日々あふれるアラートの確認やログの調査に追われ、「この作業をAIに任せられないか」と感じたことはないでしょうか。人手が足りないセキュリティ運用の現場で、AI（機械学習・生成AI）をどう使えるのかは、多くの情報システム担当者が気になるテーマです。
ただしAIとセキュリティの話題は、「AIをセキュリティ運用に使う」側面と、「AIそのものを安全に使う」側面が入り混じって語られがちです。この記事が扱うのは前者、すなわち脅威の検知・ログ解析・調査・対応といった運用タスクをAIでどう効率化するかです。
本記事では、AIがセキュリティ運用の各タスクで具体的に何をするのか、機械学習による検知が従来方式と何が違うのか、どんな製品や運用サービスで実現できるのか、そして任せきれない部分までを整理します。自社の運用のどこにAIを取り入れるかを判断する材料としてご活用ください。
目次
一括ダウンロードする
この記事が扱うのは「AI for Security」——「Security for AI」との切り分け
はじめに、言葉の取り違えを防ぐために整理します。AIとセキュリティの関係は、大きく2つに分けて語られます。1つはAIを攻撃の検知や対応に使う「AI for Security（セキュリティのためのAI）」、もう1つは生成AIの業務利用で生じる情報漏洩などのリスクに備える「Security for AI（AIのためのセキュリティ）」です。
この2つを公的に整理しているのが、総務省の「令和7年版 情報通信白書」です。白書は次のように、両者に取り組む必要性を示しています。
こうした背景を踏まえ、生成AI等のAI技術を巡る最新動向を把握しつつ、AIに起因するセキュリティリスクを可能な限り回避・低減するための「Security for AI」に取り組むとともに、AIをセキュリティ対策に効果的に活用するための「AI for Security」に取り組むことが必要である。
出典：令和7年版 情報通信白書「サイバーセキュリティにおける生成AI等に関する取組」｜総務省
本記事が扱うのは、このうち「AI for Security」、すなわちAIをセキュリティ運用に取り入れて検知や対応を効率化する側です。生成AIを業務で安全に使うための対策（入力した機密情報の扱い、プロンプトを悪用した攻撃への備えなど）は「Security for AI」の領域で、本記事では扱いません。この領域を詳しく知りたい場合は、公的な解説としてIPA（情報処理推進機構）の資料が参考になります。
出典・参考資料（2件）
AIはセキュリティ運用の各タスクで何をするのか
ここからは、AIがセキュリティ運用の具体的なタスクで何を担い、人が何を残すのかを見ていきます。「AIがすごい」という話ではなく、自社の運用のどの作業がどう変わるかをタスク単位でつかむことが、導入を判断する出発点になります。
まず全体像を一覧で示します。セキュリティ運用は、通信や端末の監視から、アラートの選別、攻撃の調査、対応までが一連の流れになっており、AIはそれぞれの工程で役割を持ちます。
| 運用タスク | アラートのトリアージ | ログ・トラフィックの解析 | 未知・亜種マルウェアの検知 | 不正アクセス・振る舞いの検知 | 調査・インシデント対応 | セキュリティ診断 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AIが担うこと | 大量のアラートを関連づけて優先度をつけ、対応すべきものを絞り込む | 通信やログを常時解析し、普段と異なるパターンを抽出する | ファイルや挙動の特徴を機械学習で評価し、パターン未登録の脅威を捉える | 利用者や端末の通常の振る舞いを学習し、逸脱した動きを異常として検知する | 関連ログの収集・要約や、攻撃の概要・初期調査を支援する | 設定や通信を継続的に点検し、リスクの高い箇所を洗い出す |
| 人が残す判断 | 優先度の高い事案に対応するか、様子を見るかの最終判断 | 抽出された挙動が自社の業務上許容される動きかの見極め | 検知された挙動を隔離・駆除するかの決定とチューニング | 正規の業務変化か攻撃かの切り分け、誤検知の調整 | 影響範囲の確定、封じ込め・復旧の実行可否の判断 | 指摘への対応優先度づけと、業務影響をふまえた改修判断 |
