ITトレンドがおすすめする製品・サービス
- ■ログ活用の目的別
- サイバー攻撃の兆候を把握したい：RSANetWitnessPlatform、ALog EVA、EventLog Analyzer
- 内部不正を早期に発見したい：クライアント運用管理ソフトウェア SKYSEA Client View、LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版、Watchy、MaLionCloud、AssetView Cloud ＋、ADAudit Plus
- システム障害の予兆をつかみたい：LogStare、Data-to-Everythingプラットフォーム、Loggly
- ■AI機能別
- AIや機械学習による分析・予測を使いたい：LogStare、RSANetWitnessPlatform、Data-to-Everythingプラットフォーム
- AIの支援で操作や設定の手間を減らしたい：クライアント運用管理ソフトウェア SKYSEA Client View、ALog EVA
- ■提供形態別
ログ管理システムのAIでできること
ログ管理システムのAIは、ログを「集めて保存する」段階から「読み解いて知らせる」段階へと役割を広げる機能です。ログとは、システムや端末の操作、通信の記録を指します。AIが担う代表的な機能を3つ紹介します。
普段と違う動きを見つける異常検知
異常検知は、一定期間のログからアクセス数やログイン時刻、操作量などの通常の傾向を学習し、そこから外れた動きを知らせる機能です。あらかじめ条件を決めて検知するルール型の監視とあわせて使われます。
ルール型は想定した事象しか検知できませんが、AIによる異常検知は、事前に想定していなかった変化にも気づける可能性があります。例えば、普段は業務時間内に使われるアカウントが深夜に大量のファイルへアクセスした場合などが対象です。
形式の異なるログの自動整理
ログは機器やソフトウェアごとに書き方が異なり、そのままでは横断して分析できません。AIを活用した製品の中には、ログの形式を自動で判別し、日時や利用者、操作内容といった項目に分けて整理する機能を持つものがあります。
この整理は「正規化」と呼ばれ、従来は機器ごとに解析ルールを設定する手間がかかっていました。自動化されれば、新しい機器を追加したときの設定作業を減らせる可能性があります。ただし、独自形式のログは正しく分類されないこともあるため、取り込み結果の確認は欠かせません。
生成AIによる自然言語検索と要約
生成AIを搭載した製品では、「先週、社外にファイルを送信した利用者は？」のように普段の言葉で質問し、該当するログを検索できる場合があります。検索結果の要約や、検知内容の説明文を自動で作成する機能もあります。
これまでログの検索には、専用の検索言語を扱う知識が求められることがあり、担当者が限られていました。自然言語で検索できれば、専門知識の少ない担当者も調査に加わりやすくなります。ただし、生成AIの回答は誤る可能性があるため、元のログで事実を確認する手順を残しましょう。
ログ管理のAIの活用方法｜目的別に解説
ログ管理にAIを使う目的は、企業が抱える課題によって異なります。目的が定まらないまま導入すると、通知が増えるだけで対応につながらない恐れがあります。ここでは代表的な3つの目的ごとに、AIがどのように役立つかを整理します。
サイバー攻撃の兆候把握
サイバー攻撃では、侵入から情報の持ち出しまでに複数の段階を経るケースがあります。AIは、短時間に続くログインの失敗や、普段使われない経路からのアクセスなど、個々には小さな兆候を結びつけて知らせる役割を担います。
ファイアウォールやサーバ、端末のログをあわせて分析できる環境であれば、攻撃の流れを追いやすくなります。検知後の対応手順を事前に決めておくことで、通知を受けてから判断に迷う時間を減らせます。
内部不正の早期発見
内部不正の対策では、社員ごとの普段の操作傾向をAIが学習し、大量のファイルコピーや権限外の情報への接触といった変化を知らせる使い方があります。退職予定者による情報の持ち出しへの備えとして検討されることもあります。
