AI駆動型セキュリティエージェントによる自動対応のイメージ（出典：Microsoft）
サイバーセキュリティの脅威は日々進化し、その対応に追われる企業が増えています。人材不足と高度化する攻撃に対抗するため、AIと自動化技術を組み合わせた「AI駆動型セキュリティオーケストレーション」が注目を集めています。本記事では、XDR（拡張検知・対応）、SOAR（セキュリティオーケストレーション・自動化・対応）、AIエージェントの連携による次世代のセキュリティ運用について解説します。
目次
変化するセキュリティ脅威の現状
2025年現在、サイバーセキュリティの脅威状況は劇的に変化しています。ランサムウェアやゼロデイ攻撃の高度化に加え、AIを悪用した新たな攻撃手法も出現しています。サプライチェーン攻撃の増加により、大企業だけでなく中小企業も標的になりやすくなりました。
主な脅威の変化
- ランサムウェア攻撃の標的型化・二重恐喝化
- ゼロデイ脆弱性を狙った攻撃の増加
- サプライチェーンを通じた間接的攻撃
- AIを活用した自動化された攻撃の出現
- クラウド環境を狙った新たな攻撃ベクトル
ガートナーによると、2025年2月の調査では、多くの組織がゼロトラストの考え方に基づくセキュリティ対策の強化を進めていることが分かります。特に「ネットワークセキュリティ」「ID/アクセス管理」「デバイス管理」の領域での取り組みが活発化しています。
セキュリティ運用の課題
こうした複雑な脅威環境に対応するには、セキュリティ専門人材の確保が必須となります。しかし、現実にはセキュリティ人材の不足は深刻で、日本国内のIT人材は11万人不足していると言われており、約9割の企業がIT人材不足を実感しています。
セキュリティ運用における主な課題
- セキュリティ専門人材の絶対的不足
- 膨大なアラートへの対応による担当者の疲弊（アラート疲れ）
- 複雑化する攻撃に対する迅速な判断の難しさ
- 24時間365日の監視体制の維持コスト
- 多種多様なセキュリティツールの統合管理の難しさ
これらの課題に対応するために、テクノロジーを活用した自動化・効率化の取り組みが急速に進んでいます。特にAI技術と自動化の仕組みを組み合わせたソリューションが注目されているのです。
AI駆動型セキュリティオーケストレーションとは
AI駆動型セキュリティオーケストレーションとは、AI技術を活用してセキュリティ運用のプロセス全体を自動化・最適化する取り組みを指します。従来のルールベースの自動化を超え、AI/機械学習による判断をベースにした高度な自動対応を実現します。
従来のセキュリティ自動化との違い
| 項目 | 従来のセキュリティ自動化 | AI駆動型セキュリティオーケストレーション |
|---|---|---|
| 判断基準 | 事前定義されたルールに基づく | AIモデルによる動的な判断と学習 |
| 対応範囲 | 既知の脅威パターンが中心 | 未知の脅威や異常行動の検出も可能 |
| 運用負荷 | ルール更新・メンテナンスが必要 | 自律学習により継続的に進化 |
| 複雑な判断 | 人間の介入が必要な場合が多い | より多くのケースで自動判断が可能 |
| 対応スピード | 一定のスピード | より迅速（リアルタイムに近い対応） |
この新しいアプローチでは、セキュリティツールの単なる統合だけでなく、AIによるインテリジェンスを加えることで、より効果的な脅威の検出と対応を可能にします。
中核となる3つの技術要素
XDR（拡張検知・対応）
エンドポイント、ネットワーク、クラウドなど複数のセキュリティレイヤーからのデータを統合し、脅威の検出と対応を一元化するプラットフォーム。EDR（エンドポイント検知・対応）の概念を拡張したもの。
SOAR（セキュリティオーケストレーション・自動化・対応）
セキュリティ運用の一連のプロセスを自動化し、インシデント対応を効率化するためのツール。複数のセキュリティ製品を統合し、プレイブックに基づいた自動対応を実現する。
AIエージェント
生成AIや機械学習を活用して、セキュリティ運用の各フェーズで自律的に動作し、状況判断や意思決定をサポートする知的な存在。人間のアナリストに代わってタスクを実行可能。
これらの技術要素が連携することで、検知から対応までの一連のプロセスを高速かつ効率的に実行し、セキュリティ担当者の負担を大幅に軽減することが可能になります。
XDR・SOAR・AIエージェントの連携がもたらす革新
AI駆動型セキュリティオーケストレーションの真の価値は、XDR、SOAR、AIエージェントの効果的な連携によって発揮されます。これらが連動することで、セキュリティ運用は新たなステージに進化します。
統合アーキテクチャのモデル
