Agentic SIEM（エージェントSIEM）とは、人的な介入を必要とせず、セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）を自律的に実行するように設計されたAIシステムです。
目次
サイバー攻撃の頻度と巧妙さが増すにつれ、セキュリティオペレーションセンター（SOC）では、生成される大量のセキュリティアラートを管理することがますます困難になっています。セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）の導入により、このワークロードは軽減されました。SIEMは、組織全体からセキュリティデータを収集、分析、相関分析することで、脅威を検知し、インシデント対応を支援するシステムです。現在、エージェントSIEM（Agentic SIEM）はさらに進化し、AIを活用して大量のデータを評価し、変化する状況に動的に適応し、情報に基づいた意思決定を行うことで、組織のセキュリティ目標の達成に貢献しています。
「エージェント（Agentic）」と呼ばれる理由は、エージェントと呼ばれる自律的に動作するAIコンポーネントが相互に連携して構成されているためです。
エージェントSIEMは、以下を学習することが可能です。
- ログデータ、ユーザの行動、ID、クラウドからの入力を調べる
- 複数回のログイン試行の失敗や異常なネットワークトラフィックなどのシナリオに推論を適用する
- 情報に基づいた意思決定により、疑わしいエンドポイントを隔離したり、アカウントを一時的に停止したり、優先順位付けされたセキュリティ問題の対応依頼を生成したりする
- 対応計画を開始する
- 調査を実施する
- 常に学び続ける
エージェントSIEMと従来のSIEMの違い
従来のSIEMソリューションでは、システムが生成するアラートを人間のアナリストが評価し、対応する必要がありました。これは、1日に発生するアラート数が限られている場合には有効ですが、大規模になると対応が困難です。しかし、Agentic SIEMは、AIと機械学習を適用することで、膨大な量のアラートに対応することができます。
従来のSIEMは本質的に「高性能なログ収集装置」ですが、エージェントSIEMは優れた記憶力を備えた分析官のようなものです。エージェントSIEMは、履歴とコンテキストに基づいて動的に意思決定を行い、観察したパターンから学習し、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）を通じて最も効率的な解決方法を選択します。
機械学習は、エージェントSIEMにとって不可欠です。AIエージェントは組織を観察し、セキュリティに関する意思決定の履歴を学習します。エンジニアがどのようにルールを作成し、脅威やパターンに対応し、誤検知に反応し、しきい値を調整するかを観察します。あらゆる行動の背後にある思考プロセスを検出することで、エージェントSIEMは最適な意思決定を学習します。
エージェントSIEMの仕組み
Agentic SIEMは、クラウド環境、エンドポイント（端末）、ユーザとデバイスのID、攻撃パターン、最近のシステム変更、規制など、複数のソースから情報を収集してリアルタイムの分析を行います。
その後、APIを介して自動タスクを実行し、行動の要約と選択の理由を作成します。保存されたこれらの「経路」は、AIエージェントや人間の分析官が見返すことで、将来の判断の質を向上させることができます。
エージェントSIEMは、大規模言語モデル（LLM）に基づく推論を適用し、継続的に成長するメモリを活用し、新しい情報を処理して意思決定に役立てます。調査の実行においては、エージェントSIEMは、チェックリストに限定されることなく、発見した情報に基づいて動的に行動し、経路を切り替えます。
エージェントSIEMの主なメリット
その独立性、賢さ、メモリを備えたエージェントSIEMには、次のような幅広い利点があります。
- 強化された脅威検知・対応機能：エージェントSIEMは環境を継続的に監視するため、高度で持続的な脅威（APT）を検知し、組織が問題をリアルタイムで特定できるようにします。その後、システムは封じ込め対策を自動化し、対応時間を短縮し、被害を軽減します。
- 先回りして脅威を検知：Agentic SIEMは脆弱性を継続的にスキャンして優先順位を付け、組織が悪意のある行為者より一歩先を行くことができるようにします。
- 優れた分析により誤検知の削減：状況に基づいた意思決定を蓄積した大規模なデータベースを備えたエージェントSIEMは、潜在的な脅威に関するより正確な結論を導き出し、誤検知を削減します。これにより、アラート疲れを軽減し、セキュリティ運用の効率性を向上させます。
- 変化に対応できる拡張性と適応性：Agentic SIEMは継続的に学習し、セキュリティ運用の俊敏性を高めます。これにより、組織は進化する脅威に対してより積極的に対応し、過去の結果に基づいて対応を洗練させ、人的介入なしにセキュリティ体制を強化できます。分析官は、アラート管理からより戦略的なタスクへと時間を割くことができます。
エージェントSIEMの具体的な活用例
ほぼすべての業界が、エージェントSIEMの導入からメリットを得ることができます。以下にいくつか例を挙げています。
- セキュリティ監視サービス：エージェントSIEMを導入することで、マネージドセキュリティサービスプロバイダー（MSSP）は、誤検知件数を削減し、対応依頼を自動クローズし、潜在的に分かりにくいアラートを事前に検出し、より迅速に判断を下すことができます。これにより、アナリストの振り分けにかかる労力と時間が削減され、お客さまサービスの向上とコスト削減につながります。
- 製造業：Agentic SIEMは、製造業において、業務システム、生産システム、ユーザの行動を横断したセキュリティ関連の事柄の相関関係を把握することを可能にします。これにより、不審な行動パターンをより迅速に特定し、手動介入なしに封じ込めアクションを開始できます。その結果、軽減率の向上、セキュリティ問題の対応時間の短縮、停止時間の短縮が実現します。
