はじめに：AIとセキュリティ運用の進化

セキュリティ運用に携わる方々にとって、「AI SOCエージェント」という概念は馴染み深いものでしょう。当初はAIがアナリストに取って代わり、完全な自律性が約束されていましたが、その未来はまだ到来していません。しかし、AIは人間の要素を排除するのではなく、彼らの時間の使い方を再定義しています。インフラの複雑性が指数関数的に増加する一方で、人員は線形にしか増加しないという課題に対し、AIの価値はオペレーターを置き換えることではなく、防御における数学的な問題を解決することにあると理解されるようになりました。エージェントAIは、調査能力を人間の可用性から切り離し、セキュリティ運用チームの日々のワークフローを根本的に変革します。

トリアージと調査の再定義：大規模な自動コンテキスト化

従来、アラートのトリアージはフィルターとして機能し、SOCアナリストは基本的なテレメトリーを確認し、本格的な調査が必要かどうかを判断していました。この手作業によるゲートキーピングはボトルネックを生み出し、帯域幅を維持するために低忠実度のシグナルが見過ごされることがありました。エージェントAIは、すべてのアラートを人間のレベルの精度で調査する機械層を追加することでトリアージを変革します。EDR、ID、メール、クラウド、SaaS、ネットワークツールからのばらばらなテレメトリーを統合されたコンテキストに集約し、初期分析と相関を実行します。これにより、低重要度のアラートが即座に優先順位の最上位に押し上げられ、アナリストはノイズの中に隠された悪意あるアクターの検出に集中できるようになります。オペレーターの役割は、システムの提供する評価を確認することへとシフトし、アラートの100%が到着と同時に完全な調査を受けることが保証されます。

検出エンジニアリングへの影響：ノイズの可視化

効果的な検出エンジニアリングにはフィードバックループが必要ですが、手動のSOCではこれを提供することが困難でした。AI駆動型アーキテクチャは、検出ロジックに対する構造化されたフィードバックループを生成します。システムはすべてのアラートを調査するため、一貫して誤検知を生成するルールに関するデータを集約します。これにより、調整が必要な特定の検出ロジックが特定され、修正に必要な証拠が提供されます。この可視性により、エンジニアはノイズの多いアラートを外科的に除去できます。経験的データに基づいて、価値の低いルールを廃止または調整でき、SOCは時間の経過とともにクリーンになります。

脅威ハンティングの加速：仮説駆動型防御

脅威ハンティングは、クエリ言語の技術的な障壁によって制限されることがよくありました。アナリストは仮説をSPLやKQLのような複雑な構文に変換する必要があり、この摩擦がプロアクティブなハンティングの頻度を低下させていました。AIはこの構文の障壁を取り除きます。セキュリティデータとの自然言語による対話を可能にし、「過去24時間における管理対象外デバイスからの横方向移動の試みをすべて表示する」といったセマンティックな質問を、必要なデータベースクエリに即座に変換します。この機能により、脅威ハンティングは民主化され、シニアアナリストは複雑な仮説をより迅速に実行できるようになり、ジュニアアナリストもクエリ言語の経験がなくてもハンティング運用に参加できるようになります。

Prophet Securityが選ばれる理由：成功のための重要基準

Prophet Securityの顧客からは、ライブ環境でのエージェントAIの成功にはいくつかの重要な基準が不可欠であることが判明しています。これらは、人間のオペレーターがAIシステムの判断を信頼し、運用化するための基盤となる柱です。

• 深度（Depth）：システムはティア1～3のアナリストの認知ワークフローを再現する必要があります。単なるファイルハッシュのチェックにとどまらず、IDプロバイダー、EDR、ネットワークログを横断して完全な全体像を構築し、人間の専門家と同じ広範かつ厳格な調査を行う必要があります。
• 精度（Accuracy）：ユーティリティの尺度であり、システムは良性な管理タスクと真の脅威を確実に区別できる必要があります。Prophet Securityの精度は、真陽性を特定する上で常に98%以上です。
• 透明性（Transparency）：AIは、データソースに対して実行されたクエリ、取得された特定のデータ、および導き出された論理的な結論を詳述することで、その運用に透明性を提供し、信頼を構築します。Prophet Securityは「グラスボックス」標準を強制し、アラートが真陽性か良性かを判断するために使用されるすべてのクエリ、データポイント、ロジックステップを詳細に文書化して公開します。
• 適応性（Adaptability）：AIシステムがフィードバックやガイダンス、組織固有のコンテキストをどの程度うまく取り込んで精度を向上させるかを示します。Prophet Securityのガイダンスシステムは、アナリストがフィードバックと組織のコンテキストを提供し、AIの調査および応答ロジックをニーズに合わせてカスタマイズする「ヒューマン・オン・ザ・ループ」モデルを可能にします。
• ワークフロー統合（Workflow Integration）：ツールは既存の技術スタックと統合するだけでなく、現在のセキュリティ運用ワークフローにシームレスに適合する必要があります。Prophet Securityは、Mandiant、Red Canary、Expelなどの主要企業の元SOCアナリストによって開発されたプラットフォームであり、この必要性を理解し、統合品質を最優先しています。

Prophet Securityの詳細については、デモをリクエストしてください。

元記事: https://thehackernews.com/2026/01/from-triage-to-threat-hunts-how-ai.html