AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「監査ログをAIで解析すべきだ」と言われて困っております。そもそも監査ログって、我が社の業務で何が変わるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！監査ログとは端末やサーバーが記録する行動履歴で、侵入や不正の手がかりになりますよ。SmartGuardはそれを大規模言語モデルで読み解く手法ですから、要点は三つです：可視化、検知、説明ですよ。
なるほど、可視化と検知と説明ですか。けれど現場には膨大なイベントがあり、誤検知が増えれば現場が疲弊します。False positiveはどう抑えるのですか。
良い質問ですよ。SmartGuardは単発のイベントで判断せず、スレッド単位でイベントを束ねて文脈を作ります。これによりノイズを減らし、モデルが行動全体を見て判断できるようになりますよ。
スレッド単位でまとめる、ですか。それには現場のログを整理する前処理が必要でしょうね。我が社にそのデータ整備リソースがあるか不安です。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。SmartGuardは冗長なレコード削除、主体（subject）、対象（object）、関係の抽出を自動化します。初期投資でパイプラインを作れば、運用は徐々に楽になりますよ。
先生、ところで「大規模言語モデル」とは何をしているのですか。文章を読むAIと同じ仕組みで、ログの意味を説明できるのでしょうか。
その通りです。大規模言語モデル（Large Language Model, LLM、大規模言語モデル）は大量のテキストを学んで文脈を理解します。SmartGuardはログから作った自然言語要約と知識グラフを与え、LLMに診断と説明をさせるのです。現場の担当者が読みやすい説明が得られますよ。
なるほど。要するにログの出来事を関係性ごとにまとめて、AIに背景を説明させると。これって要するに現場が読みやすい「報告書」を自動で作ってくれるということ？
その理解で合っていますよ。加えてSmartGuardは機能レベルの動作抽象化を行い、単なる事実列挙ではなく「何をしたか」を表現します。要点を三つだけまとめると、ログのノイズを減らすこと、文脈を与えること、そして説明可能な診断を提供することですね。
説明ありがとうございます。ただ、未知攻撃への対応が肝心だと思います。我が社は古い資産も多く、未知の振る舞いにどう対応できるのかが懸念です。
その懸念も正当です。SmartGuardの利点はルールベースだけに頼らず、文脈と行動抽象化で未知のパターンも拾える点です。さらにモデルのファインチューニングや専門家のフィードバックによる迅速な更新が可能で、継続的に精度を高められますよ。
導入コストの見積もりやROI（Return on Investment、投資対効果）はどのように示せば良いですか。現場の手間と合わせて経営判断の材料が欲しいのです。
大丈夫です。まずはパイロットで対象を限定し、検知率と誤検知率から人件費削減やインシデント対応時間短縮を算出します。三つの指標だけで経営層に示せば納得は得やすいですよ：検出率、誤検知率、対応時間です。
分かりました。最後に要点を自分の言葉で整理してよろしいですか。ログを文脈ごとにまとめ、AIに説明させることで未知の攻撃も見つけやすくなり、現場の負担を減らすための初期投資は回収可能ということですね。
