような変更点があり、ビジネスにどのような影響があるのか、ぜひご確認ください。

電帳法（電子帳簿保存法）とは

電帳法（電子帳簿保存法）とは、企業が電子データを活用して帳簿を保存するための法律であり、会計情報の保存・提出に関するルールやガイドラインを定めています。

電帳法の3つの区分とそれぞれの業務フロー

このセクションでは、電帳法（電子帳簿保存法）の対象書類を3つの区分に分け、それぞれの業務フローを説明します。
具体的には、電子帳簿等保存、スキャナ保存、電子取引について詳しく解説します。
これらの区分ごとにどのような手続きが必要であるかを理解することが重要です。

電子帳簿等保存

電子帳簿等保存は、電子的な帳簿や伝票、台帳などの保存を指します。
具体的には、電子データとして作成された帳簿や伝票の保存が該当します。
会計ソフトウェアやデータベースを利用して電子データを保存する方法が一般的です。
業務フローとしては、帳簿や伝票の作成、データの保存とバックアップ、必要な場合の復元や参照が含まれます。

スキャナ保存

スキャナ保存は、紙の帳簿や伝票、書類をスキャナを使用して電子データに変換し、保存する方法です。
具体的には、紙の帳簿や伝票をスキャナでスキャンし、PDFや画像ファイルとして保存することが一般的です。
業務フローとしては、スキャン作業の実施、データの整理と保存、必要な場合の復元や参照が含まれます。

電子取引

電子取引は、電子的な形式での商取引や契約の締結、請求書の発行などを指します。
具体的には、電子メールや電子データ交換（EDI）を利用して取引が行われることがあります。
業務フローとしては、電子的な商取引の実施、契約書や請求書の電子データの作成と保存、必要な場合の参照や送受信が含まれます。

電帳法（電子帳簿保存法）の対象書類

電帳法（電子帳簿保存法）には、保存の対象となる書類の範囲が定められています。
これらの書類は電子的な形式で保存する必要があります。
以下に、電帳法（電子帳簿保存法）の対象書類の一部を紹介します。
電帳法（電子帳簿保存法）においては、これらの対象書類を適切に電子的な形式で保存することが求められます。
法的な要件を満たすためには、保存期間や保存形式、データの改ざん防止など、法律で定められた基準に従って保存する必要があります。

会計帳簿

企業の財務状況や経営成績を記録する帳簿類が対象です。
例えば、総勘定元帳や試算表、損益計算書、貸借対照表などが含まれます。

伝票

取引の内容や金額を記録する書類が対象です。
仕入伝票、売上伝票、支払伝票、受取伝票などが含まれます。

台帳

特定の事項や資産の状況を記録する帳簿が対象です。
固定資産台帳、在庫管理台帳、債権債務台帳などが含まれます。

請求書

取引先に対して送付する請求書が対象です。
請求書の内容や支払期限などが電子的に保存されます。

電帳法（電子帳簿保存法）の法改正の流れ

電帳法（電子帳簿保存法）は、法改正によって定められる基準や要件が変更される場合があります。
以下では、過去の改正内容を時系列に沿って説明します。

• 2004年改正
  初の法改正が行われました。この改正により、電子帳簿保存法が制定され、電子帳簿や電子証憑が保存の対象となりました。
• 2014年改正
  この改正では、電子帳簿保存の要件が一部緩和されました。
  具体的には、電子データの保存期間が5年から7年に延長され、保存形式に関する柔軟性が導入されました。
• 2018年改正
  この改正では、クラウドサービスの利用に関する規定が追加されました。
  クラウドサービスを利用する場合は、保存データの保護やセキュリティ対策が適切に行われる必要があります。
• 2020年改正
  この改正では、保存期間の延長や保存形式に関する一部の要件が再度緩和されました。
  また、電子帳簿等保存のための機器やシステムの技術基準が改定され、より現実的な要件が導入されました。