一方で、通知された操作がすべて不正とは限りません。業務の繁忙期や担当変更でも操作は変わるため、事実確認は慎重に行いましょう。社員の操作ログを監視する目的や範囲を就業規則などで示し、周知しておくことも大切です。
システム障害の予兆把握
障害の予兆把握では、エラーログの増加や処理時間の伸びといった変化をAIがとらえ、障害が表面化する前に知らせることを目指します。サーバやアプリケーションの運用担当者にとって、原因調査の手がかりを早く得られる点が利点です。
ただし、障害の原因は設定変更や外部サービスの不調、負荷の集中など複数の要因が関係する場合があります。AIの通知は調査の起点と考え、関連するログや変更履歴とあわせて原因を特定する体制を整えておきましょう。
ログ管理にAIを使う前に知りたい限界
AIを搭載したログ管理システムでも、導入してすぐに期待どおりの結果が得られるとは限りません。AIの判定は学習するデータや設定に左右されるためです。導入前に理解しておきたい3つの限界と、その対策を紹介します。
学習期間中は判定が安定しにくい
異常検知のAIは「通常の状態」を学ぶ必要があるため、導入直後は判定が安定しない場合があります。学習に必要な期間は、製品やログの量、業務の周期によって異なります。
月末や年度末など、時期によって業務量が大きく変わる企業では、繁忙期の動きが異常と判定されることもあります。導入初期は通知の内容を確認しながら、除外条件やしきい値を調整する期間を設けましょう。必要な期間の目安は提供会社に確認すると安心です。
元のログの質が結果を左右する
AIはあくまで収集したログをもとに判断するため、必要なログが取得されていなければ兆候を見落とします。時刻がずれていたり、一部の機器のログが欠けていたりすると、分析の結果も不正確となる恐れがあります。
導入前に、どの機器からどのログを集めるかを洗い出し、時刻の同期や保存設定を整えておくことが大切です。ログの送信が止まったときに通知されるかも確認しましょう。取得漏れに気づける仕組みがあれば、分析の前提を保ちやすくなります。
機密情報を含むログの扱いに配慮が要る
ログには社員の氏名やメールアドレス、扱ったファイル名など、個人情報や機密情報が含まれることがあります。クラウド上のAIで分析する場合、ログがどこに保存され、どのように処理されるかを確認する必要があります。
特に生成AIの機能では、入力した質問やログの内容が学習に使われるかどうかを利用規約で確かめましょう。マイナンバーのように取り扱いが法令で定められた情報を扱う業務では、アクセス記録の管理方法もあわせて確認しておくと安心です。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でログ管理の一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
AI搭載のログ管理システムを比較するポイント
AI機能付きログ管理システムを選ぶ際は、AIの搭載有無だけでなく、分析できるログの種類や異常検知の仕組み、運用のしやすさを確認することが重要です。ここでは、比較時に押さえておきたい３つのポイントを解説します。
対象のログと収集方法を確かめる
まず、自社で使っている機器やクラウドサービスのログを取り込めるかを確認しましょう。サーバやネットワーク機器、PCの操作ログ、クラウドサービスの監査ログなど、対応範囲は製品によって異なります。
収集の方法も重要です。端末にエージェントと呼ばれる専用ソフトを入れる方式と、機器からログを送信する方式があります。AIの分析対象となるログと、保存だけされるログが分かれている場合もあるため、分析の範囲を具体的に確認しておきましょう。
検知の根拠を確認できるか見る
AIが異常と判定した理由を管理画面で確認できるかは、運用のしやすさを左右します。どのログのどの値が普段と違ったのかが示されれば、担当者は対応の要否を判断しやすくなります。
根拠が示されない場合、通知の真偽を確かめるために手作業で調べ直す必要が生じます。デモ環境や無料トライアルで、実際の通知画面と調査の流れを確認するのがおすすめです。誤検知を減らすために、除外設定やしきい値を調整できるかもあわせて確かめましょう。
