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  * [USA (ENGLISH)](https://www.paloaltonetworks.com)
  * [AUSTRALIA (ENGLISH)](https://www.paloaltonetworks.com.au)
  * [BRAZIL (PORTUGUÉS)](https://www.paloaltonetworks.com.br)
  * [CANADA (ENGLISH)](https://www.paloaltonetworks.ca)
  * [CHINA (简体中文)](https://www.paloaltonetworks.cn)
  * [FRANCE (FRANÇAIS)](https://www.paloaltonetworks.fr)
  * [GERMANY (DEUTSCH)](https://www.paloaltonetworks.de)
  * [INDIA (ENGLISH)](https://www.paloaltonetworks.in)
  * [ITALY (ITALIANO)](https://www.paloaltonetworks.it)
  * JAPAN (日本語)
  * [KOREA (한국어)](https://www.paloaltonetworks.co.kr)
  * [LATIN AMERICA (ESPAÑOL)](https://www.paloaltonetworks.lat)
  * [MEXICO (ESPAÑOL)](https://www.paloaltonetworks.com.mx)
  * [SINGAPORE (ENGLISH)](https://www.paloaltonetworks.sg)
  * [SPAIN (ESPAÑOL)](https://www.paloaltonetworks.es)
  * [TAIWAN (繁體中文)](https://www.paloaltonetworks.tw)
  * [UK (ENGLISH)](https://www.paloaltonetworks.co.uk)

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* [お問い合わせ](https://www.paloaltonetworks.jp/company/contact-sales?ts=markdown)

* [リソースセンター](https://www.paloaltonetworks.jp/resources?ts=markdown)

* [サポートを受ける](https://support.paloaltonetworks.com/support)

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* [](https://www.paloaltonetworks.com/?ts=markdown)

* 製品  
  ![black arrow pointing left to go back to main navigation](https://www.paloaltonetworks.com/etc/clientlibs/clean/imgs/arrow-right-black.svg) 製品  
  [AI利用ネットワーク セキュリティ プラットフォーム](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security?ts=markdown)
  
  * [AIのセキュア バイ デザイン](https://www.paloaltonetworks.jp/precision-ai-security/secure-ai-by-design?ts=markdown)
  
  * [Prisma AIRS](https://www.paloaltonetworks.jp/prisma/prisma-ai-runtime-security?ts=markdown)
  
  * [AIアクセス セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/ai-access-security?ts=markdown)
  
  * [クラウド提供型セキュリティ サービス](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/security-subscriptions?ts=markdown)
  
  * [Advanced Threat Prevention](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/advanced-threat-prevention?ts=markdown)
  
  * [高度なURLフィルタリング](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/advanced-url-filtering?ts=markdown)
  
  * [Advanced WildFire](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/advanced-wildfire?ts=markdown)
  
  * [高度なDNSセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/advanced-dns-security?ts=markdown)
  
  * [エンタープライズDLP](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/enterprise-data-loss-prevention?ts=markdown)
  
  * [エンタープライズIoTセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/enterprise-device-security?ts=markdown)
  
  * [医療用IoTセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/medical-iot-security?ts=markdown)
  
  * [産業用OTセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/industrial-ot-security?ts=markdown)
  
  * [SaaSセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/saas-security?ts=markdown)
  
  * [次世代ファイアウォール](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/next-generation-firewall?ts=markdown)
  
  * [ハードウェア ファイアウォール](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/hardware-firewall-innovations?ts=markdown)
  
  * [ソフトウェア ファイアウォール](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/software-firewalls?ts=markdown)
  
  * [Strataクラウド管理](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/strata-cloud-manager?ts=markdown)
  
  * [SD-WAN for NGFW](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/sd-wan-subscription?ts=markdown)
  
  * [PAN-OS](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/pan-os?ts=markdown)
  
  * [Panorama](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/panorama?ts=markdown)
  
  * [セキュア アクセス サービス エッジ](https://www.paloaltonetworks.jp/sase?ts=markdown)
  
  * [Prisma SASE](https://www.paloaltonetworks.jp/sase?ts=markdown)
  
  * [App Acceleration](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/app-acceleration?ts=markdown)
  
  * [自律型デジタル エクスペリエンス管理](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/adem?ts=markdown)
  
  * [エンタープライズDLP](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/enterprise-data-loss-prevention?ts=markdown)
  
  * [Prisma Access](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/access?ts=markdown)
  
  * [Prisma ブラウザ](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/prisma-browser?ts=markdown)
  
  * [Prisma SD-WAN](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/sd-wan?ts=markdown)
  
  * [リモート ブラウザ隔離](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/remote-browser-isolation?ts=markdown)
  
  * [お勧めする理由](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/saas-security?ts=markdown)  
    [AI主導セキュリティ運用プラットフォーム](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex?ts=markdown)
  
  * [クラウド セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud?ts=markdown)
  
  * [Cortex Cloud](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud?ts=markdown)
  
  * [アプリケーション セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/application-security?ts=markdown)
  
  * [クラウド ポスチャ セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/cloud-posture-security?ts=markdown)
  
  * [AIランタイム セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/runtime-security?ts=markdown)
  
  * [Prisma Cloud](https://www.paloaltonetworks.jp/prisma/cloud?ts=markdown)
  
  * [AI主導 SOC](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex?ts=markdown)
  
  * [Cortex Advanced Email Security](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/advanced-email-security?ts=markdown)
  
  * [Cortex Exposure Management](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/exposure-management?ts=markdown)
  
  * [Cortex XSIAM](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cortex-xsiam?ts=markdown)
  
  * [Cortex XDR](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cortex-xdr?ts=markdown)
  
  * [Cortex XSOAR](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cortex-xsoar?ts=markdown)
  
  * [Cortex Xpanse](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cortex-xpanse?ts=markdown)
  
  * [Unit 42 マネージド ディテクション\&レスポンス](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/managed-detection-and-response?ts=markdown)
  
