ステップ1：サプライチェーンにおけるサイバーリスクを可視化する

　一方、クラウドコンピューティングやIoT（Internet of Things：モノのインターネット）デバイス、サプライチェーンの相互接続が進むことで攻撃対象が拡大し、脆弱な領域が狙われるリスクが高まっています。攻撃対象領域とは、攻撃者が狙う可能性のあるシステムやデータ範囲を指します。攻撃対象領域の可視化では以下を実施します。

●クラウド環境のセキュリティ監視
●IoTデバイスやエンドポイントの保護
●サードパーティおよびフォースパーティとの接続の分析

　これらの可視化により、サプライチェーンの可視性が高まり、リスクの継続的な監視が可能になります。ただ従来のTPRM（3rd Party Risk Management：サードパーティリスク管理）では、CVE（Common Vulnerabilities and Exposures：共通脆弱性識別子）や侵害の兆候を見落とす可能性があるため、以下のようなリスク管理の強化が求められます。

●リスクテレメトリの収集・分析
●セキュリティ専門家による監視・対応
●プロアクティブなアプローチにより、攻撃が発生する前に防御策を講じる

リスク管理へのAI技術の適用で可視性を高める

　昨今、注目を集めるAI（人工知能）技術ですが、これをサイバーリスク管理に適用すれば、リスク評価やベンダー監視の自動化が図れ、サプライチェーンの安全性向上に貢献します。AI技術により大量データを分析し異常な挙動パターンを検出すれば潜在的な脅威を早期に予測できます。AI技術活用の効果としては次の3つが挙げられます。