XDR・SOAR・AIエージェントの連携モデル
- データ収集層：エンドポイント、ネットワーク、クラウド、アプリケーションからのデータを収集
- XDR（検知層）：収集データを相関分析し、複雑な攻撃パターンを検出
- AI分析層：AIエージェントが検出内容を分析し、コンテキスト情報を追加
- SOAR（対応層）：AIの判断をもとに最適な対応を自動実行
- フィードバック層：対応結果をAIが学習し、継続的に精度を向上
この連携により、従来のセキュリティ運用と比較して以下のような革新が実現します。
検知精度の向上
XDRによる多層的データ収集とAIによる高度な異常検知により、従来見逃されていた高度な攻撃や潜在的な脅威を特定できるようになります。特に振る舞いベースの検知が強化され、シグネチャでは検出できない未知の脅威にも対応可能に。
対応時間の短縮
脅威検知から対応までの全プロセスが自動化されることで、従来数時間から数日かかっていたインシデント対応が、数分から数秒単位で完了するようになります。この時間短縮は被害の最小化に直結します。
コンテキスト理解の深化
AIエージェントは単なるアラート情報だけでなく、過去のインシデント履歴、グローバルな脅威情報、ユーザーの行動パターンなどの文脈情報を考慮した分析が可能になります。これにより、誤検知の削減と真の脅威の優先順位付けが実現します。
自律的な意思決定の実現
高度なAIエージェントは、インシデント対応において一定の範囲で自律的な意思決定を行えるようになります。人間の承認を必要とする重大な判断と、AI単独で実行可能な対応を適切に切り分けることで、運用効率が飛躍的に向上します。
具体的な技術連携の例
これらの革新をより具体的に理解するため、実際の技術連携例を見てみましょう。
フィッシング対応の完全自動化
- XDRがメールゲートウェイとエンドポイントの挙動から不審なフィッシングメールを検出
- AIエージェントがメール内容、送信元、添付ファイルを分析し、リスクスコアを算出
- 高リスクと判断された場合、SOARが自動的に以下のアクションを実行:
- 同様のメールを全社から隔離
- 不審なURLをファイアウォール/プロキシでブロック
- 添付ファイルのサンドボックス分析を実施
- 影響を受けた可能性のあるユーザーのパスワードリセットを要求
- 対応結果をAIが分析し、今後の検知精度向上に活用
ランサムウェア感染の早期封じ込め
- XDRがエンドポイントで多数のファイル暗号化操作を検出
- AIエージェントが当該端末の過去の挙動と併せて分析し、ランサムウェア感染と判定
- SOARが緊急対応として以下のアクションを自動実行:
- 感染端末のネットワーク隔離
- 感染プロセスの強制終了
- 同一ネットワークセグメントの監視強化
- バックアップシステムの保護モード有効化
- インシデント情報をもとにAIが同様の攻撃パターンを学習
これらの例からも分かるように、AI駆動型セキュリティオーケストレーションは、複雑なセキュリティインシデントへの対応を劇的に効率化し、人間のセキュリティアナリストが本当に必要な高度な判断に集中できる環境を整えます。
ユースケース：自動化された脅威対応の実際
AI駆動型セキュリティオーケストレーションがもたらす変革を、実際のユースケースを通じて詳しく見ていきましょう。ここでは、企業や組織が直面する典型的なセキュリティ課題とその解決策を紹介します。
ユースケース1：膨大なセキュリティアラートの自動トリアージ
課題
セキュリティ運用チームは日々数千件のアラートに対応する必要があり、真に重要なアラートを見極めるのが困難になっています。NTT Comの調査によれば、セキュリティ対策を強化するほど大量のアラートが発生し、運用者の負担が増大する傾向にあります。
AI駆動型ソリューション
NTT Comの「AI Advisor」のようなAIベースのセキュリティアシスタントが、膨大なセキュリティアラートから対応すべきものを自動的にトリアージします。AIは各アラートのコンテキスト、過去の事例、組織固有の環境情報を考慮して優先順位付けを行います。
効果
- アラート処理時間の95%削減（NTT Comの実績より）
- 重要なセキュリティイベントの見落とし防止
- セキュリティアナリストの「アラート疲れ」軽減
- 真に重要なインシデント対応への人的リソース集中
ユースケース2：フィッシングインシデントの自律的対応
課題
フィッシング攻撃は増加の一途をたどり、手動での対応では組織全体の保護が間に合わないケースが増えています。特に標的型攻撃は従来のフィルターを回避する手法が高度化しています。
AI駆動型ソリューション
