アラート疲労とは

アラート疲労は、膨大な数のアラートによって引き起こされる精神的および業務的な疲弊の状態であり、その多くは優先度が低いもの、誤検知、または対応不要なものです。

アラート疲労は、医療、サイバーセキュリティー、金融などの分野で懸念が高まっており、リアルタイムで継続的な監視に依存するあらゆる組織に広がっています。通常、長時間の勤務や高ストレスの状況下で発生します。通知は、監視システム、セキュリティー・ツール、臨床意思決定支援プラットフォームなどによって生成されることがよくあります。

アラート疲労は、組織的な課題であるだけでなく、心理的な課題でもあります。研究によると、（継続的なアラートのような）慢性的な過剰刺激は脳を反応的な状態に追い込み、情報をじっくり処理することを困難にすることが示されています。

サイバーセキュリティーの専門家や臨床医などのプロフェッショナルが、繰り返される緊急性の低いシグナルにさらされると、それらを無視し始めるようになります。¹そのような認知的な感受性の低下は、集中治療室（ICU）では致命的となり、セキュリティー・オペレーション・センター（SOC）では壊滅的な結果を招く可能性があります。

高優先度または重大な問題が見落とされると、対応の遅れを引き起こし、アラート管理やセキュリティー・システムへの信頼が損なわれる可能性があります。患者モニターからのテレメトリデータであれ、ファイアウォールからの脅威インテリジェンスであれ、ノイズが多すぎると必然的に沈黙に陥ったり、重大なアラートに応答できなくなったりして、悲惨な結果を招く可能性があります。

アラート疲労のリスクは理論的なものではありません。それは、患者の安全性に関わるインシデント、セキュリティー侵害、業務の中断、規制コンプライアンスの不履行といった形で現れます。プロフェッショナルは、直面するアラートの膨大な量によってアラート・システムへの信頼を失い、通知を無視したり、遅らせたり、無効にしたりするようになります。

ある衝撃的な医療事例では、よく使用されている抗生物質が39倍の過剰量で一人の子どもに投与されました。システムは複数のアラートを発しましたが、当直中に継続的なアラートに圧倒されていた臨床医たちは、それらを無視しました。問題はデータではなく、アラーム疲労（臨床現場に特有のアラート疲労の一形態）でした。

サイバーセキュリティーでは、このパターンが繰り返されています。SOCは、毎日数万件とはいかなくても、数千件のアラートを受信しています。この過負荷により、対応の遅れやデータ侵害への脆弱性の増大を招く可能性があります。

悪意のある攻撃者はアラート疲労を悪用する術を身につけており、大量の低優先度イベントを発生させてアナリストの注意をそらし、悪意ある活動を目立たない形で隠す「アラート・ストーミング」と呼ばれる手法を用いることもあります。

他の業種も無縁ではありません。エネルギー分野では、セキュリティー・アラートの見落としが送電網のダウンタイムにつながる可能性があります。金融分野では、アラートが多すぎるとインシデント対応の妨げになります。この危険は特定の業界に限られたものではなく、リアルタイムの人間による介入が不可欠なあらゆる分野に共通しています。

そして現在、人工知能（AI）が業務の中核を担うようになり、その重要性はさらに高まっています。アラート疲労は、無関係なデータをシステムに送り込み、優先順位付けのワークフローを圧迫し、膨大なデータ環境において実際の脅威を検知する能力を損なうことで、これらのシステムの信頼性を脅かします。

アラート疲労を放置すると、以下のような深刻な影響を及ぼす可能性があります。

• 燃え尽き症候群や人員不足：絶え間ないアラートは、チーム・メンバーに認知的疲労や精神的ストレスを引き起こし、離職や警戒心の低下を招きます。過剰なアラートに継続的にさらされることは、士気や全体的な仕事満足度の低下にもつながります。
• インシデントの見逃しや対応の失敗： 対応が必要なアラートがノイズに埋もれ、対応時間の遅延やセキュリティー侵害のリスクが高まります。その結果、アラート疲労は重大な脅威の見落としの直接的な原因になる可能性があります。
  
  
• AIパフォーマンスの低下： 質の低い入力データは、機械学習（ML）による脅威検知の効果を損ないます。AIモデルがノイズの多い無関係なデータでトレーニングされると、予測精度が低下します。

• コンプライアンスおよび責任リスク：アラート疲労は運用効率に影響を及ぼすだけでなく、多大な財務的・法的リスクを招くかもしれません。さらに、重大な問題への対応が遅れると、規制当局からの制裁を招く可能性すらあります。

アラート疲労の原因は、インフラ設計、ツールの分断、認知的限界、非効率なワークフロー・プロセスなど多岐にわたります。アラート疲労を引き起こす一般的な原因は次のとおりです。