電帳法（電子帳簿保存法）の2024年1月以降の変更点

2024年1月以降の電帳法（電子帳簿保存法）の改正には、以下のような変更点が予定されています。
ただし、具体的な改正内容は法案の審議や公布の段階によって変更される可能性があるため、最新の情報を確認することが重要です。

• 保存期間の延長
  現行の電帳法（電子帳簿保存法）では、保存期間が7年となっていますが、2024年1月以降の改正にて、保存期間の延長が検討されています。具体的な延長期間は改正法案の内容によって決まるでしょう。
• 保存形式の柔軟化
  電帳法（電子帳簿保存法）では、保存するデータの形式や方法について一定の要件が定められています。
  2024年1月以降の改正では、保存形式の柔軟化が検討されており、より多様なデータ形式に対応する可能性があります。
• セキュリティ対策の強化
  デジタル化の進展に伴い、セキュリティの重要性が高まっています。
  2024年1月以降の改正では、電子帳簿保存におけるセキュリティ対策の強化が検討されています。
  具体的な内容は改正法案によって明確化されるでしょう。

電帳法（電子帳簿保存法）に対応するメリット

電帳法（電子帳簿保存法）に適切に対応することには、企業や組織にさまざまなメリットがあります。
以下で、電帳法（電子帳簿保存法）に対応することのメリットをいくつか紹介します。

法的要件の遵守

電子帳簿保存法は、企業に対して法的な要件を課しています。
これに従って電子帳簿を適切に保存することで、法的な規制を遵守することができます。
これにより、法的トラブルや罰則のリスクを低減することができます。

効率的なデータ管理

電帳法（電子帳簿保存法）に基づいた電子的なデータ管理を行うことで、従来の紙ベースの帳簿管理よりも効率的にデータを管理することができます。
デジタルデータの検索やアクセスが容易であり、情報の把握や分析が迅速に行えます。

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コスト削減

電子帳簿保存法に対応することにより、紙の帳簿を保管するための物理的なスペースや保管コストを削減することができます。また、デジタルデータのバックアップやレプリケーションにより、データの損失や災害への対策も行えます。
➡「重要書類の最適な保管方法とは。DXの前提となるデジタル化による脱紙管理」

情報の安全性と改ざん防止

電帳法（電子帳簿保存法）に基づいたセキュリティ対策を実施することで、データの安全性を確保し、改ざんや不正アクセスからの保護が可能です。
デジタル署名やアクセス制御などの技術を活用することで、データの信頼性を高めることができます。

環境への貢献

電子帳簿保存法に基づいた電子的なデータ保存は、紙の使用量を削減し、環境に対する負荷も軽減可能です。
紙の削減による森林保護や廃棄物の減少に貢献することが期待されます。

業務の効率化

紙の書類から電子データでの保存に移行することで、人手で行っていた業務の自動化の体制を構築しやすくなったり、紙書類の実物を人の手で探す手間や時間が省けたりと業務効率の向上につながります。「書類の居場所がわかる人物が限られていて書類を探すのに時間がかかる」などの問題も電子データでの保管によって解消されるでしょう。

紙の電子化技術（OCR）と業務の自動化（RPA）を組み合わせた実例も多くあるのでより詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
➡「OCR×RPAで業務効率化！活用事例もご紹介」
➡「AIOCRとは？OCRとの違いやメリット、導入時のポイントを解説」

電帳法（電子帳簿保存法）の改定に関する注意点

電帳法（電子帳簿保存法）の改定に対応する際には、以下の注意点に留意する必要があります。

最新情報の把握

法改正は進行中のプロセスであり、具体的な改正内容は法案や公布された法律によって確定されます。
したがって、最新の情報を入手し、公式の情報源や関連機関の発表を確認することが重要です。

対応期限の確認

法改正に伴い、新たな要件や期限が設定される場合があります。
改定のスケジュールや対応期限を把握し、事前に準備を進めることが必要です。
適切なスケジュール管理と計画立案を行いましょう。

