2025年、セキュリティオペレーションセンター (SOC) は前例のない課題に直面しています。セキュリティアラートが爆発的に増加する一方で、アナリストチームは低調のままです。その答えとして AI 搭載の SOC プラットフォームが登場し、脅威の検出、アラートの優先順位付け、インシデント対応をマシンスピードで自動化できるようになりました。しかし、すべてのプラットフォームが同じように作られているわけではありません。特に、市場が従来の確定的自動化と新しい LLM ベースのアプローチに分かれている場合はなおさらです。
このガイドでは、2025年の主要なAI搭載SOCプラットフォームを評価し、特に次世代ソリューションが従来のSIEMおよびSOARツールの限界にどのように対処しているかに焦点を当てています。
SecOps オートメーションの進化
従来のセキュリティ・オペレーションは、長年にわたりSIEMシステムとSOARプラットフォームに依存してきました。しかし、によると GigaOmの最初のSecOpsオートメーションレーダーレポート、市場はAI技術によって根本的な変化を遂げています。このレポートでは、19 社のベンダーを評価し、「確定的優先オートメーション」(定義済みのワークフロー) とより新しい「非決定的オートメーション」(LLM と AI エージェントの活用) を区別しています。
課題は？LLMは生産性の高いタスクに優れていますが、セキュリティ業務では大量のリアルタイムデータストリームにわたって高い精度と一貫性のある実行が求められます。最高のプラットフォームは、AIに頼るのではなく、複数のAIアプローチを組み合わせることでこれを解決します。 LLM のみ。
プラットフォームカテゴリー:市場を理解する
GigaOmは、SecOps自動化分野における3つの分野を明確にしています。
イノベーション/フィーチャープレイ: AIを従来の自動化に組み込むのではなく、コアにAIを実装したLLMネイティブソリューション。これらのベンダーは、市場への新規参入企業です。
イノベーション/プラットフォームプレイ: ローコード/ノーコードの自動化基盤上に構築された LLM ベースの自動化に多額の投資を行ったソリューション。
マチュリティ/プラットフォームプレイ: 既存のプラットフォーム上にAI機能を実装している従来のSOARベンダー
AI を活用した主要な SOC プラットフォーム
Exaforce: リアルタイム SOC 運用のためのマルチモデル AI
ギガオムポジション: イノベーション/フィーチャー・プレイ・クアドラントのリーダーおよびアウトパフォーマー
Exaforceは独自のアプローチを取っています エージェンシー SOC プラットフォーム、独自のマルチモデルAIエンジンを中心に構築されています。Exaforce は LLM だけに頼るのではなく、セマンティック推論、行動分析、大規模言語モデルを組み合わせて、いわゆる「大規模で信頼できる推論」を実現しています。
主な機能:
- リアルタイムデータウェアハウス: 従来のログ中心のSIEMをはるかに超えて、ログ、ID、構成、コード、脅威インテリジェンスを取り込んで相関付けします
- エクサボット (AI エージェント): 自動アラートトリアージ、クラウドサービス向けの AI/ML ベースの脅威検出、脅威ハンティング、自動対応ワークフローを提供
- 製造現場での実証済み: 月間15～50億件のイベントを処理する企業に導入し、アナリストチームを大幅に削減しました
Exaforce は LLM に関する重大な制限に対処しています。汎用 LLM は大量のリアルタイムセキュリティデータを扱うのに苦労しますが、Exaforce のマルチモデルエンジンではセマンティックな理解と統計的な ML を使用して面倒な作業を行い、LLM の推論ではデータセットを絞り込みます。ある顧客は、従来の SIEM から切り替えることで、クラウド・ログ・ストレージのコストを年間 90% 削減できたと報告しています。
このプラットフォームは、Tier-1からTier-3までの包括的なユースケースをサポートし、詳細な調査、IaaSおよびSaaSサービスの高度な脅威検出、対応アクションのエージェントワークフローをすべて統一されたインターフェイス内でサポートします。SaaS プラットフォームとフルマネージド MDR サービスの両方として利用できます。
従来のエンタープライズリーダー
パロアルトネットワークス:コーテックス XSOAR
ギガオムポジション: マチュリティ/プラットフォームプレイクアドラントのチャレンジャーとフォワードムーバー
パロアルトネットワークスは、2019年にデミストを買収してSecOpsの自動化に参入し、同社のCortex脅威防止プラットフォームにオーケストレーション機能を統合しました。このソリューションには、Cymulate と SafeBreach を使用した強力な検証機能とレッドチーム機能に加えて、セキュリティスタック全体にわたる広範な統合機能が備わっています。
しかし、GigaOmは、パロアルト独自のエコシステムを超えて、状況に応じたリスクベースのスコアリングとSIEM統合を改善する機会があると述べています。このプラットフォームは「Forward Mover」に指定されており、より革新的な競合他社と比較して機能の提供が遅いことを示しています。
スプランク (シスコ): SOAR
ギガオムポジション: マチュリティ/プラットフォームプレイクアドラントのエントラントとフォワードムーバー
Splunk SOARは、複数のソースにわたる脅威インテリジェンスを集約して統一された優先度スコアにまとめることで、状況に応じた強力なリスクベースのスコアリングを実現します。過去のアクティビティパターンに基づく AI 主導の推奨事項による包括的なケース管理が特徴です。
