事例の要約
- 課題
- クラウドのセキュリティ設定を点検する既存のツールは汎用的な基準が中心で、自社に関係のない警告が混じり、点検の根拠も分かりにくかった。自社の規程に合わせて点検ルールを作るには専門的な記述言語の知識が必要で、技術的な壁が高かった。
- 取り組み
- 自社の規程や業界の標準などのコンプライアンス文書をアップロードする。
AIが文書から推奨事項や根拠、確認手順、重要度などを抜き出して整理し、担当者はAIとの対話で必要な推奨事項を選ぶ。
AIが推奨事項から点検ルールを生成し、正式な仕様に照らして誤りを自動で確認・修正する。
生成したルールでクラウド環境を点検し、改善の推移を確認する。 - 成果
- 試験導入で、文書の登録から点検ルールの生成、点検の実行までの一連の流れが問題なく動くことを確認した。
専門知識がなくても、自社の文書から点検ルールを容易に設定できると評価された。
取り込んだ観点の多くについて、実行可能な点検ルールが自動で生成できた。
見込み: 点検ルールの実装工数の短縮が見込まれる。