内部プロセスの見直し

法改正に合わせて、企業や組織の内部プロセスやシステムを見直す必要があります。
電子帳簿の保存方法やデータの保護、セキュリティ対策など、適切な対応策を検討し、組織内での適用方法を明確化しましょう。

セキュリティ対策の見直しのポイントは下記の記事を参考にしてください。
➡「企業におけるセキュリティ対策を見直そう｜必須事項やポイントを紹介」

専門家の助言の活用

電子帳簿保存法に関する専門的な知識やアドバイスを提供できる税理士やコンサルタントなどの専門家の助言を活用することは重要です。
法改正に対応するための具体的な手続きや対策について、専門家との相談を行いましょう。

教育・研修の実施

法改正に関連する新たな要件や業務フローについて、関係者への教育や研修を実施することが重要です。
従業員や関係部署が新たな要件を理解し、適切に遵守できるようにするため、情報共有やトレーニングを行いましょう。

電子帳簿保存法の改定に対応する際のポイント

電子帳簿保存法の改定に対応するためには、以下のポイントに留意する必要があります。

法改正の内容の把握

電子帳簿保存法の改定内容について、しっかりと理解することが重要です。
改正された法律の要件や規定、新たに追加された措置などを詳細に把握しましょう。
公式の情報源や関連機関のガイドライン、専門家のアドバイスを活用して正確な情報を入手することが重要です。

データの正確性と信頼性の確保

電子帳簿保存法の改定においては、データの正確性と信頼性の確保が重要です。
改定に伴い新たに要求される情報の追加や変更点に対応するためには、データの入力・管理プロセスやチェック体制の強化が必要です。
データの完全性と一貫性を確保し、法的要件に準拠するための適切な手続きを確立しましょう。

セキュリティ対策の強化

電子帳簿のセキュリティ対策は、改定後の要件に適合するように強化する必要があります。
データの漏洩や改ざん、不正アクセスなどからの保護策を検討し、情報セキュリティポリシーやアクセス制御の改善を行いましょう。
必要な技術的な対策やセキュリティ設備の導入、セキュリティ意識の向上などに取り組むことが重要です。
SMSデータテックでは、エンドポイント対策とクラウドセキュリティ対策を同時に実現できるセキュリティサービスを提供しています。
法改正への対応に役立てることができるでしょう。

まとめ

この記事では、2024年1月改正の電子帳簿保存法について、改正の内容や対応の必要性、変更点、対応する際のポイントや注意点などを詳しく解説しました。
紙での書類をデータで保管することによるメリットは多くあります。例えば、紙の書類を探す時間の短縮や人手の業務の自動化などです。
SMSデータテックでは紙の電子化技術（OCR）と業務の自動化（RPA）を組み合わせた提案も可能です。法改正への対応と業務の効率化を同時に実現したい方はぜひSMSデータテックにご相談ください。

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リモートでコンピュータのデスクトップ環境を利用するサービスの普及が顕著です。利便性の高さとともに、テレワークの台頭に代表されるニューノーマルという状況とマッチしていることがその理由の一つでしょう。

リモートデスクトップ環境を提供するサービスにも、様々な形態が生まれてきています。その中でも、現在よく利用されているのがDaaSとVDIです。

本記事では、DaaSとVDIの定義、違い、メリット・デメリットと使い分けについて紹介します。

DaaSとVDIの違い

リモートデスクトップを実現する技術には複数の種類が存在しています。その中でも現在主流となっているのが、DaaSとVDIです。この二つの技術について記載します。

DaaSとは

Desktop as a Serviceの略で、クラウドサービスとしてデスクトップ環境を提供するサービスです。
クラウドベンダーがインターネットなどのネットワーク接続先にデスクトップ環境を用意し、利用者はネットワークに接続してデスクトップ環境を利用します。

VDIとは

Virtual Desktop Infrastractureの略で、企業や組織の持つサーバー上に仮想デスクトップ環境を構築し、利用者は端末からサーバー上のデスクトップ環境にアクセスして利用します。