以降で、主要なタスクを個別に補足します。共通するのは、AIが「気づく・絞り込む・支援する」までを速く広く担い、最終的に「どう動くか」を人が決める構図です。
アラートのトリアージ
セキュリティ機器が出すアラートは膨大で、本当に対応すべき事案が埋もれがちです。AIは個々のアラートを単体で見るのではなく、同じ端末・近い時間帯・共通する攻撃手口といった関連で結びつけ、「1つの攻撃の流れ」として捉えます。
優先度は、攻撃が到達した資産の重要度や攻撃の進行度などから算出されます。担当者は上位の事案から着手でき、埋もれていた重要な警告を見落としにくくなります。
ログ・トラフィックの解析
ネットワークを流れる通信や各種ログは、人手ですべてを追うことができない量になります。AIは通信やログを常時解析し、普段の通信との違いや不審な通信を抽出します。
たとえば通信先・時間帯・データ量といった平常のベースラインを学習しておけば、深夜に普段使わない外部へ大量送信するような逸脱を異常として拾えます。シグネチャ（既知の攻撃パターン）に載っていない動きでも、振る舞いの変化として捉えられる点が特徴です。
未知・亜種マルウェアの検知
従来のウイルス対策は、既知のパターンと照合して検知する方式が中心でした。機械学習を使う検知では、ファイルの構造や実行時の挙動の特徴から悪性かどうかを評価するため、パターンがまだ登録されていない未知の攻撃や、既存マルウェアの亜種にも反応しやすくなります。この仕組みは端末向けのセキュリティ製品（EPP／EDR）に組み込まれています。
未知のマルウェアを実際にどの製品がどんな仕組みで検知し、誰が監視するのかを製品ごとに見比べたい場合は、以下の比較記事が参考になります。
不正アクセス・振る舞いの検知
AIは、利用者や端末の「普段の振る舞い」を学習し、そこから大きく外れた動き（深夜の大量ダウンロード、普段アクセスしないサーバーへの接続など）を異常として捉えます。外部からの侵入だけでなく、侵入後に社内を横へ広がる通信や内部不正の兆候をとらえる手がかりになります。ネットワークの通信を分析するNDR（Network Detection and Response）がこのアプローチの代表です。
調査・インシデント対応（生成AIの調査支援）
攻撃の疑いが出たとき、関連するログを集めて何が起きたかを把握する調査は、時間と専門知識を要します。近年は生成AIに、大量のログやアラートを読み込ませて要約させたり、検知された攻撃の概要や次に確認すべき点を自然な文章で示させたりする使い方が広がっています。
初動の見立てを早められる一方、影響範囲の確定のような深い調査までは任せきれません。どこまでを生成AIに委ね、どこから人が引き取るかは、後述の「AIにできないこと」で整理します。
セキュリティ診断
システムの設定ミスや脆弱な箇所は、放置すると攻撃の入口になります。AIを活用した診断では、公開範囲が広すぎる設定・弱いパスワードポリシー・未適用のパッチといったリスクの高い箇所を、設定や通信から継続的に洗い出します。
洗い出した指摘のうち、どれを優先して直すかは、業務への影響をふまえた人の判断になります。
機械学習・振る舞い検知はシグネチャ型と何が違うのか
「AIが異常を検知する」と聞いても、従来の検知と何が違うのかが分からなければ判断できません。ここでは、検知の2つの考え方——既知のパターンと照合するシグネチャ型と、正常からの逸脱を見る異常（振る舞い）検知——の違いを整理します。機械学習を使う検知は、後者を精度高く行うための手段と捉えると理解しやすくなります。
この2方式の得意・不得意は、公的機関であるIPA（独立行政法人情報処理推進機構）が翻訳監修した米国国立標準技術研究所（NIST）のガイドラインが、次のように整理しています。まずシグネチャ型についてです。
シグネチャベースの検知は、既知の脅威に対しては非常に有効であるが、まだ知られていない脅威、回避テクニックにより偽装された脅威、既知の脅威のさまざまな変種に対しては効果を発揮できないことが多い。
出典：侵入検知および侵入防止システム（IDPS）に関するガイド（NIST SP 800-94）｜IPA 翻訳監修版
