日立製作所は9月28日、AIエージェントを活用した「脆弱性・パッチ探索分析レポートサービス」の提供を開始します。
日本取引所グループ（JPX）がファーストユーザーとして導入し、金融市場インフラの脆弱性対応を効率化します。
効果検証では、脆弱性情報の収集作業を約8割削減できることを確認しています。
記事の概要
本サービスは、日立製作所のオペレーショナルレジリエンスサービス「HMAX Cyber」のラインアップです。
自動化プログラムが、脆弱性情報データベースやソフトウェアベンダーの公式サイトなどから情報を24時間365日収集します。
AIエージェントは、収集情報を各組織のシステム構成情報と照合し、影響する脆弱性やパッチを抽出します。
脆弱性の深刻度や悪用される可能性などを踏まえ、リスク評価や対応優先度の判断に必要な情報を整理します。
JPXを対象に2026年7～9月に実施した効果検証では、1日あたり約2.5時間を要すると想定された収集作業を約0.5時間に短縮しました。
これにより、脆弱性情報の収集作業を約8割削減し、業務利用に十分な品質を確認しています。
日立製作所は今後、金融機関に加えて電力、交通、通信などの社会インフラ分野への展開を進めます。
記事のポイント
- 24時間の情報収集： 自動化プログラムが脆弱性情報やセキュリティパッチ情報を24時間365日収集し、担当者の調査負荷を抑えます。
- AIが影響と優先度を整理： システム構成情報との照合により、自社に影響する脆弱性を抽出し、対応優先度の判断に必要な情報を提示します。
- JPXで作業時間を8割削減： JPXの効果検証では、脆弱性情報の収集時間を1日約2.5時間から約0.5時間へ短縮できることを確認しています。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 脆弱性情報の収集時間を約8割削減した検証結果を踏まえると、担当者の工数削減に加え、影響確認や優先順位付けまで含めた運用設計を見直す契機になりそうです。
- セキュリティ事業者： 自動収集にとどまらず、構成情報との照合や対応優先度の整理まで支援する構成は、脆弱性管理サービスに判断業務の短縮効果を示すことを求める可能性があります。
- 金融・社会インフラ： JPXで業務利用に十分な品質が確認されたことは、対応遅れの影響が大きい組織で、AIの判定を最終判断の補助に組み込む運用を検討しやすくする材料になると考えられます。
このニュースの背景
サイバー攻撃が自律的かつ高速に実行される一方、脆弱性情報やパッチ情報は日々増加しています。
防御側では、専門人材が大量の情報を収集し、自社システムへの影響や対応優先度を判断する業務に依存してきました。
金融機関や社会インフラ事業者には、ミッションクリティカルなシステムを守るため、脆弱性への即時かつ確実な対応が求められています。
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株式会社 日立製作所のプレスリリース（2026年9月28日 11時00分）日立、AIエージェントを活用した「脆弱性・パッ…
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