DaaSとVDIの違い

DaaSもVDIも仮想デスクトップをネットワーク越しに利用するという点では同様です。違いとなるのは、仮想デスクトップ環境がクラウドベンダーによって提供されているか、企業が自社で基盤を作って用意しているか、という点です。

DaaSとVDIを比較した場合のメリット・デメリット

前述のとおり、DaaSとVDIの主な違いは基盤となる環境（インフラ）の提供者です。メリット・デメリットもこの提供者の差異から生まれます。
DaaSの場合は、クラウドベンダーが用意した環境を利用します。利用者側から見れば、デスクトップ環境を用意する必要がありません。
環境の準備もメンテナンスも不要なため、初期費用や環境の運用コストの面でメリットがあります。セキュリティ対策なども基本的にはクラウドベンダー側が対応します。一方で、提供されるサービスにはクラウドベンダー側の設ける制限があり、利用者側の都合で自由にサービス形態を変えることはできません。また、インターネットを経由して利用する形態が一般的であり、そこにはセキュリティリスクが伴います。

VDIは企業の側でリモートで利用するデスクトップ環境を用意します。環境の準備をするための初期費用が必要で、ランニングコストも必要となります。
その代わりに、環境の制限に関しては企業が自由に設定することができ、利用者のコントロールもしやすいというメリットがあります。接続するネットワークや利用範囲もコントロールできるため、高いセキュリティの実現が可能です。

使い分け方

DaaSとVDIの使い分けは、上記のメリット・デメリットにあわせた利用をすることです。すなわち、コストをかけずに気軽にリモートデスクトップを使いたい場合にはDaaSを利用し、セキュリティが高く自由度の高い利用をする場合にはVDIを選択することになります。

リモートデスクトップ環境とは

リモートデスクトップ環境はその名の通り離れた場所からコンピュータのデスクトップ環境を利用するための技術です。概要やメリット、普及の状況について説明します。

概要

コンピュータの操作をGUI（Graphical User Interface）で行う環境をデスクトップ環境と呼びます。まさに自分の机の上のように、コンピュータ上のファイルやプログラムがアイコンとして表示され、マウスなどの操作によって利用します。
各種の企業において利用されるOA環境（PC）はこのデスクトップ環境を利用する場合がほとんどです。WindowsやAppleのPCはこのデスクトップ環境を表示して利用します。

普通のデスクトップ環境の場合、ディスプレイにケーブルで接続されたパソコンの本体があります（例外として一体型もあります）。この場合、表示しているデスクトップ環境は近くにあるパソコンの内部を反映したものです。
リモートデスクトップ環境の場合、ネットワークで接続された遠くにあるコンピュータのデスクトップ環境を表示し、操作することができます。

例えば、テレワークでリモートデスクトップを利用する場合を想定してみましょう。家のパソコンと会社のパソコンを接続して、家から会社のパソコンの中身をみたり操作したりできれば、家にいながらにして会社でパソコンを使って行う仕事ができるのです。これを実現してくれるのがリモートデスクトップ環境です。
※もちろん、パソコンのデスクトップ環境のみが仕事に必要なわけではないため、全てが実現できるわけではありません。

テレワーク以外にも、サーバーセンターにおいてあるサーバーをオフィスから操作する場合や、インターネットで接続されたパソコンのサポート業務を行う場合、別拠点や建屋にあるコンピュータの操作をする場合などが利用シーンとして想定できます。

普及状況

IT専門の調査会社IDC Japanの調査によると、2021年の日本国内でのクライアント仮想化の導入率は40.4%でした。2020年の調査時の27.7%から12.7ポイントと大きな上昇を見せています。コロナ禍の企業がテレワークを推し進める策として、リモートデスクトップなどのクライアント仮想化を推し進める状況が見えてきます。

