生成AI搭載のセキュリティ監視を約5か月で構築、三菱自動車のクラウド移行

自然言語で設定や脅威検出ができる仕組みを中核に据えた選定が、この取り組みの起点にあります。要件を詳細に定義したうえで開発パートナー2社を選び、両社の検討と推薦を経て製品を決めるという順序が踏まれました。スクリプトを書かずに操作できるという性質は使い勝手の話にとどまらず、運用に必要なスキルの前提そのものを組み替える判断です。SIEM、XDR、SOARの領域でAI搭載の実用化が先行していた製品だったことで、検討段階からすぐ試せる状態を作れた点も選定の軸になりました。

既存システムを止めないまま移行するために、取り込むログの仕分けと取り込み方法を練り込んだ設計も効いています。部門の数が多い組織では、ログの発生源ごとに形式も重要度も異なるため、すべてを一律に流し込もうとすれば移行作業そのものが膨れ上がります。標準搭載されたパーサー（ログの形式を読み解いて構造化する部品）が多いという製品特性を前提に、どのログをどう取り込むかを先に切り分けた進め方が、短期間での実装を成り立たせる条件になったと考えられます。

技術の実装と運用体制の設計を並走させた点も見逃せません。複数社が関わる実装では、細部の認識の食い違いや想定と異なる結果が手戻りを生みますが、密な打ち合わせを重ねて情報連携の速度を上げることで、その芽を早い段階で摘む進め方が採られています。さらに菱友システムズが新たにSOC（セキュリティ監視の専門チーム）を設け、アラート検知時にCSIRT（社内のセキュリティ事故対応チーム）やリベルスカイ、関係会社へ即座に通報する経路をあらかじめ用意しました。