  * [マネージドXSIAM](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/managed-xsiam?ts=markdown)

* ソリューション  
  ![black arrow pointing left to go back to main navigation](https://www.paloaltonetworks.com/etc/clientlibs/clean/imgs/arrow-right-black.svg) ソリューション  
  AIセキュリティ
  
  * [安全なAIエコシステム](https://www.paloaltonetworks.jp/prisma/prisma-ai-runtime-security?ts=markdown)
  * [安全な生成AIの使用](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/ai-access-security?ts=markdown)  
    ネットワーク セキュリティ
  * [クラウド ネットワーク セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/software-firewalls?ts=markdown)
  * [データセンター セキュリティの](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/data-center?ts=markdown)
  * [DNSセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/advanced-dns-security?ts=markdown)
  * [自動化された検出と阻止](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/advanced-threat-prevention?ts=markdown)
  * [Iotセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/enterprise-device-security?ts=markdown)
  * [5Gセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/5g-security?ts=markdown)
  * [すべてのアプリ、ユーザー、拠点を保護](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/secure-users-data-apps-devices?ts=markdown)
  * [支社の変革を保護](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/secure-branch-transformation?ts=markdown)
  * [あらゆるデバイスで作業を保護](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/secure-work-on-any-device?ts=markdown)
  * [VPNリプレース](https://www.paloaltonetworks.jp/sase/vpn-replacement-for-secure-remote-access?ts=markdown)
  * [Web\&フィッシング セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/network-security/advanced-url-filtering?ts=markdown)  
    クラウド セキュリティ
  * [アプリケーション セキュリティ体制管理(ASPM)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/application-security-posture-management?ts=markdown)
  * [ソフトウェア サプライ チェーン セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/software-supply-chain-security?ts=markdown)
  * [コード セキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/code-security?ts=markdown)
  * [クラウド セキュリティ体制管理(CSPM)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/cloud-security-posture-management?ts=markdown)
  * [クラウド インフラストラクチャ権限管理(CIEM)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/cloud-infrastructure-entitlement-management?ts=markdown)
  * [データ セキュリティ体制管理(DSPM)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/data-security-posture-management?ts=markdown)
  * [AIセキュリティ体制管理(AI-SPM)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/ai-security-posture-management?ts=markdown)
  * [クラウド ディテクション\&レスポンス(CDR)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud-detection-and-response?ts=markdown)
  * [クラウド ワークロード保護(CWP)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/cloud-workload-protection?ts=markdown)
  * [WebアプリケーションとAPIのセキュリティ(WAAS)](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud/web-app-api-security?ts=markdown)  
    セキュリティ オペレーション
  * [マネージド ディテクション\&レスポンス](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cloud-detection-and-response?ts=markdown)
  * [ネットワーク セキュリティの自動化](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/network-security-automation?ts=markdown)
  * [インシデント ケース管理](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/incident-case-management?ts=markdown)
  * [SOC自動化](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/security-operations-automation?ts=markdown)
  * [脅威インテリジェンス管理](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/threat-intel-management?ts=markdown)
  * [マネージド ディテクション\&レスポンス](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/managed-detection-and-response?ts=markdown)
  * [アタックサーフェス管理](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cortex-xpanse/attack-surface-management?ts=markdown)
  * [コンプライアンス管理](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cortex-xpanse/compliance-management?ts=markdown)
  * [インターネット運用管理](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/cortex-xpanse/internet-operations-management?ts=markdown)  
    エンドポイント セキュリティ
  * [エンドポイント防御](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/endpoint-protection?ts=markdown)
  * [拡張型ディテクション\&レスポンス](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/detection-and-response?ts=markdown)
  * [ランサムウェア対策](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/ransomware-protection?ts=markdown)
  * [デジタル フォレンジック](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/digital-forensics?ts=markdown)  
    [利用業界](https://www.paloaltonetworks.jp/industry?ts=markdown)
  * [公共部門](https://www.paloaltonetworks.com/industry/public-sector)
  * [金融サービス](https://www.paloaltonetworks.com/industry/financial-services)
  * [製造業](https://www.paloaltonetworks.com/industry/manufacturing)
  * [ヘルスケア](https://www.paloaltonetworks.com/industry/healthcare)
  * [中小企業向けソリューション](https://www.paloaltonetworks.com/industry/small-medium-business-portfolio)

* サービス  
  ![black arrow pointing left to go back to main navigation](https://www.paloaltonetworks.com/etc/clientlibs/clean/imgs/arrow-right-black.svg) サービス  
  [脅威インテリジェンス\&インシデント レスポンス サービス](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42?ts=markdown)
  
  * [評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess?ts=markdown)
  
  * [OTセキュリティ評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/ai-security-assessment?ts=markdown)
  
  * [アタックサーフェス評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/attack-surface-assessment?ts=markdown)
  
  * [侵害対策レビュー](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/breach-readiness-review?ts=markdown)
  
  * [BEC対策評価](https://www.paloaltonetworks.com/bec-readiness-assessment)
  
  * [CPSセキュリティ評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/cloud-security-assessment?ts=markdown)
  
  * [侵害の評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/compromise-assessment?ts=markdown)
  
  * [サイバー リスク評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/cyber-risk-assessment?ts=markdown)
  
  * [サイバー デュー デリジェンス](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/mergers-acquisitions-cyber-due-dilligence?ts=markdown)
  
  * [侵入テスト](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/penetration-testing?ts=markdown)
  
  * [パープル チーム演習](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/purple-teaming?ts=markdown)
  
  * [ランサムウェア対策評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/ransomware-readiness-assessment?ts=markdown)
  
  * [SOC評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/soc-assessment?ts=markdown)
  
  * [サプライチェーンのリスク評価](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/supply-chain-risk-assessment?ts=markdown)
  
  * [机上演習](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/assess/tabletop-exercise?ts=markdown)
  
  * [Unit 42保護契約](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/retainer?ts=markdown)
  
  * [ゼロ トラスト アドバイザリー](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/transform/zero-trust-advisory?ts=markdown)
  
