組織がAIエージェントによってセキュリティ運用を自動化できるかを評価する中、エージェント型セキュリティはサイバーセキュリティ分野で最大級の議論の一つへと急速に発展している。
議論の焦点は、AIをセキュリティオペレーションセンター（SOC）に導入すべきかどうかではなく、組織が本番環境内で意思決定を行うAIエージェントを信頼できるかどうかへと移っている。
脅威アクターはすでにAIを活用してフィッシングキャンペーン、偵察、マルウェア開発を加速させており、攻撃は機械の速度で展開するようになっている。
一方、多くの防御側は、はるかに遅い時代に設計されたワークフローに依然として依存している。
Strike48のエージェント型セキュリティの現状レポートによると、セキュリティ責任者の84%はAIエージェントがレベル1（L1）のセキュリティ運用を担うべきだと考えている。しかし、本番環境でエージェントを1つでも導入している組織は36%にとどまり、基本的なL1タスクの自動化に踏み切る準備ができている組織はわずか22%だ。
この隔たりは、現在のエージェント型セキュリティが直面する本質的な課題を浮き彫りにしている。それは信頼だ。
Strike48の創業者兼戦略・オペレーション担当VPであるTim Leehealeyは、経営層の支持が広がっているにもかかわらず、企業での導入は依然として主に実験段階にあると述べた。
「チームがテストを始め、エージェントに実際のアクションを任せても信頼できると分かった瞬間、すべてが変わります」とLeehealeyは説明する。「AIエージェントをセットアップするのは簡単です。午前3時に監督なしで行動させても信頼できるエージェントを立ち上げるのは、まったく別の話です」
AIエージェントセキュリティの主なポイント
- エージェント型セキュリティの導入は加速しているが、最大の障壁は依然として信頼だ。セキュリティ責任者の84%はAIエージェントがレベル1のセキュリティ運用を担うべきだと考えている一方、本番環境に導入済みなのは36%にすぎず、基本的なL1タスクの自動化に踏み切る準備ができているのはわずか22%だ。
- 組織は低リスクのSOCワークフローから始めるべきだ。アラートのトリアージ、脅威ハンティング、調査はAIエージェントに最も適したセキュリティ運用の一部であり、よりリスクの高いアクションには引き続き人間による監督を組み込むべきだ。
- 効果的なAIエージェントにはデータの可視性が不可欠だ。セキュリティテレメトリへのアクセスが不完全だと、AIエージェントが正確な意思決定を行う能力は制限される。そのため、統合された可視性はエージェント型セキュリティの基盤となる要件だ。
- 信頼はガバナンスと透明性によって獲得しなければならない。決定論的なワークフロー、監査証跡、説明可能な意思決定、設定可能な人間による監督があれば、組織は運用リスクを抑えながら、AIエージェントを確信を持って導入できる。
エージェント型セキュリティで信頼が最大の課題となる理由
多くのセキュリティ責任者は、特に反復的で大量に発生するセキュリティ運用において、AIエージェントがもたらし得る運用上のメリットを認識している。
しかし、自律的な意思決定への信頼は依然として限られている。
Strike48の調査では、組織の52%がAIの出力に対する信頼不足を、AIエージェントを広範に導入していない主な理由として挙げている。
セキュリティ責任者は、エージェントが意図しない、あるいは有害なアクションを実行する可能性（71%）、誤った結論をもっともらしく生成する可能性（69%）、不完全なデータに基づいて意思決定する可能性（57%）を懸念している。
Leehealyは、こうした懸念はまったく合理的だと考えている。
「エージェントが間違っているとき、それでも自信満々に振る舞います」と彼は話す。「自信に満ちた誤答を1度出せば、アナリストはそのエージェントが出す答えを一切信じなくなります。ここでの信頼は感情の問題ではなく、エンジニアリングの問題です」
組織にAIを盲目的に信頼するよう求めるのではなく、Leehealeyは、ベンダーが決定論的なワークフロー、透明性のある推論、完全な監査証跡、明確に定義されたガードレールを通じて信頼を獲得できるエージェント型セキュリティプラットフォームを構築すべきだと提言している。
AIエージェントに依然として人間の監督が必要な理由
AIがミスを犯すという話は、自律的なセキュリティ運用への懸念を強めてきた。
しかしLeehealeyは、こうした事例は基盤技術の失敗というより、非現実的な期待を反映していることが多いと主張する。
