RecoがAmazon Bedrockを活用してセキュリティアラートを変革する方法

*この投稿は、Reco の Tal Shapira と Tamir Friedman によって共同執筆されました。* [Reco](https://www.reco.ai/) は、組織がソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）アプリケーションのセキュリティを強化し、妥協することなくビジネスを加速することを支援します。[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/?refid=66201650-d244-48f7-91d2-4f54a5b0ae07) 上の [Anthropic Claude](https://aws.amazon.com/bedrock/anthropic/) を活用することで、Reco は SOC チームが迅速に解釈することに苦労する機械可読形式のセキュリティアラートという課題に取り組んでいます。この実装により、生データのアラートを直感的で人間が読みやすいインサイトに変換し、AI 駆動型分析によって脅威検知を強化し、アラート処理を合理化し、より迅速な対応とリスク軽減に必要な文脈情報を提供することで、セキュリティ運用を最適化します。 このブログ記事では、[Reco](https://www.reco.ai/) が [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/?refid=66201650-d244-48f7-91d2-4f54a5b0ae07) をどのように実装してセキュリティアラートを変換し、インシデント対応時間の大幅な改善を実現したかをご紹介します。 Reco は、生成 AI の機能を実装する際の包括的な利点により、本ソリューションに Amazon Bedrock を選択しました。Amazon Bedrock は、主要な AI プロバイダーからの複数のファウンデーションモデルへのアクセスを提供し、特定のユースケースに対して最適なモデルを選択できる柔軟性を備えています。このサービスは、データ暗号化、仮想プライベートクラウド（VPC）の統合、業界標準とのコンプライアンス適合など、組み込みのセキュリティ機能を提供しており、AI ワークフロー全体を通じて機密データが保護されることを保証します。その従量課金モデルにより、初期のインフラコストを不要とし、需要に応じて自動的にスケールするため、変動するワークロードに対して費用対効果の高いソリューションとなります。さらに、開発者は Amazon Bedrock の API ベースアーキテクチャを活用して AI 機能をアプリケーションに統合できるため、アプリケーションのアーキテクチャとデータフローに対する制御を維持しながら、高度な AI 駆動型ソリューションを構築することが可能です。 ## チャレンジ：セキュリティアラートを実行可能なものにする 現代のセキュリティアラートはしばしば非常に技術的であり、セキュリティエンジニアが生のイベントデータを手動で分析し、複数のセキュリティアラート間でインジケーターを照合し、潜在的な影響と適切な対応策を特定し、実行可能な洞察を導き出し、非技術的なステークホルダーに発見事項を伝えることを要求します。このプロセスは時間がかかり、重要な脅威を見逃すリスクを高めます。これにより、以下の 2 つの課題が生じます： - アラート理解 – セキュリティチームが素早く把握できる意味のあるインサイトへ、構造化されたアラートデータをどう変換するか - 調査と対応 – アラートの文脈に基づいて調査クエリや対応アクションを提案するプロセスを自動化する方法 ## ソリューション：Reco アラートストーリージェネレーター Reco のアラートストーリージェネレーターは、これらの課題に対処するために4 つの主要な機能を持つ Reco ソリューションの中核コンポーネントです: - アラート変換 – セキュリティチームが素早く理解できる明確で実行可能なナラティブへ、複雑な JSON アラートデータを変換します - リスク相関分析 – 複数のデータポイントを分析して主要なセキュリティリスクを特定し、潜在的な影響を評価し、対応アクションの優先順位を決定します - チーム間コミュニケーション – セキュリティ担当者とビジネス関係者の間でシームレスに共有できるよう、自己説明型のアラートサマリーを生成します - 自動調査 – アナリストが手動でクエリを構築することなく、不審な活動により深く掘り下げられるよう、すぐに実行可能な調査クエリを作成します ## 技術的実装 アラートストーリージェネレーターは、以下を組み合わせた洗練されたプロンプトエンジニアリングアプローチを使用しています: - 一貫した出力品質を促進するために、few-shot learning（少数ショット学習）に用いる carefully selected examples（精選された例）を使用しています。ゼロショットから few-shot アプローチへの移行により、言語モデルが生成する構造化出力の一貫性が大幅に向上しました。 - アラートメタデータと履歴パターンを活用した contextual prompting（文脈に基づくプロンプト）を実装しました。このアプローチでは、各アラートに対して特定の行データを注入するとともに、アラートのソースとタイプに合わせて動的に選択された few-shot 例を提供します。 - Amazon Bedrock の prompt caching（プロンプトキャッシュ）機能により、推論レイテンシを75%削減しています。 この AI 駆動のアプローチは、従来手作業で時間のかかっていたプロセスを自動化されたワークフローへと変換し、セキュリティチームが必要とする深みと精度を維持しながら、即座に洞察を提供できるようになります。 ## パイプラインアーキテクチャ これらの技術コンポーネントがどのように連携して動作するかを理解するために、Reco のアラート変換システムを支えるエンドツーエンドの処理パイプラインを、以下の図で確認しましょう： ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/02/21/ML-18558-image-1-resized.png) ワークフローは、生データのアラートから実行可能な洞察へとデータをオーケストレーションする、以下の主要なステップに従います： - ユーザーは UI で調査対象のアラートを選択します。 - アラート（JSON 形式）がデータベースから取得されます。 - アラートの JSON、few-shot プロンプト、およびゴールデン例文を結合して、不審なパターンや異常を検出し、実行可能で優先順位付けされた対応推奨事項を提供するためのプロンプトを生成します。 - コンテキストに即したプロンプトが Amazon Bedrock 上の Anthropic Claude Sonnet に送信されます。 - システムは応答をクライアントへ返し、レンダリングを行います。 次の画像に示されるワークフローは、AWS クラウド上で実行され、マイクロサービスアーキテクチャを採用しています。これには、完全管理型の Kubernetes サービスである [Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)](https://aws.amazon.com/eks/) にデプロイされたコンポーネントと、プロンプトに関連する文脈データを保持するリレーショナルデータベースサービスである [Amazon RDS for PostgreSQL](https://aws.amazon.com/rds/?p=ft&c=db&z=3&refid=e21cc09f-34cd-4d7e-a012-ad97353eb4b4) が含まれます。チャットへのユーザーアクセスは [AWS WAF](https://aws.amazon.com/waf/) によって保護されており、これはバックエンドを一般的な攻撃から守る役割を果たします。また、コンテンツの低遅延かつ高速な配信を実現する [Amazon CloudFront](https://aws.amazon.com/cloudfront/) を介して提供されます。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/02/19/ML-18558-image-2.png) ## 結果の例 以下の画像は、モックデータ上で生成された Reco アラートストーリージェネレータの結果の一例です： ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/03/10/ML-18558-image-21.png) ## 結論 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/) 上で [Anthropic Claude](https://www.anthropic.com/) を活用することで、Reco は生きたセキュリティアラートを行動可能なインテリジェンスへと変換する最先端のアラート要約ツールを構築しました。このイノベーションにより、セキュリティチームはこれまで以上に効果的な対応が可能となり、シームレスな協働を実現し、リスクの軽減を以前よりも迅速に行えるようになりました。 Amazon Bedrock の統合は、Reco の顧客がセキュリティインシデントを管理・対応する手法を大幅に強化することに大きく貢献しました。主なメリットとしては以下の点が挙げられます： - 調査時間の54%改善 – AI搭載システムは調査ステップを提案し、潜在的な脅威についてより深い洞察を得るために分析家を支援するクエリを自動的に生成します。 - インシデント対応時間の63%改善 – セキュリティチームは、明確でAIが生成した修復推奨事項を使用してセキュリティアラートにより効率的に対応でき、脅威の軽減時間を大幅に短縮できます。Reco の顧客によると、ファーストラインサポート（ティア1）の分析家が現在、より広範なセキュリティインシデントを専門家の高度な知識へのエスカレーションを必要とせず独立して処理できるようになり、負担が軽減されています。 - 部門横断的な協力の強化 – AI が生成したナラティブは、技術的なアラートをセキュリティチームが非技術的な利害関係者と共有できるビジネス関連のインテリジェンスへと変換します。このコミュニケーションの改善により意思決定が加速し、セキュリティ対応がビジネスの優先事項と整合されます。 AI がどのようにしてセキュリティアラートの変革を支援し、インシデント対応を強化し、セキュリティ運用に Amazon Bedrock を実装できるかについてさらに探求するには、以下の重要なリソースをご覧ください： - Reco のウェブサイトを訪れて、同社がセキュリティ運用をどのように変革しているかを確認する - Amazon Bedrock のドキュメントを探索する - より安全でスケーラブルな生成 AI アプリケーションを構築するために AWS Well-Architected Generative AI Lens を参照する ## 著者について ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/02/19/ML-18558-image-4-100x100.jpeg) ## タル・シャピラ **タル・シャピラ**は、SaaS セキュリティのリーダーである [Reco](https://www.reco.ai/) の共同創設者兼 CTO であり、クラウドセキュリティアライアンスの活動的なメンバーです。以前はイスラエル首相府内のサイバーセキュリティ研究開発グループを率いており、エリートプログラム「タルピオット」の卒業生でもあります。タルの研究分野は人工知能、コンピュータネットワーク、およびサイバーセキュリティにまたがり、エルサレムヘブライ大学やレイクマン大学でポスドク研究を行いました。テルアビブ大学から電気工学の博士号を取得しています。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/02/19/ML-18558-image-5-100x100.jpeg) ## Tamir Friedman **Tamir Friedman**氏は、テルアビブに拠点を置く Reco のジェネレーティブ AI およびインフラエンジニアです。同社設立以来、AWS ベースの DevOps およびエンタープライズグレードのインフラストラクチャを設計してきました。彼は Amazon Bedrock と Anthropic Claude を基盤とした Reco のジェネレーティブ AI ソリューションの開発を主導しており、その中には複数の本番環境用 AI エージェントも含まれています。Tamir 氏はイスラエル工科大学（Technion–Israel Institute of Technology）から電気・コンピュータ工学の学士号を取得し、Go Israel ミートアップなどの業界イベントで定期的に登壇しています。クラウドパイプラインの最適化に没頭していない時は、おそらくバチャータを踊るダンスフロアで見かけることができるでしょう。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/02/19/ML-18558-image-6.jpeg) ## Doron Bleiberg **Doron Bleiberg**氏は、シニアスタートアップソリューションアーキテクトです。

RecoがAmazon Bedrockを活用してセキュリティアラートを変革する方法

背景や根拠まで確認しますか？

調べる

選ぶ

サイト