AI SOCとは？AIエージェント導入で高度な分析や運用コストの削減を実現

AI SOCは、AIエージェントが監視や分析を担うことで、従来のSOC運用を大幅に効率化し、人的負担やコストを削減できる新しいセキュリティモデル。本記事では、AI SOCの仕組みや導入効果、サービス選定のポイント、導入時の注意点、さらに将来展望までをわかりやすく解説します。

AI SOCとは？従来のSOCとの違い

AI SOCとは、従来は人が中心となって行っていたSOCを、AIエージェント主導の運用にする次世代のSOCのことです。昨今、脆弱性が出てからゼロデイ攻撃までのスピードが、攻撃者のAI活用により劇的に短縮化。それに対応するためには、今後監視側のAIによる即時検知と処理が必要とされてきます。なかでも、初動対応を担うTier1の役割をAIが代替する点、多くのインテリジェンスと履歴情報を自動で処理する点は大きな変化で、これにより人の手では維持が難しかった24時間365日の監視を自律的に実現。その結果、これまでシフト要員として確保していた人的リソースを、より戦略的な業務へ振り向けられるようになります。AI SOC導入の本質は単なるツール追加ではなく、ハイパーオートメーションや自律型SOC（Autonomous SOC）の思想に基づき、セキュリティ運用プロセスそのものを再設計する取り組みである点です。

AI SOC導入による効果指標（KPI）

AI SOCの導入効果を明確に示すには、運用効率・検知精度・アナリスト負荷の3つの観点でKPIを設定することが肝要です。特にAIが力を発揮する領域では、次の指標が中心となります。

これらのKPIは、AIがどこまで業務領域を拡張し、SOC運用に貢献しているかを測る指標となり、継続的な改善サイクルを支える基盤となります。

SOCにAIエージェントを導入することでできること

ここでは、AIエージェント導入がどのような成果につながるのかを解説します。

アラートトリアージとインシデント対応の効率化

AIがアラートを受信すると、従来アナリストが手作業で行っていたホワイトリスト照合や脅威インテリジェンスとの突合を数秒で自動処理し、過検知を効率的に排除。こうした仕組みは、PSC AI SOC におけるAIエージェント活用の中核をなす機能の一つです。ノイズが減ることで重要度の高いアラートだけが残り、MTTDとMTTRの双方が大幅に短縮されます。検知から封じ込めまでの時間が縮まれば、攻撃者の横移動や追加侵害の余地が小さくなり、被害を限定的に抑えられることに直結します。

さらにアナリストは「この攻撃に関連するアラートを一覧表示して」などと自然言語で指示するだけで、AIが複雑なクエリ生成やログ相関を自動化するため、担当者は判断と対処に専念できます。

脅威検知能力の向上と高度な分析

AIはエンドポイント、ネットワーク、クラウドといった多層のログを横断的に関連付けて分析できるため、人間では見落としやすい複雑な攻撃キャンペーンも把握できるようになります。PSC AI SOC では、この相関分析をAIエージェントが自律的に担い、検知精度と分析スピードの両立を実現しています。さらに、攻撃者視点での脆弱性検証を担う「PSC RedAgent Powered by CoWorker」を活用することで、ペネトレーションテストの自律化を実現し、潜在的な脅威を早期に把握できる体制を構築。単体の異常だけでは気づきにくい脅威も、情報同士のつながりを捉えることで早期に察知できる点が大きな強みです。さらに、LLMによる自然言語処理を活用すれば、攻撃の背景や意図を文脈として整理し、専門家が理解しやすい形に要約して提示できます。こうした高度な分析力によって、組織の脅威検知能力は一段と向上します。

SOCおよび情シス担当者の負担軽減

SOC担当者を長く苦しめてきた「アラート疲労」からの解放は、単なる効率化ではなく、業務の質を根本から変える大きな転換点です。PSC AI SOC では、「PSC BlueAgent Powered by CoWorker」による自律的なデータ分析をAIが担うことで、担当者は結果の評価や戦略的な判断に専念できるように。膨大なログを機械的に確認し続ける負荷が減ることで、担当者は高度な脅威ハンティングや、中長期的なセキュリティ戦略の立案といった創造的な業務に集中できるようになります。これにより、SOCは「防御に追われる部署」から「知見を活かして先手を打つ組織」へと進化します。

