人材は「天下の回りもの」NICT園田氏が語る、生成AI時代のセキュリティ人材育成で企業が見るべき視点

生成AI活用がもたらす人材の“空洞化”のリスク

　また、人材育成と並行して進めなければいけないのが、セキュリティ業務の自動化・定型化だ。前述のように、日本企業はこの領域で米豪企業に遅れをとっている。その背景には、人が現場の手順を観察・整理し、それを言語化してシステム要件に落とし込むという経験の不足があると考えられる。そのほか、海外製の自動化ツールを導入しても、日本の現場のプロセスと合わないため普及しづらいという問題も生じている。この遅れを一気に解消する可能性を秘めているものが、生成AIだ。

　ただし、「その活用は新たな課題を生む可能性がある」と園田氏は指摘。デメリットの一つとして、“空洞化”のリスクが考えられるという。

　「現状、生成AIをうまく活用して生産性を飛躍的に向上させているのは、高度な専門知識を持つエキスパート層と、これから学び始める初心者層です。その結果、両者の中間に位置する層の仕事がAIに奪われるのではないかという懸念が世界的に生じています」（園田氏）

　もう一つの深刻なリスクは、「初心者層の成長が止まってしまう」ことだ。初心者層はAIの助けによってコードを大量に生産できるが、自力で質の高いコードを書く能力が身につかなくなり、エキスパート層へスキルアップする道が閉ざされてしまうのではないかという懸念がある。

　加えて、生成AIには本質的な弱点もある。生成AIは確率論に基づいており、インターネット上などで公開されている既存のコードを学習データとしている。そのため、それらのコードに内在するバグをそのまま取り込んでしまう可能性があるのだ。そして、生成されたコードの品質を最終的に監査できるのは、自らコードを書ける者に限られる。

　このままでは、コードを書けるエキスパート層の存在が薄手になり、寡占化が進む懸念がある。「もしそうなれば、初心者層が成長するためのスキルアップの道が閉ざされてしまう恐れがある」と園田氏。スキルアップの道筋に、生成AIに依存しない活用と監査の能力を組み込まなければ、成長の機会を失った層のモチベーションが著しく低下し、組織や社会全体の技術力を長期的に蝕む危険性があるとした。