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フィッシング攻撃はAIの活用により年々巧妙化しており、従来であれば見分けられたはずの不審メールが、より自然な文面・正規に見える送信元・紛らわしいリンクで届くケースが増えています。
その結果、既存のメール対策では安全側に倒した判定が増え、隔離メールが積み上がりやすくなります。さらに厄介なのは、業務上必要なメールまで誤検知で隔離され、現場から「戻してほしい」と依頼が発生することです。隔離が増えるほど、正規メールの見落としや対応遅れも起きやすくなり、情シス部門は“隔離後の対応”に追われがちになります。
隔離メールの運用で詰まりやすいのは、「戻して」依頼が来た後のプロセスです。依頼を受けてメールを探し出し、内容・送信元・リンク・添付を確認し、戻すかどうかを判断し、復旧したうえでユーザーに連絡する――この一連が手作業のままだと、件数が増えた瞬間に追いつかなくなります。
判断の属人化や確認手順のばらつきが起きると、対応品質の維持も難しくなり、「本当は止めてはいけないメールが止まる」「危ないメールを戻すリスクが怖い」といったジレンマも強まります。結果として、隔離メールが滞留し、対応が後ろ倒しになり、抜本対策の検討に時間を割けない――こうした“運用が積み上がる状態”がボトルネックになります。
本セミナーでは、隔離メールの「戻して」対応が追いつかない状況を前提に、AI判定を活用して隔離メールを自動仕分けし、戻し判断の手作業を省力化するための運用設計を整理します。
重要なのは、単にAIを入れることではなく、「どこを自動化し、どこを人が判断するか」「例外時の扱いをどう決めるか」「滞留を生まないフローをどう組むか」を具体的に設計することです。デモも交えながら、隔離後処理が溜まる構造をどう断ち切り、日々の運用を回しながら改善を進めるか――その進め方を解説します。
・隔離メールの「戻して」依頼が増え、確認・復旧対応が追いつかない方
・誤検知とすり抜けの板挟みで、戻す判断が属人化している方
・隔離メールが滞留し、業務影響やユーザー不満が出始めている方
・手作業の戻し対応を減らし、運用負荷を下げる設計を整理したい方
・AI判定を活用して隔離後処理を“溜めない”運用に変えたい方
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