調査によると、世界中の大企業の CTO と CIO の 82% が、サイバー脅威に対する防御には AI が不可欠であると考えています。すでにすべての分野で AI を使用しているチームは 38% のみです。多くの人は、AI が脆弱性を補うコードを作成できるのではないかと懸念しています。
Dynatrace の最新調査「AI 2024 の現状: 導入への課題と組織の成功のための主要戦略」によると、生産性の向上、タスクの自動化、コストの削減、競争力の維持を目的として、企業はあらゆるビジネス分野で AI への投資を増やしています。
企業は信頼性を確保する必要がある
大企業の CTO、CIO、テクノロジー意思決定者 1.300 人を対象とした調査では、すべての有効な利点に加えて、課題とリスクもあることも示しています。企業は、ビジネスをサポートするために、生成 AI の結果が信頼できるものであることを確認する必要があります。 - クリティカルなユースケース。さらに、データ セキュリティとデータ保護に関する社内ガイドラインとグローバル ガイドラインの両方に従う必要があります。
統合された可観測性とセキュリティのリーダーである Dynatrace が委託した研究の結果は、企業が複数の種類の人工知能 (生成型、予測型、因果関係型 AI) とさまざまなデータを使用できるようにする、AI への組み合わせたアプローチの必要性も示しています。ソース (可観測性、セキュリティ、ビジネス イベント)。回答者の 95% は、現在の状況についての正確な事実と将来についての正確な予測を提供できる他のタイプの AI によって生成 AI が強化されれば、より有益になると考えています。包括的なアプローチによってのみ、深い結論が得られ、AI の結果に精度、コンテキスト、意味が与えられます。
この研究の結果は次のとおりです。
- 現在、全部門のグローバル チームの 38% が、あらゆる分野で AI ベースのツールまたはサービスを使用しています (ドイツ: 39%)。
- 調査対象者の 83% が、クラウド環境の動向に追いつくために AI が不可欠になったと回答しています (ドイツ: 91%)。
- 82% が、セキュリティ上の脅威の検出、調査、対応に AI が不可欠になると考えています (ドイツ: 81%)。
- 88% が、AI により自然言語クエリによるデータ分析へのアクセスが技術系以外の従業員にも拡大すると予想しています (ドイツ: 93%)。
- 88% が、AI が FinOps 実践をサポートすることでクラウドのコスト効率が向上すると回答しています (ドイツ: 96%)。
- 従業員が ChatGPT などのツールの使用に慣れてくるにつれ、調査対象の管理者の 93% が、AI が不正な目的で使用されるのではないかと懸念しています (ドイツ: 100%)。
企業はAIを監視する必要がある
「AI は、ビジネス効率の向上、生産性の向上、イノベーションの加速における重要な要素となっています」と、Dynatrace の創設者で最高技術責任者の Bernd Greifeneder 氏は述べています。 「しかし、企業がそこから得られる価値を理解しようと努めるにつれ、生成 AI にはドメイン固有の調整と、他のタイプの AI を含む他のテクノロジーとの統合が必要であることが明らかになりつつあります。また、企業は AI を安全かつ責任を持って使用し、コストとユーザー エクスペリエンスを管理するために注意深く監視する必要があります。」
研究のその他の重要な結果:
- 95% は、現在の状況についての正確な事実と将来についての正確な予測を提供できる他のタイプの AI によって生成型 AI が強化されれば、より有益になると考えています (ドイツ: 98%)。
- 調査対象者の 61% は、自動コード生成を通じて開発を加速するために、今後 12 か月間で AI への投資を増やしたいと考えています (ドイツ: 54%)。
- 95% が、生成 AI を使用してコードを作成すると、脆弱性や知的財産の不適切または違法な使用につながる可能性があると懸念しています (ドイツ: 94%)。
- 企業の 62% は、AI により人材を求める業務やスキルをすでに変更しています (ドイツ: 74%)。
- 98% が、生成型 AI が意図しないバイアス、エラー、誤った情報の影響を受けやすいのではないかと懸念しています (ドイツ: 99%)。
「生成 AI に関して企業にとっての最大の課題の 1 つは、ユーザーが特定のユースケースや問題を解決するために信頼できる有意義な答えを得るということです」と Greifeneder 氏は説明します。
企業にとって重要な複合アプローチ
さらに、「特に自動化が関与し、データ コンテキストに依存するユースケースでは、AI への組み合わせたアプローチが重要です。たとえば、ソフトウェア サービスの自動化、セキュリティの脆弱性の修正、メンテナンスの必要性の予測、ビジネス データの分析には、すべて AI アプローチを組み合わせたものが必要です。これにより、システム動作の根本的な原因と結果を判断する因果関係 AI の精度と、履歴データに基づいて将来のイベントを予測する予測 AI の能力が提供されるはずです。
予測 AI と因果 AI は、生成 AI によって生成される回答に必要なコンテキストを提供するだけでなく、生成 AI が正確で非確率的な回答を応答に組み込むように導くこともできます。企業が戦略を正しく調整できれば、これらのさまざまな種類の AI を高品質の可観測性、セキュリティ、ビジネス データと組み合わせることで、開発、運用、セキュリティ チームの生産性を大幅に向上させ、永続的なビジネス価値を生み出すことができます。」
方法論
Dynatrace を代表して Coleman Parkes 氏は、世界中の従業員 1.300 人以上の企業の CTO、CIO、その他の IT インフラストラクチャおよび DevOps テクノロジの幹部 1.000 名を対象に調査を実施しました。調査には米国200人、ラテンアメリカ100人、欧州600人、中東150人、アジア太平洋250人が回答した。
詳細は Dynatrace.com をご覧ください
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