保存場所と保存期間を決める
ログの保存場所と保存期間は、AIの分析範囲と費用の両方に関わります。クラウド型は保存容量に応じて費用が変わる料金体系が見られ、オンプレミス型は自社でサーバやストレージを用意します。
保存期間は、社内規程や取引先との契約、業界のガイドラインなどを踏まえて決めましょう。長期保存したログもAIの分析対象に含められるのか、古いログは検索のみなのかも製品によって異なります。必要な期間と分析の範囲を整理してから比較すると、選定がスムーズです。
AI搭載のログ管理システムのAIを運用するコツ
AI機能は、導入しただけでは検知の精度や確認の負担が安定しません。判定結果を日々の運用に組み込む工夫が必要です。ここでは、運用を始める際に押さえたい3つの点を紹介します。
通知の閾値を段階的に調整する
導入直後は、AIが「普段と違う動き」として通知する件数が、担当者の確認できる量を超える場合があります。通知が過剰だと確認が追いつかず、重要な兆候を見落とす原因にもなります。
そこで、まず重要度の高い通知に絞って運用を始め、確認結果を見ながら閾値を調整します。誤検知として扱った事例を記録しておくと、設定を見直すときの根拠として使えます。
判定結果を確認する手順と担当を決める
AIの判定は、あくまで確認すべき箇所を絞り込むためのものです。通知を受けたあとに、誰がどの順番で原因を調べるのかが決まっていないと、対応が遅れます。
通知の重要度ごとに、一次確認の担当、他部門への連絡、記録の残し方を事前に定めておきます。判定の根拠を確認できる製品であれば、その画面を手順書に組み込んでおくと判断が揃います。
検知結果を定期的に振り返り設定へ反映する
システムの構成や利用者の働き方は変わるため、導入時の設定のままでは判定が実態とずれる可能性があります。定期的に振り返る機会を設けておくと、ずれに気づけます。
例えば月に1回、見逃しや誤検知の事例を持ち寄り、対象ログや閾値を見直します。新しいシステムを追加したときは、収集対象のログに含めたか確認しておきましょう。
AI機能搭載のログ管理システム一覧
この記事で紹介するログ管理システムのうち、製品ページでAI機能を確認できる製品を一覧にまとめました。異常検知や予測、生成AIによる支援など、AIが担う範囲の違いを比較してください。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| クライアント運用管理ソフトウェア SKYSEA Client View | 15種類の操作ログを収集し、アラートログの絞り込みやファイル追跡に対応。生成AIによるチャットボット形式のサポートも搭載 |
| LogStare | ネットワーク監視・ログ管理・AI予測を一体化したセキュリティ運用プラットフォーム。テンプレートで運用業務を効率化する |
| RSANetWitnessPlatform | パケットとログを統合的に検索でき、機械学習・UEBAで従来の防御では見つけにくい脅威の検知を図る。インシデント対応の自動化にも対応 |
| ALog EVA | 正規表現の自動生成などでAIがログ活用の前処理を支援。サイバー攻撃対策や内部不正対策のテンプレートパックを用意している |
| Data-to-Everythingプラットフォーム | AIや機械学習を活用した高度なデータ分析に対応するプラットフォーム。IT運用やセキュリティに関するデータの収集・分析・可視化を支援する |
AI機能搭載のログ管理システムの紹介
ここでは、AIによる分析・予測や生成AIによる支援を備えたログ管理システムを紹介します。AIが担う範囲と収集できるログの種類を確認し、自社の課題にあう製品を選びましょう。
クライアント運用管理ソフトウェア SKYSEA Client View
- 「日経コンピュータ 顧客満足度調査 2026-2027」で1位を獲得！
- 日々のログを収集し、情報漏洩リスクの素早い発見をサポート
- 特定のファイル操作などをログで確認、状況把握をご支援