リモートデスクトップ環境のメリット

リモートデスクトップを利用することにより得られるメリットとして、下記があげられます。

自由な働き方のための環境を提供する

特定のデスクトップ環境を使った仕事をしている人の場合、リモートデスクトップ環境を用意することで、ネットワーク越しにどこからでも仕事をすることができるようになります。家から、外回り先からと場所を選ばずにいつもの仕事を行うことが可能です。ワーケーションといった働き方も視野に入ってきます。
さらには一部制限はあるものの、リモートデスクトップが利用できるものであればデバイスも選びません。
外出用のノートパソコンやタブレットから、いつものデスクの大型PCと同じ環境を利用した仕事をすることもできます。
社会的に推し進められる働き方改革においても、働き方の多様性を提供する方法の一つとなっています。

パソコン、記憶媒体の運搬時の紛失、盗難などの情報漏えいリスク対策

リモートデスクトップが利用できない場合、どこか離れた場所で仕事をするときには、PCそのものやそのデータをUSBメモリ等の記憶媒体に写して持ち運ぶ形式をとることが多いでしょう。このPCや記憶媒体の持ち運びには、紛失・盗難といったセキュリティリスクがあります。リモートデスクトップを利用することで、セキュリティリスクを回避することが可能です。
また、PCやデータの持ち出しは企業のコンプライアンスとしても問題視される場合もあります。従業員による情報の持ち出し、流出といった事件も起きているため、その対策としても役立ちます。

処理速度が接続端末に依存しない

リモートデスクトップを利用してコンピュータを動かす場合、手元の端末は画面表示とネットワーク通信を行っており、実際のコンピュータ上の処理はリモート先で行われます。つまり処理の速度はリモートデスクトップ先のスペックに依存しており、接続端末の能力はあまり重要視しなくてもよいということを意味しています。

まとめ

DaaSとVDIはいずれもリモートデスクトップを実現する技術です。違いはデスクトップ環境をクラウドベンダーが用意するか、企業で用意するかという点になります。
テレワークなどでリモートデスクトップ環境を構築、利用する場合には、メリット・デメリットを検討し、自社に合った方法を選択しましょう。

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ネットやテレビ、新聞のニュースに頻繁に並ぶようになった「セキュリティインシデント」「セキュリティ事故」「情報漏えい」「脆弱性」といったキーワード。インターネットやデジタル機器の発展により業務へのITの導入が進み、多大な恩恵とともに、大きなリスクも抱え込んだ状況を示しています。情報システム担当者は技術的なセキュリティ対処を実施し、セキュリティルールを作り、組織内のセキュリティ対策を必死に行っています。
それでも、情報セキュリティ事故は発生してしまいます。その要因を探っていくと避けることができない問題として、人的要因/ヒューマンエラーがトリガーとしてあげられます。人はミスをしてしまうものです。
しかし、それでもセキュリティ事故は避けたい。そんな際の解決策となるのが、セキュリティ対策に関する自動化です。

セキュリティインシデント事例

近年のセキュリティインシデントの事例をいくつかご紹介します。要因は様々ですが、被害規模やインパクトの大きい問題が多数見られます。組織にとっては信頼性に関わる問題のため、当然ながらできるだけセキュリティインシデントは起こしたくないものです。さらには、問題発生時の対処についても近年は社会的な注目が集まる様になっているため、事例を認識して対策を練っておく必要があります。

FUJITSU製ファイル共有サービスの情報漏えい

2021年5月、富士通が提供するファイル共有サービスへの不正アクセスが発覚したことが発表されました。サービス利用時の認証機能に脆弱性が存在し、サイバー攻撃を受けたと見られます。
2021年8月時点で、官公庁を含む129組織で情報漏えいが発生していることが判明しています。被害を公表した中には、国土交通省の職員ら7万6000人分のメールアドレス、外務省の内部資料、成田国際空港、内閣サイバーセキュリティーセンター（NISC）なども含まれており、多くの個人情報、機密情報が漏えいした非常に規模の大きなセキュリティトラブルです。更なる被害状況の調査、原因と対策の追求、組織の体制強化などの対策が続いているとみられます。
大手ベンダー製のファイル共有サービスで発生した問題として、非常にインパクトが大きいセキュリティ事故のニュースです。参考：富士通株式会社「プロジェクト情報共有ツールへの不正アクセスについて（第二報）」

