Despite superficial similarities, humans and LLMs operate under fundamentally different constraints and algorithms. Scaling AI will only widen this gap.

株式会社Be Nowが、日常の感情や対人関係への向き合い方を学べる講座をリリース。プロセスワークの視点を手軽に学び、自分自身を見つめる機会を提供します。

感情の揺れや人間関係の難しさに向き合うためのDayaの新動画講座が2026年1月29日より配信開始。日常で使える技法を学べるチャンス！

an open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, execute, edit, and test with any LLM - block/goose

ウエットマスター株式会社は、インフォテックのクラウド型ワークフローシステムを導入し、業務の電子化を実現。効率化の成果に迫ります。

株式会社ランドネットがクラウドワークフローシステムkickflowを導入。業務プロセスの自動化と効率化に成功した事例を紹介します。

はじめに本記事は 仮想通貨 Advent Calendar 2025 のシリーズ2の6日目の記事です。エンジニアやデータサイエンティストがクリプトトレードに参入する際、最も陥りやすい罠があります。それは、「高度なモデルや大量の特徴量を使えば、エッジ（優位性）が見つかる」という誤解です。とりあえず大量のインジケーターをLightGBMに突っ込む深層強化学習の論文を実装してみるグリッドサーチでパラメ

開示：本記事はANY.RUNによって提供されています。ここで提示される情報と分析は、同社のリサーチに基づいています。 SOC チームのワークフローを高速化することは、単なる時間管理や人員増強の問題であることはほとんどありません。平均検知時間（MTTD）や平均対応時間（MTTR）といった指標を改善するには、一歩引いて現在のプロセスのギャップに気づき、専用のソリューションでそれらを埋めることの方が重要になることが多いです。 以下では、CISOとしてSOCのパフォーマンスを向上させるために取るべき3つの重要なステップを紹介します。 ソリューション1 – アラートにコンテキストを付与する 重要性: インシデント対応が遅くなる原因は、アラートにどう対応するかについての専門知識が不足しているからとは限りません。多くの場合、複数の情報源を参照してインジケーターを手作業でエンリッチし、「そもそもなぜ」そのアラートが発生したのかを突き止めるのに時間を浪費していることが原因です。 そして、インシデントごとにこうした骨の折れる調査を行ったとしても、アナリストが判断を下すために必要なコンテキストが十分に揃わないこともあります。 どのアラートが最も重要なのかが分からないと、対応サイクルが長期化し、各レベルでの燃え尽きや意思決定のばらつきにつながります。そのため、高精度な脅威コンテキスト（マルウェアの挙動、ネットワークIOC、関連攻撃）へのアクセスを提供することが重要です。明確さこそが、優先順位付けの改善とMTTR削減への近道です。 最適な実装方法: 調査ワークフローを妨げることなく、アラートに即座にコンテキストを付与できるソリューションを利用しましょう。ANY.RUNのThreat Intelligence Lookupは、50万人以上のアナリストと15,000以上のSOCチームによって蓄積された、世界最大級のマルウェアデータエコシステムを活用しています。 TI Lookupの実例：URLに対する判定と脅威コンテキストを提供 時間のかかる手動エンリッチメントを排除することで、トリアージを高速化できるだけでなく、チームのアラート疲れも防止できます。アナリストは、IP、ドメイン、URL、その他のインジケーターに対して、ネットワークアクティビティやマルウェア分類、リレーションや関連IOCまで含めた、迅速かつ高信頼な判定と脅威コンテキストを即座に得られます。 