🧭 はじめに

本連載では、ゼロトラスト時代のPAM（特権アクセス管理）について、「構築・AI統合・自動化運用」までを段階的に解説してきました。

本稿（第4回）では、前回までの「Terraform+Vault+Ansible構成」および「PAM×AIの三層構成モデル」に、CI/CDパイプライン連携とリアルタイム観測制御の強化処理を加えた「実戦適用構成」を徹底的に解説します。

🎯 本記事のゴール

CI/CD×AI×PAMによるリアルタイム制御の運用基盤を構築
Vault/Ansible/AIモデルをGitHub Actionsへ完全統合
生成AIや観測モデルを活用し、**“説明可能な自動制御”**を実装

🧩 構成概要：完全自動運用基盤のアーキテクチャ

Developer Push
     ↓
GitHub Actions Triggers
     ↓
Terraform → Vault Init & Policy Apply
     ↓
Ansible → PAM Credential Pull + Host Config
     ↓
AI Models (逸脱検知・準拠推定)
     ↓
LLM補助モデル（説明生成）
     ↓
Slack/Alert + Self-Heal Script

🛠 1. GitHub ActionsによるCI/CD自動トリガー

jobs:
  pam_pipeline:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Terraform Apply
        run: terraform apply -auto-approve

      - name: Vault Policy Apply
        run: ./scripts/init-vault.sh

      - name: Ansible Playbook
        run: ansible-playbook -i inventory apply-pam.yml

🤖 2. AIモデルの統合：逸脱検知×準拠率推定×行動予測

モデルA：異常スコアリング（Anomaly Detection）

def score(user_data):
    base_vector = get_historical_vector(user_data["user_id"])
    return cosine_similarity(user_data["latest_vector"], base_vector)

モデルB：準拠率スコアリング

def compliance_score(log_entry, policy_map):
    matches = compare_policy(log_entry, policy_map)
    return len(matches) / len(policy_map)

モデルC：行動予測（選択予測型）

def predict_next_action(history):
    return model.predict(history[-10:])

🧪 3. セルフヒール制御トリガー（自己回復アクション）

- name: Auto-Heal PAM Violation
  run: |
    if [ $SCORE -lt 0.4 ]; then
      bash scripts/kill-session.sh $USER_ID
      echo "Force closed session due to abnormal behavior"
    fi

💬 4. 説明生成：GPT連携による行動説明支援

def generate_explanation(user_event):
    prompt = f"Why did the user {user_event['user']} access {user_event['resource']}?"
    return gpt4_completion(prompt)

📈 5. 観測と可視化：動的スコアトラッキング

curl -X POST metrics-api.example.com   -d '{"user": "A123", "anomaly": 0.38, "compliance": 0.62, "predict": "root shell"}'

🧠 6. 応用：自動承認フロー＋SOAR連携

高スコア＋正常行動 → 自動承認（Slackボット連携）
中間スコア → 手動承認（管理者入力）
逸脱スコア急上昇 → 自動遮断＋SOAR通知（XSOARなどへPOST）

🧩 7. 今後の展望と布石

LLMファインチューニングによる個別ユーザー対応の説明最適化
社内AIモデル更新のCI/CD統合（モデル更新も自動化）
リスクスコア連動型リソース配分制御（特権権限の動的剥奪）

✅ まとめ

要素	実現内容
Terraform	PAM環境構築の自動化
Vault	資格情報の安全管理
Ansible	秘匿情報の安全展開
GitHub Actions	CI/CD統合実行
AIモデル	行動の逸脱・準拠・予測制御
GPT系LLM	説明自動生成・レビュー支援
Self-Heal	自動遮断＋修復機構

本稿は、**“制御可能で説明可能なPAM基盤”を構築するための指針です。
次回は、「異常行動の再現実験とLLMによる説明分岐の最適化設計」**について解説予定です。