デジタルビジネスが急速に発展する現代において、リスク管理システムは企業が不正行為や詐欺から身を守り、取引の安全を確保するための重要な防波堤となっています。しかし、従来のリスク管理は人材への依存度が高く、対策の遅れといった課題に直面しています。データアナリストは毎日膨大なデータから手動でリスクの特徴を抽出し、防御策を設計する必要があり、時間と労力を要します。新しい対策は発見から導入まで数日、場合によっては数週間かかるのに対し、不正行為は既に攻撃方法を進化させています。リスク管理システムに人間のように「自律的に思考し、リアルタイムで進化する」能力を持たせるにはどうすれば良いのでしょうか？その答えは、AIエージェントとリスク管理システムの深い統合にあります。
解決策：AIエージェント＋専門家モデル＋リスク管理システム＝リスク管理インテリジェンス
通付盾は、リスク管理インテリジェンス（RiskAgent）、「神煩狗」(DOGE)を開発しました。システムに忠実なセキュリティパートナーとして、安全上のリスクを積極的に、そして根気強く特定します。「神煩狗」は、専門分野のモデルとマルチエージェント協調プロトコル（MCP）に基づき、「認識-意思決定-実行」の一体化されたリスク管理ソリューションを構築しています。
主要機能：「人による駆動」から「AIによる駆動」への4つの飛躍
1. インテリジェントなリスク特徴抽出
l 大規模モデルによるビジネス意味の理解：自然言語インタラクションを通じて、AIエージェントはユーザーのビジネスニーズ（例：「先月のリスク管理システムのパフォーマンスを評価する」）を正確に解釈し、データ項目を自動的に関連付け、特徴加工ロジックを生成します。
l 自動特徴量エンジニアリング：組み込みのリスク管理分野の知識ベースに基づき、エージェントは統計ツールやグラフ計算エンジンを呼び出して、「同一デバイスによる7日間の関連アカウント数」、「ユーザー行動シーケンスの異常度」などの高価値な特徴を自動的に生成し、効率を大幅に向上させます。
2. 動的な戦略生成と検証
l 戦略推論とシミュレーションテスト：AIエージェントは、過去の不正防止データとリアルタイムデータの詳細を組み合わせ、大規模モデルを使用して候補戦略を生成し、シミュレーション環境で効果を検証し、最適なルール組み合わせを自動的に推奨します。
l リスク意思決定の解釈可能性：各戦略には自然言語による解説レポートが添付されており、トリガー条件、影響範囲などが明確に示され、「ブラックボックス」に関する懸念を解消します。
3. MCPプロトコルによる自動実行
l リスク管理システムとのシームレスな連携：MCPプロトコルを通じて、AIエージェントはクロスプラットフォームツールチェーンをスケジュールできます。データの抽出にはSQLを自動生成し、ルールエンジンを使用して戦略を導入し、命令をインターセプトシステムに送信します。コーディングは一切不要です。
l 分単位の戦略反復：特徴分析から戦略の実施まで、全プロセスを数分間に短縮し、「深夜の不正アクセス攻撃」などの状況にも対応できます。
4. 継続的に進化するリスク管理知識ベース
l 攻撃パターンの自己学習：AIエージェントは戦略の効果をリアルタイムで監視し、ルールを回避する異常なサンプルを自動的に検出し、動的に分析して新しい戦略提案を生成し、「攻防-モデルの反復」サイクルを形成します。
l 人材専門家との協働：データアナリストは対話を通じてAI戦略のロジックを修正し、システムは知識ベースを同時に更新し、人と機械の協調進化を実現します。
