AI時代のサイバー防御、次の一手は？AIOpsが実現するセキュリティ対策とネットワークの運用革新

近年、サイバー攻撃の手法は巧妙化しており、セキュリティ対策を強化しても、完全に防ぐことは難しくなっています。だからこそ、「どこで気づき、誰が動いたか」──すなわち異常を検知して即座に対応できる体制こそが、被害を最小限に抑える鍵となります。
しかし現実には、セキュリティ人材の不足や、日々発生する膨大なアラートにより、すべてに人手で対応するのは困難です。もはや、従来の“後追い型”の対応では防ぎきれない時代に突入しています。
こうした課題を背景に注目されているのが、AIを活用して異常の兆候を先回りで検知し、対応までを自動化する「AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）」というアプローチです。
本記事では、AIOpsがなぜ今必要とされているのか、その実力と導入のポイントを、実践的な視点からわかりやすく解説します。

サイバーセキュリティとは？

サイバーセキュリティとは、企業のコンピューターシステムやネットワーク、そしてそこに含まれる情報資産を、不正アクセスやサイバー攻撃といった脅威から保護するための一連の技術や対策、さらには組織的な取り組み全体を指します。これには、ウイルス対策やファイアウォールといった個別の技術だけでなく、従業員の教育やインシデント発生時の対応計画なども含まれ、企業の事業継続性を守るための重要な経営課題と位置づけられています。

AI時代におけるAIOpsの必要性

生成AIの普及とともに、AI技術の進展はビジネスの可能性を広げる一方で、サイバー攻撃の手法にも大きな影響を与えています。攻撃者もAIを活用し、検知が困難なフィッシングメールやマルウェアを自動生成するなど、攻撃の巧妙化・自動化が加速しています。

こうした背景を受けて、企業に求められるのは「AIを導入すること」そのものではなく、その価値を最大限に引き出しつつ、リスクを適切に制御する運用体制の構築です。

AI時代のサイバーセキュリティ戦略（出典：Gartner)

上記の図は、AI時代のサイバーセキュリティに対する期待と現実のバランスを示したものです。「自動化」「成果の可視化」「生産性の向上」といったAIへの過度な期待が先行しがちですが、他方では、「コスト」「品質のばらつき」「新たなセキュリティ脅威」といった現実的な課題も無視できません。このバランスの上に成り立つ現場運用において、AIOpsは“万能なAI”ではなく、実践的かつ段階的なアプローチとして位置づけられます。

AIOpsの本質は、AIが人間の役割を完全に置き換えることではなく、人間の判断や対応力を支援・強化する仕組みを構築する点にあります。たとえば、AIOpsは膨大なログやアラートをAIが自動で分析し、異常の兆候を早期に検知することで、セキュリティ担当者が本来注力すべき「判断」「意思決定」「戦略的対応」に集中できる環境を整えます。
こうした人とAIの役割分担によって、生成AIに対する期待と現実とのギャップを埋めながら、セキュリティ運用の高度化を段階的に実現していくことが可能になります。

従来型セキュリティ運用が直面する3つの限界

多くの企業におけるセキュリティ運用は、アラートの対応負荷や攻撃手法の多様化、専門人材の不足といった課題に直面しています。これらの課題は個別ではなく相互に影響し合いながら、運用体制全体のぜい弱化を招く可能性があります。
以下では、「アラート」「攻撃手法」「人材」という3つの視点から、従来型のセキュリティ運用が抱える構造的な限界を整理します。

1.アラート疲れによる対応品質の低下

大規模な企業や組織では、SOC（Security Operation Center）に日々数千件以上のアラートが集まることも珍しくありません。多層防御の導入により検知能力が向上する一方で、アラートの多くが誤検知や優先度の低い通知であることも多いために、実際の対応を困難にしています。

こうした状況が続くと、担当者の注意力が分散し、本来対応すべき重要なアラートが埋もれてしまうリスクが高まります。いわゆる「アラート疲れ」は、検知精度ではなく対応体制そのものの限界を露呈するものであり、組織的な対応の見直しが求められています。

