セキュリティ運用自動化市場は転換点に達しています。組織は、急増する警告や慢性的なアナリスト不足に対処しながら、脅威をより迅速に検出して対応しなければならないというプレッシャーの高まりに直面しています。従来のSIEMやSOARのアプローチは、現代のクラウドネイティブ環境には不十分であることが証明されており、決定論的ワークフローとAI主導の自動化を組み合わせた次世代プラットフォームへの需要が高まっています。
この包括的な比較では、AI自動化の深さ、平均応答時間（MTTR）の影響、統合の範囲、アーキテクチャアプローチなどの重要な評価基準にわたって、7つの主要なSOC自動化プラットフォームを調べています。初めてSOCを構築する場合でも、既存の運用を拡張する場合でも、この分析は、どのプラットフォームが組織の成熟度レベル、技術要件、およびビジネス目標に最も適しているかを理解するのに役立ちます。
ベンダー
エクサフォース セマンティックデータモデリング、行動分析、LLMベースの推論を組み合わせた独自のマルチモデルAIエンジンを搭載したフルライフサイクルのエージェントSOCプラットフォームを提供します。このプラットフォームは、IaaS、SaaS、ID、エンドポイント環境にわたる脅威検出、アラートトリアージ、調査、対応を自動化します。SaaS とフルマネージド MDR サービスの両方として利用できます。
トルク は、ワークフローのオーケストレーションに重点を置いた、コード不要のセキュリティ自動化プラットフォームであり、1,000を超える統合が事前に組み込まれています。このプラットフォームは、カスタムプレイブックの作成が容易であることと、最近追加されたワークフロー生成と調査支援のためのLLMベースの機能を重視しています。
スイムレーン 強力なケース管理機能と豊富な統合ライブラリを備えたローコードのセキュリティ自動化を提供します。このプラットフォームは、人間による監視と制御を維持しながら、反復的なタスクを自動化したいと考えている成熟したSOCチームがいるエンタープライズ環境を対象としています。
マイクロソフトセンチネル ネイティブの Azure 統合と Logic Apps によるワークフロー自動化による既存の SIEM アプローチを表しています。Sentinel は Microsoft エコシステムの一部として、マイクロソフトのセキュリティツールやエンタープライズサービスとの緊密な統合の恩恵を受けています。
パロアルトネットワークス (コーテックス XSOAR) パロアルトのセキュリティポートフォリオへの緊密な統合により、セキュリティオーケストレーションを実現します。このプラットフォームは、パロアルトの防止、検知、対応製品全体にわたる脅威情報の共有と協調的な対応に重点を置いています。
ラディアントセキュリティ 特にAI主導のアラートのトリアージと調査に焦点を当てています。このプラットフォームは、既存のセキュリティツールからのアラートを自動的に調査し、人間のアナリストに処理に関する推奨事項を提供する AI ネイティブソリューションとしての地位を確立しています。
ステラサイバー は、データの正規化、相関、自動応答を組み合わせたOpen XDRプラットフォームを提供します。このプラットフォームは、マルチベンダーのデータ取り込みに重点を置いており、脅威の検出と調査のためのキルチェーン分析があらかじめ組み込まれています。
アーキテクチャと AI アプローチ
これらのプラットフォーム間の基本的なアーキテクチャの違いによって、それぞれの機能、制約、さまざまなユースケースへの適合性が決まります。最新の SOC 自動化ソリューションは、AI 機能を追加した確定的優先プラットフォーム、LLM ネイティブソリューション、ハイブリッドマルチモデルアプローチの 3 つのカテゴリに分類されます。
Exaforceは、独自の3層AIエンジンを搭載したハイブリッドマルチモデルカテゴリーを代表しています。セマンティックデータモデルは、ログ、ID、構成、コードリポジトリ、脅威フィードのデータをコンテキスト化して相関させ、従来の SIEM では捉えられない豊かな関係を構築します。行動モデルはベースラインを確立して逸脱を追跡することで、あらかじめ定義されたルールなしに新たな攻撃パターンを検出します。知識モデルは、LLM の推論に適した規模のコンテキストを用意し、純粋な LLM アプローチにありがちなトークンの制限やコスト上の制約を克服します。このアーキテクチャにより、Exaforceは毎月数十億件のイベントを処理しながら、脅威の検出とアラートのトリアージに関して一貫した決定論的な結果を提供できるようになりました。
TorqとSwimlaneは、ローコードとノーコードのワークフロー設計者を中心に構築された、決定論的優先のアプローチを採用しています。最近、どちらのプラットフォームにも、主に設計時の支援を目的とした LLM 機能が組み込まれました。AI は、セキュリティ操作を自律的に実行するのではなく、アナリストがプレイブックやクエリを作成するのを AI が支援するものです。このアプローチは予測可能性と制御を提供しますが、ワークフローの構築と維持には多大な人的労力が必要です。これらのプラットフォームを採用している組織では、通常、アラートの種類と対応シナリオを網羅したプレイブックを開発する専任の自動化エンジニアが必要です。
Microsoft Sentinelは、より広範なAzure AIエコシステムを活用していますが、基本的にはロジックアプリとプレイブックを通じて自動化機能を強化したSIEMのままです。このプラットフォームは、マイクロソフトのセキュリティスタックに多額の投資をしているが、ログ以外のデータの関連付けの難しさ、専門的なスキルを必要とする複雑なクエリ言語、データ量の増加に伴うストレージコストの高騰など、従来の SIEM が抱えていた同じ制限に悩まされている組織に最適です。
