2025年、サイバーセキュリティの脅威は日々高度化・多様化しており、企業は常に新たな課題に直面しています。人材不足が叫ばれる中、セキュリティチームが直面する膨大なアラートやログ、そして進化する攻撃手法への対応は、もはや人間の力だけでは限界を迎えつつあります。このような状況において、生成AIは単なる自動化ツールではなく、セキュリティチームの強力な「補佐役」として、その役割を大きく変えようとしています。
本記事では、非エンジニアの皆様にも分かりやすく、生成AIがセキュリティ運用において具体的にどのような役割を果たすのか、そしてその導入によって何が実現できるようになるのかを解説します。
生成AIがセキュリティチームにもたらす変革
生成AIがセキュリティ分野で注目される背景には、いくつかの要因があります。一つは、サイバー攻撃の複雑化と量の増大です。従来のルールベースのセキュリティ対策では対応しきれない、未知の脅威が日々生まれています。また、セキュリティ専門人材の不足も深刻な問題です。このような状況で、生成AIは人間の専門家を補完し、業務効率を劇的に向上させる可能性を秘めています。
特に2025年は「AIエージェント元年」とも言われ、自律的にタスクを実行するAIエージェントの活用が実務で広がっています。これはセキュリティ領域においても例外ではありません。「AIエージェントの作り方を解説！コード例やノーコードでの開発方法、ポイントも紹介」（生成AI社内活用ナビ）でも触れられているように、AIエージェントは定型業務の自動化から、より高度な分析・判断支援へと進化しています。セキュリティチームにおけるAIエージェントの活用については、以前の記事「AIエージェントが切り拓く業務自動化の新時代：自律型AIの仕組みとビジネス活用」もご参照ください。
具体的なAI補佐役としての役割
生成AIは、セキュリティチームにおいて多岐にわたる具体的な補佐役を果たすことができます。マイナビニュース Tech+の「セキュリティチームに欠かせないツールとなった生成AI。補佐役としての具体的な役割とは」記事では、その具体的な役割が詳しく解説されています。ここでは、非エンジニアの視点から特に注目すべき点を深掘りします。
1. 脅威インテリジェンスの強化と分析
日々更新される膨大な脅威情報（CVE、攻撃手法、マルウェア情報など）を人間が全て追いかけるのは困難です。生成AIは、これらの情報を高速に収集・分析し、関連性の高い脅威を特定。さらに、自社のシステムや資産に対する潜在的な影響を評価し、優先順位付けを行うことができます。これにより、セキュリティチームはより戦略的な防御策を講じることが可能になります。例えば、最新の攻撃トレンドと自社の脆弱性情報を照合し、対策の提案を行うといった使い方が考えられます。
2. インシデント対応の迅速化
インシデント発生時、初動対応の速さは被害を最小限に抑える上で極めて重要です。生成AIは、アラートのトリアージ、ログデータの相関分析、過去のインシデント事例との比較を通じて、インシデントの根本原因を特定する時間を大幅に短縮します。また、対応手順の提案や、影響範囲の推定、封じ込め策の推奨なども自動で行うことで、人間のアナリストはより複雑な判断や復旧作業に集中できるようになります。この効率化は、特に人員が限られている組織にとって大きなメリットとなるでしょう。
3. 脆弱性管理の効率化と改善
システムやアプリケーションの脆弱性管理は、セキュリティ運用の基盤です。生成AIは、コードレビューの支援、設定ミスの検出、新たな脆弱性情報の監視といったタスクを支援します。特に、開発プロセスにおけるセキュリティ脆弱性の早期発見は、修正コストの削減に直結します。生成AIは、開発者が書いたコードを分析し、潜在的な脆弱性パターンを指摘したり、セキュリティパッチの適用優先度を推奨したりすることで、開発と運用の両面からセキュリティ品質の向上に貢献します。
4. セキュリティポリシーとコンプライアンスの最適化
企業が遵守すべきセキュリティポリシーや規制要件は複雑かつ多岐にわたります。生成AIは、これらの膨大な文書を分析し、既存のセキュリティ対策が各ポリシーに準拠しているかを評価するのに役立ちます。また、新しい規制が導入された際に、既存ポリシーのどこを修正すべきか、どのような新たな対策が必要かを提案することも可能です。これにより、コンプライアンス違反のリスクを低減し、監査対応の効率化にも繋がります。
セキュリティ運用におけるリスク管理と対策については、以前の記事「生成AIの新たな脅威と戦略的リスク管理：非エンジニアが知るべき対策」や「生成AIを安全に使う新常識：AIの誤情報と個人情報漏洩を防ぐ実践ガイド」も参考になるでしょう。
非エンジニアが生成AIをセキュリティに活用するためのポイント
生成AIをセキュリティ運用に導入する上で、非エンジニアが特に意識すべきポイントがいくつかあります。
1. AIツールの選定と導入
市場には様々な生成AI搭載のセキュリティツールが登場しています。自社のセキュリティ課題や既存のインフラに合致するツールを選定することが重要です。ベンダーが提供する導入支援サービスや、既存のセキュリティソリューションとの連携性を確認しましょう。また、一部の生成AIはハルシネーション（嘘の情報を生成すること）のリスクも指摘されており、出力の信頼性を評価する視点も不可欠です。これについては「生成AIの「嘘」を見破る：OpenAI論文が示すハルシネーション対策と性能評価の新基準」も参考になります。
2. データガバナンスとプライバシー
生成AIに機密性の高いセキュリティデータを取り扱う場合、厳格なデータガバナンスとプライバシー保護が必須です。どのようなデータをAIに入力し、どのように処理・保存されるのかを明確にし、情報漏洩のリスクを最小限に抑える仕組みを構築する必要があります。プライベートモデルの導入や、オンプレミス環境での活用も選択肢となるでしょう。「情報漏洩ゼロへ：生成AIプライベートモデル「GAVAGAI Private Model」が拓く企業活用の新常識」や「生成AIをオンプレミスで活用する戦略：データ主権とビジネス革新」も合わせてご覧ください。
3. チーム内のスキルアップと連携
生成AIはあくまで補佐役であり、最終的な判断は人間が行う必要があります。セキュリティチームのメンバーは、生成AIの能力を最大限に引き出し、その出力を適切に評価・活用するためのスキルを習得することが求められます。AIの導入は、チームの役割分担やワークフローを見直す良い機会でもあります。継続的な学習と、AIと人間の協調体制を築くことが成功の鍵となるでしょう。生成AIのガバナンスについては、「生成AIガバナンス：ラックの策定サービスが企業リスクを低減する」も参考になります。
まとめ
2025年、生成AIはサイバーセキュリティの現場において、人間の専門家を強力にサポートする不可欠な存在となりつつあります。脅威インテリジェンスの強化からインシデント対応の迅速化、脆弱性管理の効率化、さらにはポリシー最適化まで、その活用範囲は広がり続けています。非エンジニアの皆様も、生成AIが提供するこれらの新たな可能性を理解し、自社のセキュリティ体制強化にどのように貢献できるかを検討することが、これからの時代を生き抜く上で重要となるでしょう。生成AIを戦略的パートナーとして活用し、より堅牢で効率的なセキュリティ運用を実現しましょう。
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