2.高度化する攻撃への対応困難

サイバー攻撃の手法は、年々巧妙化・多様化しています。特に、従来の対策では対応が難しい攻撃が増加しています。

 ・ゼロデイ攻撃の急増: 未知のぜい弱性を悪用する攻撃は、過去にないペースで確認されており、シグネチャベースの検知では対応できません。
 ・APT（Advanced Persistent Threat）の長期潜伏: 国家レベルの攻撃者が数か月から数年にわたって潜伏し、活動量を抑えることで監視の目を逃れ、内部情報を狙います。
 ・AIを悪用した攻撃: 攻撃者側もAIを活用し、正常なユーザーの行動を模倣したり、大量の亜種マルウェアを自動生成したりして、防御システムを回避します。

このような状況では、従来の人手中心の対応だけでは限界があり、防御側においてもAIを活用した新たな運用体制の構築が求められています。

3.運用負荷とIT人材不足の深刻化

24時間365日のセキュリティ監視体制を維持するには、多くの人員が求められます。たとえば、3交代制を組むだけでも、休暇や予備要員を含めた一定数のIT人材・情シス担当者の確保が必要となり、頻回なアラートに対応する運用負荷を考慮することが重要です。

加えて、高度な知識とスキルを持つIT人材の採用は年々難易度が高まっています。実際、国際的なサイバーセキュリティ専門家団体である (ISC)² の「Cybersecurity Workforce Study 2023」では、日本国内で約11万人のサイバーセキュリティ人材が不足していると報告されており、企業にとってIT人材及び情シス担当者の確保は喫緊の課題となっています。

AIOpsがセキュリティ運用にもたらす価値

これまで見てきた「アラート」「攻撃手法」「人材」という根深い課題に対し、AIOpsがそれぞれにどうアプローチし、解決に導くのでしょうか。その具体的な仕組みと効果を3つのポイントに分けて見ていきましょう。

1.検知から初動対応までの抜本的な自動化

AIOpsは、まずセキュリティ運用の入り口である「アラート対応」を根本から変えます。機械学習を活用し、従来の人手による処理を超える規模と速度で、処理を自動化します。
以下は、AIOps導入によるアラート対応の変化をまとめたものです。

※SOAR（Security Orchestration, Automation and Response）： セキュリティ運用業務の効率化や自動化を実現するための技術、あるいはソリューション

このように、これまで人手をかけていた定型業務をAIに任せることで、担当者はより高度な分析業務に集中できるようになります。

2.「事後対応」から「予測型防御」へのシフト

AIOpsの真価は、インシデントが発生した後の対応だけでなく、攻撃を受ける前に脅威を予測し、先回りして防御態勢を整えることにあります。

　・攻撃予兆の検知: 一見すると無関係に見える複数のイベント（ポートスキャンの微増や特定地域からのアクセス増など）の相関関係をAIが分析し、攻撃の予兆を早期に検出。
　・脅威インテリジェンスの活用: 世界中で収集される最新の脅威情報をAIが分析し、自組織に関連する情報だけを抽出。必要な対策を自動的に適用。
　・脆弱性の優先順位付け: 自社の環境に存在する無数の脆弱性の中から、攻撃者に悪用される可能性や影響度をAIが評価し、対応すべき脆弱性の優先順位を提示。

これにより、防御側は常に受け身だった「事後対応」から、能動的に防御策を講じる「予測型」のセキュリティ体制へと転換できます。

3.セキュリティ投資対効果（ROI）の可視化

AIOpsの導入効果は、感覚的な「安全になった」という話にとどまらず、経営層が重視する定量的な指標で示すことが可能です。
以下に、AIOpsがもたらすROIの代表的な評価項目をまとめました。

このように、AIOpsはセキュリティ強化とコスト効率の向上を両立させ、その投資価値を明確に可視化できるソリューションだといえるでしょう。

AIOpsに注力した統合ネットワークサービス「Prime ConnectONE®」

こうしたAIOpsの考え方を中核に据え、企業のセキュリティ運用を支援するサービスが、NTTPCの「Prime ConnectONE®」です。このサービスは、AI活用による運用の自動化・効率化を、具体的な機能として提供しています。

