投稿者 global-ai-media 
サイバー攻撃の高度化と広範化に対し、従来の人力によるログ解析や対処は限界を迎えつつあります。マイクロソフトが推進するAIを活用したセキュリティ調査の拡大・深化の事例をもとに、ベクトル検索やリスクの自動分類がどのように実務を変えるのか、日本企業が直面するセキュリティ人材不足の課題と照らし合わせて解説します。
セキュリティ運用における「量」と「質」の課題
企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が進む一方で、サイバー攻撃の脅威は量的にも質的にも拡大しています。日本国内の企業においても、日々膨大な数のセキュリティアラートが生成され、SOC（Security Operation Center）やセキュリティ担当者がその対応に忙殺される「アラート疲労」が深刻な課題となっています。
マイクロソフトが最新のAI活用で目指しているのは、単なるチャットボットによる対話だけでなく、セキュリティ調査の「幅（Breadth）」と「深さ（Depth）」をAIによって拡張することです。具体的には、AI検索、自動分類、ベクトル検索といった技術を組み合わせることで、従来のアプローチでは見逃していたかもしれないリスクを浮き彫りにし、調査時間を大幅に短縮しようとしています。
ベクトル検索がもたらす「文脈」の理解
今回の事例で特に注目すべき技術要素の一つが「ベクトル検索（Vector Search）」です。従来のキーワード検索では、特定のIPアドレスやファイル名が完全に一致しなければヒットしませんでしたが、ベクトル検索ではデータを数値ベクトル化し、「意味的な近さ」で情報を探索します。
これにより、一見無関係に見える複数のイベントログから、攻撃の予兆となる類似パターンや、通常の業務フローとは異なる異常な振る舞いを「文脈（コンテキスト）」として検出することが可能になります。AIが膨大なデータの中から関連性の高い情報を自動的に紐づけて提示することで、アナリストは断片的な情報をつなぎ合わせる作業から解放され、より高度な判断に集中できるようになります。
日本企業における「人材不足」への特効薬となり得るか
日本国内において、この技術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指摘されている通り、日本はセキュリティ人材が慢性的に不足しています。高度なログ解析やインシデント対応ができるエンジニアの採用は困難を極めます。
AIによるリスクの自動分類（Categorization）やコンテキスト入力（AI Context Input）は、経験の浅い担当者を強力に支援します。AIが「なぜこのアラートが危険なのか」「過去の類似事例は何か」を提示することで、属人化しがちなセキュリティ運用のナレッジを平準化し、組織全体の対応能力を底上げする効果が期待できます。
導入におけるリスクとガバナンス
一方で、AIをセキュリティ運用に組み込む際には慎重さも求められます。生成AI特有のハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）がセキュリティ調査で発生した場合、誤検知（False Positive）による業務停止や、逆に脅威の見逃し（False Negative）につながるリスクがあります。
また、日本企業は機密情報の扱いに厳格です。セキュリティログには社内の機微な情報が含まれることが多いため、AIモデルへのデータ入力にあたっては、データが学習に利用されない設定や、国内リージョンでのデータ保持など、ガバナンスとコンプライアンスの要件を確実に満たすベンダー選定と設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
マイクロソフトの事例から、日本企業がセキュリティ領域でAIを活用する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. 「守りのAI」への投資優先度を上げる
生成AIというとコンテンツ生成や業務効率化に目が向きがちですが、人材不足が深刻な日本において、セキュリティ運用（SecOps）こそが最もAIの恩恵を受けられる領域の一つです。防御側にAIを取り入れることは、攻撃側がAIを使ってくる現状への対抗策としても必須となります。
2. キーワード検索から「意味検索」への転換
ログ管理やSIEM（Security Information and Event Management）製品を選定・更新する際は、ベクトル検索やAIによる相関分析機能が含まれているかを確認すべきです。単純なルールベースの検知では、高度な攻撃を防ぐことは難しくなっています。
3. Human-in-the-Loop（人間が介在する）体制の維持
AIは強力な「副操縦士（Copilot）」ですが、最終的な判断責任は人間が負う必要があります。AIの提示したリスク評価を鵜呑みにせず、最終確認を行うプロセスと、そのための教育体制を整備することが、安全なAI運用の鍵となります。