  * [対応](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/respond?ts=markdown)
  
  * [クラウド インシデント レスポンス](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/respond/cloud-incident-response?ts=markdown)
  
  * [デジタル フォレンジック](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/respond/digital-forensics?ts=markdown)
  
  * [インシデント レスポンス](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/respond/incident-response?ts=markdown)
  
  * [マネージド ディテクション\&レスポンス](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/respond/managed-detection-response?ts=markdown)
  
  * [マネージド脅威ハンティング](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/respond/managed-threat-hunting?ts=markdown)
  
  * [マネージドXSIAM](https://www.paloaltonetworks.jp/cortex/managed-xsiam?ts=markdown)
  
  * [Unit 42保護契約](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/retainer?ts=markdown)
  
  * [運用とエクスペリエンスを](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/transform?ts=markdown)
  
  * [IR計画の策定とレビュー](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/transform/incident-response-plan-development-review?ts=markdown)
  
  * [セキュリティ プログラム設計](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/transform/security-program-design?ts=markdown)
  
  * [バーチャルCISO](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/transform/vciso?ts=markdown)  
    [グローバル カスタマー サービス](https://www.paloaltonetworks.jp/services?ts=markdown)
  
  * [教育とトレーニング](https://www.paloaltonetworks.com/services/education)
  
  * [プロフェッショナル サービス](https://www.paloaltonetworks.com/services/consulting)
  
  * [サクセス ツール](https://www.paloaltonetworks.com/services/customer-success-tools)
  
  * [サポート サービス](https://www.paloaltonetworks.com/services/solution-assurance)
  
  * [カスタマーサクセス](https://www.paloaltonetworks.com/services/customer-success)  
    [![](https://www.paloaltonetworks.com/etc/clientlibs/clean/imgs/logo-unit-42.svg)  
    Unit 42保護契約
    組織のニーズに合わせてカスタム構築されているため、予防的なサイバー リスク管理サービスを含む弊社のサービスのいずれかに作業時間を割り当てることができます。世界最高レベルのUnit 42インシデント レスポンス チームを社内部署のように利用できるサービスをご確認ください。
    詳細はこちら](https://www.paloaltonetworks.jp/unit42/retainer?ts=markdown)

* パートナー  
  ![black arrow pointing left to go back to main navigation](https://www.paloaltonetworks.com/etc/clientlibs/clean/imgs/arrow-right-black.svg) パートナー  
  NextWaveパートナー
  
  * [NextWaveパートナー コミュニティ](https://www.paloaltonetworks.com/partners)
  * [クラウド サービス プロバイダ](https://www.paloaltonetworks.com/partners/nextwave-for-csp)
  * [グローバル システム インテグレータ](https://www.paloaltonetworks.com/partners/nextwave-for-gsi)
  * [テクノロジ パートナー](https://www.paloaltonetworks.com/partners/technology-partners)
  * [サービス プロバイダ](https://www.paloaltonetworks.com/partners/service-providers)
  * [ソリューション プロバイダ](https://www.paloaltonetworks.com/partners/nextwave-solution-providers)
  * [マネージド セキュリティ サービス プロバイダ](https://www.paloaltonetworks.com/partners/managed-security-service-providers)  
    アクション
  * [ポータルにログインする](https://www.paloaltonetworks.com/partners/nextwave-partner-portal)
  * [マネージド サービス プログラム](https://www.paloaltonetworks.com/partners/managed-security-services-provider-program)
  * [パートナーになる](https://paloaltonetworks.my.site.com/NextWavePartnerProgram/s/partnerregistration?type=becomepartner)
  * [アクセスをリクエストする](https://paloaltonetworks.my.site.com/NextWavePartnerProgram/s/partnerregistration?type=requestaccess)
  * [パートナーを見つける](https://paloaltonetworks.my.site.com/NextWavePartnerProgram/s/partnerlocator/?langcode=ja&country=110)  
    [CYBERFORCE
    CYBERFORCEは、セキュリティの専門知識で信頼されるパートナー エンジニアの上位1％を代表しています。
    詳細はこちら](https://www.paloaltonetworks.com/cyberforce)

* 会社案内  
  ![black arrow pointing left to go back to main navigation](https://www.paloaltonetworks.com/etc/clientlibs/clean/imgs/arrow-right-black.svg) 会社案内  
  Palo Alto Networks
  
  * [パロアルトネットワークスについて](https://www.paloaltonetworks.jp/about-us?ts=markdown)
  * [経営陣](https://www.paloaltonetworks.com/about-us/management)
  * [投資家の皆様へ](https://investors.paloaltonetworks.com/)
  * [拠点](https://www.paloaltonetworks.com/about-us/locations)
  * [倫理とコンプライアンス](https://www.paloaltonetworks.com/company/ethics-and-compliance)
  * [企業責任](https://www.paloaltonetworks.com/about-us/corporate-responsibility)
  * [軍人と退役軍人](https://jobs.paloaltonetworks.com/military)  
    弊社が選ばれる理由
  * [Precision AIセキュリティ](https://www.paloaltonetworks.jp/precision-ai-security?ts=markdown)
  * [プラットフォーム アプローチ](https://www.paloaltonetworks.jp/why-paloaltonetworks/platformization?ts=markdown)
  * [サイバーセキュリティの変革を加速する](https://www.paloaltonetworks.com/why-paloaltonetworks/nam-cxo-portfolio)
  * [受賞歴](https://www.paloaltonetworks.com/about-us/awards)
  * [顧客事例](https://www.paloaltonetworks.jp/customers?ts=markdown)
  * [国際認定](https://www.paloaltonetworks.com/legal-notices/trust-center/compliance)
  * [Trust 360プログラム](https://www.paloaltonetworks.com/resources/whitepapers/trust-360)  
    採用情報
  * [概要](https://jobs.paloaltonetworks.com/japan)
  * [カルチャー\&福利厚生](https://jobs.paloaltonetworks.com/en/culture/)  
    [Newsweek、愛される100社
    従業員を正当に評価する企業
    続きを読む](https://www.paloaltonetworks.com/company/press/2021/palo-alto-networks-secures-top-ranking-on-newsweek-s-most-loved-workplaces-list-for-2021)

