投稿者 global-ai-media 
セキュリティ運用の現場において、大規模言語モデル（LLM）の活用が新たなフェーズに入りつつあります。Red Siftが発表した無料のLLM活用ツールは、従来のアラート検知型から、文脈を理解し優先順位を判断する「分析型」へのシフトを象徴しています。本稿では、この事例を起点に、日本のセキュリティ人材不足に対するAI活用の可能性と、導入時に考慮すべきリスクについて解説します。
コンテキストなき「アラート疲れ」からの解放
サイバーセキュリティ領域における従来の課題は、ツールの不足ではなく「情報の過多」でした。多くの企業が導入しているセキュリティツールは、異常検知能力には優れていますが、その文脈（Context）までは十分に提供してくれません。結果として、運用担当者は膨大なアラートの山に埋もれ、どれが緊急の対応を要するのか、どれが誤検知（False Positive）なのかを判断するのに忙殺されています。
今回話題となったRed Siftの「Radar Lite」のようなソリューションが注目される理由は、LLMの「言語理解能力」と「推論能力」を活かし、単なる検知を超えて「どの問題を最初に修正すべきか」という優先順位付けと、その理由付けを提供しようとしている点にあります。これは、熟練のアナリストが行っていた一次判断の一部をAIが代替・支援することを意味し、セキュリティ分析の民主化（Democratization）を促進する動きと言えます。
日本企業が直面する「セキュリティ人材不足」への特効薬となるか
日本国内において、この技術トレンドは極めて重要な意味を持ちます。経済産業省などの調査でも度々指摘されている通り、日本はセキュリティ人材が質・量ともに不足しています。特に中堅・中小企業や、大企業であっても非IT部門においては、専任のセキュリティ担当者を置くことが難しく、「兼任情シス」が対応に当たっているのが実情です。
専門知識を持たない担当者にとって、専門用語が並ぶセキュリティログを解読するのは困難です。ここにLLMが介在し、自然言語で「何が起きていて、次に何をすべきか」を平易に解説してくれる機能があれば、属人化の解消と初動対応の迅速化が期待できます。AIは「人間の代替」ではなく、不足する専門性を補う「常駐のジュニアアナリスト」としての役割を果たすことになるでしょう。
導入におけるリスクとガバナンスの視点
一方で、LLMをセキュリティ運用に組み込む際には、特有のリスクも考慮しなければなりません。まず挙げられるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。AIが提示した「修正すべき設定」や「脅威の解釈」が誤っている可能性はゼロではありません。AIの提案を鵜呑みにし、誤った設定変更を行えば、かえってセキュリティホールを生むことになりかねません。
また、データガバナンスの観点も重要です。解析のために機微なログデータやメールヘッダー情報を外部のLLMサービスに送信する場合、情報漏洩のリスクを精査する必要があります。利用するAIサービスがデータを学習に利用しない設定（オプトアウト）になっているか、あるいはエンタープライズ契約に基づいているかなど、法務・コンプライアンス部門と連携した確認が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例および近年のセキュリティAIの動向を踏まえ、日本企業のリーダー層は以下の3点を意識して実務への適用を進めるべきです。
1. 「判断の補助」としての位置づけを明確にする
AIはあくまで意思決定の支援ツールです。「AIが安全と言ったから」で思考停止するのではなく、最終的な判断責任は人間が持つという運用ルールを徹底する必要があります。特に導入初期は、AIの出力結果を専門家やベンダーのサポートと突き合わせて検証するプロセスが求められます。
2. 既成概念にとらわれない業務フローの再設計
従来のアラート対応フローをそのままAIに置き換えるのではなく、「AIが一次切り分けを行う」ことを前提とした業務フローの再構築が有効です。これにより、人間はより高度な判断や、根本的な対策の検討に時間を割くことが可能になります。
3. データの取り扱いに関する明確なガイドライン策定
セキュリティ関連データは企業にとって極めて重要度が高い情報です。どのレベルの情報までならAIに入力してよいか、マスキング処理が必要かなど、現場のエンジニアが迷わないための明確なガイドラインを策定・周知することが、安全な活用の第一歩となります。