パロアルトネットワークスはCortex XSOARでも同様のアプローチをとっており、パロアルトエコシステム内の統合に重点を置いています。このプラットフォームは堅牢なオーケストレーション機能を提供しますが、かなりの構成と継続的なメンテナンスが必要です。組織は、プラットフォームを効果的に管理するために専任の XSOAR 管理者が必要であると報告しています。
ラディアントセキュリティと Dropzone AI は LLM ネイティブのカテゴリーに属し、大規模な言語モデルを主要な調査エンジンとして使用しています。これらのプラットフォームは API を介して既存の SIEM やセキュリティツールを照会し、LLM を使用して返されたデータを分析し、トリアージの推奨を行います。このアプローチは、階層1の単純なトリアージには適していますが、詳細なデータ相関関係、行動分析、またはリアルタイムの脅威検出を必要とする複雑な調査には苦労します。データアクセスを外部システムに依存していると、遅延が発生し、分析の精度を制限してしまいます。
Stellar Cyberは中間の位置を占めており、SIEMと同様のデータ正規化および相関機能を提供しますが、すぐに使える強力な検出コンテンツを備えています。このプラットフォームはオープンXDRの原則に重点を置いており、複数のベンダーからデータを取り込み、イベントをキルチェーンシーケンスに関連付けるというものです。ただし、プラットフォームは依然として主にルールベースの検出に依存しているため、実稼働環境での誤検出を減らすためには大幅なチューニングが必要です。
脅威検出機能
SOC自動化プラットフォーム間の最も重要な差別化要因は、侵害になる前に脅威を検出できることです。
Exaforceは、AWS、GCP、Google Workspace、GitHub、アトラシアン、OpenAI、Oktaなどの重要なクラウドサービスにAIおよびMLベースの脅威検出を提供します。このプラットフォームは、異常検知と LLM の推論およびビジネスコンテキストを組み合わせることで、従来の UEBA のアプローチを超えています。行動モデルは、統計的偏差があるたびにアラートを生成するのではなく、「興味深いシグナル」を特定し、ナレッジモデルが設定データ、コードリポジトリ、ID関係、脅威インテリジェンスと照らし合わせて評価します。このアプローチでは、ルールベースのシステムを回避する高度な攻撃を検出しながら、誤検出を大幅に減らすことができます。お客様の導入では、既存の SIEM や CNAPP ソリューションでは完全に見落とされていたアカウント侵害、認証情報の悪用、データ漏洩の試みが検出されたと報告されています。
プラットフォームのセマンティックモデルにより、複数のサービスにまたがる協調攻撃を検出できます。たとえば、Exaforce は GitHub の疑わしいアクセスパターンを、異常な AWS リソースプロビジョニングや Google Workspace への異常なデータ転送と関連付けて、各サービスを個別に監視した場合は問題ないと思われるサプライチェーン攻撃を特定できます。このサービス間の相関関係は、アナリストが複雑な検出ルールや相関ロジックを構築しなくても自動的に行われます。
Torq、Swimlane、Microsoft Sentinel、およびパロアルトネットワークスは、脅威検出にオーケストレーションアプローチを採用しています。これらのプラットフォームは、EDR、CNAPP、メールセキュリティ、ネットワークセキュリティ製品などの既存の検出ツールからアラートを取り込み、エンリッチメントとトリアージのワークフローを自動化します。このモデルは、セキュリティツールポートフォリオが成熟している組織には適していますが、検出範囲を拡大することはできません。組織は依然として脅威の特定を既存のツールに依存しており、自動化プラットフォームは検知効果の向上ではなく、主に警告量の管理に使われています。
Radiant Securityと類似のLLMネイティブプラットフォームにも同じ制限があります。既存のツールからアラートをトリアージしますが、ネイティブ検出機能は提供しません。現在の検出範囲に重大な盲点がある組織、特にクラウド環境や SaaS 環境では、これらのプラットフォームでは脅威が検出されないという根本的な問題に対処できません。
Stellar Cyberは、オープンXDRアプローチによるネイティブ検出機能を提供し、複数のソースからデータを取り込み、相関ルールを適用して攻撃パターンを特定します。このプラットフォームには、一般的な攻撃シナリオをカバーする事前構築済みの検出コンテンツが含まれており、カスタム検出を構築するためのフレームワークも用意されています。ただし、ルールベースのアプローチでは継続的なチューニングとメンテナンスが必要であり、プラットフォームには新しい攻撃パターンの検出を可能にする行動モデリング機能がありません。組織の報告によると、Stellar Cyberは従来のSIEMと比較して可視性は向上しているものの、依然として人間による確認を必要とする大量の誤検出が発生しています。
検出能力のギャップは、クラウドネイティブ環境で運営されている組織で特に顕著になります。オンプレミス・インフラストラクチャー向けに構築された従来の検出アプローチでは、クラウドネイティブなアイデンティティモデル、一時的なリソース、API 主導のアクション、責任分担モデルを理解するのに苦労しています。Exaforceは、クラウドIAM、サービスアカウント、想定される役割、およびリソース関係をネイティブに理解した上で、これらの環境向けに構築されました。このアーキテクチャ上の決定により、攻撃対象領域が IaaS や SaaS プラットフォームに移行した組織にとって、検出結果が大幅に向上します。
アラートのトリアージと調査
脅威が検出されると、優先順位付けの速度と精度は、アナリストの生産性と組織リスクの両方に直接影響します。組織がより多くのセキュリティツールを導入し、それぞれが異なるコンテキストと忠実度で独自のアラートストリームを生成するにつれて、アラートのトリアージの課題はますます深刻になっています。