* 詳細  
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  リソース
  
  * [ブログ](https://www.paloaltonetworks.com/blog/?lang=ja)
  * [Unit 42脅威リサーチ ブログ](https://unit42.paloaltonetworks.jp/)
  * [コミュニティ](https://www.paloaltonetworks.com/communities)
  * [コンテンツ ライブラリ](https://www.paloaltonetworks.jp/resources?ts=markdown)
  * [Cyberpedia](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia?ts=markdown)
  * [テック インサイダー](https://techinsider.paloaltonetworks.com/)
  * [ナレッジ ベース](https://knowledgebase.paloaltonetworks.com/)
  * [Palo Alto Networks TV](https://tv.paloaltonetworks.com/)
  * [リーダーの視点](https://www.paloaltonetworks.jp/perspectives/)
  * [定期刊行誌: サイバー パースペクティブ](https://www.paloaltonetworks.com/cybersecurity-perspectives/cyber-perspectives-magazine)
  * [地域のクラウド拠点](https://www.paloaltonetworks.jp/products/regional-cloud-locations?ts=markdown)
  * [Tech Docs](https://docs.paloaltonetworks.com/)
  * [セキュリティ体制評価](https://www.paloaltonetworks.jp/security-posture-assessment?ts=markdown)
  * [脅威ベクトル ポッドキャスト](https://www.paloaltonetworks.com/podcasts/threat-vector)  
    お問合せ
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  * [イベント](https://events.paloaltonetworks.com/)
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4. [大規模言語モデル(LLM)とは？](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/large-language-models-llm?ts=markdown)  
   目次

* [現在のLLMにはどのようなものがありますか？](#what)
* [LLMの仕組み](#how)
* [LLMのメリット](#benefits)
* [LLMの課題](#challenges)
* [LLMの使用例とデプロイメント・オプション](#use-cases)
* [LLM セキュリティの懸念](#llm)
* [OWASPトップ10：LLMのセキュリティリスク](#owasp)
* [大規模言語モデルのFAQ](#faqs)

# 大規模言語モデル(LLM)とは？

目次

* [現在のLLMにはどのようなものがありますか？](#what)
* [LLMの仕組み](#how)
* [LLMのメリット](#benefits)
* [LLMの課題](#challenges)
* [LLMの使用例とデプロイメント・オプション](#use-cases)
* [LLM セキュリティの懸念](#llm)
* [OWASPトップ10：LLMのセキュリティリスク](#owasp)
* [大規模言語モデルのFAQ](#faqs)

1. 現在のLLMにはどのようなものがありますか？

* [1. 現在のLLMにはどのようなものがありますか？](#what)
* [2. LLMの仕組み](#how)
* [3. LLMのメリット](#benefits)
* [4. LLMの課題](#challenges)
* [5. LLMの使用例とデプロイメント・オプション](#use-cases)
* [6. LLM セキュリティの懸念](#llm)
* [7. OWASPトップ10：LLMのセキュリティリスク](#owasp)
* [8. 大規模言語モデルのFAQ](#faqs)

大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語を理解し、生成するために設計された最先端の自然言語処理(NLP)開発です。LLMは、膨大なテキストデータに対して学習された高度なAIモデルであり、言語パターンを認識し、文脈を理解し、首尾一貫した文脈に関連した応答を生成することができます。NLPは機械が言語を扱うための基礎的な技術を提供する一方で、LLMは人間のような言語理解と生成を模倣する機械の能力を大幅に向上させる特殊なアプローチを代表するものです。

## 現在のLLMにはどのようなものがありますか？

LLMは自然言語処理のフロンティアを代表するもので、GoogleのGemini、MetaのGalacticaとLlama、OpenAIのGPTシリーズ、Falcon 40BやPhi-1など、現在重大なモデルがこの分野を独占しています。様々なアーキテクチャとパラメータサイズを持つこれらのモデルは、クエリへの回答から、長い文章に一貫性があり文脈に関連したテキストの生成まで、様々なタスクに優れています。

グーグルが導入した [BERTは](https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/)、トランスフォーマーベースのアーキテクチャで基礎的な土台を築きました。一方、最近参入したメタの『ギャラクティカ』は、科学界を明確にターゲットにしており、科学的領域に重大な影響を及ぼす可能性のある誤解を招く「幻覚」を作り出すという精査に直面しています。一方、OpenAIのGPTシリーズ、特にGPT-3とGPT-4は画期的な能力を備えており、後者には170兆を超えるパラメータが含まれ、テキストとイメージの両方を処理する能力があると噂されています。このモデルの優秀さは、人間の知能に匹敵するか、それを上回る理論的な機械能力である人工知能（AGI）に近いという推測につながりました。

しかし、課題は山積しています。これらのモデルは大規模かつ複雑であるため、予測不可能な結果をもたらす可能性があります。また、膨大なトレーニング要件により、環境の持続可能性や偏った結果に対する懸念が生じます。

しかし、そのような懸念の中、LLMの進化は、ウェブ検索の改良のようなありふれた作業から、医学研究やサイバーセキュリティのような重要な分野まで、様々な分野での進歩を約束しています。この分野が進歩するにつれ、可能性と慎重さのバランスが最も重要であることに変わりはありません。

## LLMの仕組み

人間のような言語を理解し、生成することに優れているため、LLMはニューラルネットワーク、膨大なトレーニングデータセット、トランスフォーマーと呼ばれるアーキテクチャを組み合わせて使用しています。

### ニューラルネットワーク

大規模な言語モデルの中核となるのは、ディープラーニングモデルとして知られる、複数の層を持つニューラルネットワークです。これらのネットワークは、相互に接続されたノード（ニューロン）で構成され、学習段階で入力データのパターンを認識するように学習します。LLMは、ウェブサイト、書籍、記事などの多様なソースを網羅する膨大なテキストで訓練され、文法、構文、意味、文脈情報を学習することができます。