Microsoftの「Security Copilot」の「Phishing Triageエージェント」のようなAIエージェントが、フィッシングに関する警告を優先度に応じて自動分類します。さらにSOAR基盤と連携して、メール隔離、URL無害化、同種メールの全社検索といった対応を自動実行します。
効果
- フィッシング対応時間の平均90%削減
- 組織全体への攻撃影響の最小化
- 類似攻撃の事前予防対策の自動実装
- フィッシング対応の品質・一貫性向上
ユースケース3：脆弱性情報の自動評価と対策
課題
日々公開される多数の脆弱性情報（CVE）から、自社環境に影響するものを特定し、適切な優先度で対応するのは大きな課題です。人手による調査では時間がかかりすぎて、対応が間に合わないリスクがあります。
AI駆動型ソリューション
Microsoft Security Copilotの「Vulnerability Remediationエージェント」のような機能が、新たな脆弱性情報を自動的に収集・分析し、組織の資産情報と照合します。AIがビジネスへの影響と攻撃可能性を評価し、優先的に対応すべき脆弱性を特定。さらに、パッチ適用や一時的な緩和策の実装などを自動化します。
効果
- 脆弱性対応時間の75%短縮
- リスクベースの優先順位付けによる効率的なリソース配分
- 対応漏れの防止と対応状況の可視化
- 自動生成されるレポートによる経営層への報告効率化
ユースケース4：ユーザーとアプリの振る舞い監視と自動対応
課題
内部脅威やハイジャックされたアカウントによる異常行動を検出するのは困難であり、特に複雑なクラウド環境や分散型ワークスタイルでは、リアルタイム監視に人的限界があります。
AI駆動型ソリューション
XDRとAIエージェントの連携により、ユーザーとアプリケーションの通常の行動パターンを学習し、逸脱した振る舞いを検知します。Microsoft Security Copilotの「Conditional Access Optimizationエージェント」のような機能が、既存のポリシーではカバーされていない新ユーザーやアプリを監視し、必要に応じた対応を自動実行します。
効果
- 異常行動の早期検知率80%向上
- アカウント侵害による潜伏期間の大幅短縮
- 権限昇格や横方向移動の自動検出と遮断
- ポリシー違反の自動検知とコンプライアンス強化
これらのユースケースからも明らかなように、AI駆動型セキュリティオーケストレーションは、セキュリティチームが直面する様々な課題に対して効果的なソリューションを提供します。特に注目すべきは、AIと自動化によって、これまで見落とされがちだった「残り5%」の複雑なケースにも対応できるようになる点です。
導入のポイントと運用上の留意点
AI駆動型セキュリティオーケストレーションの導入は、単に新しいツールを追加するだけの取り組みではありません。組織の文化や既存のプロセス、人材との調和が不可欠です。ここでは、成功に導くためのポイントと運用上の留意点を解説します。
導入前の準備と検討事項
現状の可視化と課題の明確化
現在のセキュリティ運用プロセスを徹底的に棚卸し、どの部分が自動化の恩恵を最も受けられるかを特定します。特に以下の点を評価しましょう:
- アラートの処理にかかる平均時間と負荷
- インシデント対応プロセスの各ステップにおけるボトルネック
- 現在のセキュリティツールの統合状況と連携の課題
組織の成熟度評価
セキュリティオーケストレーションの導入は組織の成熟度に合わせるべきです。以下の点を考慮します:
- セキュリティ運用チームの経験とスキルレベル
- インシデント対応プロセスの標準化・文書化の状況
- データの質と可用性（AIトレーニングの基盤となるデータ）
- 経営層のセキュリティ自動化への理解と支援
効果的な導入アプローチ
段階的導入のすすめ
AI駆動型セキュリティオーケストレーションは、一気に全機能を導入するのではなく、段階的なアプローチが成功への近道です。以下のステップに従って進めることをお勧めします。
- 基盤整備フェーズ
- データ収集と統合の仕組み構築
- 既存セキュリティツールのAPIレベルでの連携検証
- 最小限のワークフロー自動化（シンプルなケースから）
- 部分最適化フェーズ
- 特定の高頻度インシデントタイプの自動化
- AIエージェントの限定的導入とトレーニング
- 運用チームのスキルアップと並行した実施
- 全体最適化フェーズ
- AIエージェントの適用範囲拡大
- 複雑なユースケースへの対応
- 組織固有のAIモデルの高度化
人間とAIの協調関係の構築
AI駆動型セキュリティオーケストレーションの成功には、技術導入だけでなく、人間とAIの効果的な協調関係の構築が不可欠です。
明確な権限委譲
