SIGQ、閉域環境向けAIインシデント対応製品を提供開始

SIGQは、閉域環境で動作する「Incident Lake Self-Hosted」の提供を開始しました。
Dockerコンテナとして、VPCやデータセンター、オンプレミスに導入できます。
自社開発AIモデル「Otter」も環境内で稼働し、外部のPublic LLM APIを使わずに対応できます。
検知から報告書やポストモーテムまで、インシデント対応を閉域内で支援します。

記事の概要

Incident Lake Self-Hostedは、AIインシデントコマンダー「Incident Lake」のパッケージ版です。
すべてのコンポーネントを顧客のVPC、データセンター、オンプレミス内で動作させます。
インシデントの記録、会話、調査結果は顧客環境内に保持されます。
AI推論には外部のPublic LLM APIを使わず、モデル「Otter」が同一環境内で稼働します。
ClickStack、Grafana、Wazuhを同時にデプロイでき、既存のZabbixなどとも連携できます。
検知・初動・調査・復旧から報告書・ポストモーテムまでをカバーします。
警察庁の資料によると、2026年上半期のランサムウェア被害報告は123件で、半期として過去最多でした。
料金は構成と規模に応じた個別見積もりで、SIGQによる直販とパートナー経由で導入できます。

記事のポイント

1. 外部APIを使わず推論： AIモデル「Otter」を顧客環境内で稼働させ、インシデントデータを外部へ送らずに推論できます。
2. 対応工程を閉域で統合： ログ・監視・SIEMと連携し、検知から復旧、報告書やポストモーテムまでを一貫して支援します。
3. 人が最終判断を実施： 外部ツールへのアクセスは読み取り専用で、AIの支援を停止でき、勝手なシステム変更を防ぎます。

このニュースがもたらす影響

• 閉域環境の運用企業： 外部LLM利用を避けてきた金融・医療・製造などでは、機密情報を保持したままAIを組み込めるため、導入判断の軸が接続可否から運用効果や社内統制へ移る可能性があります。
• 同業の製品提供者： インシデント対応でAIを提供する企業は、モデル性能だけでなく、閉域での推論、既存監視基盤との接続、人の停止・承認を含む運用設計まで比較される可能性があります。
• SIer・MSP： 閉域ネットワークの設計や監視基盤の構築を担う事業者は、AI対応を含むインシデント運用全体を提案する余地が広がり、導入後の保守体制も問われそうです。

このニュースの背景

警察庁の資料では、2026年上半期のランサムウェア被害報告は123件で、統計開始以降の半期として過去最多でした。
インシデント記録には侵害経緯や脆弱性、顧客・患者情報などが含まれるため、金融、製造、自治体、医療、重要インフラでは外部SaaSや外部LLMへのデータ送信を避ける前提があります。
攻撃時の迅速な対応にAIを使いたくても、インターネットから分離された環境では外部APIを利用しにくいという制約があり、その両立が課題になっています。

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