Gamma AI

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ツール紹介:

従業員のミスを常時検知し即時通知。SaaS横断AIクラウドDLP、Gamma AIはNext‑Gen CASB。
登録日:

2025-10-21
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ツール情報

Gamma AIとは？

Gamma AIは、クラウドコラボレーション環境に特化したAI搭載のクラウドDLP（Data Loss Prevention）ソリューションです。各種SaaSや共同作業アプリにワンクリックで接続し、機械学習でチューニングされたデータ分類プロファイルをあらかじめ備えることで、機密情報の検出と保護を効率化します。特許出願中のAIを用いたイベント駆動型のセキュリティアウェアネス（認識）トレーニング機能を併載し、従業員がセキュリティ上のミスを起こした瞬間に検知・通知して行動変容を促す点が特徴です。これにより、SaaS横断でのデータ漏えいリスク低減、コンプライアンス対応、運用の一元化を実現します。なお、Gamma.AIは現在、Palo Alto NetworksのNext-Gen CASBの一部として提供されており、CASB機能と統合されたポリシー適用や可視化、リアルタイム制御を組み合わせて、クラウド時代の情報保護を強化できます。

Gamma AIの主な機能

クラウドDLP：SaaSやコラボレーションツール横断での機密データの検出・保護
MLベースのデータ分類：事前定義の分類プロファイルにより迅速なポリシー設計を支援
イベント駆動の認識トレーニング：ユーザーの操作ミスを検知し、その場で通知・教育
ワンクリック連携：主要なクラウドアプリと簡単に接続して監視を開始
ポリシー管理と適用：共有、ダウンロード、外部公開などリスク行為に対する制御
アラートと自動対応：検出時の通知、ブロック、隔離、是正アクションの自動化
監査・レポーティング：イベント履歴やコンプライアンス報告のための可視化
CASB統合：Palo Alto Networks Next-Gen CASBと連携した可視化とガバナンス

Gamma AIの対象ユーザー

クラウド活用が進む企業・組織で、SaaS横断のデータ保護とユーザー行動のリスク低減を求める場合に適しています。具体的には、情報システム部門、セキュリティ運用（SOC）、CISO/セキュリティ責任者、コンプライアンス・法務、内部監査、各業務部門のデータ管理者など。特に、リモート/ハイブリッドワークが常態化した環境、機密データを扱う金融・医療・製造・ITサービス、外部コラボレーションが多いチームでの導入効果が見込めます。

Gamma AIの使い方

管理コンソールにサインインし、組織のクラウド環境の基本設定を行う。
対象のSaaS/コラボレーションアプリを選び、ワンクリック（OAuth等）で連携を有効化。
機械学習ベースのデータ分類プロファイルを選択し、必要に応じて自社ポリシーに合わせて調整。
共有、外部公開、ダウンロードなどの高リスク行為に対する検出条件とアクション（通知、ブロック、自動是正）を設定。
監視を開始し、検出イベントやアラートをダッシュボードで可視化、チューニングを実施。
イベント駆動のセキュリティアウェアネス機能を有効化し、ユーザーのミス発生時に即時通知・学習を配信。
レポート機能でコンプライアンス報告や改善サマリーを定期的に出力し、運用を継続的に最適化。

Gamma AIの業界での活用事例

たとえば、コラボレーションツール上でのファイル共有時に個人情報や機密設計書が外部に公開されるリスクを、Gamma AIが事前に検出して共有を制御します。営業部門では契約書や見積書の外部送信を検知し、社外送付ルールに合致しない場合は自動でブロック。開発チームでは、コードリポジトリやナレッジ基盤に含まれる認証情報の露出をアラートし、即時に秘匿化を促します。さらに、ユーザーがルールに反する操作を行った際には、その場で注意喚起と短い学習コンテンツを提示し、再発防止とセキュリティ文化の醸成につなげます。CASBとの統合により、SaaS全体の利用状況の可視化とガバナンスを強化できます。

Gamma AIの料金プラン

Gamma AIは現在、Palo Alto NetworksのNext-Gen CASBの機能として提供されています。一般的にエンタープライズ向けのサブスクリプション契約で、組織規模や利用範囲に応じた見積りでの提供が想定されます。詳細な価格や契約形態、評価導入の可否については、販売窓口への問い合わせによる確認が推奨されます。

Gamma AIのメリットとデメリット

メリット：

SaaS/コラボレーションツールを横断したクラウドDLPとCASBの統合的な保護
MLベースのデータ分類により、導入初期から実運用しやすい検出精度とスピード
イベント駆動の認識トレーニングで、ユーザー行動の改善と再発防止を両立
アラートから是正までの自動化により、運用負荷と対応時間を削減
監査・レポート機能によるコンプライアンス対応の効率化

デメリット：

誤検知・過検知が発生する場合があり、ポリシーや分類のチューニングが必要
ユーザー監視に伴うプライバシー配慮や社内合意形成が不可欠
既存のSaaS構成やワークフローに合わせた導入計画・運用設計が求められる
エンタープライズ向けのため、コストやベンダーエコシステムへの依存度が高くなりうる

Gamma AIに関するよくある質問

質問：Gamma AIはどのように機密データを検出しますか？

機械学習でチューニングされたデータ分類プロファイルとポリシーを用いて、SaaSやコラボレーション環境内のコンテンツや操作イベントを解析し、リスクの高い共有や外部公開などを検出します。
質問：認識トレーニングはどのタイミングで実施されますか？

ユーザーがセキュリティ上のミスやリスク行為を行ったイベント発生時に、即時の通知と学習コンテンツを提示して行動改善を促します。
質問：Palo Alto NetworksのNext-Gen CASBとの関係は？

Gamma.AIはNext-Gen CASBの一部として提供され、CASBの可視化・制御とクラウドDLP/認識トレーニングを組み合わせた統合的な運用が可能です。
質問：既存のセキュリティ基盤（SIEMやSOAR）と連携できますか？

一般的な運用として、検出イベントやアラートを外部の可観測性/運用基盤に連携して活用する設計が想定されます。具体的な連携方法は提供資料の仕様に従います。
質問：導入時のポイントは何ですか？

保護対象データの定義、優先度の高いユースケースの選定、初期ポリシーの段階的適用、誤検知のチューニング、ユーザー通知のルール設計、プライバシー配慮と社内合意形成が重要です。