AI時代のセキュリティ運用は「Augmented SecOps」へ ─ 人×AI×標準化でつくる新しい運用モデル
AI活用が急速に進む現在、多くの企業はセキュリティ運用の変革を迫られています。従来のセキュリティ運用（SecOps）は、監視・検知・分析・対応といった一連の流れを人が中心となって担うものでした。しかし、システムの複雑性が増し、攻撃手法が高度化し、データ量が爆発的に増える中で、従来のSe
AI活用が急速に進む現在、多くの企業はセキュリティ運用の変革を迫られています。従来のセキュリティ運用（SecOps）は、監視・検知・分析・対応といった一連の流れを人が中心となって担うものでした。しかし、システムの複雑性が増し、攻撃手法が高度化し、データ量が爆発的に増える中で、従来のSe
クラウドの活用が進む中で、運用チームからよく聞く悩みがあります。 障害の原因特定に時間がかかる どこがボトルネックになっているのか分からない ログは大量にあるが、分析に活かしきれていない サービスごとのダッシュボードはあるが、全体像が見えないこれらの課題に共通している
クラウド利用が一般化し、AWS・Azure・SaaSを複数併用するのが当たり前になった今、企業が直面している大きな課題のひとつが「責任範囲の曖昧さ」です。障害対応、監査準備、セキュリティレビュー、運用改善など、あらゆる場面で“誰が・どこまで・どのように”対応すべきかの認識ズレが発生しま
クラウド活用、RPA、IaC、CI/CD、自動化スクリプト…。企業のIT運用を支える仕組みは年々高度化し、「自動化できる領域」も広がっています。しかし、多くの企業が抱えている本音があります。それは「自動化しているのに、運用が軽くならない」という矛盾です。本記事では、この“自動化
AI活用が急速に広がる中で、多くの企業が直面している共通課題があります。それが「AIを導入したのに効果が出ない」という現象です。実際にヒアリングしてみると、AIの精度やツールの問題よりも、“業務プロセスが属人化していること”が最大の原因であるケースがほとんどです。生成AIや自動
クラウド活用が一般化した今、企業が抱える最も大きな課題のひとつが、「運用の複雑性」です。クラウドは使えば使うほど利便性が高まる一方で、サービス・設定・アカウント・依存関係が増大し、管理すべき項目は指数関数的に増えていきます。本記事では、この“複雑性”がどこから生まれるのか、そしてど
クラウド利用が急速に拡大するなかで、多くの企業が頭を悩ませているもの。それがクラウド運用における監査対応の負荷増大です。AWS、Azure、GCPといったマルチクラウド環境が当たり前になり、アカウントはプロジェクトごとに増加。一方で、情報セキュリティ監査・ISMS・SOC・社内監査など
クラウド活用、AI導入、アプリケーション開発の高速化が進むなかで、多くの企業が未だに抱えている課題があります。それが、「セキュリティを強化すると業務スピードが落ちる」というジレンマです。承認フローは増え、レビューは複雑化し、設定も細かくなり、結果として現場の負担が増加。その一方で、経営
AIの導入が急速に進むなかで、多くの企業が抱える共通課題があります。それは、AIを導入したにもかかわらず期待した成果が出ない、あるいはむしろ運用負荷が増えてしまうという現象です。AIは従来のITシステムとは異なり、「導入＝ゴール」ではありません。むしろ導入後からが本番であり、そこからA
クラウドの利用が拡大するにつれ、多くの企業で「コスト最適化」が新たな課題となっています。しかし、削減施策を実施しても思ったほど効果が出ないケースは少なくありません。クラウドコストの最適化が難しい最大の理由は、技術の問題ではなく、運用プロセスの設計にあります。■ 1. リソース管