Zscaler Agentic SOCは、この一連の作業をAIエージェントによって支援する。

AIエージェントが「調査」や「対応」まで担う

　同サービスでは、ゼットスケーラーのゼロトラスト環境から得られるテレメトリーに加え、サードパーティーのセキュリティデータなどを組み合わせ、攻撃につながる情報を相関分析する。その上で、AIエージェントがアラートのトリアージや根本原因の調査、判定、レスポンスのワークフロー起動などを担う。

　例えば、侵害されたユーザーを隔離したり、攻撃者との通信を遮断したり、ネットワーク内での横展開（ラテラルムーブメント）を止めたりといった対応を、インラインの制御機能と組み合わせて自動化する。

　従来のAI活用では「アラートを要約する」「ログを分析する」といった支援が中心だった。これに対し、Zscaler Agentic SOCは、分析結果をその後の対応につなげるところまでを想定している点が特徴だ。

「AIを入れれば安全」ではない

　もっとも、AIエージェントにセキュリティ対応を任せれば、それだけで安全になるわけではない。セキュリティ対応では、誤検知によって正規のユーザーやシステムを止めてしまうリスクもある。そのため、AIがどの情報を根拠に判断したのか、どのような対応を実行したのかを確認できることが重要になる。

　ゼットスケーラーは、単一のAIモデルに依存するのではなく、AnthropicやOpenAIなどのAIラボと連携し、同社の脅威インテリジェンスやゼロトラストのテレメトリーと組み合わせるとしている。

　また、AIだけに判断を任せるのではなく、ゼットスケーラーやRed Canaryのセキュリティ専門家による脅威ハンティングやサポートも組み合わせる。

　AIを活用したSOCというと、大企業向けの高度なセキュリティ対策に見える。だが、背景にある課題は企業規模を問わない。

　セキュリティ担当者が専任で置かれていない企業では、システム担当者が通常業務と並行してアラートを確認するケースもある。攻撃が高度化し、確認すべき情報が増えれば、限られた人員だけで対応し続けることは難しくなる。

　その意味でAIエージェントの役割は、「人間の代わりに全部判断する」ことではなく、情報収集や調査、優先順位付けなど、担当者の負担が大きい作業を自動化し、人が本当に判断すべき案件に集中できるようにすることにある。

SOCも「AI前提」の運用へ

　ゼットスケーラーが2026年9月に発表したZscaler Agentic SOCは、こうした考え方に基づき、エクスポージャー管理と脅威対応を単一のプラットフォームでつなぐ。

　同社は、1日7500億件に及ぶゼロトラストトランザクションから得られるテレメトリーを活用し、ネットワークやアイデンティティー、エンドポイント、クラウド、AIなどにまたがる情報をリアルタイムの検知・対応に利用するとしている。

　AIエージェントの活用が広がれば、企業のセキュリティ運用でも「AIをどう導入するか」だけでなく、「どこまでAIに調査や対応を任せ、人はどこで判断するのか」という役割分担が重要になる。

　攻撃側のAI活用が進む中、セキュリティ対策も「人がアラートを見つけて対応する」モデルから、AIが大量の情報を処理し、人が重要な判断に集中するモデルへ移行しつつある。セキュリティ人材の不足に悩む企業にとっても、AIエージェントによるSOCの自動化は、今後検討すべき選択肢の一つになりそうだ。