AIで高まる脅威と投資圧力
生成AIの普及により、攻撃側もフィッシング文面の量産や脆弱性探索の効率化などで生産性を上げている。結果として、人手中心の監視や単発ツールの寄せ集めでは検知・対応が追いつきにくい状況になりつつある。加えて、社内の生成AI活用が進むほど、プロンプト経由の情報漏えい、RAGや学習データの汚染、権限過多による横展開といった新しいリスクが顕在化する。さらに規制や取引先要請は「対策しているか」ではなく「証明できるか」を求め、監査・証跡・運用体制まで含めた投資を押し上げる。
予算増でも「統廃合と説明可能性」が前提
一方で投資判断は慎重である。セキュリティはツール乱立でTCOが膨らみやすく、経営はROIと実装の確実性を厳しく見る。情シスは、同種製品の統廃合やプラットフォーム化で運用負荷を下げる設計が必要だ。あわせてMTTD/MTTR、検知精度、再発率、特権ID棚卸し率などのKPIで運用成果を可視化し、投資対効果を説明できる状態にする。SOC/CSIRTの内製・MSSP活用の線引きも、初動遅延を避けるために明文化しておくべきである。
情シスが優先すべき5領域
AIで攻防が加速すると、ボトルネックは「ID・データ・運用」に集約される。まず侵害起点になりやすいID対策として、MFA徹底に加え条件付きアクセス、PAM、端末準拠、継続的認証評価までを前提にする。次に生成AI利用を見据え、データ分類、暗号化、DLP、アクセス制御、監査ログを整え、入力禁止情報や承認済みツール、ログ保全ルールを運用可能なポリシーに落とす。検知・対応はSIEM/XDRの相関分析とSOARの初動自動化、プレイブックとケース管理標準化で少人数運用へ寄せる。
あわせてサプライチェーン対策として、SBOM、脆弱性管理、署名検証、第三者評価、契約条項（通知義務・監査権・ログ提供）を整備する。最後に侵害前提のIRとレジリエンスとして、分離バックアップと復元訓練、ランサム対策、BCP/DR整合、法務・広報・経営を含む指揮系統を固める。これらは「事故をゼロにする」よりも、停止と損失を最小化する実務効果が高い。
AI投資を失敗させないチェックポイント
成果が出ない典型は、ログ欠損や資産台帳不備などデータ品質が低いままAIに期待するケースである。次に、ツール導入が目的化し、検知から封じ込め・復旧・再発防止までのプロセスが整わずアラートだけ増えるパターンがある。さらにクラウド、SaaS、MSSP、社内の責任分界が曖昧だと、インシデント時に初動が遅れ被害が拡大する。対策は「データ・プロセス・責任分界」を先に固め、その上で自動化・高度化に投資する順序を崩さないことだ。慎重さとは支出抑制ではなく、説明可能で再現性のある投資へ焦点を合わせることである。