AI SOC市場に関するアナリストレポートの多くは、AI SOCを製品選定の問題として捉えています。どのツールが最も迅速にトリアージを自動化できるのか。どのツールが最も多くのインテグレーションを備えているのか。Latioは異なる視点を取っています。実務担当者への調査データとハンズオン評価に基づく『2026 Latio Security Operations Market Report』は、SOCが効果的に機能するために本当に必要なものは何か、そしてどのツールがその根本課題に取り組んでいるのか、それとも不十分な基盤の上にAIを追加しているだけなのかに焦点を当てています。
SIEMの問題は現実に存在する。しかし、それはベンダーが語るような問題ではない
実務担当者の68%が、自社のSIEMに不満を抱えています。それでも、その多くは現状維持を選んでいます。なぜなら、移行の負担が現状を維持するよりも大きいと感じているからです。また、セキュリティ運用チームの62%は、標準的な指標（平均調査時間［MTTI］、平均対応時間［MTTR］など）の改善を最優先事項に挙げています。
これら3つの調査結果は、十分に議論されていない形で相互に関連しています。
SIEM移行のコストが高く感じられる理由は、SIEMそのものにあるわけではありません。その周辺に構築されたあらゆるものにあります。長年にわたってチューニングされてきた検知ロジック、SIEMへデータを送るデータパイプライン、そしてSIEMのスキーマに依存したアラートワークフローなどです。実務担当者が「移行する価値がない」と語るとき、それはストレージの問題というよりも、システム連携への依存関係に関する問題を指しています。
本レポートは、この課題に対する答えは、実際にはストレージ層の前段にあるデータ基盤を改善することにあると指摘しています。具体的には、データのクレンジング、検索・分析可能なアーキテクチャへ流入するデータの強化、そして拡張可能な検知ロジックの整備です。そのため本レポートでは、基盤となるデータの問題を解決してくれることを期待してAI SOCツールを導入するべきではないと明確に警告しています。AI SOCツールはそうした問題を解決してくれるわけではありません。不完全なログを基に、一見もっともらしい誤った回答を高いコストで生成するだけです。
「AI SOC」とAIで強化されたSOARを分けるもの
本レポートの中でも特に有用なフレームワークの一つが、市場マップです。この市場マップでは、各プラットフォームを主にデータプラットフォームとパイプラインツールのどちらに位置付けるか、また検知エンジニアリングとインシデントレスポンスのどちらに重点を置いているかという観点で分類しています。
この整理によって、ベンダーを評価する際に見落とされがちな重要な違いが浮かび上がります。本レポートが指摘するように、「AI SOC」として位置付けられているツールの多くは、実際には進化したSOARに過ぎません。これらのツールは、従来はプレイブックが担っていた調査プロセスをLLMによって自動化しています。これは有用な機能ですが、従来のSOARと同じ根本的な制約を抱えています。つまり、「Garbage In, Garbage Out（不適切な入力からは不適切な出力しか得られない）」という問題です。エージェントに提供されるデータが不完全であったり、適切に構造化されていなかったり、あるいは一貫したアイデンティティグラフを持たないまま5つの異なるデータソースに分散していたりすると、自動化によって生み出されるのはノイズに過ぎません。
データプラットフォームとしての深みとインシデントレスポンスの自動化を兼ね備えた包括的なサービスプロバイダーは、この問題を早い段階で認識していました。アーキテクチャ上の決定的な違いは、エージェントが強化・拡充された基盤データへ直接かつ構造化された形でアクセスできるかどうか、あるいはSIEMが返した結果に対してクエリを変換しているだけなのかという点にあります。この違いによって、AI主導のトリアージや調査が大規模環境でも実際に機能するのか、それとも管理されたデモ環境でしか機能しないのかが決まります。
エクサフォースがLatioから3つの賞を受賞した理由と、それが意味するもの
Latioは2026年、エクサフォースを「AI Innovator」「SIEM Disruptor」「User Reliability Leader」に選出しました。この評価を大変光栄に思っていますが、それ以上に重要なのは、それぞれのカテゴリーが実際に何を評価しているのかという点です。
AI Innovatorの評価は、単なる調査の自動化を超えたAI SOCを構築したチームに与えられるものです。データ取り込みの段階で適切なナレッジグラフを構築し、エージェントが基盤となるデータへ直接アクセスできるツールは、アラートごとに情報を再構築する方式や、SOARフレームワークにLLMの推論機能を後付けしたツールとは、根本的に異なる動作をします。エクサフォースのエクサボット（エクサボット検出、エクサボットトリアージ、エクサボット調査、エクサボットレスポンス）は、イベント、アイデンティティ、設定情報、クラウドアクティビティを関連付ける、データ取り込み時に構築されるリアルタイムのナレッジグラフ上で動作します。このアーキテクチャこそが、大規模環境においても高品質なAI推論を実現する基盤であり、Latioが評価したポイントです。
SIEM Disruptorというカテゴリーは、エクサフォースの市場へのアプローチの独自性を反映しています。移行の準備ができているチームにとって、エクサフォースはネイティブなログ収集機能、標準ルールおよびカスタムルール、そして直感的に実行できる高度な調査機能を備えた完全なSIEMリプレースメントです。一方で、まだ移行の準備が整っていないチームに対しては、既存のSIEMからアラートを取り込み、CrowdStrikeのようなツールに対してネイティブにクエリを実行し、その上にAgentic AIを活用した検知とレスポンスを提供できます。多くのベンダーは、「現状維持」か「すべてを入れ替える」かという二者択一を迫ります。エクサフォースがもたらす変革は、その選択そのものを不要にすることです。
User Reliability Leaderという評価は、私たちが特に重視しているものです。なぜなら、それが最も維持するのが難しい評価だからです。本レポートでは、AI SOC市場全体に共通して見られる傾向について率直に指摘しています。デモ環境では優れた性能を示すツールであっても、データが十分に整備されておらず、インテグレーションにも一貫性がなく、想定外のケースが日常的に発生する複雑な本番環境では期待どおりに機能しないことが少なくありません。私たちのエンジニアリングチームは、製品の可用性を維持し、お客様のセキュリティを守り続けることに誇りを持っています。
実務担当者がこのレポートをどのように活用すべきか
このレポートの結論は、SOCの高度化をどの段階で進めている場合でも参考になります。まずSOCをデータアーキテクチャと検知エンジニアリングの観点から捉え、その次にレスポンスの自動化に取り組むべきだということです。
本レポートでは、その順序で取り組むための実践的なフレームワークを提示しています。まずはセキュリティテレメトリの流れを完全に可視化し、次に検知ロジックを信頼できる単一の管理基盤へ集約し、最後にデータをモダンアーキテクチャへ移行します。決して華やかな作業ではありませんが、その後のすべての取り組みを支える基盤となる作業です。
完全版レポートでは、最新のSOC市場における50社以上のベンダーの位置付けに加え、エクサフォースの詳細分析や市場分析の全文をご覧いただけます。
