Gartner、SecOpsにおけるAI活用の指針を発表 ─ AWS、Azure、Google Cloudの有効サービスまとめ

2025年4月22日、ガートナージャパン株式会社は、企業のセキュリティ・オペレーション（SecOps）におけるAI活用の指針として「4つのアプローチ」を発表した。

生成AI（GenAI）の急速な進化とサイバー攻撃の高度化が、従来のセキュリティ手法を時代遅れにしている中、ガートナーはAIを戦略の中核に据えることで、組織の防御力を飛躍的に高められると強調する。

本稿では、今回発表された4つのアプローチの概要に加え、各アプローチに利用できる主なAWS、Google Cloud、Azureの具体的なセキュリティサービスをまとめる。

ガートナーの4つのアプローチ：概要

ガートナーは、SecOpsにおけるAI活用を以下の4つの柱で定義。これらは、クラウドネイティブな環境でのサイバーレジリエンスを強化する。

1. AIによる脅威検知の強化	AIの機械学習（ML）とGenAIを活用し、リアルタイムで異常行動や未知の脅威を検知。ディープフェイクやゼロデイ攻撃に対応。
2. インシデント対応の自動化	AIによるインシデントの迅速な分析と対応自動化で、被害を最小化し、運用負荷を軽減。
3. AIガバナンスとリスク管理	AIの倫理的運用を確保し、誤検知やプライバシー侵害を防止。法令遵守を強化。
4. 人材育成とAI協働	SecOpsチームのAIリテラシーを向上させ、人間とAIの協働を最適化。

これらのアプローチは、クラウドプラットフォームのAI機能を活用することで最大の効果を発揮する。（詳細はガートナーの発表を参照） 次の章では、各アプローチに有効なAWS、Google Cloud、Azureの主なサービスを整理する。

「AIによる脅威検知の強化」に有効なサービス例

Amazon GuardDuty Extended Threat Detection

機械学習（ML）とAIを活用し、AWS環境内の異常行動や潜在的な脅威をリアルタイムで検知するサービス。S3バケットやIAMアクティビティの異常、ゼロデイ攻撃の可能性を特定。以下特徴。

• AI/MLによる攻撃シーケンスの特定（例: 不審なAPI呼び出しやS3データアクセス）
• 追加コストなしで全GuardDutyアカウントに自動適用
• AWS Security HubやAmazon EventBridgeとの統合で、脅威の可視化と対応を強化。

ユースケース

• ディープフェイクに関連する不正な認証試行の検知（例: 異常なIAM認証パターン）
• ゼロデイ攻撃の兆候を、異常なネットワークトラフィックから特定。

Google Security Command Center with AI Protection

AIを活用した脅威検知プラットフォームで、Vertex AIやGoogle Threat Intelligenceと統合し、異常行動や未知の脅威を特定。以下特徴。

• 仮想レッドチームテストで、AIモデルの脆弱性を事前評価
• リアルタイム分析で、ディープフェイクやゼロデイ攻撃の兆候を検知
• Sensitive Data Protectionで、AIデータセット内の機密データを自動分類

ユースケース

• ディープフェイク音声を使用したソーシャルエンジニアリング攻撃の検知
• クラウドワークロードでのゼロデイエクスプロイトの早期発見。

Microsoft Defender for Cloud AI Threat Protection

Azure AI Content SafetyとMicrosoftの脅威インテリジェンスを活用し、リアルタイムで脅威を検知。データ漏洩やゼロデイ攻撃に対応。以下特徴。

• Prompt Shieldsで、プロンプトインジェクションやディープフェイク関連の攻撃を防御
• Defender XDRとの統合で、AIワークロードの脅威を一元管理
• マルチクラウド（AWS、GCP）対応

ユースケース

• ディープフェイクを使用した認証回避の検知
• ゼロデイ攻撃の兆候を、異常なAPI呼び出しから特定

「インシデント対応の自動化」に有効なサービス例

AWS Incident Response Service、AWS Systems Manager Incident Manager

ンシデントの検知から対応までを自動化し、迅速な復旧を支援。GuardDutyやCloudWatchと連携し、インシデント対応プレイブックを実行。

• 自動化されたプレイブック（例: 不審なインスタンスの隔離、通知送信）
• インシデントの優先順位付けと影響範囲の評価をAIで支援
• CrowdStrikeとの統合で、ハイブリッド環境にも対応

