関連リンク Advancing Cybersecurity Operations with Agentic AI Systems この記事は、AIエージェントがサイバーセキュリティの運用をどのように進化させるかについて解説しています。これまでのAIは主に不審な活動の「検出」に使われることが多かったのですが、AIエージェントはさらに進んで、自律的に「考えて計画し、行動する」ことで、セキュリティ担当者（アナリスト）の定型的な作業を自動化・効率化する可能性を秘めています。これは、大規模言語モデル（LLM）の進化によって実現しました。 従来、セキュリティアナリストは、アラートの調査、関連情報の収集、脅威への対応といった多くの手作業に時間を費やしていました。しかし、AIエージェントは、複雑で繰り返し発生するタスク（例えば、脅威情報の調査や、アラートの関連付け、初期対応など）を自動で行えるため、アナリストはより高度な判断や深い分析に集中できるようになります。 記事では、具体的な応用例として以下の2つを紹介しています。 アラート管理の効率化: セキュリティアラートの量は増大し、対応には経験や知識が必要で、情報収集や記録にも手間がかかります。AIエージェントは、大量のアラートの初期トリアージ（優先順位付けや初期調査）を自動化します。アラートが発生すると、エージェントが自動的に調査を開始し、関連データを収集・分析して、調査レポートを作成します。必要に応じて、データ分析など特定の専門タスクを別のAIエージェントに任せる、マルチエージェント構成も考えられます。NVIDIAではこのシステムを評価し、高い精度でアラートの原因を分類できることを確認しています。 ソフトウェア脆弱性分析の高速化: ソフトウェアの脆弱性（セキュリティ上の弱点）分析も、多くの情報収集や分析が必要な時間のかかる作業です。AIエージェントは、コンテナなどのソフトウェアの脆弱性IDが与えられると、インターネットや内部情報源から関連情報を集め、脆弱性が実際にその環境で悪用可能か（Exploitableか）を判断するための分析を自動で行います。このシステムにより、従来数時間〜数日かかっていた分析作業を数秒に短縮できる可能性があり、NVIDIA社内での導入事例では、アナリスト1人あたり週に数時間の作業時間削減につながっています。 このようなAIエージェントシステムを開発する際には、タスクの性質に合わせてシステムの構造（エージェントがどれだけ動的に判断するか）を選ぶことが重要です。また、システムの評価には、最終結果だけでなく、エージェントがどのように考え、どのツールを使ったかといった中間プロセスも確認し、継続的に改善していく仕組み（人間のフィードバックを取り込むツールなど）が有効です。LLM自体を評価者として使う「LLM-as-a-judge」という手法も紹介されています。 AIエージェントはサイバーセキュリティの現場で、アナリストの頼れる助手として、調査作業を合理化し、複雑なタスクを支援する未来が期待されています。この記事は、AIエージェントがセキュリティ運用にもたらす具体的な価値を示す技術記事として、新人エンジニアの方々にも参考になるでしょう。NVIDIAは、開発者向けのツールキットや事例（AI Blueprint）を提供しており、誰もがAIエージェントを活用したシステムを構築できるよう支援しています。 引用元: https://developer.nvidia.com/blog/advancing-cybersecurity-operations-with-agentic-ai-systems/ Everything we announced at our first-ever LlamaCon Metaは初の試みとなる開発者向けイベント「LlamaCon」を開催し、オープンソースAIモデルであるLlamaを使った開発をさらに容易にするための新しいツールや取り組みを発表しました。Llamaは公開から2年あまりで10億以上のダウンロードを達成し、オープンソースAIエコシステムを牽引する存在となっています。 このイベントで発表された主な内容は以下の通りです。 まず、開発者がLlamaを使ってアプリケーションを素早く構築できるようになるLlama API（リミテッドプレビュー版）が発表されました。これは、APIの手軽さとオープンソースの柔軟性を両立させたプラットフォームです。ワンクリックでAPI...
