テルアビブを拠点とするMaveは、8200部隊の出身者であるGuy Eshel氏（CTO）とRaziel Oren氏（CEO）が2025年に創業しました。
2026年10月22日に発表された今回の資金調達は、創業時に調達した600万ドルのシード資金と、新たに実施した2,800万ドルのシリーズAラウンドで構成されます。シリーズAはRed Dot Capital Partnersが主導し、Lumir Growth Partnersが参加しました。Mave の600万ドルのシードラウンドを主導したDell Technologies CapitalとEmerge Venturesも、シリーズAに参加しています。
調達した資金は、Maveの最先端AI研究の加速、法人向け製品群の強化、グローバル展開の拡大に充てられます。現在の従業員数は約30人ですが、事業開拓（ゴー・トゥ・マーケット）やAI研究の職種を中心に増員する方針です。
Maveは、AIが生み出した問題の一部をAIで解決しようとしています。まず、攻撃者によるAIの悪用により、攻撃のスピードは飛躍的に高まりました。一方で、企業内でのAI活用は大量の有用なデータを生み出しており、攻撃への対抗に役立てられる可能性があります。ただしそれは、セキュリティ運用チームがこのデータを十分な速さで把握・管理し、対処に生かせる場合に限られます。
Maveは「企業のセキュリティチームは膨大なデータと数十種類のセキュリティツールに圧倒されており、実際にインシデントが発生しても、十分な速さで対応できていません」と説明しています。端的に言えば、従来のSIEMによる防御では、AIを使う攻撃者が自動化を進めるキルチェーンのスピードに追いつけません。現在のセキュリティスタックは攻撃を検知できても、そのデータを有用な形と速度でセキュリティチームに提示できないのです。ここには単純な考え方があります。AIの影響に対抗するには、AIを使う必要があるということです。
Oren氏は次のように述べています。「セキュリティチームは今も、脅威をツールごとに1つずつ調査し、手作業で証拠をつなぎ合わせてから結論を出しています。攻撃者は待ってくれません。調査のたびに遅れが生じ、遅れるたびにリスクが高まります」
Maveの解決策は、AIエージェントを使い、単一のエージェント型防御システムでSecOpsを構築・自動化することです。既存のセキュリティスタックからリアルタイムのコンテキストを取得し、ファインチューニングしたSLM（小規模言語モデル）と最先端のLLMを組み合わせて、文脈に基づく推論をほぼリアルタイムでセキュリティチームに提供します。
Oren氏は続けます。「Maveは、セキュリティチームが攻撃者のスピードに追随でき、判断の根拠を示し、人間の判断が必要な場面を見極められるAIを提供することで、リスクを低減するために作られました。出発点はセキュリティ運用ですが、目標はもっと野心的です。AIを、現代の企業が自らを守る仕組みの中で、責任と説明責任を果たせる一員にすることです」
現時点で、Maveはエンドツーエンドの完全自動化を約束していません。技術的には、AIエージェントは自らのデータ分析で提案した対応を、実際に実行することもできます。しかしMaveは、今のところそこから一歩引いています。同社は「統制のない自律性はリスクです。適切なモデルは統制されたものであり、最小権限の連携、必要に応じた承認ゲート、すべての操作と判断に関する完全な監査証跡が欠かせません」としています。これが現在の提供内容です。ただし、エージェント型AIの開発と進化は、まだごく初期の段階にあります。
Maveのエージェント型SecOpsは、残るセキュリティ運用担当者のアラート疲れを確実に軽減するでしょう。人間の多くがエージェントに置き換わるため、企業の人件費も減らせます。これは自動化が進む流れそのものです。人為的ミスが減り、より少ない人数でより多くの仕事をこなせる一方で、サイバーセキュリティ市場の求人は減っていきます。