「エージェントに技術的な精度を求めるなら、決定論的なワークフロー、ツールセット、スクリプト、プレイブックと組み合わせる必要があります」と彼は話す。
人間を完全に排除するのではなく、組織はLeehealeyが「human in the loop」ではなく「human on the loop」と表現する体制へ移行すべきだ。
セキュリティチームはガバナンスポリシーを策定し、承認が必要なアクションを定め、AIエージェントに低リスクで反復的な作業を任せながら、結果を継続的に監視する。
このアプローチにより、組織はより高リスクな意思決定に対する人間の監督を維持しながら、自動化の範囲を段階的に広げられる。信頼できるSOC自動化に向けた現実的な道筋となる。
SOCでAIエージェントを導入するには
セキュリティ責任者の間では、AIエージェントがすぐに価値を提供できる領域について意見が一致しているようだ。
調査によると、まずアラートのトリアージと優先順位付けを自動化したいと答えた回答者は60%で、次いで過去データを対象とした脅威ハンティング（39%）、調査と根本原因分析（36%）が続いた。
これらのSOCワークフローは、不可逆な運用上の意思決定を行うというより、大量の情報を収集、関連付け、要約するものであるため、AIを活用したセキュリティ運用に適している。
「封じ込めや、本番環境に影響する修復のように、簡単には元に戻せないことをタスクが実行できるようになった瞬間、人間をループに入れる必要があります」とLeehealeyは話す。
また、周辺のワークフローを再設計せずに、個別のタスクだけを自動化することには注意が必要だと指摘した。
最大の効率向上は、AIエージェントがレベル1またはレベル2のワークフロー全体を完了し、人間の判断を要するインシデントだけをエスカレーションできる場合に得られる。
エージェント型セキュリティにはデータの可視性が不可欠
信頼は方程式の一部にすぎない。レポートでは、エージェント型セキュリティを成功させるうえで、データの可視性も大きな障害として挙げられている。
セキュリティ責任者の84%は、現在利用しているセキュリティツールでは利用可能なすべてのログデータにアクセスできないと回答している。また65%は、重要な情報がツールからアクセスできないシステムに閉じ込められていたため、調査が行き詰まったと答えた。
Leehealeyは、AIエージェントはそれを支えるインフラと同じ盲点を引き継ぐと指摘した。
「私たちの調査では、セキュリティチームの84%がすべてのログデータにアクセスできないことが分かりました」と彼は話す。「部分的な全体像を基盤として構築されたエージェントは、基盤となるインフラと同じ盲点を引き継ぎます」
可視性を高める対象となるSIEMプラットフォーム、クラウド環境、アーカイブ済みログ、その他のセキュリティツール全体にわたって可視性を向上させることで、AIエージェントは環境をより完全に把握したうえで推論できるようになる。盲点が減り、自動化されたセキュリティ運用の質も高まる。
本番環境に投入する前にAIエージェントを評価する方法
組織は、AIエージェントをセキュリティ運用に参加させる前に、新しいセキュリティアナリストを評価するのと同じ方法で評価すべきだ。
Leehealeyは、エージェントが同一の入力に対して常に同じ結果を出すか、十分な情報がないことを認識できるか、推測するのではなく不確かな状況を適切にエスカレーションできるかを検証するよう推奨している。
「私は通常、エージェントを、まだ信頼していない新しいアナリストのように扱うことを提案しています」と彼は話す。「行動する能力を持たせずに判断させ、チームを基準に評価してください。信頼できるというのは、印象的だという意味ではありません。予測可能だという意味です」
AIの能力が成熟し続ける中、Leehealeyは、日常的なL1業務と現在のL2業務の多くがAIエージェントへ移行し、アナリストは調査、意思決定、ガバナンス、より価値の高いセキュリティ業務に集中するようになると予想している。
組織はもはや、エージェント型セキュリティが現代のSOCの一部となるかどうかを議論しているのではない。
現在の課題は、透明性のあるガバナンス、完全なデータ可視性、監査可能なワークフロー、自律性の段階的な拡大を通じて、AIエージェントを責任ある形で導入することだ。
今日、エージェント型セキュリティ戦略に信頼を組み込む組織は、機械の速度で活動する、AIをますます活用する敵対者からの防御において、より有利な立場に立てるだろう。