　　　Prime ConnectONE®概要図：AIで障害検知・マルウェア隔離・通信制御を実現

主な特長は以下の通りです。

　・AIによる運用支援と自動化
AIエージェントが、マルウェアに感染した端末の自動隔離や、障害発生時の原因特定などをサポートすることで、これまで人手に頼っていた初動対応や切り分け作業を自動化します。
　・直感的なダッシュボード
ネットワークやセキュリティの状態を、遠隔からでも一元的に可視化します。専門担当者が現地に赴くことなく、状況を正確に把握できます。
　・堅牢な基盤と組み合わせた防御
セキュアなIP-VPNを基盤としつつ、拠点からクラウド等へ安全に接続するためのウェブセキュリティ機能も提供します。AIによるスマートな運用と組み合わせることで、多層的な防御を効率的に構築します。

これらの機能により、セキュリティ担当者は日々の膨大なアラート対応や定型業務から解放されます。創出されたリソースを、より戦略的な「攻めのDX」といった業務へシフトさせることーーそれが「Prime ConnectONE®」が提供するAIOps時代のセキュリティ運用です。

理論から実践へ：実社会におけるAIOpsの活用ケース

AIOpsがもたらす価値を理論的に解説しましたが、これらはすでに実社会で活用され始めています。ここではより運用・監視のセキュリティや重要度の高い「公共機関」での活用ケースを紹介します。

AIで未知の脅威を捉える：NICTのプロジェクト

国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）では、「AI×Cybersecurity」プロジェクトとして、攻撃通信、マルウェア、セキュリティログ、ブログ・SNSなどの多様なデータソースからの情報を、AI技術で統合分析する研究開発に取り組んでいます。この取り組みでは、従来のパターンマッチングでは検知できない未知の脅威や新種マルウェアの兆候を、機械学習の分析能力によって早期発見することを目指しています。

NICTにおけるAIとCybersecurityの融合イメージ (出典:国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）サイバーセキュリティ研究室～AI×Cybersecurity～)

政府レベルでのAIOps戦略：総務省の施策

総務省では、サイバーセキュリティ施策の一環として、生成AI等を活用した対策強化に取り組んでいます。AIに起因するセキュリティリスクの回避・低減を図る「Security for AI」と、AIをセキュリティ対策に活用する「AI for Security」の両輪で対策を推進しています。特に「AI for Security」では、サイバー防御の自動化、脅威インテリジェンスの精度向上、インシデント対応支援、サイバー攻撃予見などの分野でAI活用を進めています。

サイバーセキュリティにおける生成AI等に関する取組 (出典:総務省 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」)

具体的な施策としては、世界中から発信されるサイバー脅威情報をAIで収集・分析する技術開発、生成AIを活用した重要インフラでの攻撃インフラ分析の精緻化・迅速化などを実施しています。
このように、国家レベルのセキュリティ研究から政府の実務施策に至るまで、AIOpsはすでに実用段階の強力なアプローチとして動き出しています。

まとめ

本記事では、従来のセキュリティ運用が抱える課題――アラート対応の煩雑さ、攻撃手法の高度化、そして人材不足――を整理し、それらにどう立ち向かうべきかを考えてきました。こうした状況に対し、AIOpsはAI技術を活用することで、アラートの優先順位付けや異常の兆候検知、対応の自動化を実現し、運用負荷を大幅に軽減する手段として注目されています。
ここで、重要なのは、AIOpsが人間の代替ではなく、あくまで判断や対応を支援する補完的な技術であるという点です。人とAIが役割を分担することで、より本質的な業務に集中できる環境が整います。導入の際には、段階的な取り組みと適切な体制づくりにより、AIOpsは“後追い型”の対応から“先回りするセキュリティ運用”への転換を支える基盤となるでしょう。
NTTPCの「Prime ConnectONE®」は、AIエージェントを活用した運用自動化や、直感的に操作できるダッシュボードなどにより、複雑なセキュリティ運用をシンプルにします。 AIを活用したサイバーセキュリティへの対応や運用の自動化をご検討の方は、お気軽にご相談ください。

※「Prime ConnectONE」は、NTTPCコミュニケーションズの登録商標です。

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