SOCにおけるエージェントAIの理解

by NetBrain 2026 年 4 月 2 日

組織は、エンドポイント、ネットワーク、クラウド環境、アプリケーション全体にわたって高度な監視ツールを導入しています。これらのプラットフォームは詳細なテレメトリデータを生成し、アナリストが異常を検知し、疑わしい動作をより高い可視性で調査することを可能にします。

しかし、新しい監視機能が追加されるたびに、チームの処理能力を超えるデータとアラートが生成されます。その結果、NetOpsと SecOps チームは脅威分析を行うよりも、アラートへの対応に多くの時間を費やしている。

セキュリティオペレーションセンター（SOC）におけるエージェント型人工知能（AI）は、セキュリティワークフローに対して自律的な調査と意思決定支援を提供します。GenAIとAIOps技術を使用することで、これらの プラットフォームにはAIエージェントが搭載されています テレメトリを分析し、根本原因を調査し、機械の速度で修復措置を実行する。エージェント型SOCにより、チームは事後的なアラート処理から事前的なセキュリティ運用へと移行できる。

エージェント型SOCとは何ですか？

エージェント型SOCは、自律型AIエージェントがワークフロー内で検出、調査、対応を推進するセキュリティアーキテクチャです。エージェントは特定の目標と状況認識に基づいて動作し、自律的にアクションを実行できます。

エージェント型SOCでは、AIエージェントがアラートを分析し、コンテキストに応じたネットワークデータを取得し、根本原因分析を実行し、アナリスト向けに推奨事項を生成します。

SOCにおけるエージェント型AIの中核コンポーネント

An エージェント型AIシステムは様々なコンポーネントから構成される 自律的で信頼性の高いセキュリティ運用を実現するため：

• 文脈の理解: エージェントシステムは、自然言語処理とリアルタイムデータを用いて、セキュリティイベントとその重要性を解釈する。
• アクションの実行: コンテキストを確立した後、エージェントシステムはAPI、自動化フレームワーク、およびタスクオーケストレーションを使用して、適切なワークフローを自律的に実行します。
• フィードバックループ： エージェントシステムは、結果とアナリストのフィードバックから学習し、分類精度を向上させ、関連データを取得し、質の高い要約を作成します。

このアーキテクチャでは、エージェント型AIプラットフォームが、迅速な診断のために連携して動作する4つの専門エージェントを使用します。

• トリアージ担当者： トリアージエージェントは、ユーザーの意図を分類し、各リクエストまたはアラートを適切な処理経路にルーティングします。インテリジェントなルーティングにより、すべてのアラートが適切な調査処理を受けることが保証されます。
• 詳細診断剤： アラートが診断処理のためにルーティングされると、詳細診断エージェントは自律的な推論を実行し、トラブルシューティングの意図を検証するために必要な証拠を判断します。
• エージェントを取得する: 証拠要件が確立されると、取得エージェントは関連するネットワークデバイスから、制御された読み取り専用のデータ取得操作を実行します。
• 概要エージェント: 要約エージェントは、すべての診断結果を人間が読みやすく、実行可能なレポートに統合します。

従来型SOCとエージェント型SOCの違い

従来のSOC（セキュリティオペレーションセンター）は、アラートのレビューと調査を人間のアナリストに依存しているが、テレメトリの量が増加するにつれて、アナリストの処理能力を超える可能性がある。

偽陽性はしばしば 企業SOCアラートの50%を超える そして、その割合は80%に達することもあり、アナリストは脅威ではない複数の事象を検証せざるを得なくなります。このような作業負荷は、アナリストの燃え尽き症候群やアラート疲労につながり、調査の有効性を低下させ、脅威の見落としリスクを高める可能性があります。

エージェント型SOCは、すべてのアラートに自動化された厳密な調査を適用することで、これらの制約に対処します。以下に、2つのモデルの主な違いを示します。

• アプローチ： 従来のSOCは事後対応型で、アナリストはアラートを検知した後にレビューし、データを収集します。一方、エージェント型SOCはAI SOCエージェントを使用して、アナリストが介入する前に、データを事前に収集し、リスクを評価し、対応策を決定します。
• アラート処理: 従来のSOC環境では、アナリストはアラートを順次評価することが多く、アラート量が多い時期には対応時間が遅くなるという問題がありました。エージェント型SOCアーキテクチャでは、複数のエージェントを介してアラートを並列処理することで、調査能力を向上させ、追跡可能な診断を可能にします。
• 調査： 手動による調査では、アナリストが複数のツールからデータを収集する必要があります。エージェント型SOCは、データの統合、再構築、および根本原因分析を自動化します。
• Response:  従来の対応は、チケットシステムとセキュリティチームとネットワーク運用チーム間の手動による連携に依存していました。エージェント型SOCは、必要に応じて自動化された封じ込めまたは修復措置を実行すると同時に、アナリストが関連する変更を承認できるようにします。
• その２：シャフトスピード（回転数）： 人間が主導する調査は、アラートの複雑さによっては数時間から数日かかる場合があります。一方、エージェント型AIは、同時データ分析によって数分以内に調査を完了させることができます。

セキュリティリーダーがエージェント型SOCに注目する理由

ネットワークがハイブリッド環境やエッジデバイスに拡大するにつれて、エンタープライズ向けのエージェント型SOCは、NetOpsとネットワーク管理における意思決定を強化し、対応を加速します。 SecOps.

