3行要約
- ネットワーク運用とセキュリティ対策を統合し、AIで高度に自動化する「AIOps」の重要性が鮮明になった。
- 従来の人間によるログ解析や手動の初動対応を脱却し、リアルタイムの異常検知と自律的な防御を目指す。
- 企業のインフラ担当者には、単なる設定作業ではなく、AIを使いこなす「データ駆動型運用」への転換が求められている。
何が発表されたのか
NTT PCコミュニケーションズは、AI時代のサイバー防御とネットワーク運用の次なる一手として「AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）」の活用事例と戦略を提示した。
これまでのセキュリティ対策は、攻撃が発生した後に人間がSIEM（Security Information and Event Management）のログを追い、ルールベースで対処するのが限界であった。今回の発表の核心は、膨大なネットワークトラフィックから「平常時」を学習し、微細な偏りをAIが検知する「プロアクティブな防御」への移行だ。
具体的には、ネットワーク自体を巨大なセンサーとして機能させ、AIが自動的にトラフィック制御や攻撃遮断を指示する仕組み。これにより、巧妙化する生成AIを用いたサイバー攻撃（AI vs AIの戦い）に対抗するための、インフラ側の武装が完了しつつあることを示している。
競合との比較
| 項目 | 今回のAIOps（NTT PC等） | ChatGPT (OpenAI) | Claude (Anthropic) |
|---|---|---|---|
| 主な用途 | ネットワーク・インフラの自律運用 | テキスト生成・コード支援 | 高精度な文章解析・長文処理 |
| 得意分野 | リアルタイムな異常検知、ログ相関分析 | 汎用的なQ&A、プログラミング補助 | コンプライアンス、論理的推論 |
| データの扱い | 構造化・非構造化テレメトリデータ | 広範なインターネット上の学習データ | 厳選された高品質なデータセット |
| 現場への実装 | ネットワーク機器、FW等と直接連携 | チャットUI、API経由のツール連携 | チャットUI、API、ワークフロー |
業界への影響
この「AIOps」の台頭は、ITインフラ業界に不可逆な変化をもたらす。
運用エンジニアのスキルセットの変容: CLI（コマンドライン）を叩いて設定を入れる技術はコモディティ化し、価値を失う。今後は、AIが出力した異常検知の「精度」を評価し、モデルの誤検知（False Positive）を最適化できる、データサイエンス寄りのインフラエンジニアが覇権を握るだろう。
「後付けセキュリティ」の終了: ネットワークを構築してから後でセキュリティ製品を載せる時代は終わった。AIOps前提のインフラでは、通信経路そのものがセキュリティ機能を持つため、設計段階からの高度な統合が必須となる。
ゼロトラストの真の実現: 「一度認証すれば終わり」ではなく、AIが継続的に通信挙動を監視し、少しでも怪しければ動的に権限を剥奪する。これにより、形骸化していたゼロトラスト・アーキテクチャが実運用レベルにまで昇華される。
Negi Labの見解
「AIでセキュリティを自動化」という言葉は耳にタコができるほど聞いたが、今回の発表で注目すべきは、それが「ネットワーク運用（Ops）」と完全に融合しつつある点だ。
だが、甘い夢ばかりではない。AIOpsの最大の弱点は「ゴミを入れればゴミが出る（Garbage In, Garbage Out）」ことにある。多くの日本企業において、ログの標準化すらままならないカオスな環境でAIを導入しても、誤検知の嵐に現場が疲弊するだけだ。
また、ChatGPTのようなLLMを「セキュリティのアドバイザー」として使うのと、AIOpsを「インフラの実行権限」として使うのとでは、リスクの次元が違う。AIがネットワークを勝手に遮断し、サービスダウンを引き起こした際の「責任の所在」を明確にできない限り、本当の意味での自動化は進まないだろう。
我々エンジニアがすべきは、AIに仕事を奪われると嘆くことではなく、AIという「出来の悪い、しかし処理の速い部下」にどうやって正確な指示を出し、その責任を負うかという、一段高いレイヤーでの覚悟を持つことである。
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