AI時代の内製か購入か: AIで作ったfirewallツールに潜むコスト

AI コーディングアシスタントの登場により、ファイアウォール自動化スクリプトを書くことも、ポリシークリーンアップ用のツールを組み上げることも、かつてないほど容易になりました。しかし、これまでも難しかったのはコードを書くことではありません。難しいのは、AI が判断の拠り所とする信頼できるポリシーコンテキストを与えること、本番環境に存在するすべてのベンダーとファームウェアバージョンで結果を検証すること、セキュリティリスクの観点からレビューすること、そしてベンダーが API を変更するたびに保守し続けることです。

FireMon のウェビナーにぜひご参加ください。本セッションでは、内製か購入かの判断が実際には何を意味するのかを解説します。AI によってチームが自動化を実装するスピードは変わりましたが、それを大規模環境で安全に運用するために必要なことは変わっていません。実際の事例を交えながら、AI エージェントの実力はその背後にあるポリシーデータ、ツール、権限によって決まること、そしてゼロからの内製には、専用プラットフォームであれば導入初日から引き受けるテスト、セキュリティレビュー、保守の負担が依然として伴うことをご説明します。

自社開発と商用 NSPM プラットフォームを比較検討されている場合も、エンジニアの時間を奪う調査や準備作業をどこまで AI エージェントに任せられるかを見極めようとされている場合も、その判断を自信を持って下すための実践的なフレームワークを持ち帰っていただけます。

本セッションで学べること:

• AI コーディングツールで加速できる領域と、依然としてベンダー固有のテスト、セキュリティレビュー、長期的な保守が必要な領域を切り分ける方法
• エージェントが複数ステップにわたるポリシー作業を確実に遂行するために、信頼できるポリシーコンテキスト、定義されたスキルとツール、範囲を限定した権限が必要となる理由
• AI の支援の有無にかかわらず、NSPM の機能を内製する場合に要する実際の期間とコストを、実績あるプラットフォームの導入と比較して評価する方法
• AI に調査と作業準備を任せるべき領域と、重大な判断の権限を実務者が保持すべき領域を見極める方法
• 自社開発ツールについて、セキュリティレビュー、ベンダーの API 変更への対応、コンプライアンスマッピングを継続的に担うだけの体制がチームにあるかを評価する方法
• 内製すべきとき、購入すべきとき、そして AI が実際に判断を変えるときを見極める実践的なフレームワークの適用方法

英語を母国語とされない方向けに、翻訳字幕をご用意しています。