Stellar Cyberは、フルサイクル型AIネイティブセキュリティオペレーションプラットフォームを手がける企業です。同社はこのほど、Agentic Auto Triage機能について、顧客による124日間のトライアルを対象とした独立調査の結果を発表しました。
顧客によるトライアルに基づくこの独立調査では、13万8,475件の実際のセキュリティアラートを評価した結果、99.7%の確率で人間アナリストと同じ判定に達することが分かりました。顧客が提出したトライアル終了時のレポートから得られたこの結果は、自律型SOC技術を検討するすべてのセキュリティチームが直面する核心的な問い、すなわち「AIの判断は本当に信頼できるのか」という疑問に答えるものです。
AIを活用したツールの登場により、攻撃者はこれまで以上に巧妙なフィッシングやランサムウェア攻撃を仕掛けやすくなっています。これに対応するため、各組織はセキュリティ意識向上やトレーニングへの取り組みを一段と強化しており、その結果として潜在的な脅威の報告件数が急増しています。世界経済フォーラム(WEF)の報告によれば、過去2年間で潜在的なセキュリティ脅威は劇的に増加しており、ランサムウェア攻撃は前年比で最大48%増加、フィッシングの試みは2022年末以降1200%も急増しています。この増加傾向は、主に生成AIによって強化された攻撃手法が牽引しています。エージェント型AIを活用したAuto Triageは、ユーザー環境から疑わしいイベントを自動的に取り込み、相関分析を行い、優先順位付けすることで、人間のセキュリティアナリストが対等な立場で戦えるようにします。
発見その1: Auto Triageは1時間あたり19分を返却、週1日分の生産性に相当
各トライアルを通じて、Auto Triageはアナリストの1時間あたり約19分を、より付加価値の高い業務に振り向けることを可能にしました。これにより、1シフトあたりの処理件数の増加や、露出管理、攻撃者の行動予測、脆弱性の解消といった業務により多くの時間を割けるようになりました。この時間は、アナリスト1人あたり週に約1日分に相当し、年間換算では1.5人分のフルタイムアナリストを取り戻したことになります。
確度の高い誤検知(フォールスポジティブ)を自動的にクローズし、人間が目を通す前に本物の脅威を浮かび上がらせることで、Auto Triageはノイズを削減し、チームがアラート中心の対応からケース管理型の対応へと移行するのを後押しします。これにより、人間のセキュリティアナリストの役割そのものが変わります。この転換は、検知までの平均時間(MTTD)や対応までの平均時間(MTTR)の改善に寄与すると同時に、アナリストが攻撃者の視点で考え、想定される攻撃経路を予測し、悪用される前に目に見える脆弱性を解消するための時間を生み出します。
Stellar CyberのCTOを務めるAimei Wei氏は、次のように述べています。「セキュリティオペレーションは今、転換点を迎えています。アラートの量と複雑さは、もはや人間のアナリストだけで対処できる範囲を超えています。今回の実世界での調査により、機械のスピードによる分析と人間の判断力を組み合わせる当社のアプローチが正しい方向であることが証明されました。この結果が示しているのは、実際の現場でどのようなことが起きているかということです。AIが大規模にアラート処理を担い、アナリストが主導権を握り続け、両者の判断はほぼ常に一致する。これにより、アナリストはより多くの案件を管理し、新たに生じる脆弱性に先手を打てるようになります」
発見その2: 誤検知の64%をクローズ、真の脅威の15%をエスカレーション
実世界のフィッシングパターンで学習させた機械学習モデルを用いることで、同プラットフォームは数秒のうちに信頼性の高い、実用的な判定を下します。Auto Triageは、AIによる判定シグナルチェックを通じて各アラートに判断を割り当てており、そこには人間による監督と、時間とともに精度を高めていくクローズドループ型の学習プロセスが組み込まれています。</p
トライアル期間中、同システムは13万8,475件のアラートを分析し、そのうち64%を確度の高い誤検知として処理・クローズしました。Auto Triageは、アラートの15%を真の脅威として人間のアナリストによるレビューへとエスカレーションし、残りは参考情報として振り分けることで、人の手に渡る前にノイズを取り除きました。
EMAでリサーチ担当バイスプレジデント(情報セキュリティ、リスク、コンプライアンス管理担当)を務める、CISSP、CISA、CCZT資格保有者のChristopher M. Steffen氏は、次のように述べています。「Auto Triageに組み込まれたエージェント型AIは、セキュリティアナリストが日々直面している最も切実な課題の一つ、すなわちノイズを排除し、事業にとって正当な脅威に集中するという課題に対応するよう設計されています。今回の調査により、自動的な取り込みと分析、AIによる優先順位付け、そして高精度な意思決定というStellar Cyberのアプローチが、エンタープライズSOCにおけるアナリストの働き方を根本から変える力を持つことが証明されました。アラート処理からケース管理へ、MTTDやMTTRから、脅威を無力化するまでの平均時間であるMTTN(mean time to neutralize)へ、そしてより多くの時間を能動的な脆弱性削減に費やす方向へと働き方が変わっていくのです」
エンタープライズSOCやMSSPの少人数セキュリティチームは、人員を増強する予算がないまま、増え続けるアラート量に対応を迫られています。MSSPにとって、取り戻されたアナリストの余力は、対応範囲の拡大、顧客サービスの向上、そして利益率の維持に直接つながります。
M-Theory GroupのCEOを務めるChant Vartanian氏は、次のように述べています。「今回の調査結果は、当社自身のSOCで実感してきたことを裏付けるものです。MSSPにとって、人間だけに頼るセキュリティオペレーションの体制では、今日のアラート量にはもはや太刀打ちできません。Auto Triageは、アナリスト1人あたり実質1日分の生産性を取り戻し、誤検知の64%を確実にクローズします。このデータは、当社のような組織にとってまさに変革的な意味を持ちます。これにより、チームの注力先を付加価値の高い脅威調査や脆弱性管理へとシフトさせ、1シフトあたりより多くの案件を処理できるようになります。これは当社のサービス利益率の直接的な改善につながるとともに、コストのかかる人員増強を行うことなく、顧客により広範で一貫性のある対応を提供することを可能にします」
Auto Triageは、Stellar CyberのAIネイティブSecOpsプラットフォームの一部として現在提供されています。Stellar Cyberは、2026年8月1日から6日にかけてラスベガスで開催されるBlack Hat USA(ブース番号5542)において、Auto Triageと本独立調査の結果をライブで紹介する予定です。ぜひ今すぐデモを予約してください!
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/08/05/stellar-cyber-agentic-auto-triage-study/
