こんにちは、ぷらっとホーム営業の清水です。
日頃からGIGAスクール関連の案件に携わっておりますが、最近の現場では「朝のネットワーク遅延」への対策（DHCP/DNS）に加え、セキュリティガイドラインへの準拠を目的とした「ログ管理（Syslog）」の重要性が改めて注目されています。
2024年12月末、文部科学省より「生成AIに関するガイドラインの改訂版」が公表されました。
一見、アプリケーション側の話題に見えますが、実はインフラ整備においても非常に重要な示唆が含まれています。
今回はメーカー営業の視点で、そのポイントを整理していきたいと思います。
文科省が示す「生成AIガイドライン」の本質
今回取り上げるのは、「初等中等教育段階における生成 AI の利活用に関するガイドライン 改訂版（Ver.2.0）」です。
このガイドラインの主なポイントは以下の3つで、小・中・高校などの教育現場における生成AIの扱いを定めたものです。
- 教職員の活用： 校務効率化や教材作成への積極的な活用。
- 児童生徒の活用： 発達段階に応じ、思考力を損なわない範囲での利用。
- リスク管理： 誤情報や偏り（バイアス）を理解した上での情報リテラシー育成。
2024年12月末に本制定されたこの指針に基づき、現在は北海道から沖縄まで、「生成AIパイロット校」に指定された全国の小・中・高校で実証研究が進められています。
各校の報告書を見てみると、美術や国語、物理基礎など、想像以上に幅広い教科でAIが浸透し始めていることが分かります。
（こちらから各校の実際の様子がみれるので、ご興味のある方はぜひご覧ください）
GIGAスクール構想が次の一歩へ進む中、生成AIの活用は一部の試行ではなく、今後の教育現場で全国的な広がりをみせていくと考えられます。
メーカー営業としての視点：なぜ「ログ収集」が必要なのか
教育現場への普及が進む中で、課題として挙げられているのがセキュリティに関する問題です。
そして、ネットワーク機器メーカーの営業として注目すべきは、ガイドライン内の以下の記述です。
①安全性を考慮した適正利用
多様なサービス形態が存在することに留意の上、フィルタリングの設定やログの収集等学校の実態に即した適切な対策を講じることが求められる。（ガイドラインより引用）
本ガイドラインでは、フィルタリングの設定とあわせて「ログの収集」が挙げられています。
生成AIは利便性が高い反面、「誰が、いつ、どのような入力をしたか」という履歴がブラックボックス化しやすい側面があります。
通信の中身が暗号化されていても、「どの端末が、いつ、どのAIサービスへアクセスしたか」というメタデータを蓄積しておくことは、リスクを管理するための最も有効な手段となります。
最新の「教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン」との整合性を考えても、「何が起きたか後から確実に追跡できる状態」にしておくことは、重要事項であるといえます。
さらに、近年では様々な業界でログの長期保存が求められているので、
小規模校から大規模な自治体まで柔軟に対応でき、かつ導入しやすい価格のSyslogサーバーへの需要は間違いなく高まっていくと考えられます。
まとめ
今後、教育機関におけるガイドライン準拠の動きはさらに加速していきます。AI活用の学びを支えるうえで、見落とされがちですが不可欠な基盤となるのが「ログ管理」です。
営業目線の贔屓目に聞こえるかもしれませんが、弊社のSyslogアプライアンスサーバー「EasyBlocks Smart log series」は、安価で導入しやすく、設定も極めてシンプルです。
小規模校から大規模な自治体まで、現場の規模に合わせて柔軟に構成を選んでいただけるラインナップを揃えています。
解析ができるような派手なソリューションではありませんが、IT教育の発展を見据えたセキュリティ対策に踏み込んだとき、もし構築の難しさやコストの壁にぶつかるようなことがあれば、お役に立てる製品だと自負しております。
その時はぜひ、お気軽にご相談いただければと思います。
