超知能大学のための高等教育分析

高等教育機関では、テクノロジーツール、チーム、予算、さらには建物・学部・キャンパスにまたがるリソースまで、あらゆるものがサイロ化しているケースが少なくありません。大学では、インサイトを導き出すための共通データリポジトリが整備されていないことも少なくありません。ITを包括的に捉えるアプローチへの転換は、多くの教育機関にとって大きな変革です。これにより、ITハードウェア、アプリケーション、インフラ全体を統合的に可視化・分析できる単一の基盤を構築できます。

データ環境が分断されていると、組織全体に関わる課題をリアルタイムで把握することができません。部門やプログラムごとに異なるデータシステムが存在することで、セキュリティリスクが高まるだけでなく、データ管理に関する組織全体のガバナンスも不十分になりがちです。   

こうしたサイロ化を解消するには、統合データプラットフォームが有効です。ツールを集約してデータの分散を抑え、部門間のコラボレーションを促進し、真のデータドリブンな教育機関への変革を支援します。とはいえ、レガシーアプリケーションや既存のテクノロジー、業務プロセスに根付いた文化がある環境では、その実現は決して容易ではありません。

超知能型教育機関の実現は、組織内を流れるデータ、その保存場所、そして複数のデータソースを関連付けて活用できるかどうかにかかっています。データがチームや部門ごとに分断されていると、リアルタイムな可視性を確保することは困難です。

全体を把握できないまま、データに基づいた意思決定を行うことはできるでしょうか。

学術、運用、セキュリティの各システムを横断する統合データプラットフォームを軸に、教育機関の戦略部門とITサービス部門が連携することで、大学はすべてのデータを単一のプラットフォーム上で集約、検索、アクセスし、活用できるようになります。このアプローチにより、重要な情報へリアルタイムでアクセスできるだけでなく、その情報を適切なコンテキストで分析し、迅速な意思決定や対応につなげることが可能になります。

サイロ化を解消し、統合データプラットフォームを構築するには、まずITインフラに関する組織内のデータを集約し、その後、関連するユースケースへと活用範囲を広げていくアプローチが効果的です。こうしたデータセットは、統合に伴うプライバシーやポリシー上の懸念が比較的少なく、運用面と財務面の双方で高いROI（投資対効果）が期待できます。

Elasticの検索ベースのプラットフォームは、超知能型教育機関が組織全体の構造化データ、非構造化データ、半構造化データを統合するのに役立ちます。このデータ基盤を活用することで、機関は アプリケーションパフォーマンス監視（APM） や 脅威ハンティング から、研究者の知的財産の保護、登録者数の急増時のデジタルコースカタログや学習管理システムの信頼性維持に至るまで、重要な分野でより迅速かつ的確な意思決定を行うことができます。

高等教育におけるITへの包括的なアプローチを構築するには、IT環境全体を統合的に把握することが不可欠です。エンドツーエンドのオブザーバビリティソリューションは、メトリクス、ログ、トレースを統合することで、ITチームがそれらすべてを俯瞰的に把握できるだけでなく、 異常の検出、パターンの発見、平均解決時間の短縮に必要な情報を得ることができます。

ネットワーク全体をリアルタイムで可視化することで、組織のデータを実際のアクションにつなげ、次のような分野で迅速な成果を生み出せます。

• 学生サービス：学生体験の向上を目指すうえで、組織全体を横断するデータインサイトは重要な役割を果たします。問題を迅速に検知・予測できることで、学生は必要な情報へスムーズにアクセスし、生産性を維持しながら、日々の学習に欠かせないオンラインツールやサービスを安心して利用できます。

• ITオペレーション：ITオペレーションを統合することで、部門を横断した効率的で標準化されたプロセスを実現できるほか、必要に応じてリソースを柔軟に配分できるようになります。俊敏なITオペレーションを構築することで、新たなテクノロジーの登場にも迅速かつ柔軟に対応できます。

• サイバーセキュリティ：IT環境内に分断されたツール、システム、データが存在する限り、侵入やマルウェアが数か月、場合によっては数年もの間、検知されずに潜伏する余地が生まれます。データ戦略をシンプルに統合することで、利用するベンダーの数や脆弱性を減らせるだけでなく、セキュリティインシデントが発生した際にも、影響を受けたシステムを迅速に特定し、的確に対応できるようになります。

