誰も語らないAI SOCツールの隠れた弱点

AI搭載のSOCプラットフォームを評価しているなら、「トリアージが速い」「よりスマートな対応」「ノイズが少ない」といった大胆な主張を目にしたことがあるでしょう。しかし、実際のところ、すべてのAIが同じように作られているわけではありません。多くのソリューションは、限られた特定のユースケースに特化した事前学習済みAIモデルに依存しています。これは過去のSOCには通用したかもしれませんが、現代の現実は異なります。

現代のセキュリティ運用チームは、広範かつ絶えず変化するアラートの状況に直面しています。クラウドからエンドポイント、アイデンティティからOT、内部脅威からフィッシング、ネットワークからDLPまで、リストは増え続けています。CISOやSOCマネージャーが懐疑的になるのも当然です。「このAIは本当にすべてのアラートに対応できるのか？それとも単なるルールエンジンの焼き直しなのか？」

本記事では、2種類のAI SOCプラットフォームの違いを検証します。あらゆるアラートタイプに適応し学習する「アダプティブAI」と、あらかじめ定義されたユースケースのみに対応する「事前学習済みAI」です。この違いを理解することは単なる理論ではなく、将来に備えた強靭なSOCを構築する鍵となります。

事前学習済みAIモデルとは？#

SOCにおける事前学習済みAIモデルは、通常、フィッシング検知やエンドポイントマルウェアアラートなど、特定のセキュリティユースケースの過去データで機械学習アルゴリズムを訓練して開発されます。エンジニアは大規模なラベル付きデータセットを用意し、それらのユースケースに関連する一般的なパターンや対応手順を認識できるようモデルを調整します。導入後、このモデルは非常に専門的なアシスタントのように機能します。訓練されたアラートタイプに遭遇すると、素早く分類し、信頼度スコアを付与し、次のアクションを推奨することができ、多くの場合高い精度を発揮します。

このため、事前学習済みAIは、脅威の挙動がよく理解され、時間とともに比較的一貫している大量で繰り返し発生するアラートカテゴリに特に適しています。トリアージ時間を劇的に短縮し、明確な対応ガイダンスを提示し、一般的なセキュリティワークフローを自動化することで重複作業を排除できます。予測可能な脅威プロファイルを持つ組織にとって、事前学習済みモデルは深いカスタマイズを必要とせず、即座に運用効率を高める近道となります。

しかし、そのような組織は本当に存在するのでしょうか？仮に存在しても、ごくわずかです。ここから次のセクション、「事前学習済みAIの限界」へと進みます。

SOCにおける事前学習済みAIモデルの限界#

初期の魅力とは裏腹に、事前学習済みAIモデルには大きな制約があります。特に、幅広く柔軟なアラート対応を求める組織にとっては顕著です。ビジネスの観点から最も重要な欠点は、事前学習済みAIは、明示的に訓練されたものしかトリアージできないという点です。これは、あらかじめ設定されたプレイブックに基づいてしかアクションを実行できないSOARと同じです。

つまり、事前学習型のAI SOCベンダーは、個々のユースケースごとに新しいモデルを開発・テスト・展開しなければならず、これは本質的に遅く、リソースを大量に消費するプロセスです。その結果、顧客（つまりSOCチーム）は、既存および新たなアラートタイプへの幅広い対応を長期間待たされることになります。この硬直した開発手法は俊敏性を損ない、カバーされていないものについてはSOCチームが手作業に頼らざるを得なくなります。

セキュリティシグナルが絶えず進化する急速に変化する環境では、事前学習済みモデルはその変化についていけず、すぐに時代遅れや脆弱になってしまいます。これにより、見落としやトリアージ品質のばらつき、アナリストの負担増といった問題が生じ、AIがもたらすはずだった効率化が損なわれます。

アダプティブAIモデルとは？ #

アダプティブAI：未知への対応を前提に設計

SOCのトリアージにおいて、アダプティブAIは事前学習済みモデルの限界からの根本的な転換を意味します。訓練されたアラートにしか対応できない静的なシステムとは異なり、アダプティブAIは、これまで見たことのないアラートであっても対応できるよう設計されています。新しいアラートが取り込まれると、アダプティブAIは黙って失敗したり人間に丸投げしたりせず、積極的にそのアラートを調査します。まずアラートの構造・意味・文脈を分析し、それが何を示し脅威かどうかを判断します。このリアルタイムで新規アラートを調査する能力（経験豊富な上級アナリストが行うこと）は、アダプティブAIがあらゆるセキュリティシグナルに対して事前訓練なしでトリアージ・対応できる理由です。

