プルーフポイントがAIエージェントでセキュリティ運用を革新：脅威調査を迅速化し、SOCチームの負担を軽減

なぜ今、AIエージェントが必要なのか？DX推進におけるセキュリティ課題

近年、企業におけるデジタル変革（DX）が加速する一方で、サイバーセキュリティの脅威は増大し、セキュリティチーム、特にSOC（Security Operations Center：組織のセキュリティシステムを監視し、サイバー攻撃を検知・分析・対応する専門チーム）チームは以下のような課題に直面しています。

アラートの急増と優先順位付けの困難さ: 複数のセキュリティツールから日々大量のアラートが発生し、そのすべてを人力で確認し、優先順位を付けて対応することは非常に困難です。
情報の断片化とコンテキスト把握の遅延: セキュリティデータが複数のシステムやツールに分散しているため、関連するシグナルを統合し、脅威の全体像（コンテキスト）を把握するまでに時間がかかります。
調査から対応までの時間と労力: 複雑な脅威調査には多くの時間と専門知識が必要であり、アナリストの負荷が高まっています。

プルーフポイントの「2025 Data Security Landscape Report」によると、すでに54%の組織がアラートのトリアージ（優先順位付け）や調査にAI強化機能を活用していることが示されており、AIによるセキュリティ運用支援のニーズが高まっていることが分かります。

Proofpoint SOC Analyst Agentが解決する課題と具体的な機能

Proofpoint SOC Analyst Agentは、これらの課題に対し、人とAIエージェントの協調を通じて迅速かつ効率的な解決策を提供します。主な機能は以下の3点です。

1. 調査の迅速化

アナリストは自然言語（普段の言葉）で質問するだけで、連携されたプルーフポイント製品全体を横断してセキュリティイベントを調査できます。これにより、状況把握に必要な情報の収集・整理といった手作業が大幅に削減されます。

活用シーン: 不審なメールアラートが発生した際、「このユーザーのアカウントで他に異常なログインはあったか？」「このIPアドレスからのアクセス履歴は？」といった質問をAIエージェントに投げかけることで、関連するログ、DLP（Data Loss Prevention：情報漏洩対策）イベント、ユーザーリスクシグナルなどを瞬時に統合し、一貫性のある調査結果を得られます。

2. 定常的な分析の自動化

スレットハンティング（既知の脅威だけでなく、未知の脅威や潜伏している攻撃を能動的に探し出す活動）、データセキュリティ調査、エスカレーションレポートなどの定常的な業務について、スケジュール実行されるワークフローを設定できます。結果は適切なアナリストに自動的に送信されます。

活用シーン: 特定の条件に合致する疑わしい活動を毎週自動的にスキャンし、レポートを作成させることができます。これにより、アナリストは常に最新の脅威動向を把握しつつ、ルーティンワークから解放されます。

3. アナリストが最終判断を実施

AIエージェントは調査結果と推奨事項を提供しますが、アカウント設定の変更、脅威の封じ込め、その他の重要な修復措置を自律的に開始することはありません。調査結果は基となるソースデータまで追跡できるため、アナリストは推奨事項を検証し、最終的な意思決定を人間が行います。

活用シーン: AIが推奨する対応策をアナリストが確認し、承認することで、誤検知や誤った自動対応のリスクを避け、組織のセキュリティポリシーに沿った適切な対応が可能です。

対象企業規模と導入メリット

プルーフポイントは、フォーチュン100企業のうち80社以上、14,000社を超える大企業にサービスを提供している実績があります。このことから、Proofpoint SOC Analyst Agentは、主に大規模な組織や、高度なセキュリティ運用体制を持つ企業を対象としていると考えられます。

導入のメリットとしては、SOCチームの運用効率が向上し、アナリストの負荷が軽減されることで、より重要なセキュリティ事案への迅速な対応が可能になります。結果として、組織全体のサイバーレジリエンス（回復力）が強化されます。

セキュリティと連携、そして今後の展望

本機能は、OpenAI Daybreak Defense Networkを通じて提供されるプルーフポイント初の機能です。プルーフポイントのセキュリティデータとOpenAI Daybreakモデルの高度なAI推論が組み合わさることで、断片化されたシグナルから迅速かつ信頼性の高い調査結果、そして次に取るべき対応に関する推奨事項へとつなげることができます。

プルーフポイントは今後、脅威リサーチ、データセキュリティ、AIセキュリティなど、自社のポートフォリオ全体でOpenAI Daybreakモデルを活用していく可能性を検討しています。例えば、AI推論を活用して脅威リサーチャーが悪意ある活動を追跡したり、検知範囲の強化や修復提案までのクローズドループ型アプローチの構築を進めることが考えられます。