一方、正常時との違いを見る異常（アノマリ）検知は、未知の脅威に強い反面、誤検知が出やすいという裏返しの性質を持ちます。同じガイドラインは次のように指摘しています。
アノマリベースのIDPS製品は、特に、より多様性に富んだ環境、または、より変化の大きな環境において、プロファイルから大幅に逸脱した正当な活動が原因となって、しばしばフォールスポジティブが多数発生する。
出典：侵入検知および侵入防止システム（IDPS）に関するガイド（NIST SP 800-94）｜IPA 翻訳監修版
| 観点 | 判定の仕組み | 既知の攻撃 | 未知・亜種 | 誤検知 | 運用の前提 |
|---|---|---|---|---|---|
| シグネチャ型 | 既知の攻撃パターンと照合する | 高い精度で検知し、誤検知も少ない | パターン未登録だと見逃しやすい | 少ない | シグネチャの継続的な更新が必要 |
| 異常（振る舞い）検知 | 正常な状態を学習し、逸脱を異常とみなす | 検知できるが、シグネチャ型ほど特化していない | 逸脱として捉えやすい（強み） | 多くなりがちで、環境に合わせた調整が前提 | 正常の学習と、自社環境に合わせたチューニングが必要 |
機械学習を使った検知は、この異常検知を大量のデータから精度高く行うための手段です。シグネチャ型を置き換えるものではなく、既知の攻撃はシグネチャ型で確実におさえ、未知の脅威は機械学習・振る舞い検知で補う、という組み合わせが実務では現実的です。製品がどちらの仕組みを採るかは、このあとの比較表で見比べられます。
出典・参考資料（1件）
- 出典：侵入検知および侵入防止システム（IDPS）に関するガイド（NIST SP 800-94）｜独立行政法人情報処理推進機構（IPA）翻訳監修版（PDF）
AIをセキュリティ運用に取り入れる手段——自社運用とマネージド運用
AIを運用に取り入れる道は、大きく2つに分かれます。AIを搭載した製品を導入して自社で運用するか、監視・対応そのものをAIを活用した外部サービスに任せるかです。どちらが向くかは、社内に割ける人員とスキル、守りたい範囲によって変わります。
AI搭載製品を自社で運用する（EDR/EPP・NDR・XDR/SIEM）
自社運用では、機械学習や振る舞い分析を備えた製品を導入し、検知やアラートの対応を自社の担当者が行います。守りたい対象によって製品の種別が異なり、端末を守るならEDR／EPP、ネットワークの通信を見張るならNDR、複数の領域のログを統合して相関分析するならXDR（防御層を横断して検知・対応する仕組み）やSIEM（各種ログを集約して分析する基盤）が候補になります。
自社運用は設定やログを自分たちでコントロールできる反面、アラートのチューニングや対応を回し続ける体制が前提になります。導入時には、既存のSIEMやEDRと連携できるか、誤検知にどう対応するか、まず一部の範囲で試して効果を確かめられるか（試験導入）を確認しておくと、入れたのに使いこなせないという事態を避けられます。
AIを活用したマネージド運用に任せる（MDR・SOC代行）
専任のセキュリティ担当者を置けない場合は、監視・対応を外部の専門チームに委ねる選択肢があります。MDR（Managed Detection and Response）やSOC（セキュリティ監視を専門に担う拠点）の代行と呼ばれるサービスで、AIによる検知と専門家による判断を組み合わせ、24時間の監視や初動対応まで引き受けます。製品を入れてもアラート対応まで自社で回し切れない、という組織に向きます。
任せる範囲（検知までか、対応・復旧まで含むか）や課金の単位はサービスごとに異なるため、自社に残る作業がどこまでかを契約前に確認することが重要です。自社運用とマネージド運用は二者択一ではなく、重要な範囲だけ外部に任せ、ほかは自社で運用する組み合わせも選べます。
どこから着手するか迷う場合は、守りたい対象と人員から考えると整理しやすくなります。まず端末の被害を抑えたいなら機械学習検知のEPP／EDR、ネットワーク全体の不審な通信を捉えたいならNDR、専任担当を置けず運用まで手が回らないならマネージド運用（MDR）から検討する、というのが出発点の目安です。
MDRやSOC代行を具体的に選ぶ段階では、代行してもらえる範囲・課金単位・24時間監視の中身がサービスごとに大きく異なります。各サービスを条件で見比べたい場合は、以下の記事が参考になります。
