AI PCとは

AIを利用してタスクを実行することは、多くの業界で日常的なワークフローの一部となっています。これは市場において、要求に対応できるようなサーバーグレードおよびコンシューマーグレードのAIハードウェアのニーズを生んでいます。

AI PCとは、コンシューマーグレードのPCに、AIをローカルで使用するための、新しい特別なハードウェアが組み込まれたものです。従来のPCには、通常の命令を処理するためのCPUと、グラフィック操作を実行するためのGPUが組み込まれています。最新のPCの中にはAI対応のものもありますが、AI PCには、AIタスク専用のNeural Processing Unit (NPU) などの最先端のハードウェアが組み込まれています。

AI PCは、クラウドを利用せずに、AIタスクをローカルで実行できるため、データレジデンシーやデータプライバシーに関する懸念が軽減されます。サイバーセキュリティを含め、さまざまな業界でAIツールが必要不可欠となっている今、AI PCの需要は高まる一方です。

この記事では、AI PCのユースケース、特にサイバーセキュリティでどのように使用されているか、これらの新しいマシンに関連するさまざまな課題について説明します。

AI PCのアーキテクチャ

まずはAI PCの主なコンポーネントの概要を見ていきましょう。

NPU

NPUコンポーネントは、AI PCを従来のPCと区別するものです。これらのユニットはAIワークロードに最適化されており、同等のGPUよりもはるかに少ない消費電力で、データ処理と計算を並列で実行することができます。

CPUとGPUの統合

他のPCと同様に、AI PCは命令を実行して、ユーザーにグラフィック出力を提供します。つまり、NPUに加えて、CPUおよびGPUコンポーネントがあるということです。機械学習 (ML) アプリケーション内であっても、GPUでコンテンツを表示したり、CPUでマシンのメモリを操作したりするための従来のコンピューティング要素は必要です。AI PCは、推論またはトレーニングのためにNPUを使用するAIワークフローの一部として、これらの命令を実行します。

AI PCと従来のPCの違い

従来のPCのGPUでは、AIワークロードを実行する際のエネルギー効率はよくありません。NPUでは、はるかに高いエネルギー効率でAIタスクを実行しながら、同等以上の性能を実現します。さらに、AI PCでは、CPU、GPU、NPUにタスクを適切に割り当てるように最適化されているため、性能と効率のバランスがよくなります。

専門的な環境におけるAI PCのユースケース

業界の専門家の多くが、ChatGPTやGitHub Copilotなどのツールを使用してタスクを実行しています。ただし、AI PCはタスクをローカルで実行することで、プライバシーやデータ共有に関する懸念の高まりに対応できます。このセクションでは、AI PCの利点を活用できる分野について取り上げます。

生産性と創造性

AIは、開発者によるコード作成の支援や、ドキュメントの処理などの繰り返しタスクの自動化において、強力な生産性向上力を発揮します。AIツールを使用することで、作業者の生産性が向上し、重要なタスクにより多くの時間を割くことができるようになります。

AIツールは設計にも役立ちます。例えば、テキストから画像を生成するツールを使用すれば、組織の設計のプロトタイプやストーリーボードを素早く作成できます。これらのツールを使用することで、作業の修正や改善を迅速に行うことができるため、他の人の手を借りることなく創造性が必要な作業を完成させることができます。

リアルタイムのデータ分析

データ分析では従来モデルを利用しており、これらのモデルは複雑さを増しています。今では、AIを使用することで、大量のデータの要約とインデックス作成を瞬時に行えるようになりました。検索拡張生成 (RAG) システムを使用すれば、スプレッドシートやノートでデータをこねくり回すことなく、インサイトを取得できます。

高度なソフトウェア開発

独自のAIモデルを開発する場合、通常はクラウドプロバイダーにスペースを借りて、NVIDIA A100やH100 Tensor Core GPUといった、非常に強力（かつ高価）なハードウェアを利用します。しかし、AI PCを利用すれば、自分のマシンでモデルの開発、トレーニング、テストを行うことができるため、より迅速にフィードバックループを回して、データをできる限りローカルに保持することができます。

ローカルマシンからAIワークロードを実行できるということは、処理やトレーニングのために外部システムにデータを送信しなくて済むということでもあります。

例えば、データをローカルに保持するのが適している状況としては、Software as a Service (SaaS) AIサービスに送信できないHIPAAデータを処理する場合があります。別の例としては、コンプライアンスとデータレジデンシーの要件を遵守するために、特定の地理的地域内に保持する必要があるデータを処理する場合があります。AI PCでワークロードを実行することで、開発者は、規制への違反となるようなトレーニングデータのアップロードを行わなくて済むようになります。

