記事日付：2026年9月11日
Lenovoは、自社のグローバルネットワークで日々発生する膨大なコンピューティングイベントを監視するセキュリティ運用センター（SOC）において、AIを活用した新たなセキュリティモデルを導入しました。
この取り組みにより、脅威検知の精度が大幅に向上し、運用効率の改善を実現しています。
脅威検知の精度向上と運用の効率化
LenovoのSOCでは、毎日150億件を超えるコンピューティングイベントが分析されています。
従来、アナリストはデバイスの状態やネットワーク情報を手動で確認する必要があり、調査に45分から60分を要していました。
AIモデルの導入により、この調査プロセスが数秒で完了するようになり、攻撃検知までの平均時間を4時間から30分へと87.5%短縮しました。
また、低レベルのインシデントの80%以上が自動的に解決されるようになり、専門家はより複雑で優先度の高い脅威への対応に注力できる環境が整いました。
さらに、サイバーセキュリティの総所有コスト（TCO）を60%削減する成果も得ています。
導入判断で確認すべき運用の実態
今回の事例で注目すべきは、AIが人間の判断を完全に置き換えるのではなく、専門家の意思決定を支援する役割を担っている点です。
導入にあたっては、技術的な実装だけでなく、アナリストのスキルアップや既存プロセスの見直しが並行して行われました。
特に、機密情報を保護するための厳格なデータ分離やマスキング、ログ管理といった制御が、AIワークフローの基盤として確立されています。
導入を検討する際は、自社のセキュリティ環境において同様のガバナンス体制を構築できるかどうかが重要な判断基準となります。
日本市場における導入の検討材料
Lenovoが自社で培ったこのAI活用モデルは、同社のセキュリティサービスを通じて提供される予定です。
ただし、日本国内での具体的な提供条件や、国内特有のネットワーク環境における導入効果については、現時点では一次情報からは確認できません。
導入を検討する企業は、公式情報を通じて自社のセキュリティ要件に合致するかを確認し、コスト削減効果や運用負荷の軽減が自社の規模感に適しているかを比較検討する必要があります。
今後、AIによる脅威検知の自動化はさらに進むと考えられますが、導入の成否は技術力だけでなく、運用プロセスとセキュリティガバナンスをいかに統合できるかにかかっています。