この能力は、アダプティブAIがこれまで見たことのないアラートタイプや、新しい脅威のバリエーション（例：新種のマルウェア）にも当てはまります。

技術的には、アダプティブAIはセマンティック分類を用いて、新しいアラートが過去に見たアラートとどれほど類似しているかを評価します。強い一致があれば、既存のトリアージアウトライン（アラートの特徴に合わせた調査質問やアクションの構造化セット）を賢く再利用できます。AIは各ステップの結果を検証し、その結果を評価し、追加調査が必要な領域を特定し、最終的に結論をまとめるという新たな分析を行います。

しかし、アラートが新規または未知の場合、システムはディスカバリーモードに切り替わります。ここでリサーチエージェントは、上級SOCアナリストのように、ベンダーのドキュメント、脅威インテリジェンスフィード、信頼できるWebサイトやフォーラムを検索します。収集した情報を分析し、その新しいアラートが何を示しているか（例：マルウェアか他の脅威タイプか）を定義したレポートを作成します。これにより、エージェントは動的に新しいトリアージアウトラインを構築します。これらのアウトラインはトリアージエージェントに渡され、完全なトリアージプロセスが自律的に実行されます。これは、アダプティブAIが単一の巨大モデルではなく、さまざまなタスクをこなせる数十の専門AIエージェントの協調システムであるため可能です。複雑なケースでは、これらのエージェントが150以上の推論ジョブを協力して1つのアラートを完全にトリアージすることもあります（データの補強から脅威の検証、対応計画まで）。

事前学習済みAIがすべての調査を人間トレーナーが事前に行い、トリアージが静的かつ時代遅れの知識に縛られるのに対し、アダプティブAIはリサーチエージェントが最新のオンラインリソースや脅威インテリジェンスを活用することで、継続的な学習と実行をSOCにもたらします。リサーチエージェントが新たな知見を得ると、すぐにトリアージエージェントと共有し、トリアージプロセスを完了させます。このエージェント間の連携により、システムは柔軟かつスケーラブルになり、セキュリティチームは新たなユースケースや攻撃パターンにベンダーが追いつくのを待つことなく、すべてのアラートに自信を持って自動トリアージを実現できます。

SOCトリアージにおいて複数のLLMを使う利点#

SOCで複数の大規模言語モデル（LLM）を使うことは、単なる技術的な選択ではなく、戦略的な優位性となります。各LLMには、深い推論、簡潔な要約、コード生成、多言語理解など、それぞれ得意分野があります。補完し合うモデル群をオーケストレーションすることで、アダプティブAIプラットフォームはタスクごとに最適なモデルを割り当て、より正確で効率的、かつ文脈を理解したトリアージを実現します。例えば、あるモデルは構造化されたセキュリティログの分析に優れ、別のモデルは非構造化のチケット記述やフィッシングメールの理解に特化し、さらに別のモデルは対応スクリプトの生成やクラウドインフラのクエリに最適化されている場合があります。

このマルチLLMアーキテクチャは、トリアージプロセスに強靭さと深みを加えます。あるモデルが新規アラートの理解や分類に苦戦しても、別のモデルがより良い解釈を提示したり、異なる推論経路で問題を処理したりできます。また、単一モデルにありがちなバイアスやエラーの増幅も軽減されます。さらに重要なのは、実際のSOC業務でモデルの性能をベンチマークし、品質・レイテンシ・コストに応じて動的に切り替えることで、プラットフォームが継続的に進化できる点です。

要するに、複数のLLMを活用することで、SOCはスピード・正確性・柔軟性・堅牢性のすべてを享受でき、現代の複雑かつ多様なセキュリティ環境に最適化されます。これはAIの流行に踊らされるのではなく、現場のSOCニーズに根ざした設計思想です。

アダプティブAIモデルのビジネス上のメリット #

アダプティブAIは、従来セキュリティチームの足かせとなっていた運用上のボトルネックを解消することで、SOCおよび組織全体に変革的な価値をもたらします。ビジネスの観点では、ベンダーによるモデル開発や手動調整を待つことなく、すべてのアラートタイプに即座にトリアージ対応できるため、価値実現までの時間を劇的に短縮します。

