セキュリティ運用センター（SOC）のチームは、技術用語や複雑なデータに圧倒されることが少なくない。Recoは生成AIを活用し、機械向けの難解なアラートを明確で実行可能な「ストーリー」へと翻訳することで、この状況を打破しようとしている。Amazon Bedrock経由で基盤モデルを利用する「アラートストーリージェネレーター」は、生データを処理してリスクを特定し、即座の修復手順を提案する。これは単なる要約にとどまらず、高度な脅威と技術的な調査の間を繋ぐ文脈の架け橋として機能する。

システムの精度を支えているのは「フューショットラーニング」という手法だ。これはAIに少数の例示を与えて動作をガイドする技術であり、生成されるストーリーの一貫性と正確性を担保する。このアプローチにより、高コストな再学習を行うことなく、セキュリティレポート特有の細かなニュアンスをモデルに理解させることが可能になった。

その効果は極めて具体的である。Recoの報告によれば、調査時間は54%短縮された。特に注目すべきは、かつてはベテランの専門家を必要とした複雑な事象に対し、経験の浅いアナリストでも対応可能になった点だ。これにより、チーム全体でセキュリティの専門知識が民主化されている。さらに「プロンプトキャッシュ」の導入により、頻繁に使用される指示を保存して重複処理を省くことで、AIによる洞察の生成遅延を75%削減することに成功した。

セキュリティ運用センター（SOC）のチームは、技術用語や複雑なデータに圧倒されることが少なくない。Recoは生成AIを活用し、機械向けの難解なアラートを明確で実行可能な「ストーリー」へと翻訳することで、この状況を打破しようとしている。Amazon Bedrock経由で基盤モデルを利用する「アラートストーリージェネレーター」は、生データを処理してリスクを特定し、即座の修復手順を提案する。これは単なる要約にとどまらず、高度な脅威と技術的な調査の間を繋ぐ文脈の架け橋として機能する。

システムの精度を支えているのは「フューショットラーニング」という手法だ。これはAIに少数の例示を与えて動作をガイドする技術であり、生成されるストーリーの一貫性と正確性を担保する。このアプローチにより、高コストな再学習を行うことなく、セキュリティレポート特有の細かなニュアンスをモデルに理解させることが可能になった。

その効果は極めて具体的である。Recoの報告によれば、調査時間は54%短縮された。特に注目すべきは、かつてはベテランの専門家を必要とした複雑な事象に対し、経験の浅いアナリストでも対応可能になった点だ。これにより、チーム全体でセキュリティの専門知識が民主化されている。さらに「プロンプトキャッシュ」の導入により、頻繁に使用される指示を保存して重複処理を省くことで、AIによる洞察の生成遅延を75%削減することに成功した。