Sky株式会社が提供する「クライアント運用管理ソフトウェア SKYSEA Client View」は、クライアントPCの操作履歴をログとして記録・管理するクライアント運用管理ソフトウェアです。ファイル操作や記憶媒体の使用、外部との通信状況など15種類の操作ログを収集できます。注意すべきアラートログだけを表示する機能や、特定ファイルの取り扱いをさかのぼるファイル追跡機能も備えています。生成AIによるチャットボット形式のサポート「AIアドバイザー」を搭載し、ログをAIで分析してレポートを提供するサービスも有償で用意。クラウドとオンプレミスから選べます。
LogStare （株式会社LogStare）
- SOCノウハウ詰込テンプレートで専門知識なしでも運用可能
- エージェントレスで既存環境への影響少なく導入可能
- ログ収集・監視・AI分析の一本化で運用負荷を低減
RSANetWitnessPlatform （NECソリューションイノベータ株式会社）
- パケットとログを統合的に高速検索し、調査工数を削減。
- 機械学習・UEBAで従来の防御では発見困難な脅威も検知可能。
- インシデント対応を自動化し、ケース管理で負荷を軽減・迅速化。
ALog EVA （株式会社網屋）
- 自由にカスタマイズできるダッシュボードに必要な情報を集約可能
- 検索エンジンライクで直感的なログ検索を実現！
- 簡単操作でログ統合！クラウドアプリのログにも対応！
Data-to-EverythingTMプラットフォーム （Splunk Services Japan合同会社）
- 優れた機能をオンプレミスでも、クラウドでも
- AIと機械学習の統合が実現
- クラウド環境でも柔軟に対応
AI機能以外の目的で選ぶログ管理システム
操作ログの収集や情報の持ち出し監視など、AI機能以外の観点でログ管理を進めたい場合に検討できる製品を紹介します。製品ページにAI機能の記載がないため、AIの有無は資料で確認してください。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版 | PC・スマホをクラウドで一元管理し、内部情報漏えい対策としてPCの操作ログを自動取得。Microsoft 365監査はオプションで利用可能 |
| Watchy | ファイルのダウンロードや持ち出し、USBへの保存をログで把握できるクラウド型サービス。必要な機能を選んで契約できる |
| MaLionCloud | WindowsとMacの操作ログ収集や操作制限に対応するクラウド型の運用管理ツール。Webブラウザーからどこでも利用状況を確認できる |
| AssetView Cloud ＋ | 重要情報ファイルの可視化・棚卸による証跡監査や、管理外機器の不正接続の検知と遮断に対応。必要なプランを選んで導入できる |
| Logstorage-X/SIEM | ログフォーマットを自動で解析し、受信時に適用する統合ログ管理システム。収集したログの圧縮や暗号化による保管にも対応 |
| Loggly | クラウド上で複数ソースのログを集約し、検索・可視化と異常検知・アラートで運用やトラブル対応を支援するサービス |
| EventLog Analyzer | さまざまな種類のログを一元管理し、レポート表示やアラート通知に対応。ネットワークの異常な振る舞いの検知を支援する |
| ADAudit Plus | Active Directoryのログオン・ログオフ履歴や管理者によるポリシー変更を可視化し、振る舞い検知とアラートで不正を知らせる |
LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版
- 使いやすい管理コンソールでPC・スマホ・M365を一元管理
- IT 資産管理・操作ログ管理など PC 管理に必要な機能を網羅
- Microsoft 365にアクセスするユーザーの利用状況を見える化
