機械学習プロジェクトを成功に導く、モデル構築におけるセキュリティの在り方

　優れた機械学習モデルを構築できれば、AIやデータの活用によるイノベーションの創出、ビジネス機会の拡大などが、さらに推進されることが期待できる。一般的に、このような「成功する」機械学習モデル構築の原資となるのが、自社のビジネスに固有のデータセットと考えられているが、その存在が機械学習ワークロードの停滞を招いている。

　これらのデータセットは、自社にとって非常に重要かつ貴重な資産であり、データの準備から検証、推論に至るまで機械学習モデル構築プロセスの全ての段階で安全性を確保する必要がある。プロセスの全てのステップにセキュリティを織り込んでプロジェクトを加速することができれば、組織全体で、機械学習に向けた取り組みが期待できる。

　本コンテンツでは、機械学習モデルを迅速かつ安全に構築し、より速く、より高い成功率でイノベーションを創出するためには、機械学習のワークフローに、厳しい基準を満たすセキュリティ機能を組み込む必要があることを解説する。併せて、具体的なセキュリティ基準とともに、推奨されるソリューションについても紹介する。