ExaforceのExabot Triageは、通常のティア1分析をはるかに超える調査を行います。Exaforceの検出、クラウドネイティブ・ツール、またはSIEMからアラートが届くと、Exabotはプラットフォームのセマンティック・モデルと行動モデルを活用して、組織全体の環境におけるアラートを理解します。エージェントは、アラートをID履歴、ピアベースライン、構成変更、コード変更、および以前のインシデントと関連付けて、包括的な説明を作成します。たとえば、疑わしいAWS API呼び出しを調査する場合、Exabotは呼び出し元のIDの過去の動作を自動的に調べ、ピアグループのパターンと比較し、最近のIAMポリシー変更をチェックし、関連するコードコミットをレビューし、IDプロバイダーの異常との関連付けを自動的に行います。このような詳細な分析には、通常、Tier 2 または Tier 3 のアナリストの専門知識と、何時間にもわたる手動調査が必要です。
このプラットフォームでは、ユーザーやマネージャーに直接連絡してアクティビティを確認できるため、アラートのトリアージで最も時間のかかる作業の1つが不要になります。アナリストがメールや Slack で時間をかけてユーザーを追跡して「このアクションを実行しましたか？」と尋ねるのではなく、Exabotは、ユーザーの回答に基づくフォローアップの質問を含め、ワークフロー全体を自律的に処理します。ビジネスコンテキストルールにより、セキュリティチームは、どのユーザーグループに特定のアクセスパターンを持たせるべきか、どのアクションが導入期間中は正常かなどの組織的な知識をエンコードできるため、セキュリティの厳密さを維持しながら誤検知をさらに減らすことができます。
お客様の導入によると、Exaforceは階層2または階層3の品質分析によってアラートの60〜70％を自動トリアージし、自動トリアージされたアラートの平均調査時間（MTTI）を1時間以上から5分未満に短縮しました。このプラットフォームでは、詳細な証拠と理由とともに「誤検知」または「調査が必要」を明確に表示できるため、アナリストはコンプライアンス要件の完全な監査証跡を提供しながら、自律的な意思決定に自信を持つことができます。
TorqとSwimlaneを使用すると、組織はエンリッチメントと基本的な意思決定ロジックを自動化するトリアージプレイブックを構築できます。これらのプラットフォームは、トリアージワークフローを標準化し、定義されたプロセスを一貫して実行する点で優れています。ただし、トリアージの質は、アナリストが作成するプレイブックの洗練度に完全に依存します。ほとんどの組織は、脅威インテリジェンスフィードのクエリやユーザーディレクトリの確認などの基本的な機能強化から始め、プラットフォームでの経験を積むにつれて、徐々に複雑なロジックを追加していきます。成熟したプレイブックライブラリでさえ、通常は階層1のトリアージしか処理しないため、より詳細な分析が必要なものはすべて人間のアナリストにエスカレーションされます。環境の変化、新しい攻撃パターンの出現、または統合ツールによる API の変更に応じて、組織はプレイブックを更新する必要があるため、継続的なメンテナンスの負担は相当なものになります。
Microsoft SentinelとPalo Alto Networksは、同様のプレイブックベースのトリアージを提供していますが、それぞれのセキュリティエコシステムへのネイティブ統合という利点もあります。マイクロソフトのセキュリティツールや Palo Alto 製品を使用する組織は、これらのツールのアラート形式と対応アクションを理解できる構築済みのプレイブックを活用できます。ただし、プレイブックベースのトリアージでは人間が明示的にプログラムしたロジックしか実行できず、AI 主導型のアプローチが提供する状況に応じた推論や適応性が欠けているという根本的な制限があります。
Radiant Securityや同様のLLMネイティブプラットフォームでは、大規模な言語モデルを使用してアラートを分析し、処理を推奨します。プラットフォームは SIEM やセキュリティツールからの関連データを照会し、その結果を LLM に送り、裏付けとなる根拠に基づいたトリアージの推奨事項を生成します。このアプローチは、侵害の兆候が明確であるか、明らかな誤検出パターンがある単純なアラートにはかなり適しています。ただし、複数のデータソースにわたる関連づけ、行動の背景の理解、または組織の特定の環境とリスク許容度に関する推論を必要とする複雑なアラートの場合、品質は低下します。プラットフォームは一貫性にも苦労し、LLM 推論の非決定的な性質により、同じアラートを複数回分析すると異なる結論に達する可能性があります。
Stellar Cyberは、相関関係とキルチェーンマッピングを自動化し、関連するアラートをインシデントにグループ化し、個々のイベントがより広範な攻撃シーケンスにどのように適合するかを示します。この相関関係は、個別のアラートではなくインシデントをアナリストに提示することでアラートの疲労を軽減します。また、キルチェーンを視覚化することで、アナリストは攻撃の進行状況をすばやく把握できます。ただし、相関関係のあるインシデントが真の脅威なのか、それとも誤検知なのかを判断するには、やはり人間による分析が必要であり、ルールベースの相関では、予想されるパターンに従わない高度な攻撃を見逃す可能性があります。
調査と脅威ハンティング
セキュリティチームには、自動トリアージ以外にも、複雑なインシデントやプロアクティブな脅威ハンティングのための強力な調査機能が必要です。SOC 自動化プラットフォームが提供する調査エクスペリエンスとデータアクセシビリティは、そのアーキテクチャアプローチによって大きく異なります。
Exaforceのアドバンスト・データ・エクスプローラーは、従来のSIEMクエリー・インターフェースとは根本的に異なります。このプラットフォームは、ログ、ID データ、構成状態、コードコンテキスト、脅威インテリジェンスを豊富なセマンティックリレーションシップと統合し、目的に合わせたユーザーエクスペリエンスを実現します。アナリストは、基本的な質問に答えるために複雑な SPL や KQL クエリを書くのではなく、自然言語検索や、視覚的なフィルタリング、クロスフィルタリング、関係探索を備えたビジネスインテリジェンススタイルのインターフェイスを使用します。データは高速なインメモリデータベースに保存されるため、最近のアクティビティをリアルタイムで調査できます。一方、データウェアハウスは長期的なフォレンジック分析をサポートします。