ユースケース

• ランサムウェア検知後の自動隔離と通知
• マルチクラウド環境でのインシデント対応の統一管理

Google SecOps

AI駆動のセキュリティ運用プラットフォームで、脅威検知から対応までを自動化。自動プレイブックとリアルタイム分析を提供。

• Gemini AIによるインシデントの要約と推奨アクションの生成
• 自動化されたワークフローで、対応時間を短縮（例: ネットワーク隔離、チケット発行）
• マルチクラウド環境での一元管理（AWS、Azure対応）

ユースケース

• フィッシング攻撃検知後の自動ユーザーアカウントロック
• マルチクラウド環境でのインシデント対応の迅速化

Microsoft Sentinel、Defender for Cloud Workflow Automation

AIを活用したSIEM（Security Information and Event Management）で、インシデントの検知と対応を自動化。プレイブックで迅速な対応を実現。

• 分析ルールでインシデントの優先順位を自動設定
• 自動プレイブック（例: アカウント無効化、ネットワーク隔離）をLogic Appsで実行
• ServiceNowなどの外部ツールとの統合

ユースケース

• マルウェア検知後の自動隔離と通知
• マルチクラウド環境でのインシデント対応の統一

「AIガバナンスとリスク管理」に有効なサービス例

AWS Cloud Adoption Framework for AI、Amazon SageMaker Model Governance

AIの倫理的運用と法令遵守を確保するためのガバナンスフレームワーク。モデルバイアスやプライバシー侵害を監視。

• 責任あるAIの原則（説明可能性、公平性、透明性）を組み込んだポリシー管理
• データ保護（例: 機密データの検出と匿名化）をAmazon Macieで強化
• コンプライアンス監査のためのWORMストレージへのログ記録

ユースケース

• 金融機関でのAIモデルの公平性監査（例: 融資判定のバイアス検出）
• GDPRやCCPAに対応したデータプライバシー管理

Google Cloud Governance, Risk, and Compliance (GRC)、Vertex AI Model Monitoring

AIの倫理的運用とリスク管理を支援するフレームワーク。法令遵守とバイアス監視を強化。

• 説明可能性と公平性を組み込んだAIモデル監視
• Sensitive Data Protectionで、データプライバシーとコンプライアンスを確保
• セキュリティコマンドセンターで、AIワークロードのリスクを一元管理

ユースケース

• 医療機関でのAIモデルのHIPAA準拠監査
• 広告プラットフォームでのバイアス検出と是正

Microsoft Purview、Secure AI Framework

AIの倫理的運用とリスク管理を支援するガバナンスツール。データプライバシーと法令遵守を強化。

• Microsoft Purviewで、AIデータセットの機密性評価とアクセス制御
• MITRE ATLASやOWASP Generative AIリスクフレームワークに基づくリスク評価
• レッドチームテストで、AIモデルの脆弱性を検証

ユースケース

• 金融機関でのAIモデルのSOX準拠監査
• プライバシー侵害リスクの低減（例: GDPR対応）

「人材育成とAI協働」に有効なサービス例

AWS Skill Builder、Amazon SageMaker Studio

SecOpsチーム向けのAI/MLトレーニングと、AI開発環境を提供。人間とAIの協働を最適化。

• AWS Skill Builderで、GuardDutyやSageMakerの活用に関するオンラインコースを提供
• SageMaker Studioで、SecOpsチームがカスタムAIモデルを構築・テスト可能
• コラボレーションツール（例: SageMaker Notebooks）で、データサイエンティストとセキュリティチームの連携を促進

ユースケース

• セキュリティアナリスト向けの脅威検知モデルの構築トレーニング
• AIを活用したログ分析のワークフロー構築

Google Cloud Skills Boost、Vertex AI Workbench

SecOpsチーム向けのAIトレーニングと、AI開発・運用環境を提供。人間とAIの協働を最適化。

• Google Cloud Skills Boostで、セキュリティAIの活用に関する実践的なコースを提供
• Vertex AI Workbenchで、SecOpsチームがカスタム検知モデルを構築可能
• コラボレーションダッシュボードで、チーム間の情報共有を促進