• フィルタリングされていないテレメトリーと冗長性
• ツールの数に、統合が追いついていない
• 誤検知とアラート・チェーン
• 手動のトリアージと対応
• 調整されていないしきい値
• 低価値のアラート

大量のテレメトリー・データは、重複していたり重要性が低かったりすることが多く、意思決定者を圧倒します。適切なフィルタリングやコンテキストがなければ、チームは有用な洞察を引き出すどころか、データの洪水に溺れてしまいます。

SOC、病院、企業などでは、重複するセキュリティー・ツールを併用していることが多く、冗長なアラートが発生します。統合されたアラート管理システムがなければ、統合性の欠如により、重要なアラートの対応において作業の重複、混乱、非効率が生じます。

セキュリティー・ツールがアラートの根本原因を特定できない場合、同一の根本的な事象に対して複数のアラートが生成されることがあります。その結果、チームはそれらのアラートが関連していることに気づかないまま、個別に調査を行うことになります。これにより誤検知の件数が増加し、アラート疲労を引き起こす可能性があります。

チームに自動化や優先順位付けのツールがない場合、アラートを手動で精査しなければならず、人的リソースが逼迫します。この煩雑なプロセスは対応時間を遅延させ、人為的ミスのリスクを高めます。

重要な問題と優先度の低いノイズに対する警告に差がなければ、チームは実際の脅威を見分けることができず、対応に苦慮します。アラートの重大度を誤って分類すると、対応者が注意の優先度を効果的に決めることが困難になります。

デフォルトのアラートしきい値は実際のリスクを反映していることがほとんどなく、低価値のアラートでダッシュボードが不必要に溢れています。適切に調整されていないしきい値は、通常の変動と実際の脅威を区別できず、アラート疲労を引き起こす原因となります。

アラートの種類と、それに関連するリスクの深刻化の仕方を理解することで、対応の効率化と優先順位付けに役立ちます。

アラートの生成および処理方法も、組織がアラート疲労をどのように経験するかに大きな影響を与えます。

アラート疲労の軽減を図る際には、手動アラートと自動アラートがチームに与える異なる負荷を理解することが重要です。

手動アラートは人間の判断に依存し、あいまいな状況や高リスクな場面で有用ですが、プレッシャーのかかる環境では遅延しやすく、ミスも発生しやすくなります。自動アラートは、ルールベースのロジックや機械学習によって駆動され、迅速かつスケーラブルな検知を可能にしますが、重要なコンテキストを見落としたり、誤検知を生んだりすることがあります。

最も効果的なアラート戦略は、人間と機械を組み合わせたものであり、ルーチンな脅威検知は自動化し、より深い洞察が必要なケースには手動による確認を残しておきます。

アラート疲労に効果的に対処するには、戦略的・技術的・人的なアプローチが必要です。考えられる戦略としては、次のようなものがあります。

• 事前対応型システムの設計
• しきい値と優先順位付けの最適化
• トリアージにAIを活用
• ワークフローの統合
• 継続的な改善と教育

リアルタイムの監視環境でアラート・ツールや自動化ワークフローをテストすることで、設計段階からアラート疲労を想定しておきましょう。事前対応型の対策を講じることにより、アラートのしきい値をファイン・チューニングし、誤検知を削減し、対応に影響が出る前にアラート疲労を防ぐことができます。

アラートのしきい値を環境の基準に合わせて調整し、無関係なアラートを削減します。リスクベースのスコアリングは、アラートを潜在的な影響度と発生確率に基づいてランク付けする手法であり、対応が必要なアラートを目立たせる一方で、重要度の高いアラートを抑えるのに役立ちます。これにより、対応者は自らの対応をより効果的に集中させることができます。

AIを活用したアラート・トリアージ・システムは、自然言語処理（NLP）とイベント相関を用いて大量のアラートを処理し、効率性の向上と集中力の最適化を実現します。機械学習を活用したトリアージは、パターンの特定、重複の削減、関連アラートの相関付けによって人的負荷を軽減し、手作業とエラー率を大幅に削減します。

インテリジェント・オートメーションにより、アナリストや臨床医は真に重要な課題に集中できるようになります。例えば、アラートをセキュリティー情報およびイベント管理（SIEM）プラットフォームに直接配信することで、複数のシステムやインターフェースを行き来して情報を収集する必要がある状況でのコンテキスト切り替えを最小限に抑えることができます。

アラート件数、平均修復時間（MTTR）、誤検知率などの主要な指標を定期的に監視することで、アラート管理戦略を洗練させることができます。継続的な教育やベスト・プラクティスの共有によってこれらの取り組みを強化することで、セキュリティー・チームと臨床チームの間で期待値を一致させることができます。