主な制限としては、サードパーティのセキュリティデータレイク（SDL）統合の欠如、検証とレッドチーム機能の制限、DevSecOpsとDetection-as-Codeワークフローのサポートが最小限であることが挙げられます。パロアルトと同様に、Splunkはリリース間隔が比較的遅いフォワードムーバーに指定されています。
他のプレイヤー:マイクロソフト・センチネル、IBM QRadar、グーグル・クロニクル
Microsoft Sentinel、IBM QRadar、Google Chronicleは、より広範なSIEM市場の主要企業ですが、GigaOM SecOps Automationレポートでは、完全なSIEMソリューションではなく、専用の自動化プラットフォームを具体的に評価しています。これらの SIEM を使用する組織は、高度なオーケストレーションと AI 主導のワークフローを実現するために、専用の SecOps 自動化プラットフォームをその上に重ねることがよくあります。
2025年に向けた主要な評価基準
AI を活用した SOC プラットフォームを選択する際、セキュリティリーダーは次の点を評価する必要があります。
- AI アーキテクチャ: プラットフォームはLLMのみに依存していますか、それとも複数のAI技術を組み合わせていますか？純粋な LLM アプローチは、確定性、低レイテンシー、大規模での費用対効果を求めるセキュリティの要求に苦戦しています。
- データファンデーション: プラットフォームは、ログ、構成、ID、コードなどの履歴コンテキストと照合してリアルタイムデータを分析できますか？外部 SIEM に対する従来の API ベースのアプローチでは、相関関係やセマンティックの理解に大きな制限がありました。
- 幅広い機能: このソリューションはアラートのトリアージのみに対応していますか、それとも脅威の検出、ハンティング、対応の自動化をサポートしていますか。包括的なプラットフォームにより、ツールの乱立が減り、アナリストの生産性が向上します。
- 制作実績: ベンダーの主張だけでなく、実際の導入統計も調べることができます。たとえば、Exaforce は、毎月数十億件のイベントを処理している 3 社の企業顧客の詳細な指標を提供します。
- コストモデル: ライセンスコストとインフラストラクチャコストの両方を考慮してください。最新のアーキテクチャでは大幅なコスト削減が可能です。
ROI ケース:AI を活用した SOC プラットフォームが重要な理由
AIを活用したSOCプラットフォームのビジネスケースは、生産性の向上だけではありません。
- アラート量の削減: 高度なプラットフォームでは、インテリジェントな相関付けと自動トリアージにより、アラートの量を 60% 以上削減できます
- アナリストの生産性: エンリッチメント、関連づけ、ノイズリダクションの繰り返し作業を自動化することで、アナリストの生産性が2～10倍向上
- 年中無休のカバレッジ: マシンスピードのトリアージにより、比例して人員を増やさずに継続的な対応が可能
- SIEM コスト削減: 最新のデータアーキテクチャは、従来のログアグリゲーターと比較してストレージとクエリのコストを最適化します
- より高速な MTTR: リアルタイムの相関関係と自動調査により、平均対応時間が大幅に短縮されます
中規模企業にとって、これは大企業規模の予算や人員を必要とせずに、エンタープライズグレードのセキュリティを提供する機会となります。
今後の展望:AI を活用した SoC の未来
SOC オートメーション市場は急速に進化しています。GigaOmのレポートによると、イノベーションはLLMネイティブの領域に集中しており、ExaforceなどのベンダーがAIエージェントで可能なことの限界を押し広げています。
決定論的なロジック、永続的なコンテキスト、一貫した推論を大規模に提供し、LLMのセキュリティ運用における固有の制限を解決するプラットフォームが勝者となります。ある分析によると、「LLMはブレークスルーですが、セキュリティには改良された頭脳が必要です」。
プラットフォームを評価する組織は、イノベーションクアドラントでリーダーまたはアウトパフォーマーとして位置付けられたベンダーを優先する必要があります。ベンダーは、実証済みの本番環境への導入と、単純なアラートトリアージにとどまらない包括的な機能を備えています。
結論
2025年に登場する最高のAI搭載SOCプラットフォームは、複数のAI技術を組み合わせて、従来のSIEM/SOARツールと純粋なLLMアプローチの限界を克服します。Exaforce は、マルチモデル AI エンジン、リアルタイムのデータウェアハウス、および毎月数十億件のイベントを処理する実稼働環境での実績のあるデプロイメントで際立っています。パロアルトネットワークスやSplunkのような従来のエンタープライズベンダーは、成熟度は高いものの、イノベーションのペースは遅いです。
適切な選択は、組織の規模、既存のインフラストラクチャ、包括的な脅威検出およびハンティング機能が必要か、それともアラートトリアージを集中的に自動化する必要があるかによって異なります。オプションを評価するセキュリティリーダーには、概念実証だけでなく、本番環境での成果を示すベンダーを優先させてください。
AIを活用したSOC自動化がセキュリティ業務をどのように変革できるかを見る準備はできていますか？ Exaforce のエージェンシー SOC プラットフォームの詳細はこちら または、デモをスケジュールして、マルチモデル AI エンジンの動作を確認することもできます。