ランサムウェアによる被害

2020年11月、ゲーム大手カプコン（CAPCOM）でシステム障害が発生しました。状況を調査していくと、アメリカ現地法人のネットワーク機器がサイバー攻撃を受け、そこからデータを盾にとって身代金を要求するランサムウェアに感染。ランサムウェアによりデータが暗号化されたことによる障害であることが判明しました。さらには、攻撃を受けた端末に脅迫のメッセージも残されていたと発表しています。
攻撃者をなのる組織との身代金についてのやり取りにはコンタクトを取っていないとカプコンは発表しており、直接の金銭的な被害には繋がっていないようです。しかし、ランサムウェアに感染したことによりカプコンが保有するデータがサイバー犯罪者に取得されたとみられており、2021年1月12日時点で、15,649人の個人情報が流出していることが確認されています。参考：株式会社カプコン「不正アクセスに関する調査結果のご報告【第4報】」

プロジェクト管理ツールの設定漏れによる企業の人事採用情報他の情報漏えい

プロジェクト管理ツールとして人気のあるSaaS、Trello。2021年4月、その利用において、多数のユーザの重要な情報がWeb上に公開されることが指摘され、情報の流出も確認されました。その中には、企業が採用活動に利用していて、就職活動中の応募者の個人情報が漏えいしたものなどの機密性の高い情報も含まれたことから、大きなニュースとなりました。
このトラブルの原因は公開範囲の不適切な設定によるもので、Trelloの利用者が必要な公開範囲の設定を行わずに、安易に重要な情報を登録し公開してしまったことです。まさに、人的な要因によるセキュリティインシデントの一つの事例となってしまいました。参考：ATLASSIAN Blog「Trelloを安心して便利にお使いいただくために」

セキュリティインシデントと人的要因

上記に挙げただけでなく、情報漏えい事故は枚挙にいとまがないほどです。その原因を探っていくと、セキュリティルールを破った利用の仕方、データなどの破棄漏れ、メール誤送信など人的要因によるものが多くを占めることに気が付きます。

情報セキュリティインシデントの要因のうち、人的要因が最大の数を占めるとするデータも存在しています。NPO日本ネットワークセキュリティ協会の調査「2018年情報セキュリティインシデントに関する調査結果～個人情報漏えい編～」によると、紛失・置き忘れ、誤操作、管理ミス、設定ミスといった人的要因が、個人情報漏えいに関するセキュリティインシデントの原因の65%を占めていました。
IPAの情報セキュリティ10大脅威 2021では企業編、個人編ともに、人的要因と関係する脅威が多くランクインしています。下記の表は、独立行政法人情報処理推進機構の「情報セキュリティ10大脅威 2021」より順位と脅威の内容を引用し、そこに人的要因との関連を追記したものです。
個人に対する脅威

組織に対する脅威

セキュリティインシデントとその影響

セキュリティインシデントが実際に発生してしまった場合、組織にはどのような影響が出るのでしょうか。金銭的な損害や対策にかかるコスト、組織の信頼失墜などが発生することが想定されます。JNSAによる「インシデント損害額調査レポート　2021年版」という資料から、インシデント発生時の対応と発生する損害、その損害費用事例などを引用してまとめています。まず、インシデントが発生した場合には、下記の三つの対応が必要です。初動対応および調査対外的対応（外向きの対応）復旧および再発防止（内向きの対応）
また、インシデント発生時の損害は下記のような分類に分けてあらわされます。
1.費用損害（事故対応損害）
インシデント内容によるが、外部技術者を介在させた場合には数百万円～のコストが必要
2.賠償損害
個人情報の漏えいが発生した場合、一人当たりの損害賠償額の平均として約28000円というデータが存在
3.利益損害
インシデント対応となる謝罪と再発防止策の実施に明け暮れ、部門単位で仕事が止まってしまう事例も
4.金銭損害
5.行政損害
6.無形損害
組織の信頼、ブランドの低下、株価の下落など、金銭に換算することが難しい損害も発生参考：JNSA「インシデント損害額調査レポート　2021年版」