エムオーテックス株式会社が提供する「LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版」は、PC・スマホ・Microsoft 365をクラウドで一元管理できるIT資産管理・MDMツールです。内部情報漏えい対策としてPCの操作ログを自動で取得し、働き方の見える化に役立つレポートも自動で作成します。オプションのMicrosoft 365監査を利用すると、組織外へのファイル共有やゲストユーザーによるダウンロードなど、情報漏えいにつながる可能性のある操作を把握できます。不審なアプリの稼働を検出する外部脅威調査もオプションで追加できます。
Watchy
- PC1台100円〜で手軽に始められる
- ログ管理〜IT資産管理まで幅広く管理ができる
- 運用の保守点検負担が少ないクラウドサービス
株式会社スタメンが提供する「Watchy」は、従業員の内部不正や人的ミスによる情報の持ち出しを検知するクラウド型のログ管理サービスです。ファイルのダウンロード状況や持ち出しのログ管理、パソコンの利用状況の可視化、USBドライブ監視などの機能を備えます。重要ファイルに動きがあった際のアラートや、社内情報をUSBに保存した際の通知により、管理者の手間を抑えながら情報管理を進められます。必要な機能を必要な分だけ選んで契約できるモジュール設計を採用しています。
MaLionCloud
- Windows、Mac、スマホを一元管理
- IT資産を見える化して、ライフサイクルを徹底管理
- 労働状況の見える化で、長時間労働・サービス残業を把握・是正
株式会社インターコムが提供する「MaLionCloud」は、PCやスマートフォンを一元管理できるクラウド型の運用管理ツールです。WindowsとMacのPC操作監視に対応し、各種操作ログの収集や操作制限、インベントリ収集などを行えます。標準搭載の機能で操作の監視・警告・制限ができるため、情報の不正な持ち出しにつながる操作への備えとして活用できるでしょう。管理者はWebブラウザーを通じてどこからでも従業員のPC利用状況を把握でき、在宅勤務や多拠点の管理にも対応します。
AssetView Cloud ＋
- ヒトを軸とした人事情報連携による管理でセキュリティ対策
- 業務に必要なプランのみ選択しコスト削減と高効率な運用を実現
- 目的に沿った運用ができるよう導入から運用まで幅広くサポート
株式会社ハンモックが提供する「AssetView Cloud ＋」は、SaaSやデバイスを利用する「ヒト」を軸に、IT資産・情報資産・SaaSを一元管理する運用管理ツールです。情報漏えい対策のプランでは、重要情報ファイルの可視化と棚卸による証跡監査や、無線通信・外部記憶媒体の利用制御を行えます。管理外の機器による社内ネットワークへの不正接続を検知して遮断することも可能です。IT資産管理・情報漏えい対策・PC更新管理・SaaS管理の4つのプランから、業務に必要なものを選んで導入できます。
Logstorage–X/SIEM （インフォサイエンス株式会社）
- ログを最大1/10に圧縮し、ストレージコストを大幅削減。
- AESやBlowfish等の暗号化方式で、収集したログを安全に保管。
- ログフォーマットを自動で解析し、受信時に自動適用。
Loggly （SolarWinds Japan株式会社）
- 複数ソースのログをクラウドで一元集約。
- 高速検索と直感的なクエリで原因調査を支援。
- リアルタイムで異常を検知・通知。
EventLog Analyzer （ゾーホージャパン株式会社）
- インストールから最短10分でログ管理システムを構築！
- 簡単で展開しやすく、ネットワークセキュリティレポートを作成！
- 法令が求める要件を遵守しネットワークの異常な振る舞いを検知！
ADAudit Plus （ゾーホージャパン株式会社）
- 専用サーバにインストールするだけ！最短10分で運用スタート！
- JPCERT/CCの公開する文書に沿ったセキュリティ対策が可能！
- 振る舞い検知とアラートで不正を即座にキャッチ！
まとめ
ログ管理システムのAIは、異常検知やログの自動整理、生成AIによる自然言語検索などで、膨大なログから確認すべき箇所の絞り込みを支えます。攻撃の兆候や内部不正、障害の予兆の把握に役立つ一方、学習期間やログの質、機密情報の扱いといった注意点もあります。ログ管理の目的を明確にし、対象ログや検知の根拠、保存の条件を資料請求で比べて、自社にあう製品を選びましょう。
