エージェンティック（自律型）サイバーセキュリティがセキュリティ運用を変革し、2027年のセキュリティ予算のあり方を左右しつつある。シスコ（Cisco）とオムディア（Omdia）の最新調査によると、企業の95%が「既存のAIOps（IT運用向けAI）ツールでは対応しきれない」と回答している。また、従業員500人以上の組織に所属するIT・ネットワーク運用リーダー1000人の過半数が、すでにAgenticOps（エージェンティックOps）へと移行したと答えた。
現在の脅威環境におけるアラートの量に対応し、毎日のネットワークアラートのバックログを手作業で解消しようとすれば、平均的な組織で100人のIT専門家を新たに雇用する必要があるとCISO（最高情報セキュリティ責任者）は指摘する。しかしその一方で、信頼という課題は残されたままだ。
PwCが10月に実施したグローバル調査では、上級リーダーの84%がフロンティアAIモデルの導入に伴いサイバー予算が増加すると予想している一方、サイバー防衛においてAIエージェントによる完全自律的な実行を承認すると答えたのは22%にとどまった。
本記事では、グーグル・クラウドのCISO、MacPawのMoonlock部門でシニアマルウェアリサーチエンジニアを務める専門家、そしてオルカス（0rcus）のCEOが、現在の自律型サイバーセキュリティツールに何ができるのか、そしてそれらが2027年のCISO予算をどのように形成しているのかを解説する。
自律型サイバーセキュリティツールには何ができるのか？
自律型サイバーセキュリティ技術が進化し、セキュリティチームがそれへの追いつきを図るなか、何ができて何ができないのかを理解することは運用の根幹となる。
「AIエージェントは、アラートの一次切り分け（トリアージ）や調査など、これまで分析担当者を忙殺してきたタスクを引き受ける能力をますます発揮している」と、グーグル・クラウドのCISOを務めるクリス・ベッツ（Chris Betz）は語る。
ベッツによれば、エージェントは現在、最前線の分析担当者が使用しているものと同じプレイブックに従い、アラート情報の拡充（エンリッチメント）、コマンドラインの分析、プロセスツリーの構築を行い、推奨される次のステップとともに判定結果を人間に提示できるようになっているという。
「それだけでなく、脅威インテリジェンスの統合、新製品の設計がセキュリティ要件に合致しているかの検証、ファズテストの生成、設定の差異（ドリフト）の検出、さらにはパッチのドラフト作成と検証を正確に行えるエージェントも登場している」とベッツは説明する。
「それでも、人間の承認を求めたいのは、取り消しが難しいもの、または結果が大きな影響を及ぼすものだ。本番環境への変更、高権限アカウントや経営幹部アカウントの無効化、顧客向けの対応、法的または規制上の義務に関わるものなどである」とベッツは述べる。
Moonlock by MacPawのシニアマルウェアリサーチエンジニアであるミハイロ・パジニウク（Mykhailo Pazyniuk）は、エージェントはバグハンティングにとどまらず、アラートのトリアージ、侵害指標（IoC）のエンリッチメント、マルウェア変種のクラスタリング、不審なURLやメールの検証などに優れていると解説する。
Moonlock Labでは、自律型サイバーセキュリティツールは主にリバースエンジニアリングと脅威インテリジェンスに使用されているとパジニウクは言う。
「エージェントは、難読化された多段階の攻撃チェーンを分解し、IoCを抽出し、関連するインフラへの展開を数時間ではなく数分で行う」とパジニウクは話す。「それでも、それはほぼリアルタイムで実行され、常に分析担当者が介在（Human-in-the-loop）しており、完全放置できるものではない」。
パジニウクによれば、エージェントはデジタル攻撃表面（アタックサーフェス）のリアルタイム監視にも部分的に貢献できるが、エンドポイントセキュリティの代わりにはならないという。
「エージェントは資産のプロットや露出リスクの優先順位付けには役立つが、エンドポイント保護は高速かつ予測可能・監査可能である必要があるため、依然としてシグネチャ、振る舞いルール、機械学習（ML）モデルなどの決定論的エンジンに頼っている」とパジニウクは言う。
「我々にとって、エージェントは前処理（アップストリーム）で機能する。新しいスティーラー（情報窃取型マルウェア）の検体を素早く解析できれば、それだけ早くユーザーのMacに検知ルールを届けることができる」とパジニウクは述べる。