AIにできないこと——「人×AI」の役割分担と限界
AIは運用を効率化しますが、万能ではありません。導入前に限界を把握しておくと、「AIに任せたはずが守れていなかった」という事態を避けられます。ここでは、過信を避けるために押さえておきたい3点を整理します。
1つ目は、生成AIによる調査支援には範囲があることです。AIを活用したインシデント対応を実演したNECの登壇資料は、生成AIの役割と限界を次のように率直に示しています。
詳細な調査はできない。まだ人力が必要 ⇒概要の確認やアラートの初期調査には利用可能
出典：生成AIを活用したセキュリティ運用の効率化（Hardening Conference 2025 登壇資料）｜NEC
生成AIは概要確認や初期調査には使える一方、影響範囲の確定のような詳細な調査や、本当に防御できているかの検証は人の判断が必要になります。AIの出力をそのまま結論にせず、最終判断は人が担う前提で使うことが欠かせません。
2つ目は、誤検知（フォールスポジティブ）です。前章で見たとおり、正常からの逸脱で判断する異常検知は誤検知が多くなりがちで、自社の環境に合わせたチューニングが前提になります。放置するとアラートが大量に出て、本当に対応すべき警告が埋もれてしまいます。
3つ目は、学習データの質への依存です。AIは学習した「正常」を基準に判断するため、学習期間に悪性の挙動が混ざると、それを正常として取り込んでしまうおそれがあります。導入直後の学習や運用中の見直しを人が確認する体制が、精度を保つうえで重要です。AIは運用を速く広く支える道具であり、守りの最終的な責任は人が持つという役割分担が、過不足のない活用の前提になります。
出典・参考資料（2件）
攻撃側もAIを使う——高速化する脅威と運用での守り方
AIを使うのは守る側だけではありません。攻撃側もAIを活用し、攻撃の準備や実行が速く、巧妙になっています。巧妙化したフィッシングメール、実在の人物になりすますディープフェイク、脆弱性を自動で探索する手口などが典型です。
攻撃の高速化は、数値にも表れています。クラウドストライクの「2026年版グローバル脅威レポート」は、攻撃者が侵入してから社内へ広がるまでの時間について、次のように報告しています。
2025年のサイバー犯罪 (eCrime) の平均ブレイクアウトタイムはわずか29分にまで短縮され、過去最速の攻撃はわずか27秒で完了しました。
出典：2026年版グローバル脅威レポート｜クラウドストライク
同レポートは、AIを活用した攻撃者の活動が前年比89%増加したとも報告しています。侵入から拡大までが数十分、速ければ30秒を切る時代には、人手だけの監視・対応では追いつきません。
だからこそ、検知と初動対応の自動化——本記事で見てきたAIによるトリアージや振る舞い検知——が、現実的な守りの手段になります。攻撃側のAI化に、運用側のAI活用で対抗する構図です。
出典・参考資料（1件）
- 出典：2026年版グローバル脅威レポート（AIによって加速する攻撃者と新たに形成される攻撃対象領域）｜クラウドストライク株式会社（リンク）
一括ダウンロードする
AIを活用した社内セキュリティ製品を比較検討する
ここからは、AIや機械学習を活用して運用タスクを担う社内セキュリティ製品を紹介します。ここで取り上げるのは、ネットワークの通信を分析するNDR型と、端末を守るEPP／EDR型が中心です。
前章で触れたXDR／SIEMや、運用を任せるMDR／SOC代行の製品・サービスは、各タスクの章で挙げた関連記事と、社内セキュリティ全体の比較記事で見比べられます。まずは比較表で全体像をつかんでください。
| サービス名 | Network Blackbox | Eye"247" Safety Zone | Darktrace | Vectra AI |
|---|---|---|---|---|
| 検知レイヤー（守る対象） | ネットワーク型（NDR） | 端末型（EPP／EDR） | ネットワーク型（NDR）中心 | ネットワーク型（NDR） |