アダプティブAIはすべてのアラートタイプとデータソースに対応可能

これにより、検知・対応の迅速化と、変化する環境に対する高いレジリエンスが実現します。セキュリティ面では、どんな新規・珍しいアラートもモデルの制約で見逃されることがなくなります。新しいデータソースや攻撃手法、脅威ベクトルにも即座に適応し、見落としを防ぎ、全体的な脅威カバレッジを向上させます。

人間アナリストにとって、アダプティブAIは強力なフォースマルチプライヤーとなります。調査の重労働を自動化し、アラート疲労を解消し、文脈豊かで信頼性の高いインサイトを提示することで、アナリストはより戦略的かつリスクの高い課題に集中できます。その結果、より俊敏で効率的、かつ自律的なSOCが実現し、品質やカバレッジを犠牲にすることなくスケールできます。

AI SOCプラットフォームに求められるその他の必須機能#

あらゆるアラートタイプをトリアージできるアダプティブAIモデルに加え、SOCチームがエンドツーエンドで効率と生産性を高めるには、さらに多くの機能が必要です。

すべての誤検知が自動でトリアージされ、本当の脅威だけがインシデントとしてエスカレーションされた後でも、人間アナリストは対応策を考え実行する必要があります。

さらに、Tier 3アナリストは脅威ハンティングやフォレンジックのために基礎となるログを深く調査したい場合が頻繁にあります。「スイベルチェア」現象を避けるためにも、アダプティブAI SOCプラットフォームは以下のような統合対応・ログ機能も備えるべきです：

統合対応自動化 #

アラートが悪意のあるものと判断された場合、アダプティブAIは脅威を修復するためのカスタム推奨アクションを生成します。人間アナリストはワンクリックで推奨対応を実行することも、ステップバイステップのガイダンスに従って手動で実行することもできます。

また、AIが対応アクションのロジックを常に最新かつ動的な環境に合わせて維持するため、複雑なプレイブックの設定や保守は不要です。

従来のSIEMのごく一部のコストで実現する統合ログ管理#

顧客のクラウドアーカイブストレージと最新のログアーキテクチャを活用した組み込みログ管理により、高速なクエリや可視化、アラートやインシデントから直接関連ログデータへのドリルダウンが可能です。

このアプローチにより、無制限のストレージと保持期間を、従来のログ管理やSIEMのごく一部のコストで実現し、ベンダーロックインも排除できます。

まとめ#

すべてのAI SOC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。事前学習済みAIは、なじみのあるアラートタイプに対しては限定的かつルールベースの自動化を提供しますが、現代のダイナミックで予測不可能な脅威環境には追いつけません。一方、アダプティブAIは継続的な学習、リアルタイム調査、あらゆるアラートへの全方位トリアージを実現します。複数の専門LLMとリサーチ・トリアージエージェントの協調システムにより、アダプティブAIはセキュリティチームが本当の脅威にスピード・柔軟性・自信を持って集中できるよう支援します。

本当の効率化とスケールを実現するには、AI SOCプラットフォームには統合対応自動化と組み込みログ管理も必要です。これにより、アナリストは脅威を迅速に修復し、レガシーSIEMに伴うコストや手間なく基礎ログデータをシームレスに調査できます。アダプティブAIを活用すれば、組織はついにレガシーの制約から解放され、現実世界のスピードに追従するSOC運用が可能になります。

RadiantのアダプティブAI SOCプラットフォームについて#

Radiantは、複数のツールやセンサーから受信するすべてのアラート（100%）に完全対応したいエンタープライズ向けセキュリティチームのためのアダプティブAI SOCプラットフォームを提供しています。あらゆるセキュリティベンダーやデータソースからのアラートをトリアージし、真の脅威を数分で検知します。統合対応自動化により、MTTR（平均対応時間）は日単位から分単位に短縮され、アナリストは本当のインシデントやプロアクティブなセキュリティに集中できます。

さらに、Radiantの統合かつ超低コストなログ管理により、SOCチームはフォレンジックやコンプライアンス目的で必要なすべてのデータにアクセスでき、ベンダーロックインや従来型SIEMの高コストもありません。

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