Exaforceのデータモデルによって取得されたセマンティックな関係により、従来のSIEMでは調査に多大な時間を要していた手動の相関関係が不要になります。たとえば、疑わしいIDを調査する場合、アナリストは、そのIDがアクセスしたすべてのリソース、すべてのサービスのすべてのセッション、そのIDによって行われたすべてのコードコミット、同様のアクセスパターンを持つピアID、疑わしいセッション中に行われた構成変更を即座に確認できます。これらの関係は事前に計算され、継続的に更新されるため、テラバイト規模のデータであってもクエリの応答時間を短縮できます。
Exabot Searchは、複雑な脅威ハンティングシナリオに対応する自然言語インターフェイスを提供することで、調査機能をさらに拡張します。アナリストは、基になるクエリ構文やデータスキーマを知らなくても、「過去 30 日間に営業時間外にアクセスしたすべての ID を見せて」や「コミット履歴に認証情報がある GitHub リポジトリを探す」などの質問をすることができます。このシステムは、自然言語を適切なクエリに変換し、関連するデータソースにわたって実行し、コンテキストに応じた結果を表示します。外部の脅威インテリジェンスに基づく脅威ハンティングでは、アナリストが侵害の指標を提供し、Exabotに環境全体でそれらの指標を検索するよう依頼できます。システムは、照会するデータソースと検索の構成方法を自動的に判断します。
組織からは、一般的なシナリオでは調査時間が数時間から数分に短縮され、以前は上級の専門知識が必要だった高度な調査を若手アナリストが行えるようになったと報告されています。また、ビジネスインテリジェンススタイルのインターフェースにより、製品チームやエンジニアリングチームがセキュリティ特有のクエリ言語に関する知識がなくても調査に参加できるため、部門間のコラボレーションも可能になります。
Torq、Swimlane、Microsoft Sentinel、およびPalo Alto Networksは、調査機能を主に統合SIEMまたはデータレイクに依存しています。これらのプラットフォームを使用する組織は通常、セキュリティデータの保存と照会を行う別の SIEM を管理しています。自動化プラットフォームはワークフローの一部としてSIEMに対してクエリを実行できますが、手動で調査を行うアナリストはSIEMインターフェースに切り替える必要があります。このようなコンテキストの切り替えは摩擦を生み、アナリストは自動化プラットフォームと SIEM クエリ言語の両方に関する専門知識を維持する必要があります。SIEM のデータモデルとクエリ機能によって調査経験が制限されます。ほとんどの組織では、効率的な調査を可能にする豊富なセマンティックリレーションシップやコンテキストデータを使用せずに、主にログベースの分析を行うことになります。
Radiant Securityや類似のプラットフォームは、さらに厳しい調査制限に直面しています。これらのソリューションは API を介して外部システムに問い合わせてアラート分析用のデータを収集しますが、汎用の調査インターフェースは提供していません。自動トリアージ以外の方法で調査を行うアナリストは、基盤となるSIEMまたはセキュリティツールを直接使用する必要があり、AIプラットフォームは支援しません。この制限により、これらのプラットフォームは包括的な SOC 運用ではなく、主にアラートトリアージのユースケースに適しています。
Stellar Cyberは、複数のソースからのデータを正規化して相関させるオープンXDRデータモデルを通じて調査機能を提供します。このプラットフォームは、取り込まれたデータソースを横断してクエリを実行するための統一されたインターフェイスを提供し、攻撃シーケンスとエンティティの関係を理解するための視覚化ツールを備えています。ただし、クエリー・インターフェースにはStellar Cyberのクエリー・シンタックスの習得が必要で、データ・モデルは主にイベント・データに限定されており、Exaforceが提供する構成、コード、IDコンテキストはありません。組織の報告によると、Stellar Cyberは従来のSIEM調査エクスペリエンスを向上させているものの、複雑な調査には依然としてかなりのアナリスト専門知識と時間が必要だということです。
対応とワークフローの自動化
脅威の検出と調査は、組織が迅速かつ効果的に対応できる場合にのみ価値があります。SOC 自動化プラットフォームが提供する対応機能とワークフロー自動化オプションによって、セキュリティチームがどれだけ効率的に脅威を封じ込め、影響を最小限に抑えることができるかが決まります。
Exaforceは、対応アクションを調査およびケース管理ワークフローに直接統合します。Exabot は、対応が必要であると判断した場合、Okta、Azure AD、Google Workspace などの ID プロバイダーとのネイティブ統合を通じて、ユーザーセッションの終了、MFA のリセット、アカウントの無効化、認証情報の取り消しなどのアクションを自律的に実行できます。人間による確認が必要なアクションについては、エクサボットがSlackまたはMicrosoft Teamsを通じて承認ワークフローを処理し、証拠と推奨アクションを適切な担当者に提示して回答を処理します。すべての対応アクションは、検討された証拠、適用された決定論理、達成された結果を示す完全な監査証跡とともに記録されます。