ユースケース

• セキュリティチーム向けのAI駆動ログ分析トレーニング
• AIモデル開発でのデータサイエンティストとSecOpsの協働

Microsoft Learn、Azure Machine Learning

SecOpsチーム向けのAIトレーニングと、AI開発環境を提供。人間とAIの協働を最適化。

• Microsoft Learnで、Defender for CloudやSentinelのAI活用コースを提供
• Azure Machine Learningで、SecOpsチームがカスタム脅威検知モデルを構築
• コラボレーションツール（例: Azure DevOps）で、セキュリティチームとデータサイエンティストの連携を強化

ユースケース

• セキュリティアナリスト向けのAIモデル構築トレーニング
• インシデント対応でのAIと人間の協働ワークフロー構築

有効なサービスまとめ

ガートナーが発表するSecOpsにおけるAI活用の「4つのアプローチ」に有効な手段の例をまとめると、以下のようになる。

AIによる脅威検知の強化	・Amazon GuardDuty Extended Threat Detection ・Google Security Command Center with AI Protection ・Microsoft Defender for Cloud AI Threat Protection
インシデント対応の自動化	・AWS Incident Response Service ・AWS Systems Manager Incident Manager ・Google SecOps ・Microsoft Sentinel ・Defender for Cloud Workflow Automation
AIガバナンスとリスク管理	・AWS Cloud Adoption Framework for AI ・Amazon SageMaker Model Governance ・Google Cloud Governance, Risk, and Compliance (GRC) ・Vertex AI Model Monitoring ・Microsoft Purview ・Secure AI Framework
人材育成とAI協働	・AWS Skill Builder ・Amazon SageMaker Studio ・Google Cloud Skills Boost ・Vertex AI Workbench ・Microsoft Learn ・Azure Machine Learning

AWSは、セキュリティとAI/MLを統合したサービスを通じて、脅威検知からガバナンスまで幅広いニーズに対応している。GuardDutyやIncident Managerによるリアルタイム検知と自動対応、ガバナンス重視のAI運用で、総合的なセキュリティソリューションを提供。特にマルチクラウドやハイブリッド環境に強い。

Google Cloudは、AI主導のセキュリティプラットフォームと高度な自動化を特徴とし、SecOpsの効率化を重視。Gemini AIやSecOpsによる高度な自動化と、データ保護に強いガバナンスを提供する。AIリテラシー向上のためのトレーニングも充実している。

Azureは、Microsoft Defender for CloudとSentinelを核に、AIセキュリティとガバナンスを統合的に提供。Defender for CloudとSentinelによる統合的なセキュリティ管理と、Purviewによる強力なガバナンスを提供する。

戦略的活用と課題

ガートナーは、2024年に発表した「日本の企業がセキュリティに関して2024年に押さえておくべき10の重要論点」にて「企業では平均45点のセキュリティツールが企業で使用され、運用を複雑化させる」と指摘する。サービス統合とAIガバナンスの徹底が必要だ。

SecOpsにおけるAI活用の課題としては、AIの誤検知や倫理的リスクが挙げられる。（例：GuardDutyが正常なトラフィックを誤検知し、業務を停止するなど）

Amazon SageMaker、Microsoft Purviewなどのガバナンスツールを活用し、透明性と説明責任を確保するのもひとつだ。また、人材育成は継続的な投資を要し、クラウドの学習プラットフォームを活用した定期トレーニングが不可欠だと言える。

サイバー戦争の次の戦場：あなたは準備できているか？

ガートナーの4つのアプローチとクラウドのAIサービスは、SecOpsを次の次元に引き上げる。今回紹介した各サービスは、サイバー戦争の最前線で戦う武器だ。

しかし、AIは両刃の剣。適切に運用すれば、企業の守護者となる。誤れば、誤検知や倫理的危機を招く。2025年、あなたの組織はAIをどう操るのか？ 次の攻撃は、すでにクラウドの影に潜んでいる。