教育機関が統合データプラットフォームを導入すると、教職員は実験やイノベーションに取り組むための貴重な時間を確保できるようになります。Elasticのアジャイルなプラットフォームは、これらの教育機関のスタッフが複雑な技術的課題に対する先進的なソリューションを生み出すことを支援しました。

ジョージア州立大学は、従来のオブザーバビリティツールから移行し、AWS上のElasticsearchとKibanaダッシュボードを使用して構築した統合システムによって運用を効率化しました。この移行により、ITチームは新しいテクノロジーを試し、学生が学資援助の申請手続きを進めるのを支援するAI搭載アプリケーションの概念実証を構築する時間を確保できました。このツールは、学資援助の申請を完了するために必要となる複雑で分かりにくい手順を学生が進められるよう、個別に最適化された情報とアドバイスを提供します。

テキサスA&M大学システムのサイバーセキュリティ運用チームは11のキャンパス、8つの州政府機関、そして全米で2番目に多い学生数を擁する組織のデータ保護を担っています。同チームは、複数のセキュリティ製品の利用から、すべてのデバイスでElastic Securityを自動的に活用する運用へ移行しました。これにより、セキュリティワークフローにおけるドキュメント作成の負担、重複した検知、誤検知を削減しました。この移行によって、チームは毎月100時間以上の作業時間を削減し、インシデント対応時間を短縮するとともに、追加のセキュリティ機能やアップデートを迅速に統合できるようになりました。

メリーランド・イノベーション・アンド・セキュリティ・インスティテュート（MISI）は、若いサイバー専門家を養成し、各機関が評価しているテクノロジーをよりよく理解できるよう支援する非営利団体です。これにより、投資前に情報に基づいた意思決定を行うことができます。MISIは、サイバーディフェンダーが現実世界の環境でセキュリティスキルを身に付けるのを支援するなど、多くのプロジェクトでElastic ObservabilityとElastic Security、そしてAWS GovCloudのFedRAMP Moderate認定を取得したElastic Cloudサービスを使用しています。

効率的でシンプルなデータ戦略は、超知能型教育機関を実現するための第一歩です。それは、イノベーションを促進し、AIを活用したソリューションを実現するための基盤となります。

AIは高等教育機関に大きな可能性をもたらします。しかし、AIを活用したツールを効果的に導入するには、まずいくつかの重要な基盤を整備する必要があります。

効果的なAI戦略には、次の要素が欠かせません。

• 信頼できるデータへのアクセス：AIを活用したソリューションの性能は、基盤となるデータの品質に左右されます。教育機関独自のデータに基づく強固な基盤がなければ、AI戦略を成功へ導くことはできません。 

• 強固な機関ガバナンス：AIをITツールキットに統合する予定であれば、大学全体における人工知能の開発と利用に関するルールやポリシーを定めたAIガバナンスフレームワークを整備することが不可欠です。

• アクセシビリティ：AIを活用したソリューションを効果的に導入するには、関係者が容易に利用でき、組織全体で活用可能な統合データプラットフォームが必要です。

知能型大学を実現するうえで、一つだけ確かなことがあります。それは、すぐに実現できる万能な解決策は存在しないということです。組織全体に広がるインテリジェンスは、単一の製品やツールだけで実現できるものではありません。代わりに、大学は、部門やプログラムを横断する効率的な仕組みを構築・継続的に改善することで、組織全体のインテリジェンスを育んでいきます。接続された、安全でリアルタイムなシステムが、透明性と変革を実現します。

統合データプラットフォームは、複数の課題を同時に解決できるという大きなメリットがあります。ITシステムの可用性と使いやすさを向上させるだけでなく、超知能型教育機関は、統合データプラットフォームの高速なデータ処理能力とAI/MLを組み合わせることで、重要なデータやインフラが侵害される前に、サイバー脅威を迅速に検知し、対応できるようになります。

Elastic SecurityはElasticsearch Platform上に構築されており、SIEM、Endpoint Security、およびクラウドセキュリティの統合された機能を通じて、複雑な脅威から保護、調査、対応を可能にします。

Elasticがどのようにして大学を超インテリジェントな組織へと変革できるかについて、詳しくはこちらをご覧ください。