Splunk（Ciscoの一社）は、エージェント型AIがIT・セキュリティ業務を効率化する一方で、若手アナリストが経験を積む「徒弟制度」が失われつつあると指摘しました。従来は誤検知の切り分けやダッシュボード調査、夜間のログ確認などの反復が、パターン認識と判断力を形成する学習の場でした。これらの“負担”は燃え尽きの原因にもなっていたため、AIで軽減すべきだとしています。
一方で規制環境では、SOXやPCI DSS、HIPAA、NIS2の枠組みが、人の判断の連鎖を前提にした説明責任を求めています。モデルを監査するのではなく、人が「なぜそう判断したか」を説明できることが重要になるため、説明できる人材が減ると組織の記憶が薄れ、リスクが表面化しにくくなる可能性があると述べました。
そのため、エージェントの非決定的な挙動に対応するガードレールや、適切なエスカレーション基準、機械の決定をレビューしてドリフトやバイアス、推論失敗を検知する仕組みが必要だとしました。さらに、推論のデータ系統を可視化し、影響度と確信度で権限を段階化し、人の上書きを学習の修正信号として扱い、解決を領域横断で蓄積するなど、運用者のスキルが伸びる設計が「実装可能な製品能力」だと強調しています。
Splunkは、AIが人を置き換えるのではなく、人がAIと並走して学び続けられるようにシステムを再設計し、次の10年のデジタルレジリエンスを組織が自前で担えるようにするべきだと結論づけました。
参照元：2026/07/01 「Digital resilience compounds when AI and human expertise scale together」 https://venturebeat.com/security/digital-resilience-compounds-when-ai-and-human-expertise-scale-together
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