AIシステムにどのレベルの意思決定権限を与えるかを明確に定義します。特にインシデント対応においては、AIが自律的に実行できる対応と、人間の承認が必要な対応を明確に区別することが重要です。
継続的なフィードバック
AIの判断や対応に対して人間のアナリストが継続的にフィードバックを提供する仕組みを整備します。このフィードバックループがAIの精度向上と信頼性確保の鍵となります。
スキル転換の支援
セキュリティチームのメンバーが、オペレーション中心の役割からAIの監督やチューニングなど、より高度な役割へとスキルアップできるよう支援します。
運用上の主な留意点
AI駆動型セキュリティオーケストレーション導入における注意点
- AIの判断の説明可能性
AIが下した判断根拠を人間が理解できる形で説明できることが重要です。特に重大なインシデント対応では、後の分析や監査のために判断プロセスの透明性が求められます。
- データプライバシーとコンプライアンス
AIシステムがアクセスする情報には機密データが含まれる可能性があります。個人情報保護法やGDPRなどの規制に準拠した運用設計が不可欠です。
- AIモデル自体のセキュリティ
AIモデル自体が攻撃対象となるリスクがあります。敵対的サンプルによる誤誘導や、トレーニングデータの汚染などの脅威に対する保護策を講じる必要があります。
- 過度の自動化依存リスク
AIへの過剰な依存は、システム障害時やAIが未対応の新種の攻撃に対して脆弱性を生み出す可能性があります。人間によるバックアップ計画と定期的な訓練が必要です。
これらの留意点を踏まえつつ、組織に合わせた適切な導入計画を策定することが、AI駆動型セキュリティオーケストレーションを成功に導く鍵となります。テクノロジーだけでなく、人材育成や組織文化の醸成も併せて進めることが重要です。
今後の展望：ハイパーオートメーションへの進化
AI駆動型セキュリティオーケストレーションは、今後さらに進化し「ハイパーオートメーション」の段階へと向かいます。ハイパーオートメーションとは、AIや機械学習、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）など複数の先端技術を組み合わせ、あらゆる業務プロセスを包括的に自動化する取り組みです。セキュリティ分野では特にAI駆動によるハイパーオートメーションが注目されています。
AI駆動型セキュリティオートメーションのコンセプト（出典：APPSWINGBY）
ハイパーオートメーションの3つの柱
データ収集の自動化
多様なデータソースからのセキュリティ関連情報の自動収集と統合が実現します。IoTデバイスやクラウドサービス、サードパーティアプリケーションなど、あらゆるデータポイントから情報を収集し、統一されたデータレイクを形成します。
セキュリティ監視の自動化
高度なAIモデルによる24時間365日の継続的なリアルタイム監視が標準になります。従来のルールベースの検知に加え、異常検知や予測分析により、攻撃の事前兆候を検出することが可能になります。
インシデント対応の自動化
検知から対応、復旧までの一連のプロセスが完全に自動化されます。AIエージェントが自律的に意思決定を行い、人間の介入なしに多くのインシデントを解決できるようになります。
進化する技術要素と今後の展望
2025年以降、AI駆動型セキュリティオーケストレーションは以下のような技術要素を取り入れながら進化していくと予測されます。
- 生成AIの進化によるセキュリティオペレーションの変革
GPT-5.5などの次世代大規模言語モデルの登場により、セキュリティアナリストの思考プロセスをより深く模倣できるAIエージェントが実用化されます。これにより、複雑な攻撃パターンの理解や対応策の立案がより高度に自動化されます。
- マルチエージェントAIによる協調対応
単一のAIエージェントではなく、専門化された複数のAIエージェントが協調して動作するシステムが登場します。例えば、脅威インテリジェンス特化型エージェント、ネットワーク分析専門エージェント、エンドポイント対応エージェントなどが連携することで、より包括的な対応が可能になります。
- 自己修復・自己進化するセキュリティシステム
AIとオーケストレーション技術の進化により、セキュリティシステムが自己診断、自己修復、さらには自己進化する能力を持つようになります。攻撃に対する耐性を継続的に高めると同時に、新たな脅威に対応するための学習を自動的に行います。
- 予測型セキュリティの実現
膨大な脅威データの分析に基づき、攻撃発生前に予兆を検知し、予防的な対策を自動実装できるシステムが実用化されます。これにより、従来の「検知と対応」から「予測と予防」へとセキュリティパラダイムがシフトします。
セキュリティ人材の役割変化