セキュリティインシデントと根本的対策

人的要因によるセキュリティインシデントへの根本的な対策として、二つの面からの対応が必要となります。
一つはシステム、情報機器の管理者によるセキュリティ対応、および利用者が人的要因によるミスを発生する余地を無くすための対策が必要です。システムや設定で利用者のミスする要因を取り除けのであれば、可能な限り対応しておきたいところです。そしてもう一つが、一般の組織構成員向けの対応がもう一つの柱となる対策です。下記の三つの施策を行い、情報セキュリティ対策の浸透を図る取り組みが必要となります。

セキュリティインシデントの身近な発生例

人的要因によるセキュリティインシデントの発生例を知り、身近に起き得るものと認識しておくことも重要なセキュリティ対策です。以下に、その発生例を記載しています。

メール誤送信

メールの宛先間違いやCC/BCCの設定間違い、添付ファイルの間違いなどメール送信においては人間の行う処理によりセキュリティインシデントが発生し得ます。また、近年普及が進むチャットツールにおいても、同様の問題が起き得えます。

⇒Outlookの自動返信機能とは？設定方法までご紹介

セキュリティアップデートの適用漏れ

OSのセキュリティアップデート、セキュリティソフトのウイルスパターンファイルのアップデート、その他利用ソフトウェアのアップデートはセキュリティ脆弱性を封じるための重要な処理です。適用が手動になっており、人的要因で適用漏れが発生すると、脆弱性が残されサイバー攻撃に対して無力な状態を作り上げてしまいます。

情報の破棄漏れ

個人情報や企業の機密情報はデータでも紙でも、利用し終わったら、安全で確実な破棄が必要となります。例えばデータの破棄が行われておらず、PC上に個人情報や機密情報が残った状態でPCを紛失してしまった場合、情報漏えいに繋がる危険性が高まります。事前に不要な情報を破棄できていれば、PCの紛失に対する対応（警察への届出など）だけで済みますが、データが残っていた場合には多くの対応が必要となります。

自動化した仕組みづくりでヒューマンエラーを防ぐ

人間が行う仕事には限界があります。漏れや失敗が起き得ることを前提に、仕組みづくりを行わなければなりません。
人間が失敗を起こしてしまうのならば、人間が直接しなければならない作業をできるだけコンピュータに任せる、自動化を考えるのも一つのアプローチです。正しい設定を行ったコンピュータによる自動化は、漏れや失敗を起こしません。
SDTでは各種業務においてのRPA等を利用した自動化を提供しています。コンサルティング、自動化ツールの導入、運用支援までをサポート範囲としており、セキュリティ対策の自動化にも導入事例があります。まずはご相談からお待ちしております。

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「うちもテレワークをやるべきなのだろうか…」と悩んでいませんか？
従業員の規模から考えて、テレワークを導入すべきか悩ましいところですよね。
ただ今は社会的な事情もあり、中小企業でもテレワークを導入すべきケースが増えています。
それらの企業はなぜ導入しているのでしょうか。その理由を本記事では解説していきます。
導入するときの注意点やテレワーク導入に成功した中小企業の成功事例も紹介していきますので、ぜひ最後までご覧ください。

中小企業でもテレワークを導入すべき理由

助成金が出る

従業員が少ない企業や資本金が少ない企業を対象に、国や地方自治体が様々な助成金制度を設けています。これらの助成金は、テレワークの通信機器やクラウドサービスの導入・運用など、テレワークの初期費用の一部を補助するものです。コストの関係でテレワークの導入に消極的な中小企業は、ぜひこれらの制度を活用してみてはいかがでしょうか。