パターンを認識するように設計されたアルゴリズムの背後で、ニューラルネットワークは、生の入力の一種の [機械知覚](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/machine-learning-ml?ts=markdown)、ラベリング、またはクラスタリングを通じて感覚データを解釈します。ニューラルネットワークのアーキテクチャは、ノード間の接続がサイクルを形成しない単純なフィードフォワードネットワークから、高度な層と複数のフィードバックループを持つ複雑な構造までさまざまです。

* **畳み込みニューラルネットワーク（CNN）**：これらは、グリッド状のトポロジーを持つデータの処理に特に効果的です。例えば、画像データはピクセルの2次元グリッドと考えることができます。

* **リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）**：これらはテキストや音声のようなシーケンシャルなデータに適しています。各ステップでの出力は、前の計算と、これまでに処理された内容に関するある種の記憶に依存します。

### トランスフォーマー

トランスフォーマーアーキテクチャは、2017年にVaswaniらによって紹介されたLLMの重要なコンポーネントです。トランスフォーマーは、RNNやLSTMのような以前のシーケンスモデルの限界に対処するもので、長距離の依存関係や並列化に苦労していました。Transformerは、自己注意と呼ばれるメカニズムを採用しており、このメカニズムにより、入力文脈における異なる単語の重要性を評価し、配列内の距離に関係なく、単語間の関係を把握することができます。

### トークン化

トークン化は、LLMでテキストを処理する最初のステップです。入力されたテキストはトークンと呼ばれる小さな単位に分解され、ニューラルネットワークが処理できる数値表現（ベクトル）に変換されます。学習中、モデルは入力トークンとその関係に基づいて、文脈に適した出力トークンを生成するように学習します。

訓練プロセスでは、バックプロパゲーションと呼ばれる手法によって、ニューラルネットワークの接続の重みを調整します。モデルの予測値と学習データ内の実際のターゲット・トークンとの差を最小化することで、モデルはより正確で首尾一貫した言語を生成するように学習します。

一度学習した大規模な言語モデルは、より小規模でタスクに特化したデータセットで短期間学習することで、感情分析、要約、質問応答などの特定のタスクやドメインで微調整することができます。このプロセスにより、LLMは一般化された言語理解をターゲットタスクのニュアンスや要件に適応させることができます。

***関連記事** [人工知能の説明](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/artificial-intelligence-ai?ts=markdown)*

## LLMのメリット

大規模な言語モデルには、以下のような幅広い利点があります：

1. \*\*高度な自然言語理解：\*\*LLMは文脈や言葉のニュアンスを理解することができるので、より適切で人間らしい応答ができます。
2. \*\*汎用性：\*\*LLMは、テキスト生成、要約、翻訳、質問応答など様々なタスクに適用でき、タスク固有のトレーニングを必要としません。
3. \*\*翻訳：\*\*多言語の訓練を受けたLLMは、多言語間の翻訳を効果的に行うことができます。未知の言語や失われた言語から、パターンに基づいて意味を導き出すという説もあります。
4. **ありふれたタスクの自動化**LLMは、要約、言い換え、コンテンツの生成など、テキストに関連するタスクを実行することができます。
5. \*\*新たな能力：\*\*LLMは膨大な量のデータに基づいて訓練されているため、多段階の計算、複雑な質問への回答、思考の連鎖を促すプロンプトの生成など、予期しないが素晴らしい能力を発揮することができます。
6. **デバッグとコーディング**サイバーセキュリティの分野では、LLMは従来の方法よりも迅速にコードの記述やデバッグを支援することができます。
7. \*\*脅威パターンの分析：\*\*サイバーセキュリティの分野では、LLMは高度な持続的脅威に関連するパターンを特定し、インシデントの帰属やリアルタイムのミティゲーションを支援します。
8. \*\*レスポンス・オートメーション：\*\*セキュリティ・オペレーション・センターでは、LLMが応答の自動化、スクリプトやツールの生成、レポート作成の支援を行い、セキュリティ専門家がルーチン・タスクに費やす時間を削減します。

このような利点がある一方で、LLMには欠点もあり、倫理的に管理しなければならない点もあることを忘れてはなりません。

## LLMの課題

LLMの卓越した言語能力がもたらすメリットに目を奪われがちですが、組織はLLMに付随する潜在的な課題も認識し、対処する準備を整えておく必要があります。

### 運営上の課題

1. \*\*幻覚：\*\*LLMは時として、奇妙で真実味のない出力を出したり、知覚があるかのような印象を与えたりすることがあります。これらの出力はモデルのトレーニングデータに基づいておらず、"幻覚 "と呼ばれています。
2. \*\*バイアス：\*\*LLMが偏ったデータで学習された場合、その出力は特定のグループ、人種、クラスに対して差別的または偏ったものになる可能性があります。トレーニング後でさえ、バイアス（偏見）はユーザーとの相互作用に基づいて進化する可能性があります。マイクロソフトのTayは、偏見がどのように現れ、エスカレートするかを示す悪名高い例です。
3. \*\*グリッチトークンまたは敵対的な例：\*\*これらの入力は、モデルが誤った、あるいは誤解を招くような出力を出すように細工されたもので、事実上モデルを "誤動作 "させるものです。
4. \*\*説明不足：\*\*LLMがどのように特定の決定を下したり、特定の出力を生成したりするのかを理解するのは困難で、トラブルシューティングや改良が難しくなります。
5. \*\*過剰な信頼：\*\*LLMがさまざまな分野に統合されるにつれ、過度の依存が生じ、人間の専門知識や直感が軽視される恐れがあります。

## LLMの使用例とデプロイメント・オプション

LLMは、組織に対して、それぞれ異なるツール群に依存し、関連するセキュリティ上の意味を持つ、いくつかのオプションの実装パターンを提供します。

### 事前に訓練されたLLMの使用

OpenAIやAnthropicのようなクラウドプロバイダーは、自社が管理し安全な強力なLLMへのAPIアクセスを提供しています。組織はこれらのAPIを活用することで、基盤となるインフラを管理することなく、LLM機能をアプリケーションに組み込むことができます。