「AIの進化によってセキュリティ専門家の仕事が奪われるのではなく、より戦略的で創造的な役割へと進化することになるでしょう。ルーチンワークからの解放により、真に価値を生み出す業務に集中できる環境が整います。」
– ガートナー セキュリティ＆リスク・マネジメント部門 バイスプレジデント アナリスト
ハイパーオートメーションの時代において、セキュリティ人材の役割は次のように変わっていくと予測されます：
セキュリティ人材の新たな役割
- AIシステムのトレーニングとパフォーマンス監視
- AIが対応できない複雑・新種の脅威に対する対応戦略の設計
- セキュリティ自動化の倫理的側面の監督
- ビジネス目標とセキュリティ要件の調整役
- セキュリティアーキテクチャの設計者兼戦略家
AI駆動型セキュリティオーケストレーションからハイパーオートメーションへの進化は、これからも継続的に発展していくでしょう。変化の速度は加速し続け、それに伴い、各組織は常に最新の技術と手法を取り入れる柔軟性が求められます。
まとめ：AIと人間の協調による次世代セキュリティ
本記事では、AI駆動型セキュリティオーケストレーションの全体像を解説してきました。XDR、SOAR、AIエージェントという3つの技術要素の連携が、セキュリティ運用に革命をもたらしつつあります。
AI駆動型セキュリティオーケストレーションの主な価値
- 人材不足の解消：AIによる自動化で限られた人的リソースを最大限に活用
- 対応時間の劇的短縮：インシデント検知から対応までのプロセスを迅速化
- 検知精度の向上：高度なAIモデルによる未知の脅威や異常行動の検出
- 一貫性のある対応：ベストプラクティスに基づいた標準化された対応の自動実行
- 継続的な改善：AIの学習により、時間とともに進化するセキュリティ体制
これらの価値は、従来のセキュリティ運用における「残り5％」の課題（高度な判断を要する複雑なケース）にも対応できる可能性を開きます。
成功へのステップ
AI駆動型セキュリティオーケストレーションの導入成功には、以下の点に留意することが重要です。
- 小さく始めて段階的に拡大：特定の課題や頻度の高いインシデントタイプに絞った導入から始め、成功体験を積み重ねる
- 人材育成の並行実施：技術導入と同時に、運用チームのスキルアップと意識改革を進める
- データ品質の確保：AIの判断精度はトレーニングデータの質に依存するため、質の高いデータ収集体制を整える
- 組織横断的な協力体制：ITチーム、セキュリティチーム、事業部門の間の協力体制とコミュニケーションを強化する
- 継続的な評価と改善：導入後も定期的にパフォーマンスを評価し、改善サイクルを回し続ける
未来への展望
AIとセキュリティ技術の進化は今後も加速し続けるでしょう。2025年以降も、より高度なAIモデル、量子コンピューティングへの対応、さらなる自律性の向上など、様々な進化が予想されます。重要なのは、これらの技術を単なる「自動化ツール」としてではなく、人間の判断と創造性を増幅させる「インテリジェント・パートナー」として位置づけることです。
「最も効果的なセキュリティアプローチは、AIの強み（データ処理能力、一貫性、無休の稼働）と人間の強み（直観力、創造的思考、倫理的判断）を組み合わせた協調モデルにあります。」
AI駆動型セキュリティオーケストレーションは、単なる技術トレンドではなく、ますます複雑化するサイバー脅威に対抗するための必要不可欠な戦略となりつつあります。今こそ、自社のセキュリティ運用を見直し、AI時代のセキュリティ体制へと進化させる絶好の機会と言えるでしょう。
実践的アドバイス
まずは自社のセキュリティ運用の現状を詳細に分析し、AIと自動化で最も効果を発揮できる領域を特定することからスタートしましょう。テクノロジーの導入だけでなく、組織文化や人材育成も含めた包括的なアプローチが、AI駆動型セキュリティオーケストレーションの成功を左右します。
参考リンク・引用元
- ガートナー、ゼロトラストセキュリティの最新トレンドを7つ発表 – ガートナージャパン
- マイクロソフト、AIエージェントがセキュリティ対応を自動化するSecurity Copilot新機能を発表 – Publickey
- 生成AIを活用したセキュリティ運用支援ソリューション「AI Advisor」 – NTTコミュニケーションズ
- AIとSOAR連携で実現する高度防御 ～自動化が進むセキュリティオペレーション – APPSWINGBY
※本記事は2025年5月12日時点の情報に基づいて作成されています。技術動向や製品情報は随時更新されるため、最新情報は各企業・団体の公式情報をご確認ください。
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