さらに、SOCからの依頼対応で手一杯になりがちな情報システム部門の負担も軽減され、両部門の連携はよりスムーズになるでしょう。加えて、深刻化するセキュリティ人材不足に対しても、少人数でも高い専門性を発揮できるSOC運営を実現する現実的な解決策となり、組織全体のセキュリティレベルを持続的に高める基盤となります。

運用コストの削減とROIの向上

24時間365日の有人監視を維持するには、最低でも5〜6名の交代制が必要となり、人件費だけで年間数千万円に達します。これに対し、AI SOCは初期導入こそ投資が必要ですが、運用の大部分が自動化されているため、追加コストはごく小さく抑えられます。

さらに、有人監視では欠かせなかったシフト管理や教育といった間接コストも不要。稼働時間が増えても費用が比例して膨らむことがないため、同等以上の監視精度を維持しながら総コストは有人体制の数分の1に圧縮できます。その結果、ROIは導入初年度から大きく改善し、人的リソースをより戦略的な業務へ振り向けられる点も、AI SOCならではの明確な投資効果です。

AI SOCサービスを選ぶときのポイント

AI SOCを選定する際は、単にアラートを監視するだけでなく、いかに脅威を正確に検知し、原因まで踏み込んで解析できるかを重視し、さらに、分析スピードが速いサービスであれば、担当者の対応時間を大幅に削減できます。既存のセキュリティ基盤や運用フローと自然に連携できるかどうかも、導入後の負荷を左右する大切なポイントです。

また、AIが扱うデータの範囲や保存方法が適切で、機密情報が学習データとして不必要に蓄積されない仕組みになっているかも必ず確認。これらを総合的に見極めることで、自社の要件に合ったサービスをより確実に選択できます。

SOCにAIを導入する際に注意すべきポイント

SOCにAIを導入する際にまず理解すべきなのは、「AIは万能ではない」という点。どれほど高度なモデルでも誤検知が消えることはなく、検知漏れも必ず発生します。音声アシスタントが時に的外れな返答をするように、AIは状況次第で簡単に判断を誤ります。さらに、AIの推論過程は人間には見えにくく、多くの場合は理由を示さず結果だけを提示してしまいます。

この性質はSOCにおいてブラックボックス化を招き、誤ったアラート対応や改善の停滞につながりかねません。だからこそ、AIに全てを委ねるのではなく、人間の洞察と組み合わせて運用することが不可欠です。AIは膨大なログの傾向把握に強みを持ち、人間は文脈判断や最終決定を担う。この役割分担によって、SOC全体の精度と信頼性をより高められます。

AI SOCの将来展望

AI SOCは、現在主流のAIが提案し、人が承認する「コパイロット型」から、今後は隔離や修復までAIが自律的に実行する「オートパイロット型」へと進化していくと考えられます。こうした進化の流れの中で、「PSC RedAgent Powered by CoWorker」のように、攻撃を試みるプロセスそのものをAIが担う仕組みは、自律型SOCへの移行を現実的に支える重要な要素に。PSC AI SOC は、その進化を見据え、人とAIの役割分担を前提に設計された現実的なアプローチといえるでしょう。また、攻撃者もAIを活用する時代となった今、防御側もAIを導入しなければ対抗できず、「AI対AI」という構図は避けられません。自動化によって対応速度は大きく向上しますが、誤作動や判断の偏りといったリスクも。だからこそ、早期にAIの運用基盤や監視体制を整え、安全に活用できる組織へと変革していくことが求められます。

まとめ

AI SOCは、AIエージェントがアラート分析や初動対応を自動化し、MTTD・MTTRの短縮や誤検知（過検知）の削減を実現する次世代のSOCモデル。膨大なログを高速に相関分析できるため、アナリストの負担を大幅に軽減し、人的リソースをより戦略的な業務へ振り向けられる点が大きな価値となります。また、運用コストの最適化やROI向上にも寄与し、少人数でも高度なセキュリティ体制を維持することが期待できます。

日本のAI SOCの先駆けとして豊富な実績を持つ「PSC AI SOC」は、AIエージェントとセキュリティ技術を組み合わせた高精度な監視・分析により、企業の防御力強化を支援します。AI SOCはもはや未来の技術ではなく、現在のセキュリティ対策の標準になる日もそう遠くはありません。PSC AI SOC は、その標準を実運用の中で体現するサービスとして、企業のセキュリティ運用を支えているのです。