| 検知の仕組み（AI・機械学習の使いどころ） | シグネチャ検知＋行為ベースの検出（BAD）＋コンテンツ分析を併用。全パケットを解析して異常を捉える（公式はAIベースと訴求。機械学習など具体的な手法は非公表） | シグネチャ検知＋振る舞い検知（ATC）。Bitdefender提供の機械学習ベースの検知エンジンを搭載 | 組織固有の「正常な挙動」を自己学習するAIが逸脱を異常として検知（シグネチャ非依存）。Cyber AI Analystが調査も自動化 | 攻撃者の振る舞いを学習した200以上のAIモデルで検知（Attack Signal Intelligence、シグネチャ非依存） |
| 対応範囲 | 通信全体の侵入・内部の不審通信・水平移動・データ持ち出し・事後調査（フォレンジック） | PC・サーバーのマルウェア／ランサムウェア／不審な挙動 | ネットワーク／メール／クラウド／OT／ID／エンドポイントを横断 | オンプレ／マルチクラウド／ID／M365／IoT・OTを横断 |
| 外部ツール連携 | EDR・SIEMと連携（Syslog／REST API） | 公式に記載なし（EPP・EDRを単体で搭載） | CrowdStrike／Microsoft Defender／Splunk／QRadar等と連携（オープンAPI） | CrowdStrike／Defender／Splunk／Sentinel／Cortex XSOAR等と連携 |
| 無料トライアル | 公表なし（デモ申請に対応） | 公表なし | 無償検証（PoV）に対応 | トライアル相談に対応（マクニカ窓口） |
| 初期費用 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
| 月額費用 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
| 詳細情報 | 公式資料を見る | 公式資料を見る | サービス詳細を見る | サービス詳細を見る |
※本比較表は2026年11月時点の各社公式情報にもとづきます。最新の仕様・料金・トライアルの有無は各社の資料・公式サイトでご確認ください。
選び分けの目安は、守りたい対象です。端末での未知のマルウェアや不審な挙動を機械学習で捉えたいならEPP／EDR型、ネットワークを流れる通信の振る舞いから侵入や内部の不審な動きを見つけたいならNDR型が向きます。
費用はいずれも要問い合わせですが、課金の単位（端末数・通信量・監視対象の範囲など）は製品で異なります。検知の仕組み・対応範囲・既存環境との連携とあわせて、資料で確認するとよいでしょう。自社の優先に合うタイプを、上の比較表で見比べてください。
ここで取り上げたのはAIを活用した製品が中心です。認証やメール対策、ログ管理なども含め、社内セキュリティの打ち手全体を守る対象別に見渡して比較検討したい場合は、以下の記事をご覧ください。
社内セキュリティソリューション比較｜守る対象別のタイプ・代表サービスと選び方
社内のセキュリティを強化したいものの、端末の保護から不正アクセス対策、情報漏えいの防止まで課題が広く、何から手をつければよいか判断がつかないという声は少なくありません。テレワークやクラウド利用が定着し、社外に持ち出される端末やIDが増えたこ…
1. Network Blackbox（株式会社クワッドマイナージャパン）
ネットワークを流れる全パケットを保存して分析する、フルパケットキャプチャ型のNDRプラットフォームがNetwork Blackboxです。公式サイトも自社をNDRプラットフォームと位置づけ、通信を損失なく記録することで、検知と事後調査（フォレンジック）の両方に対応できる点を特徴としています。
検知は、既知の攻撃を照合するシグネチャベースに加え、利用者の行為パターンから異常を見つける方式や、送受信データの内容を復元して分析する方式を組み合わせます。このうち行為パターンから異常を見つける方式は、シグネチャに依存せず普段と異なる振る舞いを捉えるもので、前章で整理した振る舞い検知にあたります。
通信を全量保存するため、外部からの侵入にとどまらず、内部の不審な通信やデータ持ち出し、侵入後の調査にも対応範囲を持ちます。EDRやSIEMとはSyslog・REST API経由で連携し、既存の基盤を置き換えずに補完する設計です。
