SOCにおけるAgentic AIとは? 一般的なAI支援との違い
Agentic AIは、提案だけの一般的なAI支援とは異なり、自ら計画を立てて行動します。タイの人材不足になぜ重要なのかを実例で解説します。
SOCにおけるAgentic AIとは? 一般的なAI支援との違い
多くのSOCチームが既に慣れ親しんでいるAIは「提案」しかしません ― ログを読みやすく要約したり、本物の脅威か誤検知かを示唆したりしますが、実際の作業はすべて人間が自分で行う必要があります。Agentic AI はこれとは異なります ― 人がステップごとに指示しなくても、自ら計画を立て、行動し、状況に応じて適応します。提案してくれる副操縦士と、実際に飛行機を操縦するオートパイロットの違いに近いものです ― もっとも、そのオートパイロットにも、重要な局面ではパイロットの確認を必要とするチェックポイントがあります。
この記事では、SOCにおけるAgentic AIが実際に何を意味するのか、一般的なAI支援とどう違うのか、そしてなぜ今タイのセキュリティチームにとって重要なのかを解説します。
Agentic AIと一般的なAI支援の違い
| 一般的なAI支援 | Agentic AI |
|---|
| 何をするか | 情報を要約し、選択肢を提案する | 自ら計画を立て、行動し、適応する |
| ステップごとの指示が必要か | 必要 ― 人がすべてのステップを指示 | 不要 ― 継続的に自律動作する |
| 人の役割 | すべてのステップを実行し、AIは提案のみ | 全体を監督し、重要なチェックポイントを承認する |
| 例 | アラートを平易な文章に要約する | アラートを受信 → 調査 → 対応策を提案・実行 → 承認を必須に設定したステップでのみ人の承認を待つ |
重要なのは、Agentic AIが「誰も見ていない状態でAIにすべてを任せる」という意味ではないということです ― どのステップをシステムに任せ、どのステップで人間の承認を待つかは設計上の選択であり、本番環境に影響するステップの前に承認のチェックポイントを置くのは、人間による統制を保つための方法の一つです。そのように設計すれば、アナリストの役割は「すべてのステップをこなす」ことから「全体を監督する」ことへとシフトします ― いわゆるhuman-on-the-loopです。
なぜ今タイのSOCにとって重要なのか
タイのSOCチームが直面している2つの問題が、今まさに重なり合っています。
- 深刻な人材不足 ― 2024年時点で、タイは20,000人を超えるサイバーセキュリティ人材が不足していました。マネージドセキュリティプロバイダーの68%が適格な人材の採用に苦労しており、56%が銀行やグローバルテック企業との人材獲得競争による高い離職率を挙げています。
- 世界平均を大きく上回る攻撃件数 ― Check Pointによると、2025年上半期にタイの組織が受けた攻撃は週平均約3,200件で、世界平均の約1,950件を大きく上回っています。
この方程式は、人を増やすだけでは解決しません ― そもそも採用できる人材が足りないのです。だからこそAgentic AIは単なるトレンドではなく、実際の問題に対する構造的な解決策なのです。タイのマネージドセキュリティサービス市場は、ある予測では2030年まで年率約9%で成長する見込みです ― 採用が追いつかないなら、SOCのキャパシティを購入するのがもう一つの選択肢になります。
zcrが実際にどう取り組んでいるか ― 完全な自律性を過大に主張しない
zcrは「AIがすべてを行い、人間は何もしない」という絵姿を売りにはしていません ― それは現時点の技術水準を正直に反映したものではないからです。実際に今できていることは、連携する2つの層に分かれています。
この2つの層が組み合わさったものこそ、現時点で実現可能な「SOCにおけるAgentic AI」の実像です ― 人間を完全に置き換えるAIではなく、大量の作業をAIが引き受けることで、人間が本当に重要な判断に集中できる時間を作るという発想です。
自社にAgentic AIの検討が必要なサイン
- チームが受け取るアラート数が、人間が本当に処理しきれる量を超えている
- 採用のスピードが追いつかない、あるいは離職のたびに再教育が必要になっている
- アナリストの時間の大半が、クエリの作成やツール間のデータのコピーなど繰り返し作業に費やされ、実際の判断に使えていない
- セキュリティチームを拡大したいが、予算が脅威の増加ペースに追いついていない
2〜3個当てはまるなら、zcrSIEMとzcrSOARはまさにこの課題のために連携するよう設計された2つのプラットフォームです。
Agentic AIが現在のSOCチームにどれだけ役立つか気になる場合は、チーム規模とアラート量と照らし合わせてzcrSIEMのプランをご覧ください。
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Agentic AIが今のSOCチームにどれだけ役立つか、気になりませんか。お気軽にご相談ください。無料でご相談いただけます。
出典
- Check Point Software — タイ向けプレスリリース（2025年9月11日、ThaiPR.NET掲載） — 2025年上半期にタイの組織が受けた攻撃は週平均3,201件、世界平均は1,946件と報告
- ResearchAndMarkets — Thailand Managed Security Services Market Forecast and Competition Analysis Report 2025 — 2024年時点でタイには20,000人を超えるサイバーセキュリティ人材のギャップがあったこと、マネージドセキュリティプロバイダーの68%が適格な人材の採用に苦労し56%が世界的なテック企業や銀行との競争による高い離職率を挙げていること、さらに市場規模が2024年の4億1,313万米ドルから2030年に6億9,987万米ドル（年平均成長率9.02%）へ拡大するという予測を報告
推奨パターン：検証可能なパイプラインとしてagentを設計する
SOC向けのAI agentを構築・評価するなら、人が最初から最後まで追えるパイプライン（event → context → hypothesis → query → analyst review → approved action → audit record）で動かす構成をおすすめします。生のイベント、クエリ、ツール呼び出し、実行結果はモデルの要約とは分けて保持し、各アクションには型付きの入力、対象範囲、承認状態、冪等性キー（idempotency key）を持たせておくと、重複実行や誤った対象への操作を防ぐのに役立ちます。これは一般的な設計上の推奨であり、特定の製品の動作を説明するものではありません。
そうしたagentが実際にどのようなものか（運用ループ、権限、承認）はAI SOC Agent とは？セキュリティチームのための実践ガイドを、どこまで自律を認めるかの選び方はAI 支援 SOC と Autonomous SOC：運用モデルの選び方をご覧ください。