TamnoonはAIエンジン「Tami」をスキルベースのオーケストレーターに拡張し、各エンタープライズ環境に合わせた顧客固有の修復スキルを生成します。800以上のアカウント全体で600万を超える実際のクラウド修復事例で訓練されたTamiは、特化したAIスキルを調整して、あらゆるクラスのクラウドリスクに安全かつ自律的に対処します。2つの新しいスキルが利用可能です：修復信頼度スコアと安全脆弱性パッチシミュレーター。
フロンティアAIはクラウド攻撃面を指数関数的に変えています。AIは24時間体制で脆弱なコードを出荷し、自律型エージェントはエンタープライズシステムへのより深いアクセスを保有し、AI駆動の攻撃はあらゆるエンタープライズにより速く到達し、専門知識は必要ありません。しかし、防御はそのペースに追いついていません。クリティカルなクラウドアラートの平均修復時間は128日に達し、コード実装の速度で修復できるチームはわずか18%です。汎用プレイブックと単一目的エージェントではギャップを埋められません。
この変化は業界アナリストに認識されています。Gartnerによれば、「AI支援の開発が脆弱性の量を人間の容量を超えて加速させるため、手動トリアージへの依存は完全に失敗するでしょう。セキュリティとリスク管理のリーダーは、マシンスピードで自信を持って優先順位付け、検証、修復の実行ができるエージェント修復プラットフォームを採用する必要があります。」
スキルベースのクラウド防御
クラウドセキュリティは約1,200の異なる問題クラスタに及び、それぞれが独自の修復フロー、専門知識、セキュリティ制御を要求します。Tamiの拡張アーキテクチャはこの表面全体の特化したスキルを調整し、高リスクパスはTamnoonの専門家CloudProsにルーティングされ、人間による監視を行います。プラットフォームは以下を提供します：
- 修復信頼度スコア。 Tamiの新しいスキルは、すべての修復を開発者に到達する前にSAFE、RISKY、またはUNSAFEとしてスコア付けし、顧客環境での実際の運用上の影響を評価します。本番環境の安全性は測定可能なスコアになり、信仰の飛躍ではなくなります。
- 安全脆弱性パッチシミュレーター（ベータ）。 エンジニアは、本番環境に昇格させる前に、サンドボックス内でバージョン互換性、依存関係、実行時動作などのパッチの影響をプレビューできます。脆弱性修復は同日ワークフローになります。
- 顧客固有のスキル、実際の修復で訓練。 Tamiは、異なる依存関係、所有権、爆発半径が異なる修復を生成する各顧客のクラウドに合わせた修復フローを生成し、合成データやスクレイプされたドキュメントではなく600万以上の実際の修復を活用します。Tamiのオープンオーケストレーションレイヤーはまた、企業とパートナーが独自の修復スキルをTamiのセキュリティ、検証、実行パイプラインにもたらすことを可能にします。1000万以上のワークロード全体で、プラットフォームは90日間で97%のエクスポージャー削減、142:1の効率比、ゼロ本番環境インシデントを提供します。
「Tamiは1つのエージェントではなく、オーケストレーターです。各顧客環境向けに生成された修復スキルを調整し、本番環境に出荷するためのセキュリティ制御を備えたレイヤーを構築しました。信頼度スコアとパッチングシミュレーターは新しいスキルです。まもなく、顧客とパートナーは既存を編集し、独自のものを追加します。Tamiはあらゆるクラスのクラウドリスク全体でジョブを完了します」とTamnoon CTOのIdan Perezは述べています。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/26/tamnoon-tami-ai-skills/