サイバーセキュリティにおけるAI PC

AI PCはサイバーセキュリティにも影響を及ぼします。

クラウドへの依存度の低下

AIシステムは進化するサイバーセキュリティ戦略の一部として当然のように利用されており、一連のシステムをモニタリングしながら、一般的にはバックグラウンドで動作します。

ただし、クラウドベースのサイバーセキュリティモニタリングソリューションを利用している場合は、機密データを送信する必要があるため、サイバーセキュリティ運用時のデータレジデンシーに影響します。AI PCでは、このモニタリングと分析をローカルで行うことで、クラウドへの依存度を減らすことができます。

エンドポイントセキュリティの強化

AI PCは、ローカルで実行されるAIモデルを使用して検知速度を高めることで、エンドポイントセキュリティを強化します。エンドポイントセキュリティは従来、決められたルールとパターンマッチングを利用していました。一方、AIシステムは関連データを基に継続的にトレーニングおよび再トレーニングされるため、新しい送信が安全かどうかを推測できます。

脅威検知の強化

AI推論では、サイバーセキュリティ操作を実行するために、クラウドで実行されるエネルギー効率の悪いハードウェアが必要です。一方、AI PCのNPUでは、効率的で消費エネルギーの少ない、ローカルな方法でマルウェア、フィッシング、持続的標的型攻撃を検知できます。ローカルNPUを使用することで、サイバーセキュリティデータの高度な分析の速度とエネルギー効率が高まります。

サイバーセキュリティにおけるAI PC導入の利点

サイバーセキュリティにAI PCを導入することには、次のような多数の利点があります。

• スケーラビリティ：クラウドの情報を取得して処理する必要がある、境界が設定されていない複数のマシンを利用するのではなく、各マシンがそれ自身のセキュリティタスクを担当します。
• 速度と効率の向上：これらの操作をローカルでリアルタイムに実行することは、特にクラウドベースで非同期に行われる同様の操作と比べた場合、非常に有益です。
• 費用対効果の高いAI導入：AI PCを使用する場合、AIタスクを実行するためにレンタルのクラウドハードウェアを利用するのではなく、ハードウェアの費用を前払いすることになります。
• 高度な分析によるパフォーマンスの向上：AI PCでは、デバイスで直接高度なセキュリティ分析を行えるため、従来のPCのように多数のリソースを消費することなく、詳細なインサイトを提供します。

AI PCに関連する課題とリスク

AIワークロードをローカルで実行することが望ましいとはいえ、機密データをクラウドではなくローカルに保存することには課題が伴います。機密データのモデルのトレーニングや機密データの処理にローカルデータストレージを使用する場合、ファイルシステムの機密ファイルを狙う攻撃からローカルマシンを保護する必要があります。また、特にローカルマシンでのデータの処理または使用が何らかの形で規制に違反する場合、コンプライアンスの課題が生じる可能性があります。

これらの新しいAIワークフローは、攻撃者にも新たな攻撃ベクトルを与えます。例えば、マルウェアは推論攻撃の使用といった、AIシステムに特有のエクスプロイトや、NPUとPCの残りの部分との相互作用のみを標的とするエクスプロイトに的を絞って攻撃することができます。

さらに、AI PCを実行する場合、AI PCをサポートするモデルやソフトウェアインフラストラクチャという、追加のコンポーネントを維持する必要があります。モデルを最新に保つことで、モデルのドリフトを防ぎ、検知の有効性を最大化する（フォールスポジティブまたはフォールスネガティブを防ぐ）ことができます。

クラウドストライクの保護

AI PCでは、AIワークロード向けに最適化された、使い慣れたCPUとGPUの設定に、NPUが追加されています。NPUによって、AIタスクをローカルで実行することが可能になります。また、NPUはクラウドベースのAIシステムよりもエネルギー効率が高く、高いスループットを実現できます。これらのAIタスクは、生産性を高め、繰り返しタスクを自動化するのに役立ち、データを管理するための使いやすいインターフェースをユーザーに提供します。

さらに、AI PCは次のような機能によって、サイバーセキュリティを向上させます。

• ローカル分析によるエンドポイント保護の改善
• 速度と効率の向上によるサイバーセキュリティ運用の強化
• セキュリティチームが自分のマシンで迅速に脅威を検知できるようにする

クラウドストライクでは、クラス最高のセキュリティでAI PCと従来のPCを強化するために使用できる、AIネイティブなサイバーセキュリティ機能をご用意しています。クラウドストライクを利用して組織のAI対応デバイスを保護する方法の詳細をご覧ください。