- 金融サービス：大量の機密データと分散型のシステム基盤を扱う金融サービスでは、リスクは極めて高くなります。Agentic SIEMは、セキュリティチームとITチームの間で、対応の振り分け、報告・引き継ぎ、調整を自動的に行います。これにより、平均検知時間と平均対応時間が短縮され、稼働率が向上し、セキュリティ問題の対応が迅速化されます。
エージェントSIEMを導入する上での課題や注意点
エージェントSIEMの利点は広範囲にわたりますが、次のような課題もあります。
- 説明責任：エージェントSIEMシステムは独立して実行され、独自の決定を下すため、誰が行動と結果に責任を負うのかを明確にする必要があること
- 監視：人間が「どこまで関わるか」という適切なレベルを決定する必要があること
- データプライバシー：セキュリティ上の危険性を軽減し、規制を遵守するためのデータ管理体制を確立する必要があること
- 倫理的な管理体制：AIの判断における明確な境界線を引き、透明化する必要があること
他にも、次の注意点を念頭に置いて、エージェントSIEMを慎重かつ段階的に実装する必要があります。
- AIシステムを事業とセキュリティの目標に合わせる必要があること
- 堅牢なAPIとデータ標準化を実装することで、既存のセキュリティ基盤と統合する必要があること
- AIエージェントと分析官の役割を明確に定義する必要があること
- AIエージェントの決定を簡単に上書きするための万が一の備えを設定する必要があること
- 特にドメイン固有の専門知識に関する綿密なAIエージェントの学習を実施する必要があること
- システムの信頼性を確保するために、AIエージェントの学習と意思決定に関する堅牢な記録と履歴を確立する必要があること
- 進化する脅威の状況に適応するために継続的な監視を設定する必要があること
エージェントSIEMによるセキュリティ運用の未来
エージェントSIEMの普及と高度化が進むにつれ、セキュリティ運用の本質は進化していくでしょう。最も大きな変化の一つは、分析官の役割です。アナリストは日常的なタスクや振り分けをAIエージェントに委任し、問題発生後の調査からAIを活用した調査の「評価」へと移行できるようになります。これにより、分析官は時間を有効活用し、先回りした脅威の検知や戦略的な意思決定に集中できるようになります。ただし、この変化は、すべてを機械に任せることではありません。AIエージェントの機能と人間の知恵の間で、適切なバランスを取ることが重要なのです。
エージェントSIEMに関するサポートはどこで受けられますか？
セキュリティ監視チーム（SOC）は、限られた資源と膨大な手作業のためにSIEMの最適化に苦労することが多く、膨大な量の情報を抱えながらも、行動につながるような「深い気づき」はほとんど得られません。従来のSIEMは設計上、問題が起きた後に対応するため、SOCチームは迅速に行動し、集中して取り組むことができません。Trend Vision One™ Agentic SIEMは、Trend Vision One™ セキュリティ運用（SecOps）の一部であり、構造を言語のように扱います。AIを活用して情報の背後にある意図を理解し、独自のセンサーと、他社製のセンサー、そして900以上の他社製の情報源をサポートすることで、脅威を先回りして軽減し、対応を自動化し、既存のセキュリティ投資の価値を守ります。
Jayce Changはプロダクトマネジメント担当バイスプレジデントとして、セキュリティ運用、XDR、およびAgentic SIEM/SOARに戦略的に注力しています。
よくあるご質問（FAQ）
SIEMの主な3つの特徴とは？
SIEMの3つの特徴は、①リアルタイムのデータとログの収集と関連付け、②リアルタイムのアラートと通知、③AIを使用して優先順位付け、アラート、およびレポートを提供することです。
SIEMツールの3つの違うタイプとは？
SIEMツールは、自社運用（組織のサーバにインストール）、クラウド（クラウドプロバイダによってホスト）、およびハイブリッド（両方の組み合わせ）にすることができます。
SIEMと次世代SIEMの違いとは？
SIEMには事前に定義されたルールに基づく自動化が含まれていますが、次世代SIEMにはAI、機械学習、および高度な自動化が含まれ、問題をより迅速に解決し、脅威を事前に検出できます。
GoogleのSIEMツールは何と呼ばれていますか？
GoogleのSIEMツールはGoogle Security Operationsと呼ばれています。これには、クラウドベースのSIEM、統合プラットフォーム、拡張性の高い基盤、および脅威インテリジェンスが含まれます。
エージェントワークフローのフレームワークとは？
エージェントワークフローのフレームワークは、複雑なマルチステップタスク向けの自律型AIエージェントを構築するための一連のツールと構造で構成されています。
最も使用されているエージェントフレームワークは何ですか？
最も使用されているエージェントフレームワークは、LangChain、LangGraph、およびMicrosoft AutoGenです。
エージェントAIセキュリティとは？
Agentic AI Securityは、自律型のAIエージェントを使用して意思決定を行い、セキュリティの脅威に対する対応を入念に監視して開始することができます。
エージェントAI技術の概要とは？
エージェント型AI技術は、人間の監視をほとんど必要とせずに特定の目標を達成するために訓練された自律型人工知能システムです。
エージェントAIのリスクとは？
エージェントAIは、データの脆弱性、倫理的配慮、限定的な制御、または悪用などのリスクをもたらす可能性があります。
エージェントAIは実在しますか？
はい。自律型人工知能（AI）システムは、人間が介入しなくても意思決定を行い、行動を取ることができます。