その結果、トリアージは高速化され、アラート疲れは軽減され、重要なシグナルを見逃すリスクも低減します。 アラートコンテキストを即時エンリッチしてMTTDとMTTRを短縮 TI Lookupのトライアルをリクエスト ソリューション2 – プロアクティブな防御体制の構築 重要性: マルウェアの進化スピードがかつてないほど速い現在、リアクティブな対応だけを行うSOCチームは常に一歩遅れを取ります。検知ルールは、新しいインジケーターで常に更新し続ける必要があります。このような状況で堅牢な防御システムを実現する唯一の方法は、早期検知とリサーチを推進することです。 プロアクティブな防御により、アナリストはインシデント発生前の可視性という優位性を得られます。ワークフローは「インシデント発生後に対応する」モードから「インシデントそのものを未然に防ぐ」モードへとシフトします。リサーチを行い、業界全体で活動している最新の脅威・攻撃・キャンペーンに関する情報を収集することで、チームはキルチェーンのより早い段階で脅威を捕捉できます。これにより、潜伏時間が短縮され、真のリスクに集中し続けることができます。 最適な実装方法: コンテキストを実行可能なインサイトへと変換できるインテリジェンスをSOCチームに提供しましょう。ANY.RUNのThreat Intelligence Lookupはスレットハンティングにも利用でき、アナリストがあらゆるアーティファクトを挙動ベースで即座に理解するのを支援します。 ドイツで調査されたAgent Tesla脅威に対してTI Lookupが提供するデータ アナリストのニーズを網羅する40以上のパラメータにより、世界中の1万5千チームからなるグローバルなエキスパートコミュニティが収集したデータを、これまでになく簡単に閲覧できます。アナリストは隠れた脅威を素早く見つけ出し、疑わしいアクティビティを数秒で検証できます。 TI Lookupをスレットハンティングに活用することで、より早期の検知と、一貫してプロアクティブなセキュリティ体制を実現できます。 ソリューション3 – テックスタックの統合と自動化 重要性: 断片化したテックスタックは、意図的に作られるものではありません。長い時間をかけてソリューションを積み重ねてきた結果として生じるものです。各ツールは特定の課題を解決しますが、相互連携が不足していると、可視性の分断、作業の重複、データの手動転送といった摩擦が発生します。その結果、調査は停滞してしまいます。 自動化で強化された、よく統合されたエコシステムは、すべてを一つにまとめ上げます。インジケーターとコンテキスト、アラートとレスポンスを結び付けることで、分析フローを加速し、スレットハンティングを強化し、リソースの効率的な活用を促進します。 ANY.RUNのソリューションをスタックと連携させてセキュリティを統合 最適な実装方法: 摩擦のないワークフローと相互運用性を前提に設計されたソリューションを選びましょう。バラバラなコンポーネントの寄せ集めよりも、統合されたシステムの方が高い効果を発揮します。「全体は部分の総和以上のものである」のです。 Threat Intelligence Lookupは、次の2つの点でこのアプローチに適合します。 インテグレーションのサポート: すぐに使えるコネクタからカスタムインテグレーションまで、自動化された高速ワークフローを実現し、高品質なインテリジェンスを既存のSOCプロセスに無理なく組み込めるようにします。 マルウェアサンドボックスとのネイティブ連携: TI Lookupのすべてのインジケーターは、ANY.RUNのインタラクティブサンドボックスで行われた実際の調査に紐づいています。アナリストはワンクリックで、より深い可視性にアクセスできます。 まとめ 高速かつ効率的なSOCを実現する鍵は、高品質な脅威インテリジェンスに支えられた、よりスマートなワークフローと意思決定です。豊富なアラートコンテキスト、プロアクティブなハンティング、洗練されたテックスタックは、MTTRの短縮とインシデントのより良い未然防止につながります。 翻訳元:

セキュリティチームは限界に直面しています。 規制が加速し、脅威が増大する中、多くの組織は、従来のガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）プロセスでは、もはや対応しきれないことに気づき始めています。 証拠収集の手作業、サイロ化されたシステム、スプレッドシートに依存したワークフローが、攻撃者や規制当局の動きが加速しているまさにその時に、チームの足を引っ張っています。 「十分なリソースを持つチームでさえ、規制上の義務と、セキュリティ態勢の改善というより広い目標とのバランスを取るのに苦労しています」と、TinesのフィールドCISOであるMatt Muller氏は述べています。 同氏はさらに、「あまりにも多くのチームが、現代のエンタープライズの複雑さに対応してスケールできない、サイロ化されたシステムと手作業のプロセスに縛られています」と付け加えました。 現代のGRC過負荷を引き起こしている要因 複数のプレッシャーが重なり合い、GRCチームは限界を超えて引き伸ばされています。規制フレームワークは前例のないペースで拡大しており、複雑性と業務量の両方が増大しています。 GRCチームのほぼ半数が、既存の標準の更新に追いつくことすら難しく、新たな義務であるNIS2やDORAなどに対応する余裕はないと回答しています。 これらのフレームワークは、新たな法的リスクももたらします。規制当局は、リスクガバナンスの不備について、セキュリティリーダーに対して責任を追及する姿勢を強めています。 データ環境もコンプライアンスを複雑にしています。GDPRなどのプライバシー要件は、しばしば分断され一貫性を欠く環境全体にわたり、高いデータ精度、アクセス制御、暗号化、分類を求めています。 一方で、脆弱性やサイバー攻撃は加速しています。 2024年だけでも、新たに発見された脆弱性の数は推定61%増加しており、リアルタイムのリスク評価とモニタリングの必要性が一段と高まっています。 多くの組織は、サイロ化された責任分担にも妨げられています。法務、財務、IT、セキュリティなどがGRCに関与していても、共通のシステムや可視性がなければ、取り組みは重複し、分断され、遅延しがちです。 従来型GRCが破綻するポイント 従来のGRCプロセスが現代の期待に応えられないのは、人手に依存したタスクに大きく頼っているからです。 証拠収集には、レポートのダウンロード、スプレッドシートの更新、ステークホルダーへのメール送信、成果物の手動アップロードが必要です。 リスク評価は、存在しないかもしれないチーム横断の連携に依存しています。ポリシーの遵守には、リマインダーやフォローアップが必要ですが、それらはしばしば抜け落ちます。監査は、数週間にわたる慌ただしい対応を引き起こすことがあります。 この手作業中心のアプローチは、遅延や不整合、そして何よりも不正確なデータを生み出します。セキュリティチームにとって最大のリスクは、GRCプロセスが物理的にリアルタイムの情報提供を不可能としているにもかかわらず、経営陣がリアルタイムの洞察を得ていると信じ込んでしまうことかもしれません。 自動化がGRCにもたらす最大の価値 ワークフローの自動化とオーケストレーションは、GRCを近代化するために不可欠なツールです。組織は自動化を活用して、手作業を削減し、サイロを排除し、規制の変化を先取りしています。 自動化が大きな効果を発揮できる主な領域は次のとおりです。 コンプライアンスプロセスの効率化 自動化により、証拠の収集、ダッシュボードの更新、監査資料の作成を、最小限の人手で実行できます。 脆弱性データやアクセスログの収集といった定型作業は、スケジュール化・標準化できるため、見落としやミスの可能性を減らせます。 リスク管理の強化 自動化されたワークフローは、内部シグナル、ベンダー情報、脅威インテリジェンスを統合し、リアルタイムスコアリングのための統一ビューを提供できます。 たとえば、新規ベンダーの受け入れプロセスにおいて、自動的にリスク評価をトリガーし、組織のリスク登録簿を更新することが可能です。 ポリシーのより強力な施行とモニタリング ポリシーの確認状況、違反、是正措置をプログラム的に追跡できます。 自動アラートにより、チームは新たに生じつつあるコンプライアンスギャップを早期に特定でき、問題が深刻化する前に対処する時間を確保できます。 より効率的な監査サイクル 自動化は、詳細な監査証跡の維持、ログの安全な保管、必要な証拠の即時利用可能性の確保を通じて、継続的な監査対応準備を支援します。 これにより、しばしばエラーや遅延の原因となる土壇場での対応を減らすことができます。 なぜGRCの自動化はもはや選択肢ではないのか GRCを自動化した組織は、リスクの可視性を高め、疲弊を軽減し、チーム間の連携を強化できます。 自動化はまた、複数のフレームワークにわたるコントロールのマッピングと、攻撃者や規制当局に先んじたギャップの可視化を通じて、セキュリティプログラムを強化します。 多くの組織が、GRCプログラムのギャップに起因する評判の失墜やセキュリティインシデントを経験しています。自動化は、一貫性と監督機能を強化することで、そうしたリスクの低減に寄与します。 規制圧力が強まり、攻撃対象領域が拡大する中で、GRCを動きの遅い手作業中心の機能のままにしておくことはできません。今まさにGRCを運用化し自動化するセキュリティチームは、今後数年にわたり、自組織と自分自身をより良く守れる立場に立つことができるでしょう。 GRCの自動化は、監督機能を向上させるだけでなく、ユーザー、システム、プロセス全体にわたって一貫した証拠に基づく検証を実施することで、ゼロトラストアプローチも支援します。 翻訳元:

WorkdayがPipedreamを買収し、AIエージェントを強化。業務プロセスの効率化と新たなビジネスインサイトを提供するプラットフォームが誕生しました。

シリーズ記事!この記事はプレビュー版の Microsoft Agent Framework を基に書かれています。今後のバージョンアップで内容が変わる可能性があります。ここで記載しているコードは執筆時点の情報に基づいています。「雑感」とハローワールドざっとリポジトリを見てみるワークフローを見てみようワークフローの Executor を掘り下げるワークフローで条件分岐とループを扱うExecutor