セキュリティログは年々増加し、SIEMのライセンスコストと長期保持コストは多くの企業にとって大きな課題となっています。

投資額があらかじめ決まっている以上、多くの企業が取る手段は

「緊急度の低いログを取り込まない」
「保持期間を短縮する」

——つまり、ログを捨てることでした。

しかしAIエージェントがセキュリティ運用を担う時代を前に、参照可能なデータ量と履歴の蓄積はこれまで以上に重要になります。過去に削減・破棄したログは将来の調査や分析、AI活用の可能性を制限する要因となり得ます。

本セミナーでは「コストを抑えながらログを最大限活用する」という新たなアプローチをご紹介します。即時検知が必要なログは既存SIEM（Hot）に残し、それ以外の膨大なログは安価なオブジェクトストレージ（Cold）へ蓄積。分析するときだけコンピュートを使う「使った分だけ課金」により、保持データを拡大しながらTCOを最適化します。
さらに蓄積したColdデータは自然言語で調査・分析が可能です。長期・複数ログの横断調査、UEBAによる異常傾向の分析、自社ナレッジを理解したAI Agentによる対処方法のレコメンドまで、デモンストレーションを交えて解説します。