セキュリティチームはプレッシャーにさらされています。

ネットワークは拡大し、クラウド環境は広がり、AIはユーザー・アプリケーション・インフラ全体にわたって変化を加速させています。

その一方で、セキュリティチームは強固な防御を維持し、ビジネス活動を支援し、効率的に運用することを求められています。課題はセキュリティ制御の不足ではありません。課題は、人間が管理できる速度よりも速く変化するハイブリッド環境に追いつくことです。

組織がAIを採用するにつれ、この課題はさらに大きくなるでしょう。Gartnerは、2028年までに日常業務における意思決定の15%がエージェンティックAIによって自律的に行われるようになると予測しています。環境がよりダイナミックになるにつれ、セキュリティ運用も適応していく必要があります。

ここで登場するのがエージェンティック・ネットワークセキュリティ管理です。OpenAI Daybreakフロンティアモデルを活用したCheck Point社のエージェンティック管理機能は、高度な推論を用いて環境を継続的に評価し、優先事項を特定し、チームがより迅速に行動できるよう支援します。

その結果、より少ない運用負荷でより強固なセキュリティが実現します。以下に、チームの役に立つ4つの方法を紹介します。

オンデマンドウェビナーをご覧ください – Agentic Network Security Orchestration

1. ポリシーの健全性とリスクを継続的に可視化する

ファイアウォールポリシーが一夜にしてリスクになることはありません。数か月にわたる段階的な変更、一時的な例外、クラウド展開、そして新たなAI主導のワークロードを経てリスクになっていきます。

AI AuditorとAI Insightsは、ポリシーの更新とルールの動作を継続的に分析し、冗長なルール、過剰な権限、ポリシーの競合、未使用のアクセスパスを特定します。次のポリシーレビューサイクルを待つことなく、セキュリティチームはポリシーの健全性を継続的に把握し、複雑さが不必要なリスクを生み出している箇所について明確な指針を得られます。

AI Auditorにより、組織は互いに接続できる環境の視覚的マップを得ることができ、ゼロトラストフレームワークへの準拠を促進します。

2. 障害が発生する前に問題を検知する

ほとんどのネットワーク問題は、ユーザーが実感してから発見されます。

AIOpsは、ネットワークインフラの健全性、テレメトリ、トラフィックフロー、システムイベント、パフォーマンス指標を継続的に分析し、障害になる前に異常な動作を特定します。

メモリ使用率の高騰、契約の期限切れ、ルールのヒット数の急増など、環境全体にわたるシグナルを特定・相関させることで、運用チームは新たに発生しているパフォーマンス問題を検出し、根本原因をより迅速に調査し、本番インシデントのトラブルシューティングに費やす時間を削減できます。

AIOpsソリューションブリーフをご覧ください

3. 最も重要な保護に検査と防御の取り組みを集中させる

すべての脆弱性が同じ対応を必要とするわけではありません。すべてのIPS保護が同じ価値をもたらすわけでもありません。

AI Insightsは、最も影響の大きい検査と防御の取り組みに組織が集中できるよう支援します。脅威インテリジェンス、資産露出の洞察、環境コンテキストを組み合わせることで、このモジュールは組織のリスクプロファイルに最も関連性の高い保護を特定し、不必要な検査オーバーヘッドを削減しながらセキュリティの有効性を向上させます。

AI Insightsソリューションブリーフをご覧ください

4. 運用監視をコンプライアンスと統合する

ネットワークの健全性問題は、ユーザーが影響を感じる前に現れることが多いです。AIOpsはリソース使用状況、トラフィックの動作、システムイベント、アラートの一元化されたビューをチームに提供します。

リアルタイムデータと過去の運用データを相関させることで、異常な動作の検出、パフォーマンスが低下している資産の発見、根本原因分析の加速を実現します。これにより、運用監視がAI支援による継続的なプロセスへと変わります。

コンプライアンスは、要件が日々のセキュリティ運用に組み込まれていれば管理しやすくなります。Check Point Complianceは規制要件をセキュリティ実践に落とし込み、コンプライアンス違反をリアルタイムにアラートするためにセキュリティポリシーを継続的に監視します。チームはギャップをより迅速に特定し、設定ミスを修正し、監査に常時備えられます。

Complianceソリューションブリーフをご覧ください

エージェンティック管理がセキュリティ運用を支える理由

セキュリティチームは多くの時間をファイアウォールルールの見直し、運用上の問題の調査、IPS保護の検証、脆弱性の優先付けに費やしています。

環境がより分散されダイナミックになるにつれ、ポリシー変更・テレメトリ・露出データの量は増え続けています。手動による分析はそのペースに追いつけません。

エージェンティック・ネットワークセキュリティ管理はそのギャップを埋める役割を果たします。ポリシー変更・運用データ・脅威露出を継続的に分析することで、チームが優先事項をより迅速に特定し、最も重要なところに注力できるよう支援します。

2026年版Gartner® Magic Quadrant™ for Hybrid Mesh FirewallはCheck Point社をLeaderとして認定しており、ハイブリッド環境全体にわたる一貫したセキュリティ管理の重要性の高まりを反映しています。

目標はセキュリティの意思決定を自動化することではなく、意思決定に必要な手動分析を削減することです。運用の複雑さが増すにつれ、セキュリティチームはデータのレビューに費やす時間を減らし、リスクに基づく意思決定により多くの時間を割けるようになります。

この記事で取り上げた運用上の課題と、組織が検討しているアプローチの詳細については、ソリューションブリーフ「AI-Powered Security Management for the Hyperconnected World」をご参照いただくか、Agentic Network Security Orchestrationに関する最新ウェビナーをオンデマンドでご視聴ください。