毎年RSAカンファレンスで、私は同じ根本課題の解決に取り組むセキュリティリーダーの方々と時間を過ごします。彼らは、強固なセキュリティ運用がどのようなものであるべきかを知っていますが、自社組織内でその能力を構築し維持する道のりは、ますます困難になっています。
市場は、ツールの購入から成果の購入へと移行しつつあります。サイバーセキュリティにおいて、組織が求めているのは管理すべきさらなる技術ではなく、成果をもたらすことのできるパートナーです。AIはこの移行を加速させています。なぜなら、AIによるシステム改善はいずれも、顧客に運用上の負担を増すことなく、サービス自体の有効性を高めるからです。
多くの場合、膨大なデータ規模を誇るプラットフォームであっても、依然として大変な作業を顧客自身が行うことを求めています。すなわち、統合する、検知ルールを書く、モデルのチューニングをする、そしてますます増えているのが、独自のエージェントフレームワークを構築するといった作業です。データへのアクセスだけでは、成果にはつながりません。それを支える運用基盤がなければ、潜在能力を実際のパフォーマンスに変える重い責任は顧客が背負ったままです。
最新のセキュリティ技術がもたらす可能性は明らかです。AI、自動化、高度な分析は、チームの迅速な対応、手作業の削減、そして攻撃者に先んじることを支援するはずです。しかし現実には、多くの組織が数十ものセキュリティツールを管理し、経験豊富なアナリストの採用と定着に苦戦し、絶え間なく蓄積されるアラートや調査の処理に追われています。同時に、セキュリティリーダーたちは、SOC内部で深刻化する人的課題にも直面しています。 SOCアナリストの35％から44％がバーンアウトの症状を報告しており、これにより、高パフォーマンスなセキュリティ運用プログラムを維持することがさらに困難になっています。
DIY型SOCの真のコスト
十分なツール、統合機能、そして熟練した人材さえあれば、どの組織でも最新のセキュリティオペレーションセンターを構築できるはずだ、というのが一般的な考えです。
しかし実際には、このDIY型アプローチは膨大な運用負担を生み出します。セキュリティチームは、テクノロジーの選定、テレメトリパイプラインの統合、検知ロジックの維持、自動化ワークフローの調整を行い、脅威の進化に合わせて絶えず変化する脅威動向に適応しなければならず、終わりのないサイクルに陥ってしまいます。
同時に、アナリストの採用や教育、24時間365日の体制維持も担わなければなりません。しかも、反復的な作業やアラート疲弊に支配されがちな業務において、チームのモチベーション維持にも努めなければなりません。その結果、技術的な複雑さだけでなく、すでに手薄なセキュリティチームに持続的な運用上のプレッシャーがかかることになります。
セキュリティ運用において、経済的に否定できない変化が起きており、このような展開は過去にも見られました。長年にわたり、組織は他に選択肢がなかったため、独自のデータセンターを構築・管理してきました。その後、Amazon Web Services（AWS）がこのモデルを変革し、顧客からプロバイダーへと負担を移行させることで、コスト効率を高めるだけでなく、導入を迅速化し、運用を容易にしました。現在、サイバーセキュリティの分野でも同様の変革が起きています。 これまでは、自社構築のSOCやSIEMに依存したアプローチから、マネージド検知・対応（MDR）への移行という形でその兆候が見られましたが、現在ではAIがその変化をさらに加速させています。
Arctic Wolfでは、この同じモデルをセキュリティ運用に応用しています。これにより、あらゆる規模の組織が、自社で構築する際のコストや複雑さを伴わずに、世界最高水準の成果を得ることができます。Gartner®によると、SOCを立ち上げるには8人から12人のアナリストに加え、SIEMや脅威インテリジェンス等、インフラへの多額の投資が必要となります。米国におけるサイバーセキュリティアナリストの給与の中央値は約10万6,000ドルであるため、多くの組織にとってSOCはすぐに手の届かないものとなってしまいます。 対照的に、Arctic Wolfは、AIがますます重要視される時代において、セキュリティ運用をより迅速かつスケーラブルにし、管理を容易にすると同時に、これらを約80％低いコストで実現します。
現実には、資金力のある組織でさえ、このモデルを長期的に維持することに苦労しています。小規模なチームには、成熟したSOCを運用するために必要な規模、データ、専門知識を再現するためのリソースが、ほとんどの場合、不足しています。その結果、組織が必要とする能力と、従来のDIYモデルが現実的に提供できるものとの間に、ますます大きなギャップが生じています。