ランサムウェア、詐欺、ブランドなりすましへの対応にどう貢献するか？
ベリゾン（Verizon）の2026年データ侵害調査レポート（DBIR）によると、全データ侵害に占めるランサムウェアの割合は前年の44%から48%へと再び増加した。一方、ソキュア（Socure）のレポートでは、AIを活用した詐欺攻撃がすべての業界およびあらゆる規模の企業において8000%以上急増したことが示されている。
一方でマイクロソフトは、信頼できる著名ブランドになりすましてユーザーにマルウェアをダウンロードさせる「ClickFix」攻撃が、2026年2月から5月初旬の間に110万台以上のユニークデバイスでMicrosoft Defenderにより確認されたと指摘している。これは2025年と比較して約8倍の増加だ。自律型サイバーセキュリティツールは、こうした脅威にリアルタイムで対処できるのだろうか？
ランサムウェアやブランドのなりすましについて「技術的には可能だ」とパジニウクは言う。
EDRやSOARと連携することで、エージェントはホストを隔離し、プロセスを終了させ、ハッシュ（検体）をブロックできるとパジニウクは語る。「しかし、1つの判断ミス（あるいはプロンプトインジェクションを受けたエージェントの誤動作）が正常なシステムをダウンさせる可能性があるため、影響の大きいアクションについては、ほとんどのチームが実行ボタンを人間に委ねている」。
またパジニウクは、大量のファイル暗号化やバックアップ消去はマシン速度で停止させなければならないため、ランサムウェア対策はエンドポイントの振る舞い検知の領域だと説明する。
「エージェントが真価を発揮するのは、アラート発報後にインシデントの範囲を特定し、意思決定を迅速化する局面だ」とパジニウクは語る。
「ブランドのなりすまし対策は、エージェントに非常に適している。類似ドメイン、偽インストーラー、悪質広告（マルバータイジング）を発見し、それらを攻撃キャンペーンとしてグループ化できるからだ。これは我々がまさに現場で検知し続けているものだ」とパジニウクは言う。
「しかし、偽サイトを発見することと、それをテイクダウン（削除）することは別問題であり、後者はレジストラやホスティング業者、広告プラットフォームに依存する」とパジニウクは説明し、エージェントは証拠の収集や悪用報告の提出を高速化できるが、レジストラに対処を強制することはできないと指摘する。
大規模なIoCのフラグ付け、エンリッチメント、ブロックは、抽出から判定、ブロックリストの更新に至るまで、エージェントが最も得意とする領域だとパジニウクは説明する。「攻撃者も自動チェックを回避するためにインフラを入れ替え、リダイレクトを組み合わせるため、ブロックしたドメインが翌朝には使われなくなっていることもある」とパジニウクは付け加える。
ランサムウェアに対処する自律型サイバーセキュリティの能力について、サイバーキネティクス企業0rcusのCEOを務めるニック・アダムス（Nic Adams）は、エージェントが大量のファイル名変更、エントロピーの急増、シャドウコピーの削除を数秒以内に検知すると語る。「その後、プロセスツリーを強制終了し、EDRを介してホストを隔離し、IdP（アイデンティティプロバイダー）におけるユーザーセッションを取り消し、DNSレベルでC2通信をブロックした上で、分析担当者がアラートを読み終える前に全エンドポイントをスキャンして同じ挙動がないか確認する」とアダムスは述べる。
なりすましや詐欺に関して、アダムスは、エージェントがCT（Certificate Transparency）ログ、新規ドメイン登録、アプリストアを監視して類似品がないかチェックし、認証情報の窃取を確認した上で、レジストラやホスティング事業者へテイクダウン申請を行い、メールゲートウェイやブロックリストにIoCを送信すると説明する。「これにより、フィッシングサイトは登録から数時間以内に閉鎖させることが可能になる」とアダムスは言う。
攻撃表面の監視について、エージェントは露出した資産や漏洩したキーを24時間体制でマッピングし、安全な攻撃性テスト（オフェンシブテスト）で悪用可能性を検証するため、チームは攻撃者が実際に到達できる脆弱性に絞ってパッチを適用できるとアダムスは説明した。
「経験則として、ホストのワイプなど破壊的な操作に限って、人間の承認を必須にすべきだ」とアダムスは述べる。
サイバー攻撃を緩和するために自律型サイバーセキュリティツールを安全に使用する方法