プラットフォームのケース管理システムは、関連する調査結果、影響を受けるリソース、関連セッション、および推奨される対応アクションをケースに自動的に入力します。アナリストは、インターフェースから手動で回答を実行することも、リスク許容度や組織方針に基づいて自律的に対応を承認することもできます。Jira などのチケットシステムとの双方向統合により、アナリストが複数のシステムでチケットを管理しなくても、セキュリティ運用とより広範な IT サービス管理プロセスの同期が保たれます。
Exaforceを使用している組織は、応答時間の改善が調査時間の改善と同等かそれを上回っていると報告しています。Exabotが応答を自律的に処理するか、単純な人間の承認を得て応答を処理するインシデントでは、平均応答時間（MTTR）が60〜70％低下しました。このプラットフォームでは、アナリストがプレイブックを作成して管理する必要なく、複数のシステムにまたがる複雑な対応ワークフローを実行できるため、運用上の負担が大幅に軽減されます。
TorqとSwimlaneは、レスポンスオーケストレーション機能で評判を築きました。どちらのプラットフォームも、セキュリティツールや IT ツールとの統合に関する広範なライブラリを提供しているため、組織は複数のシステムにまたがるアクションを調整する高度な対応ワークフローを構築できます。ローコードとノーコードのワークフロー設計により、セキュリティチームは、侵害されたエンドポイントの隔離、悪意のある IP アドレスのブロック、侵害されたアカウントの無効化など、一般的な対応シナリオを比較的簡単に自動化できます。
ただし、プレイブックベースのアプローチでは、組織は対応シナリオを予測し、対応するワークフローを事前に構築する必要があります。環境が変化し、新たな対応ニーズが出てくると、プレイブックライブラリの継続的なメンテナンスが必要になります。また、組織からは、統合ツールが API を変更したり、Playbook のロジックでは対応できなかった予期しない状況が発生したりすると、複雑な対応ワークフローが壊れやすくなり、機能しなくなる可能性があることも報告されています。Torq と Swimlane の導入で最も成功したのは、プレイブックライブラリの改良と拡張を継続的に行う専任の自動化エンジニアです。
Microsoft SentinelとPalo Alto Networksは、それぞれのワークフローエンジン、ロジックアプリ、XSOARプレイブックを通じてレスポンスの自動化を提供しています。マイクロソフトまたはパロアルトのセキュリティツールを使用している組織では、ネイティブ統合により強力な対応調整が可能になります。ただし、Torq や Swimlane と同様に、レスポンスの自動化の品質は、セキュリティチームが構築して維持するワークフローの高度さにかかっています。
Radiant Securityや同様のアラートトリアージに焦点を当てたプラットフォームでは、対応機能が限られており、通常は外部システムでのチケットの作成やアナリストへの通知の送信に限定されています。これらのプラットフォームは、対応アクションをセキュリティツールと直接統合せず、代わりに人間または外部の自動化プラットフォームに頼って対応を行います。この制限があるということは、組織が包括的な対応の自動化を望むなら、これらのプラットフォームを従来のSOARツールと組み合わせる必要があるということです。
Stellar Cyberには、従来のSOARプラットフォームと同様のレスポンスオーケストレーション機能と、統合されたセキュリティツール全体でアクションを実行できるプレイブックベースのワークフローが含まれています。このプラットフォームは、標準化されたデータモデルの恩恵を受けており、レスポンスプレイブックをさまざまなデータソースにわたって一貫して機能させることができます。しかし、環境や対応ニーズの変化に伴い、組織は依然としてプレイブックの構築と更新というメンテナンスの負担に直面しています。
統合の幅と深さ
SOC自動化プラットフォームの価値は、組織の既存のセキュリティおよびITインフラストラクチャと統合できるかどうかに大きく依存します。統合の範囲、深さ、および保守アプローチは、ベンダーによって大きく異なります。
Exaforceは、AWS、GCP、Googleワークスペース、GitHub、アトラシアン、OpenAI、Okta、Azure AD、CrowdStrike、SentinelOneなどの重要なクラウドおよびSaaSプラットフォームとの緊密なネイティブ統合を提供します。これらの統合は、単純な API 接続にとどまらず、各プラットフォームのデータモデルのセマンティックな理解を可能にし、プラットフォームの検出および調査機能を強化する豊富な相関関係とコンテキスト分析を可能にします。たとえば、AWS インテグレーションは IAM の役割、リソース関係、サービス固有の API、CloudTrail イベントのセマンティクスを理解し、GitHub インテグレーションはリポジトリ構造、コミット履歴、コードスキャン結果、組織メンバーシップモデルを把握します。
このプラットフォームはSplunkやSumo LogicなどのSIEMとも統合されているため、Exabot TriageはExaforceの高度なデータ相関とAI推論機能を活用しながら、既存の検出ツールからのアラートを分析できます。この統合アプローチにより、組織は次世代のトリアージおよび調査機能を活用しながら、SIEMへの投資を維持することができます。
Exaforceの統合ロードマップには、Azure、Microsoft Defender、Zscaler、および顧客の需要に基づくその他のクラウドおよびSaaSプラットフォームが含まれています。ベンダーはインテグレーションのメンテナンスを管理し、プラットフォームが API やデータモデルを進化させてもインテグレーションが継続して機能するようにしています。このマネージド型アプローチにより、顧客管理型の統合フレームワークを備えたプラットフォームを使用する組織が抱える統合メンテナンスの負担がなくなります。