あるいは、MetaのLLaMaのようなオープンソースのLLMは、組織独自のインフラストラクチャ上で実行することができ、より多くの制御とカスタマイズのオプションを提供します。欠点としては、オープンソースのLLMを安全に実装・維持するには、多大な計算資源とAIの専門知識が必要です。

#### LLMデプロイメント・モデル

* **APIベースのSaaS**：インフラはLLM開発者（例えばOpenAI）によって提供・管理され、パブリックAPIを介してプロビジョニングされます。
* **CSP管理**：LLMはクラウドハイパースケーラが提供するインフラ上にデプロイされ、Azure、OpenAI、Amazon Bedrockなどのプライベートクラウドやパブリッククラウドで実行できます。
* **自己管理**：LLMは企業独自のインフラでデプロイイメントされるため、オープンソースや自家製モデルにのみ関係します。

あらかじめ訓練されたLLMは、コンテンツ生成、チャットボット、感情分析、言語翻訳、コードアシスタントなど、さまざまな機能を提供します。eコマース企業がLLMを使って商品説明を作成したり、ソフトウェア開発会社がLLMを使ったコーディング・アシスタントを活用してプログラマーの生産性を高めたり。

#### 事前訓練されたLLMに伴うセキュリティへの影響

簡単にアクセスできるクラウドAPIとオープンソースモデルが利用可能になったことで、アプリケーションに高度なAI言語機能を追加する障壁が劇的に低くなりました。開発者は、AIやMLの深い専門知識を維持することなく、LLMをソフトウェアに組み込むことができます。これはイノベーションを加速させる一方で、適切なセキュリティとコンプライアンス監視を欠くシャドーAIプロジェクトのリスクを増大させます。一方、開発チームは、データプライバシー、 [モデルガバナンス](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/ai-governance?ts=markdown)、出力制御の問題を十分に考慮しないまま、LLMを実験的に使用している可能性があります。

### 微調整と検索拡張世代（RAG）

特定のアプリケーション用にLLMをカスタマイズするには、組織は目的のタスクに関連する小規模なデータセットでLLMを微調整したり、質問応答やコンテンツ要約のための知識ベースとLLMを統合するRAGを実装したりすることができます。

これらのユースケースには、社内データにアクセスできる特殊なAIアシスタント（カスタマーサポート、人事、ITヘルプデスクなど）やQ\&Aアプリ（ドキュメント、コードリポジトリ、トレーニング教材など）が含まれます。例えば、通信会社の顧客サービス用チャットボットは、技術的な問題やアカウント管理で顧客をより良く支援するために、製品ドキュメント、FAQ、または過去のサポートインタラクションを微調整することができます。

#### 微調整とRAGに伴うセキュリティへの影響

微調整とRAGにより、組織はLLMを特定の領域とデータに適合させることができ、より的を絞った正確なアウトプットが可能になります。しかし、このカスタマイズプロセスでは、トレーニング中にモデルが機密性の高い内部情報にさらされることがよくあります。許可されたデータのみが微調整に使用され、結果として得られるモデルが安全であることを保証するためには、強力なデータガバナンスの実践が要件となります。

### モデルトレーニング

大手テクノロジー企業や研究機関の中には、LLMの育成に投資するところもあります。これは、膨大な計算能力とデータセットを必要とする非常にリソース集約的なプロセスですが、組織はモデルアーキテクチャ、学習データ、最適化プロセスを完全に制御することができます。さらに、組織は出来上がったモデルの完全な知的財産権を保持します。

モデルのトレーニングは、創薬、材料科学、自律システムなどの高度なアプリケーションにつながります。例えば、医療組織がカルテや画像データから病気の診断を支援するモデルを開発することができます。

#### モデルトレーニングに伴うセキュリティへの影響

カスタムLLMのトレーニングは、複雑なブラックボックスモデルを扱う際に、モデルの動作の説明責任と監査可能性をどのように維持するかという難しい問題を提起します。トレーニングプロセス自体が膨大なコンピュートリソースを消費するため、悪用や干渉を防ぐために、トレーニング環境を強力に隔離し、アクセス制御する必要があります。まず、組織はハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラを構築し、膨大なデータセットを慎重に管理しなければなりません。

## LLM セキュリティの懸念

エンタープライズ環境で大規模な言語モデルをデプロイする際の主な懸念は、学習中に機密データが含まれる可能性があることです。いったんデータがこれらのモデルに取り込まれると、どのような情報がモデルに取り込まれたのかを正確に識別することが難しくなります。トレーニングに使用される無数のデータソースと、このデータにアクセスできる様々な個人を考慮すると、この可視性の欠如は問題となり得ます。

データソースの可視性を確保し、データソースへのアクセス者を厳格に管理することは、意図しない機密情報の漏洩を防ぐために極めて重要です。

さらに懸念されるのは、サイバー攻撃にLLMが悪用される可能性です。悪意のある行為者は、LLMを利用して説得力のあるフィッシングメールを作成し、個人を欺いて機密データに不正アクセスすることができます。ソーシャル・エンジニアリングとして知られるこの手法は、魅力的で欺瞞的なコンテンツを作成する可能性があり、データ保護の課題をエスカレートさせます。

厳格なアクセス制御と保護措置がなければ、重大な [データ漏えいの](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/data-breach?ts=markdown) リスクが高まり、悪意のある行為者は誤報やプロパガンダ、その他の有害なコンテンツを簡単に広めることができるようになります。

LLMには無限に近いポジティブな用途がある一方で、悪意のあるコードを作成する可能性があり、そのような動作を防止する従来のフィルタを回避することができます。このような脆弱性は、 [情報漏えいが](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/data-leak?ts=markdown) 単に情報を盗むだけでなく、危険なコンテンツやコードを生成するサイバー脅威の新時代につながる可能性があります。