2. Eye”247″ Safety Zone（株式会社フーバーブレイン）
フーバーブレインが提供するEye”247″ Safety Zoneは、端末を守るEPP（Endpoint Protection Platform）とEDR（Endpoint Detection and Response）を1つにまとめたエンドポイントセキュリティソフトです。
Bitdefenderと共同開発した検知エンジンを採用し、機械学習ベースの検知を備えています。提供元のフーバーブレインは東証スタンダード市場に上場しています。
アプリケーションの動作を常時監視する振る舞い検知（ATC：Advanced Threat Control）により、パターン未登録の未知・亜種のマルウェアにも反応します。ランサムウェア対策として、ファイルを自動でバックアップし、被害時に直近のバックアップからリストアできる機能も標準で備えます。専任のセキュリティ担当者を置きにくい中堅・中小企業での利用を想定した製品です。
3. Darktrace（ダークトレース・ジャパン株式会社）
組織のネットワークにおける「平常の振る舞い」を自己学習するAIを強みとするのが、英国発のDarktraceです。あらかじめ定めたパターンに頼らず、各機器や利用者の通常の通信を学習したうえで、そこから逸脱した動きを異常として捉え、既知・未知を問わず脅威を検知します。
検知した異常はCyber AI Analystが自動で調査し、Autonomous Responseが自律的に封じ込める機能を備えます。第三者評価であるGartner Magic Quadrant for NDRでは、2026年版まで2年連続でリーダーに位置づけられています。未知の脅威や内部での不審な動きを、人手をかけずに早く捉えたい企業に向いたサービスです。
出典・参考資料（1件）
- 出典：Darktrace Named a Leader in the 2026 Gartner Magic Quadrant for Network Detection and Response for Second Consecutive Year｜Darktrace（プレスリリース）
4. Vectra AI（Vectra AI, Inc.／国内代理店: マクニカ株式会社）
Vectra AIは、攻撃者の実際の振る舞いから学習したAIで脅威を検知するAI駆動型のNDRです。検知エンジン「Attack Signal Intelligence」は、200以上のAIモデルで通信の振る舞いを分析し、大量のアラートの中から「いま侵害が起きている箇所」を優先度づけして絞り込むことを狙います。
オンプレミスからマルチクラウド、ID基盤やIoT・OTまで、監視の対象を横断できる点も特徴です。国内ではマクニカ株式会社が販売・サポートを担います。アラートの量に運用が追いつかない、侵入後の攻撃の進行を早く捉えたい、といった課題を持つ企業に向いています。
まとめ
AIをセキュリティ運用に使う「AI for Security」は、アラートのトリアージ、ログ・通信の解析、未知のマルウェアや不審な振る舞いの検知、調査・対応の支援、診断といった各タスクで、人手だけでは追いつかない部分を速く広く担います。鍵になるのは、既知に強いシグネチャ型と、未知に強い機械学習・振る舞い検知を組み合わせ、最終判断は人が持つという役割分担です。
取り入れ方は、AI搭載製品を自社で運用するか、AIを活用したマネージド運用に任せるかに分かれ、社内の人員やスキル、守りたい範囲で選びます。攻撃側のAI化で脅威が高速化するなか、検知と初動の自動化は現実的な備えになります。自社の運用のどの工程にAIを入れるかを起点に、各サービスの資料を取り寄せて検討を進めてください。
一括ダウンロードする
よくある質問（FAQ）
Q. AI for Security（セキュリティのためのAI）とは何ですか？
A. AI for Securityとは、脅威の検知・ログ解析・調査・対応といったセキュリティ運用のタスクに、機械学習や生成AIを活用して効率化する取り組みです。生成AIそのものを安全に使うための対策（入力した機密情報の扱いや、プロンプトを悪用した攻撃への備え）は「Security for AI」と呼ばれる別の領域で、本記事が扱うのは前者のAI for Securityです。