TorqとSwimlaneは統合の幅を重視しています。どちらのプラットフォームも、セキュリティツール、ITサービス管理、クラウドプラットフォーム、コラボレーションツール、ビジネスアプリケーションを網羅する1,000を超える組み込み統合を提供しています。この広範な統合ライブラリにより、組織は環境内のほぼすべてのツールにわたってワークフローをオーケストレーションできます。ただし、統合の深さと洗練度は大きく異なり、包括的な API を提供する統合もあれば、基本機能のみを提供する統合もあります。
どちらのプラットフォームもカスタム統合を構築するためのフレームワークを提供しているため、組織は事前に構築されたライブラリに含まれていないツールを接続できます。このような柔軟性は、API 変更の処理や統合エラーのトラブルシューティングなど、組織がカスタム統合の構築と維持に責任を負うようになるという代償を伴います。デプロイメントで最も成功しているのは、必要に応じてカスタムインテグレーションを構築、保守できる開発スキルを持つ自動化エンジニアです。
Microsoft SentinelとPalo Alto Networksは、それぞれのエコシステム内での緊密な統合と、サードパーティツールの幅広い統合ライブラリを提供しています。Microsoft や Palo Alto のセキュリティ製品に多額の投資をしている組織は、これらのプラットフォームによって実現される緊密な統合と調整されたワークフローの恩恵を受けます。ただし、ベンダーのエコシステム外のツールでは通常、統合の深さが低下し、組織はニッチなセキュリティツールや新しいセキュリティツールを対象とすることにギャップを感じる場合があります。
Radiant Securityや同様のプラットフォームは、主にSIEMや主要なセキュリティツールと統合され、アラートの取り込みとデータ収集を行います。統合アプローチは、各プラットフォームのデータモデルをセマンティックに深く理解することよりも、API ベースのデータアクセスに重点を置いています。この軽量な統合アプローチは、価値創出までの時間を短縮できますが、プラットフォームで実行できる分析の高度化には限界があります。組織は、環境を包括的に可視化したり、詳細な調査機能を提供したりするために、これらのプラットフォームに頼ることはできません。
Stellar Cyberは、複数のベンダーからのデータを取り込むための幅広い統合サポートを備えたオープンXDRの原則に重点を置いています。プラットフォームの標準化されたデータモデルは、一貫したインターフェースを通じてさまざまなソースからのデータをクエリ可能にすることで価値をもたらします。ただし、正規化プロセスではプラットフォーム固有のコンテキストやニュアンスが失われる可能性があり、組織からは、最適な結果を得るには統合の設定とチューニングに多大な労力が必要であると報告されています。
導入とタイム・トゥ・バリュー
SOC自動化プラットフォームを導入して測定可能な価値を実現するために必要な時間と労力は、アーキテクチャのアプローチと実装要件によって大きく異なります。
Exaforceは迅速な導入を目的として設計されており、組織は通常、数週間や数か月ではなく、数日で本番運用を実現できます。SaaS 導入モデルではインフラストラクチャの設定が不要になり、クラウドや SaaS プラットフォームとのネイティブ統合では数分で設定できる OAuth ベースの認証が使用されます。プラットフォームは統合のセットアップ後すぐにデータの取り込みを開始し、セマンティックモデルと動作モデルが自動的に環境を学習してベースラインを確立します。
組織は、AWSやOktaなどの特定のサービスを対象とする特定のサービスを対象とする展開から始めて、自信を得て結果が出るにつれて、追加のサービスに拡大することができます。このプラットフォームの AI 主導型のアプローチにより、組織がプレイブックを作成したり、検出ルールを調整したり、相関ロジックを設定したりしなくても、検出とトリアージ機能がすぐに機能します。顧客検証による導入では、通常、30 日以内に自動トリアージの適用範囲が 60% 以上拡大し、ノイズが 25 ～ 35% 減少し、調査時間が 50% 以上短縮されます。
マネージドMDRサービスオプションでは、Exaforceのアナリストがお客様に代わってプラットフォームを操作し、初日から24時間365日のサポートを提供することで、価値創出までの時間をさらに短縮できます。この導入モデルは、初めてSOCを構築する組織や、セキュリティ運用リソースが限られている組織にとって特に魅力的です。
TorqとSwimlaneは、より大規模な実装作業を必要とし、通常の導入では本番環境が成熟するまでに2〜3か月かかります。組織は、プラットフォームをセキュリティツールと統合し、最も一般的なアラートタイプと対応シナリオを網羅した初期プレイブックライブラリを構築し、ワークフローデザイナーとプラットフォーム機能についてアナリストにトレーニングする必要があります。ローコードとノーコードのインターフェースは、従来のSOARプラットフォームと比較して技術的な障壁を軽減しますが、組織は依然としてワークフロー開発に多大な時間を費やす必要があります。
価値を生み出すまでの時間は、組織が構築するプレイブックライブラリの洗練度に大きく依存します。初期導入は通常、基本的なエンリッチメントと大量のアラートタイプのTier 1トリアージに重点を置き、チームが経験を積むにつれて、徐々に複雑なワークフローへと拡大していきます。組織は、自社のアラート環境全体で成熟した自動化を実現するには、6 ～ 12 か月かけて継続的にプレイブックの開発と改良を行う必要があると報告しています。
Microsoft Sentinelの導入スケジュールは、組織が既存のSIEMから移行するのか、それとも最初のセキュリティデータプラットフォームとしてSentinelを実装するのかによって異なります。既に Microsoft セキュリティツールと Azure を使用している組織では、Microsoft 製品のデータコネクタが数時間または数日で構成されるため、デプロイは比較的短時間で完了します。ただし、Microsoft 以外のツールを包括的に網羅するには、より多くの労力が必要であり、組織は KQL クエリ、プレイブック、分析ルールの開発に多大な時間を費やす必要があります。