AIがもたらす複雑性の増大
サイバーセキュリティ分野におけるAIの台頭は、期待と複雑さの両方を高めました。セキュリティのリーダーたちは、エージェント型AIが、トリアージ、調査、対応、ガバナンス、検知、復旧の実施方法を変革する可能性を認識しています。同時に、SOCへのAI統合は、技術能力、データサイエンスの専門知識、そしてAI技術スタック全体の構築、運用、ガバナンスに関する全く新しい要件をもたらします。
AIを効果的に導入するには、大規模なテレメトリをサポートできるデータパイプライン、モデル出力を検証するためのフレームワーク、そして攻撃者の手口が進化するにつれて継続的に調整を行うことが必要です。多くのチームにとって、AIの導入はDIY型SOCを簡素化するものではありません。むしろ、その構築と運用をさらに困難なものにしています。
多くの組織が実際に求めているのは、システム全体を自ら設計・維持管理することなく、AI主導のセキュリティ運用がもたらすメリットを最大限に引き出す方法です。
SOCのためのターンキーというビジョン
これこそが、Aurora® Agentic SOCが解決するために設計された課題です。私たちは、30年以上にわたる人間主導のセキュリティ運用モデルを、人間がループ内に参画するAI主導のモデルへと変革しています。 当社は、「後付け型」ではなく、「組み込み型」のアプローチを採用し、顧客がより簡単、迅速、かつコスト効率良く導入できるよう支援します。Aurora® Superintelligence Platformを基盤とするこの変革は、エンタープライズレベルでのサイバーセキュリティの実施方法における完全な転換を意味します。散発的な自動化に支えられた人間主導のSOCに依存するのではなく、Aurora Agentic SOCはエージェントを運用の中核に据えつつ、最も重要な場面では人間の専門知識をループ内に維持します。
技術そのものと同様に重要なのが、その提供方法です。Aurora Agentic SOCは、設計上、 ターンキーソリューションとなっています。顧客が、独自のエージェントフレームワークを設計したり、データサイエンティストのチームを雇用したり、オーケストレーション層を構築したり、カスタムAIワークフローを開発したりする必要はありません。インテリジェンス、エージェント、そして運用ノウハウは、すでにプラットフォームに組み込まれています。 Arctic Wolfが顧客環境にSOCを導入するまでの平均期間は30日（顧客の意欲が高い場合は10日未満）ですが、業界標準は1年以上かかります。
これは極めて重要な違いです。市場には依然として、ツールの統合、データの運用化、あるいはAIエージェントの構築やガバナンスなど、最終段階を顧客自身で組み立てることを前提としたアプローチが多すぎます。私たちの見解は単純明快です。もし顧客が依然としてそうした作業を行っているなら、それは完成したソリューションではなく、単なるツールキットに過ぎないのです。
AI主導のサイバーセキュリティという観点から見ると、これは顧客との対話を根本的に変えるものです。次世代SOCの構築や運用方法について何ヶ月も議論する代わりに、組織がどれほど早く具体的な成果を実感できるようになるかに焦点を当てることができます。
大規模なエージェント主導の運用
Aurora Agentic SOCの中核をなすのは、Swarm of Experts™フレームワークです。これは、数百のAIエージェントを調整し、多くのSOC活動を実行するように設計された協調システムへと統合します。監視エージェントはSwarm全体の活動を調整し、成果を検証します。権威あるエージェントは、トリアージ、調査、対応、脅威ハンティング、予防的セキュリティ、リスク管理などのタスクに深い専門知識をもたらします。プロセスエージェントは、従来アナリストの時間を消費していたエージェント型SOARタスクを実行します。
この構造により、SOCは人間の監督と専門知識を維持しつつ、エージェント主導の運用が可能になります。アナリストは常にプロセスに関与し続け、複雑なシナリオを検証するとともに、実世界の経験を通じてシステムを継続的に改善します。目標は、セキュリティ運用から人間を排除することではありません。熟練したセキュリティ専門家が、真に重要な業務に集中することを妨げる運用上の摩擦や負担を取り除くことです。
制御を失うことなく複雑性を排除