人材不足を解消できる

中小企業が抱える課題の一つに、慢性的な人手不足があります。しかし、テレワークを導入することで、これまでアプローチできなかった地方に住む人材の採用が期待できるため、人手不足の解消につながる可能性があります。人手が足りないにもかかわらず、新たな人材を採用することが難しいと感じている中小企業は少なくありません。テレワークの導入は、この問題を解決する有効な手段となります。

企業のブランディングになる

一般的にテレワークや働き方改革に取り組んでいる企業は、いわゆる「ホワイト企業」として認識されることがあります。そのため、求職者に自社のテレワークへの取り組みを知ってもらうことは、企業イメージの良いブランディングになり、結果としてより多くの人材を獲得することにもつながります。実際、新卒市場では柔軟で多様な働き方を認めていることが、学生が企業を選ぶ大きな条件の一つとなっています。

会社の固定コストを削減できる

テレワークの導入は、中小企業の事業運営コストの削減にも繋がります。
主に「オフィスコストの削減」「社員の交通費削減」の2つです。

オフィスコストの削減

社員の交通費削減

テレワークを導入するときの注意点

始業・終業時刻の管理

作業の開始時刻と終了時刻の報告・記録方法は、あらかじめ決めておく必要があります。作業開始時刻と作業終了時刻が通常とは異なる場合があります。 報告・記録方法の例は以下の通りです。

• メールやチャットなどでの報告：担当部署が一度に記録を共有できたり、記録した時間の痕跡を残すことができるなどの特徴がある方法です。
• 電話での報告：身近で時間がかからず、口頭でのコミュニケーションに効果的。
• 勤怠管理ツール：管理がしやすく、労使双方の負担が少ない。

⚠️注意点

通勤時間を短縮することで、始業時間を早くすることができる場合があります。始業・終業時間の変更が認められる場合は、そのためのルールを定めておきましょう。またテレワーカーは、自宅で一人で仕事をすることになるため、休憩時間や深夜・休日出勤はできません。労働者の健康管理のためにも、休憩時間や休日を適切に取るように指導することが重要です。なお、フレックスタイム制や裁量労働制を適用する場合には、別途手続きが必要です。

在席・離席確認

メールやチャット、労務管理ツールを利用すると良いでしょう。また、パソコンの操作画面を常に確認し、一定の間隔で従業員に連絡ができるツールを利用するのも良いでしょう。例えば、子供を学校に迎えに行くために仕事を中断しなければならない場合には、管理ツールを使って従業員にその旨を伝えることができます。

業務遂行状況等の管理

他の社員との連携や上司が業務を管理するためには、業務遂行状況の正確な把握と可視化が不可欠です。スケジュール管理ツールやワークフロー（作業手順をグラフ化したもの）の活用を検討する必要があります。これらの管理手法は、在宅勤務などのテレワークだけでなく、通常のオフィスワークにも有効です。もちろん、残業の削減も期待できますよ。

費用負担・安全衛生対策

会社が機器を貸与して通信費を負担するのが通例となっています。これを従業員が負担する場合は、その旨と負担の範囲を就業規則に明記する必要があります。また、安全衛生対策として、労働安全衛生法を遵守した環境づくりも必要です。具体的には、サテライトオフィスの作業環境を確認し、VDT作業（ディスプレイやキーボード等を使用したパソコン等の操作）のガイドラインを遵守する必要があります。

中小企業でもテレワーク導入に成功した事例を紹介

株式会社イマクリエ

サイボウズ株式会社

株式会社SiM24

株式会社ありがとうファーム

株式会社Waris

まとめ

今回は中小企業がテレワークを導入すべき理由を紹介しました。注意点や成功事例も解説してきたので、自分の会社はテレワークを導入すべきかどうか、おぼろげながら「答え」が見えてきたのではないでしょうか。もし導入するのであれば、今回解説した記事の内容をぜひ参考にしてみてください。

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