組織は、データコネクタの設定、分析ルール開発、プレイブックの作成、アナリストトレーニングの時間を含め、Sentinelを使用して本番環境が成熟するまで3～6か月の予算を組む必要があります。KQL の習得は、経験のないアナリストにとってはきついものとなる可能性があります。また、プラットフォームが複雑なため、組織は多くの場合、初期導入時に Microsoft パートナーやコンサルタントを雇う必要があります。
パロアルトネットワークスのCortex XSOARの導入には通常3〜6か月かかります。実装の複雑さは、必要な統合の幅と開発中のプレイブックの洗練度によって異なります。組織はパロアルトのプロフェッショナルサービスとパートナーエコシステムの恩恵を受けますが、初期実装と継続的なプラットフォーム管理には多大な時間とリソースを費やす必要があります。
Radiant Securityや同様のプラットフォームは迅速な導入を重視しており、一部のベンダーは数日以内に本番稼働できると主張しています。統合アプローチが軽く、包括的な SOC 運用よりもアラートのトリアージに重点を置いている方が、初期導入時間を短縮できます。ただし、組織は、これらのプラットフォームが包括的なセキュリティ運用機能ではなく、特定のユースケースに価値をもたらすことを適切に期待する必要があります。組織は依然として検知、調査、対応のための個別のツールを必要としており、成熟したセキュリティ運用を実現するための全体的な時間は、トリアージプラットフォームだけでなく、ツールポートフォリオ全体に左右されます。
Stellar Cyberの実装には通常2〜4か月かかります。導入の複雑さは、統合されるデータソースの数と種類によって異なります。プラットフォームのデータ正規化および相関機能をチューニングして、各組織の特定の環境とユースケースに最適な結果を得る必要があります。組織は、検出ルールを改良し、誤検出を減らし、相関関係の精度を向上させるために、初期導入後も継続的な最適化の取り組みを計画する必要があります。
スケーラビリティとエンタープライズレディネス
組織は、成長に合わせて拡張でき、セキュリティ、コンプライアンス、運用上の回復力に関する企業の要件を満たすSOC自動化プラットフォームを必要としています。
Exaforceはクラウド規模の運用向けに設計されており、お客様の導入環境では、数万のIDと数十万のクラウドリソースにわたって毎月数十億のイベントが処理されます。プラットフォームのマルチモデル AI エンジンは、大量のデータストリームをリアルタイムで分析しながら、調査のためのクエリ応答時間を 1 秒未満に抑えるように設計されています。インメモリのデータベースとデータウェアハウスのアーキテクチャは、パフォーマンスを低下させることなく、リアルタイムの運用機能と長期的なフォレンジック分析の両方を提供します。
このプラットフォームは、顧客が管理するクラウドアカウントでのマルチテナントSaaS導入とシングルテナント展開の両方をサポートしているため、データ主権や規制要件のある組織に柔軟性を提供します。このソリューションは、SOC 2 タイプ 2、ISO 27001、PCI、GDPR、HIPAA に準拠しており、金融サービス、医療、政府などの規制対象業界の要件を満たしています。
グローバル企業の場合、Exaforceを複数の地域に展開して、一元的な可視性と管理を維持しながら、データレジデンシーの要件を満たすことができます。プラットフォームの使用量ベースの価格モデルは、組織の成長に合わせて直線的に拡張されるため、座席ベースまたはデータ量ベースの価格設定を使用するプラットフォームで発生する可能性のある価格高騰を回避できます。
TorqとSwimlaneはどちらもエンタープライズ規模向けに設計されており、デプロイメントにより数千人のアナリストがサポートされ、毎月数百万のワークフローアクションが実行されています。どちらのプラットフォームも、マネージド・セキュリティー・サービス・プロバイダーに適したマルチテナント・アーキテクチャーを提供し、SSO、RBAC、監査ロギングなどの企業要件をサポートしています。プレイブックが非常に複雑な場合やアクション量が多いと、ワークフローの実行速度が低下する可能性があるため、組織は特定のユースケースで期待されるパフォーマンスを検証する必要があります。
Microsoft Sentinel は Azure のグローバルインフラストラクチャを活用し、ペタバイト単位のセキュリティデータを処理できるように拡張しています。このプラットフォームのクラウドネイティブアーキテクチャでは、Microsoft がインフラストラクチャのスケーリングを自動的に管理するため、キャパシティプランニングの心配がなくなります。ただし、コストはデータの取り込み量に比例して増加するため、大量のセキュリティデータを生成する組織は Sentinel のコストが法外に高いと感じる場合があります。このプラットフォームは Azure サービスと統合されているため、Microsoft テクノロジーで標準化された組織は企業への対応力を強化できます。
パロアルトネットワークスのCortex XSOARは、世界中の大規模企業環境に導入されており、実証済みのスケーラビリティとエンタープライズレディネスを実証しています。このプラットフォームは、複雑な組織構造、複数地域の展開、および大規模なセキュリティ運用をサポートします。組織はパロアルトと協力してデプロイメントを適切にサイジングし、予想されるワークロードをインフラストラクチャーがサポートできるようにする必要があります。
Radiant Securityおよび同様のプラットフォームは、処理されたアラート量に基づいてスケーリングされます。組織は、特定のアラート量に対する期待されるパフォーマンスを検証し、アラート量が変動してもプラットフォームが許容可能な処理時間を維持できることを確認する必要があります。プラットフォームは外部の SIEM やセキュリティツールに依存しているため、システム全体のスケーラビリティは外部システムにも依存します。