セキュリティリーダーからよく聞かれる懸念の一つは、AI主導の運用を採用することが、コントロールを手放すことを意味するのかという点です。多くのAIツールが、結果が予測できない不透明なシステムとして振る舞うことを考えると、その懸念は理解できます。
Aurora Agentic SOCは、信頼性と検証機能をプラットフォームに直接組み込むことで、この課題に対処します。すべてのエージェントは、Security Operations Graph™およびAI Trust Engine™によって支えられた、Aurora Superintelligence Platformのガードレール内で動作します。これらのシステムにより、自動化は大規模かつマシンの速度で動作しつつ、顧客が信頼できる検証済みで信頼性の高い成果を提供します。つまり、顧客は高度なAI推論、オーケストレーション、自動化のメリットを享受しつつ、それらのシステムを自ら構築したり管理したりする必要がなくなります。
結局のところ、Aurora Agentic SOCの最も大きな影響は、長年にわたりセキュリティ運用を特徴づけてきた経済的課題を解決する能力にあるかもしれません。エージェント主導のワークフロー、AI駆動の推論、そして世界最大級の商用SOCの一つであるArctic Wolfの専門知識を組み合わせることで、Arctic Wolfは、ほとんどの組織が社内で構築するには極めて困難かつ高額となるような機能を提供します。
市場に出回っている多くのソリューションは、依然として「コパイロット」として機能しており、すでに過重な負担を抱えているチームに、さらに強力なツールを委ねています。しかし、Aurora Agentic SOCは異なります。これはむしろ「オートパイロット」のようなものであり、人間がループ内に留まり、手動での実行ではなく検証と指示を行うことで、エンドツーエンドで成果を生み出すように設計されています。
顧客は、独自のSOCインフラを構築する代わりに、強力なネットワーク効果を通じて継続的に改善される、完全に稼働しているシステムを利用できます。10,000を超える組織からの知見が、全顧客の成果を強化します。また、「Concierge Security®」利用によるメリットもあります。これは、プラットフォームと、顧客の環境、好み、優先事項、リスクプロファイルを深く理解した専任のConcierge Securityチームを組み合わせたもので、24時間365日の体制と継続的なサポートを提供します。
AIによるスピードと知性を、顧客が信頼する専門家と組み合わせることで、コンシェルジュ体験をこれまで以上に強化しつつ、モデルの核心である人間同士のパートナーシップは変わらず維持しています。AIがSOC全体の効率化を推進するにつれ、当社のConcierge Securityチームは、より多くの時間を先見的な高付加価値活動に費やすことができるようになります。これにより、顧客は継続的なガイダンス、運用上のコンテキスト、専門家の検証を受けながら、Security Journey®をより迅速に進めることができ、セキュリティ運用を独りで行うことは決してありません。
このコンシェルジュモデルは、AIによる洞察や自動化された調査が、現実のコンテキストに基づいたものであることを保証します。顧客は単にアラートを受け取るだけでなく、経験豊富なセキュリティ専門家と協力し、シグナルを明確なアクション、戦略的な提言、そして測定可能なセキュリティ成果へと変換する支援を受けられます。
このアプローチは、運用負担を劇的に軽減すると同時に、価値実現までの時間を短縮し、より予測可能な成果をもたらすように設計されています。
新たな運用モデル
サイバーセキュリティの動向は、AIを活用した攻撃者や急速に進化する脅威によって特徴づけられる新たな段階に入っています。この課題に対処するには、従来のSOCを少しずつ改善するだけでは不十分です。
Aurora Agentic SOCは、根本的に異なるアプローチを体現しています。これは、自ら構築するDIY型思考から、導入初日からエージェント主導のセキュリティ運用を実現するターンキープラットフォームへと置き換えるものです。この転換こそが、多くの組織が待ち望んでいたものです。セキュリティリーダーが求めているのは、管理すべきツールの追加ではありません。彼らが求めているのは、成果、信頼性、そしてシステム全体を自ら構築することを強いることなく、高度なセキュリティ運用を提供できるパートナーなのです。
これこそが、Aurora Agentic SOCの背後にあるビジョンであり、AI時代を歩むセキュリティチームにとって、重要な転換点となる理由です。
