FireMon エージェントと MCP の実践: ポリシーに関する疑問から実務ワークフローまで

FireMon の Agentic AI Framework と Model Context Protocol (MCP) の実力を、実務に即した 2 つのネットワークセキュリティポリシーのワークフローを通じてご確認ください。デモを中心とした本セッションでは、FireMon 内部のエージェントと、MCP 経由で接続されたサポート対象の外部 AI ツールが、ポリシーのコンテキストを活用して、担当者によるアクセスの調査や変更内容のレビュー準備をどのように支援するのかをご紹介します。

まず、FireMon 内のエージェント支援ワークフローにおけるアクセス要求の流れを、ポリシーの推奨事項から実務担当者レビュー用の変更計画案までたどります。次に、サポート対象の外部 AI ツールが MCP を使用し、FireMon のポリシーインテリジェンスを活用してネットワークアクセスに関する疑問を調査する様子をご覧いただきます。各デモでは、リクエストの流れを追い、返された情報を確認し、実務担当者が結果を評価して次のアクションを判断するポイントをお示しします。

FireMon 内のエージェントを使用すべき場面と、MCP 経由で外部 AI ワークフローを接続すべき場面を解説します。さらに、デモに関連するサポート対象の接続、構成の前提条件、アクセス権限についても取り上げます。セッション終了後には、各アプローチがポリシー運用にどのように適合するか、また自社環境で利用する前にデータアクセスと実務担当者による監督について何を確認すべきかを把握いただけます。

本セッションで学べること:

• FireMon の Agentic AI Platform を活用して、ポリシーの推奨事項を作成し、実務担当者レビュー用の変更計画案を準備する方法
• MCP 経由で FireMon のポリシーインテリジェンスに接続したサポート対象の外部 AI ツールで、ネットワークアクセスに関する疑問を調査する方法
• FireMon 内のエージェントを使用する場面と、MCP 経由で外部 AI ワークフローを接続する場面の使い分け
• いずれのアプローチを採用する前にも、サポート対象の接続、前提条件、データ権限、実務担当者によるレビューを評価する方法