AIで防御はできるのか？ — 攻撃側と防御側、両方がAIエージェントを持つ時代の実際の数字

1. 攻撃の自律化に、防御はどう対応しているか

AIエージェントによるサイバー攻撃が現実の脅威として確認されたことを受け（本誌「AIはどのようにサイバー攻撃を行うのか」参照）、防御側でもAIエージェントの導入が急速に進んでいる。従来、セキュリティ運用センター（SOC）のアナリストが手作業で行っていたアラートのトリアージ（優先順位付け）や初期調査を、AIエージェントに任せる「エージェント型SOC」と呼ばれる仕組みが2026年の主要なトレンドになっている。

2. そもそも、なぜ「自動化」が必要なのか — 誤検知という慢性疾患

エージェント型SOCの必要性を理解するには、まず現状のSOCが抱える構造的な問題を知る必要がある。一般的なSOCでは、アラートの誤検知（false positive）率がしばしば50%を超え、組織によっては80%に達するとも報告されている。つまり、アナリストが対応する警告の半分以上が、実際には脅威ではない「空振り」だということだ。成熟度の高い「エリート」クラスのSOCでも、誤検知率を30%未満に抑え、95%以上の調査を「良性」として自動的にクローズできている、という水準にとどまる。この慢性的なノイズの多さこそが、AIによる自動トリアージが求められる直接の背景である。

3. AIエージェントがSOCで担う役割と、実際の数値

エージェント型SOCプラットフォームは、大きく3種類の役割に分かれて構成されることが多い。

• 検知エージェント: ネットワークやシステムのログを継続的に監視し、異常なパターンを検出する
• 相関分析エージェント: 一見無関係に見える複数のイベントを突き合わせ、一つの攻撃キャンペーンの兆候として関連づける
• 対応エージェント: リスク評価に基づき、隔離やアクセス遮断などの封じ込め処置を実行する

実際の導入事例として報告されている数値もいくつか存在する。あるベンダーのプラットフォームは、適応的なトリアージによって誤検知を約90%削減したと報告している。別のベンダーは平均対応時間（MTTR）を51%短縮したと発表しており、また別のベンダーは手作業での調査を85%削減したとしている。こうした数字だけを見れば、劇的な効果があるように映る。

4. その数字、鵜呑みにしていいのか

ただし、ここで実務上重要な注意点がある。ベンダーが公表する「削減率」や「自動処理率」といった指標は、その自動処理の”中身”の正しさまでは保証しないという指摘が、セキュリティ専門家の間で繰り返しなされている。例えば「AIが94%の精度でアラートを分類できた」という数字は、あくまで統制された評価環境（ベンチマーク）での結果であり、実運用環境での「キャリブレーション（較正）」の良さとは別問題だ。

つまり、「AIが自動的に処理した件数」が多いことと、「その処理が本当に正しかったか」は別の指標であり、後者を検証する仕組みを持たないまま前者の数字だけを見て安心するのは危険だ、というのが実務家の共通見解になっている。信頼できる評価をするには、過去に人間が判断済みの既知のケース（正解ラベル付きのチケット）をホールドアウトデータとして用意し、それをAIエージェントに再度処理させて、クラスごとの再現率（recall）を事前に測定しておくことが推奨されている。

5. 「導入できる」と「信頼して任せられる」は別問題

技術的な実装が進んでいることと、組織がそれを安心して運用に組み込めることの間には、まだ距離がある。特に、AIエージェントが人間の承認を待たずに封じ込め処置（アクセス遮断やシステム隔離など）を実行する権限をどこまで持たせるかは、慎重な議論が続いている領域である。誤検知に基づいてAIが正常な業務システムを自動的に遮断してしまえば、それ自体が事業に深刻な影響を与えかねない。

そのため、SOC2やISO 27001といった既存の内部統制・セキュリティ認証の枠組みでも、AIによる意思決定のログをすべて記録し、インシデント対応におけるAIの役割を文書化することが求められるようになってきている。

6. TIPの視点

「AIで防御はできるのか」という問いに対する現時点で妥当な答えは、「一次対応の速度と網羅性においては、すでに人間だけでは不可能な水準の防御をAIが担い始めている。ただし、ベンダーが公表する削減率は自動処理の”量”を示すものであり、“質”を保証するものではない。導入前に、自組織のデータで再現率を実測しておく作業が欠かせない」というものだろう。攻撃側・防御側の双方がAIエージェントを持つ状況では、技術的な優劣以上に、どちらがより速く、より正確に「人間の監督を保ちながら自律性を運用する仕組み」を確立できるかが分岐点になる。