例えば、LLMが操作されると、システム全体を危険にさらす悪意のあるソフトウェア、スクリプト、ツールが生成される可能性があります。報酬ハッキング」の可能性は、サイバーセキュリティの領域で警鐘を鳴らしており、目的を達成するための意図しない方法が発見され、 [機密データへの](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/sensitive-data?ts=markdown)偶発的なアクセスや採取につながる可能性を示唆しています。

LLMアプリケーションへの依存度が高まるにつれ、組織や個人はこうした新たな脅威への警戒を怠らず、常にデータを保護する態勢を整えることが不可欠になっています。  
![OWASPのトップセキュリティリスクからLLMを保護](https://www.paloaltonetworks.com/content/dam/pan/en_US/images/cyberpedia/llms.png "OWASPのトップセキュリティリスクからLLMを保護") *図1：OWASPのトップセキュリティリスクからLLMを保護*

## OWASPトップ10：LLMのセキュリティリスク

従来のアプリケーションの脆弱性は、LLMに新たなセキュリティリスクをもたらしています。しかし、OWASP は、 [OWASP トップ 10 LLM セキュリティリスクを](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/) タイムリーに提供し、LLM を利用するアプリケーションについて、新たなメカニズムや従来の修正戦略を適応する必要性を開発者に警告しました。

### LLM01：迅速な注射

プロンプト・インジェクションは、不正な入力によって大規模な言語モデルを操作し、LLMに攻撃者の意図を実行させることができます。ダイレクト・インジェクションでは、悪意ある行為者がシステム・プロンプトを上書きします。間接的なプロンプト注入では、攻撃者は外部ソースからの入力を操作します。いずれの方法でも、 [データ流出や](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/data-exfiltration?ts=markdown)ソーシャルエンジニアリングなどの問題が発生する可能性があります。

### LLM02：安全でない出力処理

安全でない出力処理は、LLMの出力が精査されずに受け入れられ、バックエンドシステムが暴露された場合に発生する脆弱性です。これは、下流のコンポーネントが、効果的な精査をせずにLLMの出力を盲目的に受け入れる場合に発生します。悪用されると、ウェブブラウザではクロスサイトスクリプティング（XSS）やクロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）、バックエンドシステムではサーバサイドリクエストフォージェリ（SSRF）、権限昇格、リモートコード実行につながる可能性があります。

### LLM03：トレーニングデータ汚染

トレーニングデータポイズニングは、Common Crawl、WebText、OpenWebText、書籍などを介してLLMトレーニングデータが操作された場合に発生します。この操作によって、LLMのセキュリティを脅かすバックドアや脆弱性、バイアスが導入され、性能の低下や下流のソフトウェアの悪用、風評被害が生じます。

### LLM04：サービス拒否のモデル

モデル・サービス拒否攻撃は、攻撃者がLLMを悪用してリソースを大量に消費するオペレーションをトリガーし、サービス低下やコスト増につながる場合に発生します。この脆弱性は、LLMの要求の厳しさとユーザー入力の予測不可能な性質によって増幅されます。モデルサービス拒否攻撃シナリオでは、攻撃者がLLMに不釣り合いな量のリソースを要求し、攻撃者と他のユーザーの両方にサービス品質の低下を引き起こすと同時に、潜在的に多大なリソース費用を発生させます。

### LLM05：サプライチェーンの脆弱性

LLMにおけるサプライチェーンの脆弱性は、トレーニングデータ、MLモデル、デプロイメントプラットフォームを危険にさらし、セキュリティ侵害やシステム全体の障害を引き起こす可能性があります。脆弱なコンポーネントやサービスは、汚染されたトレーニングデータ、安全でないプラグイン、古いソフトウェア、または影響を受けやすい事前学習モデルから発生する可能性があります。

### LLM06：機密情報の開示

LLMアプリケーションは、機密データ、機密情報、および独自のアルゴリズムを公開する可能性があり、不正アクセス、知的財産の盗難、および [データ侵害に](https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/data-breach?ts=markdown)つながります。このようなリスクを軽減するために、LLMアプリケーションはデータのサニタイゼーションを採用し、適切な厳格なユーザーポリシーを実装し、LLMから返されるデータの種類を制限する必要があります。

### LLM07：安全でないプラグインの設計

プラグインには安全でない入力や不十分な [アクセス制御が](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/access-control?ts=markdown)含まれている可能性があり、 [データ流出や](https://www.paloaltonetworks.jp/cyberpedia/data-exfiltration?ts=markdown)リモートコード実行、権限昇格につながる悪意のあるリクエストを受けやすくなります。開発者は、悪用を防ぐために、厳格なパラメータ化された入力と安全なアクセス制御ガイドラインに従わなければなりません。

### LLM08：過剰なエージェンシー

過剰エージェンシーとは、LLMベースのシステムが意図しない結果を招く行動をとることを指します。その脆弱性は、LLMに過度な自律性を与えたり、過剰な機能を与えたり、過剰な権限を与えたりすることに起因します。開発者は、プラグインの機能を絶対に必要なものに限定すべきです。また、ユーザーの承認を追跡し、すべてのアクションに人間の承認を必要とし、下流のシステムで承認を実装する必要があります。

### LLM09：過度の信頼

LLMは、人間のユーザーやシステムが適切な監視を行わずにLLMに過度に依存すると、不適切なコンテンツを生成する可能性があります。LLM09の潜在的な影響には、誤報、セキュリティの脆弱性、法的問題などがあります。

### LLM10：盗難モデル

LLMモデルの窃盗には、専有LLMへの不正アクセス、コピー、流出が含まれます。モデルの盗難は、財務的損失や競争上の優位性の喪失、評判の低下、機密データへの不正アクセスにつながります。組織は、独自のLLMを保護するために厳格なセキュリティ対策を実施しなければなりません。

