AIによってセキュリティが簡素化されるという見方はあるが、実際には逆の現象が起きている。理由は大きく3つある。

　第一に、守る対象が増え続けていることだ。クラウド、SaaS、リモート環境、さらにはAIそのもの――守るべき範囲は広がる一方であり、それに応じて対策も増える。

　第二に、攻撃側もAIを活用していることだ。攻撃は自動化され、継続的に試行され、失敗から学習する。防御側もそれに対応するため、新たな技術や製品を導入せざるを得ない。

　第三に、ベンダーの競争構造だ。各社は「統合」や「AI対応」を掲げて新しい製品や機能を投入する。その結果、選択肢は減るどころか増え続ける。

　つまり、AI時代においても、セキュリティが増え続ける構造そのものは変わらない。

ツールを増やしたのに「楽にならない」

　AI時代のセキュリティでよく見られるのが、「ツールは増えたが負担は減らない」という状況だ。

• AIが対応できるという理由でツールを追加する
• 運用設計を決めずにツールを導入する
• AIだからという過度な期待を寄せる

　これらは全て、判断軸がないままツールを増やした結果である。

情シスは何を変えるべきか　“運用”から“設計”へ

　では、この状況に対して情シスはどう向き合うべきか。

　まず必要なのは、役割の見直しだ。ベンダーや経営層に言われるままにツールを導入しているだけでは、増え続けるアラートを処理し切れなくなる。

　求められるのは、「どのツールを使うか」ではなく、「どう組み合わせるか」「どこまで自動化するか」「どのリスクを許容するか」を情シスの判断で決めることだ。そのためには、判断の軸が必要だ。

判断の軸1．“全部守る”から“守る対象を決める”

　全ての資産を同じレベルで守ることは現実的ではない。重要なのは、どのデータやシステムが事業にとって致命的なのかを見極めることだ。

　例えば、基幹システムや顧客データは厳格に守る一方で、影響の小さい領域は一定のリスクを許容する。このように、守る対象に優先順位を付けることで、必要な対策も見えてくる。

判断の軸2．“ツール単体”ではなく“全体構成”で考える

　ツールの選定では、個々の機能の優劣に目が行きがちだ。しかし実際の運用では、複数のツールが連携して初めて機能する。

　ログの流れはどうなるのか、どこで分析するのか、誰が対応するのか――。こうした全体構成を前提に選ばなければ、ツールは増えるだけ増え、機能を発揮させることは難しくなる。

判断の軸3．“AIを入れる”ではなく“AIに任せる範囲を決める”

　AIは万能ではない。どこまで任せるかを決めなければ、かえって混乱を招く。

　例えば、アラートの一次対応はAIに任せるのか、最終判断は人間が担うのか。この線引きによって、必要なツールや運用体制は大きく変わる。