Stellar Cyberはエンタープライズ環境に導入されており、マルチリージョンの大規模なセキュリティ運用のスケーラビリティを実証しています。このプラットフォームのアーキテクチャは、一元管理による分散展開をサポートしているため、グローバル組織は一貫したセキュリティ運用を維持しながら、データレジデンシーの要件を満たすことができます。
組織タイプ別の推奨事項
組織によって、セキュリティ運用の成熟度レベル、リソースの制約、および技術的要件は異なります。最適な SOC 自動化プラットフォームは、これらの組織特性によって異なります。
初めてSOCを構築する組織や小規模なセキュリティチームで運営している組織にとって、Exaforceはエンタープライズグレードのセキュリティ運用への最速パスを提供します。このプラットフォームの AI 主導型の検出、トリアージ、調査、対応機能により、小規模なチームでも、そうでなければはるかに多くの人員を必要とするような成果を達成できます。マネージド MDR オプションでは、組織がセキュリティ運用の専門知識を社内で構築しなくても、24 時間 365 日体制ですぐに対応できます。このカテゴリの組織は、大規模な構成と継続的なメンテナンスを必要とするプラットフォームよりも、すぐに使える包括的な機能を提供するプラットフォームを優先すべきです。
Exaforceは、効率性とカバレッジの向上を目指す既存のセキュリティ運用を行っている中規模企業向けに、検出範囲をクラウドやSaaS環境に拡大しながら、目に見える生産性の向上とコスト削減を実現します。このプラットフォームは、既存のSIEMと統合してアラートのトリアージを行うと同時に、優れた調査機能を提供できるため、組織は既存の投資を置き換えることなく業務を強化できます。このカテゴリの組織は、ExaforceとTorqやSwimlaneなどの従来の自動化プラットフォームの両方を評価する必要があります。その判断は、AI主導の自律運用を優先するのか、それともより人間による制御が可能なプレイブックベースの自動化を好むのかによって決まります。
成熟したSOCチームと豊富な自動化エンジニアリングリソースを持つ大企業の場合、組織に広範なプレイブックライブラリを構築して維持するためのリソースがあれば、Torq、Swimlane、Palo Alto Networksなどの従来のプラットフォームが適切な場合があります。ただし、これらの組織は、プレイブックベースの自動化による継続的な運用上の負担が、メンテナンスの負担を排除する AI 主導のアプローチと比較して正当であるかどうかを慎重に評価する必要があります。Exaforceのエンタープライズ導入オプションは、顧客管理型インフラストラクチャへのシングルテナント導入を含め、優れた自動化機能を提供しながら大企業の要件を満たします。
MicrosoftまたはPalo Altoのセキュリティエコシステムに多額の投資をしている組織にとって、Microsoft SentinelまたはCortex XSOARのネイティブ統合のメリットは、プラットフォームの制限と運用の複雑さを正当化するかもしれません。ただし、組織は、エコシステムのロックインが戦略的に望ましいかどうか、また統合のメリットが、プラットフォームにとらわれないソリューションが提供する優れた検出、トリアージ、調査機能を上回っているかどうかを客観的に評価する必要があります。
包括的なSOCプラットフォームではなく、特定のワークフローを改善するためのポイントソリューションを求める組織には、Radiant Securityや同様のアラートトリアージに焦点を当てたプラットフォームが価値をもたらす可能性があります。しかし、組織はこれらを、組織の成長やセキュリティ要件の進化に合わせて拡張できる戦略的プラットフォームではなく、既存の業務に対する戦術的な改善として認識すべきです。
2026年以降に適したSOC自動化プラットフォームの選択
SOCオートメーション市場は重大な局面を迎えています。決定論的なワークフローとルールベースの検出を中心に構築された従来のアプローチでは、現代のクラウドネイティブな攻撃対象領域と脅威の速さに追いつくのに苦労しています。組織は、既存のアプローチを段階的に改善するプラットフォームと、AI 時代のセキュリティ運用を根本的に見直すプラットフォームとの選択を迫られています。
Exaforceは次世代のSOC自動化であり、専用のマルチモデルAIを搭載した統合プラットフォームに包括的な検出、トリアージ、調査、対応機能を組み合わせています。このプラットフォームは、自動トリアージ率が 60 ～ 70%、MTTR が 70 ％向上、SIEM コストが 40 ～ 50% 削減されるなど、測定可能な成果をもたらすと同時に、組織は人員を比例して増加させることなくセキュリティ業務を拡大できます。
Torq、Swimlane、Microsoft Sentinel、Palo Alto Networksなどの従来のプラットフォームは、特定の要件を持つ組織、特に自動化エンジニアリングのリソースが豊富にある組織やエコシステムに多額の投資をしている組織に引き続き役立ちます。しかし、プレイブックの開発と保守による継続的な運用上の負担と、検出機能や調査経験の制限が相まって、これらのプラットフォームを AI ネイティブの代替プラットフォームと比較して正当化することがますます難しくなっています。
SOC自動化プラットフォームを評価する組織は、機能のチェックリストよりも、実際の成果を測定する価値実証の導入を優先すべきです。運用上の負担と総コストを削減しながら、検出範囲、トリアージの精度、調査速度、応答時間を測定可能な方法で改善できるプラットフォームが、市場で成功するでしょう。Exaforceは、アーキテクチャアプローチ、顧客成果、総所有コストから判断すると、2026年以降にセキュリティ運用の構築または拡大を目指す組織にとって最も有力な選択肢となります。