## 大規模言語モデルのFAQ

### LLMのセキュリティはどうなっていますか？

LLMを保護するために、強力なアクセス制御、ネットワーク・セグメンテーションとセキュアなサンドボックスによるネットワーク・リソース・アクセス制限、継続的なリソース監視、ログとLLM関連アクティビティの定期的な監査など、多面的なセキュリティ・アプローチを実装してください。

### LLMモデルの構造は？

LLMモデルの構造はトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、自己アテンションメカニズムを使用してデータ列を処理・生成します。

### LLMの作成はどのように始めるのですか？

大規模な言語モデルを構築する初期段階では、膨大な量の学習用テキストデータを収集し、よりスムーズな処理と学習を行うために、トークンと呼ばれる小さなデータ単位に分割します。

### NLPとLLMの違いは何ですか？

NLPは、人間の言語をコンピュータが理解、解釈、生成できるようにすることに焦点を当てた、AIと言語学のサブフィールドです。自然言語処理には、感情分析、機械翻訳、テキスト要約、名前付きエンティティ認識など、幅広いタスクが含まれます。自然言語処理技術には通常、テキストデータを処理・分析するための計算アルゴリズム、統計モデリング、機械学習が含まれます。

LLMはディープラーニングモデルの一種で、特に大規模なNLPタスクを処理するために設計されたニューラルネットワークです。GPT-3やBERTなどのLLMは、複雑な言語パターン、文法、意味論を学習するために、膨大な量のテキストデータに対して学習されます。これらのモデルは、トランスフォーマーアーキテクチャと呼ばれる技術を活用することで、長距離の依存関係や文脈情報を言語に取り込むことができます。

NLPとLLMの主な違いは、NLPが人間の言語を処理するためのさまざまな技術やアプローチを包含する広範な分野であるのに対し、LLMは高度なNLPタスク用に設計された特定のタイプのニューラルネットワークモデルであることです。LLMは、NLP領域における最先端のアプローチであり、従来のNLP手法と比較して、人間のような言語を理解し生成する性能と能力が向上しています。

### トレーニングモデルとは何ですか？

機械学習における学習モデルとは、入力データに基づいて予測や決定を行うことができる数学的表現を開発するプロセスを指します。ラベル付けされた学習データをモデルに与えることで、モデルはパターン、関係、特徴を認識することを学習し、以前に見たことのないデータに対して汎化し、正確な推論を行うことができるようになります。学習プロセスでは、モデルのパラメータを繰り返し調整することで、誤差を最小限に抑え、パフォーマンスを向上させます。モデルが十分な精度と汎化能力を達成すれば、画像認識、自然言語処理、顧客行動予測など、実世界の問題を解決するためにデプロイイメントすることができます。

### 人工知能（AI）とは？

人工知能（AI）は、問題解決、パターン認識、意思決定など、人間の認知能力をシミュレートできるインテリジェント・システムの作成に重点を置くコンピュータ科学の一分野です。アルゴリズム、データ、計算能力を活用することで、AIシステムは経験から学び、新しい情報に適応し、通常は人間の知性を必要とする要件を実行することができます。これらのシステムは、ヘルスケア、金融、製造業など、さまざまな業界に応用され、自動化、生産性の向上、革新的なソリューションを実現しています。

### 機械学習（ML）とは何ですか？

機械学習（ML）は人工知能の一分野であり、明示的なプログラミングなしにコンピュータが学習し、特定のタスクのパフォーマンスを向上させるアルゴリズムを開発することです。大規模なデータセットを処理・分析することで、MLモデルはパターンを特定し、予測を行い、洞察を生み出すことができます。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのML技術は、自然言語処理、画像認識、推薦システムなど数多くの応用があります。

### ジェネレーティブAIとは？

ジェネレーティブAIは、既存の事例から学習することによって、新しいコンテンツ、データ、パターンを作成することに焦点を当てた人工知能のサブセットです。この種のAIは、生成的敵対ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダ（VAE）などの高度な機械学習技術を活用して、入力データに似た未知の出力を生成します。ジェネレーティブAIのアプリケーションには、画像合成、テキスト生成、データ拡張などがあり、アート、デザイン、エンターテインメント、データサイエンスなどの分野で革新的なソリューションを可能にします。

### 生成的敵対ネットワーク（GAN）とは？

生成的敵対ネットワーク（GAN）は、与えられたデータセットに類似した新しいデータサンプルを生成するように設計された機械学習モデルのクラスです。GANは、ジェネレーターとディスクリミネーターの2つのニューラルネットワークで構成され、同時に競争的に学習されます。ジェネレーターは合成サンプルを生成し、識別器は生成されたサンプルを評価し、実際のデータと区別します。

ジェネレーターは、識別器を欺こうとすることで継続的にデータ生成能力を向上させ、その結果、本物のサンプルと生成されたサンプルを識別する能力が向上します。この敵対的プロセスは、生成されたサンプルが実際のデータとほとんど区別がつかなくなるまで継続されるため、GANは画像合成、データ拡張、スタイル転送などのアプリケーションで特に有用です。

### 変分オートエンコーダ（VAE）とは何ですか？

変分オートエンコーダ（VAE）は、入力データを低次元の潜在空間に符号化し、この圧縮表現からデータを再構成することで、複雑なデータ分布を表現することを学習する生成モデルの一種です。VAEは、入力データを潜在空間の確率分布にマッピングするエンコーダーと、この分布のサンプリング点からデータを再構成するデコーダーの2つのニューラルネットワークで構成されます。

VAEモデルは再構成誤差を最小化するように学習され、学習された分布があらかじめ定義された事前分布と一致するように促す正則化項が設定されます。VAEは、潜在空間からサンプリングされたランダムな点をデコードすることで新しいデータサンプルを生成することができ、画像生成、データノイズ除去、表現学習などのアプリケーションに適しています。
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[AIのためのセキュリティ体制管理
Prisma Cloud AI-SPMを使用して、AIインフラストラクチャ、使用状況、データを保護および制御する方法をご紹介します。](https://www.paloaltonetworks.jp/prisma/cloud/ai-spm?ts=markdown)  
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