2024年度クラウドネイティブセキュリティおよび利用状況レポート
機械学習（ML）は魔法ではなく、統計的手法のコレクションで、明示的なプログラミングなしにコンピュータに答えを推定させることができます。
MLは狭い範囲の問題や大規模なデータセットに適しており、高度に再現可能または予測可能なパターンを扱う際に有効です。
しかし、MLは万能ではなく、すべてのセキュリティ問題に適用可能なわけではありません。
複雑な問題に対しては、MLを試みる前に他のすべてのアプローチを検討すべきです。
MLは比較的難しくコストがかかるため、シンプルなアプローチで解決できる場合はその方が望ましい。
例えば、自然言語処理（NLP）はMLの成功例であり、複雑な言語パターンの理解に役立っています。
しかし、MLの利用は適切なユースケース選択と、十分な量の関連データが必要であり、結果の解釈には確率的な不確実性が伴います。
MLは一部の問題に対して非常に有効ですが、すべてのセキュリティニーズを解決する万能の解決策ではありません。