Q. AIを使ったセキュリティ運用で、本当に運用負荷は減りますか？
A. AIを使ったセキュリティ運用は、人手では追いきれない大量のアラートの選別や、ログ・通信の常時解析を肩代わりし、担当者が優先度の高い事案に集中できるようにすることで運用負荷を減らします。ただし軽くなるのは「気づく・絞り込む」までの作業で、対応するかどうかの最終判断や誤検知の調整は人が担うため、負荷がゼロになるわけではありません。
Q. AIを使ったセキュリティ運用は、既存のSIEMやEDRと併用できますか？
A. AIを使ったセキュリティ運用の多くは、既存のSIEMやEDRを置き換えるのではなく、SyslogやREST APIなどで連携して補完する形で併用できます。たとえばNDR製品は、通信の分析結果を既存のSIEM・EDRに渡して活用します。連携の方式は製品によって異なるため、導入前に自社の既存環境とつなげられるかを確認しておくと安心です。
Q. AIを導入すれば誤検知（フォールスポジティブ）はなくなりますか？
A. AIを導入しても誤検知はなくなりません。正常な状態からの逸脱で判断する異常（振る舞い）検知は、正当な業務の変化を異常と捉える誤検知が出やすく、自社環境に合わせたチューニングが前提になります。誤検知を放置すると本当に対応すべき警告が埋もれるため、既知の攻撃に強いシグネチャ型と組み合わせ、運用のなかで調整を続けることが重要です。
Q. AIを使えば専任のセキュリティ担当者は不要になりますか？
A. AIを導入しても、専任の担当者がまったく不要になるわけではありません。対応の最終判断・誤検知の調整・学習データの確認は人が担う必要があるためです。専任のセキュリティ要員を置きにくい場合は、監視・対応をAIを活用したマネージド運用（MDR・SOC代行）に任せ、自社に残る作業を絞る選択肢が現実的です。
Q. 生成AIによるインシデント調査は、どこまで任せられますか？
A. 生成AIによるインシデント調査に任せられるのは、関連ログの要約や攻撃の概要確認、アラートの初期調査までで、影響範囲の確定といった詳細な調査は人の判断が必要です。生成AIの出力をそのまま結論とせず、最終判断は人が担う前提で、初期対応を速めるための補助として使うのが現実的です。
Q. AIを活用したセキュリティ製品の導入費用はどれくらいですか？
A. AIを活用したセキュリティ製品の費用は、製品の種別（EDR/EPP・NDR・XDR/SIEM）や守る対象・規模、自社運用かマネージド運用かによって幅があり、一律の相場を示すのは難しいのが実情です。課金の単位（端末数・通信量・監視範囲など）も製品ごとに異なるため、候補を絞ったうえで各社の資料を取り寄せ、自社の条件での費用を見比べるのが確実です。
Q. 攻撃側もAIを使う今、AIでの運用対策は追いつきますか？
A. 攻撃側のAI化で脅威は高速化しており、侵入から社内への拡大までが平均29分、最速で27秒という時代には、人手だけの監視・対応では追いつかず、検知と初動対応の自動化が現実的な備えになります。AIによるトリアージや振る舞い検知で守る側も速度を上げ、攻撃側のAI化に運用側のAI活用で対抗する構図です。
AIを活用した社内セキュリティ製品の料金・資料を一括チェック
MCB FinTechカタログでは、機械学習による検知やNDRなど、AIを活用した社内セキュリティ製品の最新資料を無料で一括請求できます。検知の仕組み・対応範囲・連携先を見比べて、自社の運用に合うサービスを選べます。
一括ダウンロードする
MCB FinTechカタログに掲載しませんか？
MCB FinTechカタログでは、掲載企業様を募集しています。マネックスグループの金融実務ノウハウを活かした独自の評価軸と検索設計により、導入検討者が最適なサービスを効率的に発見できる法人向け比較プラットフォームです。掲載後は管理画面から料金表や導入事例を随時更新でき、常に最新の情報を訴求可能。まずは下記フォームより、お気軽にお問い合わせください。
マネックス証券 フィナンシャル・インテリジェンス部 暗号資産アナリスト
松嶋真倫
監修の範囲は記事の一般的な解説部分であり、比較表および各製品・サービスの紹介内容は監修の対象外です。