1. より迅速な検出と対応

検出までの平均時間 (MTTD) と応答までの平均時間を短縮する (MTTR）は極めて重要です。脅威を迅速に特定することで、運用面および財務面での損害を最小限に抑えることができます。

エージェント型AIは、調査の初期段階を自動化することで、検出と対応時間を短縮します。AIエージェントは、ネットワーク機器、セキュリティプラットフォーム、コマンドラインインターフェース（CLI）構成リポジトリ、脅威インテリジェンスフィードからテレメトリデータを継続的に取り込みます。このデータを使用して、システムはアラートを実際のネットワーク動作やインフラストラクチャの依存関係と関連付けます。

SOCチームは、調査を迅速に進め、脅威が拡散する前に封じ込めることができる。

2. 業務効率の向上とコスト削減

SOCチームは、急速に拡大するインフラストラクチャを管理しながら、限られたリソースの中で業務を行うことが多い。エージェント型AIは、反復的で時間のかかる調査作業を自動化することで、業務効率を向上させる。

自動化により、NetOps 全体の運用摩擦が軽減され、 SecOps チーム制により、アナリストは脅威モデリング、インフラストラクチャの強化、セキュリティアーキテクチャの改善に集中できます。こうした効率化により、組織は人員を増やすことなく事業規模を拡大できます。

3. 精度とインテリジェンスの向上

効果的な脅威検出は、状況把握に依存します。アラートの中には、悪意のある活動ではなく、正当な運用変更や設定のずれに起因するものもあります。状況を把握せずにこれらの事象が発生すると、不必要な調査作業が発生する可能性があります。

Agentic AIは、アラートをネットワークトポロジーや過去のテレメトリデータと併せて分析することで、調査の精度を向上させます。この包括的な視点により、エージェントは真の脅威と無害な運用イベントを区別することができます。

4. 拡張性と一貫したカバレッジ

企業のインフラ環境は継続的に稼働しています。しかし、チームは何千ものアラートやデバイスにわたる継続的な調査体制を維持するのに苦労する可能性があります。

エージェント型AIは、複数の資産を同時に分析し、大規模なインフラストラクチャ全体のリスクを数分以内に評価できます。このスピードにより、トラフィックの急増や新たな脅威が発生した場合でも、一貫した監視体制が確保されます。

エージェント型SOCのユースケース

Agentic SOCは、企業のネットワークセキュリティと運用を向上させます。AIを活用した調査とネットワークインテリジェンスを組み合わせることで、組織はより深い可視性とより強力な運用制御を実現できます。

ネットワークセキュリティー

エージェントAI アラートをネットワークトポロジーと関連付ける および構成データ。不審なアクティビティが検出されると、エージェントはルーター、スイッチ、ファイアウォール、クラウドゲートウェイ間のトラフィックを分析します。

コンテキスト分析により、SOCはインシデントが脅威なのか正当な変更なのかを判断できます。セキュリティチームは、分散インフラストラクチャ全体でセキュリティを強化しながら、イベントの運用上の影響をより明確に把握できるようになります。

継続的なネットワーク評価

エージェントAI 継続的なネットワーク評価を実施する 構成、アクセス制御、ルーティング動作、およびポリシーを分析することで、エージェントは脆弱性を生み出す構成のずれ、古いポリシー、または不整合なアクセス権限を検出します。

ネットワークの可視性

エージェントプラットフォームは、包括的な、 リアルタイムのネットワーク可視化 dynamic mapsマップは、デバイス、アプリケーション、クラウドからのテレメトリを統合し、SOCがトラフィックの流れと運用上の依存関係を視覚化するのに役立ちます。

アナリストは異常事態をより効率的に調査し、相互接続されたシステム間でインシデントがどのように伝播するかを特定できる。

自動トラブルシューティング

エージェントAI デバイスのテレメトリを分析することでトラブルシューティングを迅速化します および設定履歴。

異常が発生した場合、エージェントは運用タイムラインを再構築し、チームが根本原因を特定できるよう支援するとともに、重要なサービスへの影響を最小限に抑えます。

組織に最適なエージェント型SOCの選び方

選択 適切なエージェントSOCプラットフォーム いくつかの機能を評価する必要がある。

• ライブデジタルツイン： あなたのネットワークのデジタルツイン インフラストラクチャの正確なモデルを提供します トポロジー、構成、および運用上の依存関係。AIエージェントはこのモデルを使用して、変更や異常がネットワーク環境全体にどのような影響を与えるかを理解します。
• Intent-based automation: Intent-based automation 組織が業務目標を定義できるようにするエージェント型AIプラットフォームは、これらの目標を解釈し、目標達成に必要な行動を自動的に決定します。
• クローズドループ自動化： 効果的なエージェントSOCシステム 閉鎖型生態系内で動作する 検出、調査、修復、検証を連携させるアーキテクチャ。このアーキテクチャにより、自動化されたアクションが期待される結果に対して検証されることが保証されます。
• 人間が関与する透明性： ガバナンスとコンプライアンスには、人間の監視が不可欠です。優れたエージェント型SOCプラットフォームは、調査結果と是正措置に関する詳細な説明を提供することで、透明性を維持します。

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エージェントSOC開発は、ネットワークセキュリティの次の進化を表しています。ネットワークの可視性を高め、調査を自動化し、セキュリティ運用を強化する準備ができているなら、ぜひパートナー企業と提携してください。 NetBrain.

自律的AI NetBrainそうすれば、 Agentic NetOpsプラットフォーム これにより、セキュリティチームは、マルチベンダーのハイブリッドクラウド環境全体にわたる脅威、コンプライアンス上のギャップ、および横方向の移動リスクを即座に把握できるようになります。

当社のプラットフォームは、ネットワークインフラストラクチャを継続的に検出し、セキュリティポリシーを検証し、セキュリティリスクをリアルタイムで検知するため、コンプライアンスを証明するための手動監査や静的な文書化が不要になります。

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