電力インフラの業務アプリ群を、エージェント型AIが24時間自律監視。

A社が抱えていた課題は3層構造であった。

第一に、脆弱性対応のスピード不足。JVNやCVE公開後、対象アプリへの影響評価・パッチ設計・テスト・顧客承認・本番適用までに平均5〜8営業日かかっており、その間に攻撃が成立するリスクが顕在化していた。特にゼロデイ系の脆弱性については、人手で追いつけない状況が業界全体の課題となっていた。

第二に、保守エンジニアの疲弊。約60システム×複数顧客の保守を抱えるなか、脆弱性対応のたびに現場エンジニアが深夜・休日対応を強いられ、離職率が業界平均を超える水準まで上昇していた。

第三に、顧客（電力会社）側からの説明責任要求の高度化。「いつ・どの脆弱性に・どう対応したか」を電力会社のセキュリティ部門に対して証跡付きで報告する義務があり、人手作業の証跡が監査の質向上要求に追いつかない状況だった。

経営層からは「人手前提のセキュリティ運用体制では、5年後に維持できない」との認識が共有され、AIエージェントによる自律運用への移行が中期経営計画の重要施策として位置付けられた。

A社がCLAVI Miningのエージェント技術を選定した最大の理由は、「マルチエージェントによる相互監視・自己修正アーキテクチャ」であった。単一のAIが自律実行するのではなく、「実行エージェント」「検証エージェント」「監督エージェント」が相互に出力をチェックし合う設計が、社会インフラ向けアプリの信頼性要求に合致した。

第二の理由は、特許取得済みのハルシネーション抑止技術。脆弱性対応における誤った対処はそのまま新たなセキュリティリスクとなるため、AIが「もっともらしい架空の対処」を出力しないことが業務組み込みの絶対条件だった。多層フィードバック制御とファクトチェック・ポリシーエンジンが、JVN・ベンダー公式情報・社内ナレッジを多重に参照する設計が決定打となった。

第三の理由は、透明性ログ。AIエージェント群がどの判断・どの実行を行ったかが、永続的に証跡として残る設計は、電力会社向けセキュリティ報告の質を構造的に高めた。

第四の理由は、人間介在ポイントの柔軟設計。「どこまでAIに任せ、どこから人が見るか」を業務リスクに応じて細かく定義できる仕組みが、現実的な導入を可能にした。