新たなリスクを生み出すことなく、エージェントを活用してランサムウェアやフィッシング、ブランドなりすましを軽減するために、ベッツはエージェントを受動的な「コパイロット」としてではなく、能動的な「オペレーター」としてセキュリティを確保する必要があると語る。
「それはアイデンティティと最小権限、外向きネットワークアクセスの厳格な制御、セグメンテーション、すべてのエージェントに対するログ記録から始まる」とベッツは述べる。「そのうえで、セキュリティ業務特有のリスクに対処する必要がある。フィッシングエージェントは、定義上、攻撃者が書いたコンテンツを読んでいるからだ」
「すべてのメールや偽サイトは、プロンプトインジェクションの脅威になり得る」とベッツは指摘する。「そのため、信頼できないコンテンツはエージェントの指示命令から分離し、実行時に入力と出力をフィルタリングし、攻撃者のコンテンツを読み取るエージェントには決して広範な実行権限を与えないようにすることだ」。
「ランサムウェアに対しては、エージェントがマシン速度で予兆行動を検知できるが、最悪の事態を防ぐのは不可変（イミュータブル）バックアップ、多要素認証（MFA）、そしてパッチ適用だ」とベッツは語る。
技術的アプローチを通じた「AIへの信頼」の獲得
シスコのレポートが指摘するように、セキュリティリーダーたちは信頼の問題に対処するために技術的なアプローチを採用している。企業の99%は、説明可能なAIの動作、人間による実行承認、ポリシーに基づく運用制限、緊急停止（オーバーライド）メカニズム、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、改ざん不可能な監査ログといったガードレールなしには、AIに自律的な行動を任せないと回答している。
「私はCISOに対し、エージェントを『キーボード操作が極めて速い新入社員』のように扱うようアドバイスしている」とベッツは言う。
ベッツによれば、エージェントに行動を許可する前に、企業は次の5つの要素（アイデンティティ、粒度、可逆性、ログ記録、スケーラビリティ＜サーキットブレーカー＞、定義されたアクション）を整えるべきだという。
自律型サイバーセキュリティの効用：トリアージと調査、脆弱性、そしてその測定方法
ベッツは、今日の自律型ツールから得られる最も明確なメリットとして、自動化されたトリアージと調査によってアラート疲れを軽減できることを挙げる。これは分析担当者が多大な労力を費やしている主要な領域であり、エージェントによって大幅な時間の節約が可能になる。
「2つ目の、そして私が最も本質的だと考えるメリットは、悪用可能なリスクの優先順位付けと、発見から修正までの時間の短縮だ」とベッツは言う。「セキュリティリーダーたちからは、対処すべき脆弱性が10倍に増えているという声をよく聞く。問題の発見はもはやボトルネックではなく、本当に重要なものを修正することこそが重要なのだ」。
コードの文脈、実行時の露出状況、脅威インテリジェンスを組み合わせたエージェントは、攻撃者が実際に到達できる一握りの問題を特定し、修正プログラムの検証と適用を支援できるとベッツは語る。
これらのメリットを測定するために、ベッツはアクティビティではなく成果を測定すべきだと提言する。具体的には、偽陽性（誤検知）および偽陰性（検知漏れ）率、修正までの時間、検知までの時間、削減された分析工数、露出期間およびカバー率などが挙げられる。
「これらの数値が変化していないのであれば、セキュリティ姿勢（ポスチャ）は改善しておらず、単にツールを1つ増やしただけに過ぎない」とベッツは指摘する。
自律型サイバーセキュリティが2027年のCISO予算をどう変えるか
「私はCISOに対し、基礎を防衛・保護するよう助言している」とベッツは語る。AI時代においてはセキュリティの基礎（ファンダメンタルズ）が陳腐化するという考え方は危険な誤解であるとベッツは説明する。「基礎こそが、エージェント型セキュリティを正しく機能させる要素なのだ」。
ベッツは、企業が以下の分野への投資を保護・拡大すべきだと提案する。
- アイデンティティ（特にマシンおよびエージェントのアイデンティティ）：MFA、ゼロトラスト、最小権限の原則。
- ログ記録、テレメトリ、データクオリティ。これらはエージェントが推論を行うための文脈となる。
- 統合とオープンアーキテクチャ。エージェントがテクノロジースタック全体でアクションを実行できるようにするため。
- ガバナンスと評価：エージェントのテスト、監視、キルスイッチ（緊急停止）機能。
- 人材：エージェントを活用してイノベーションを起こし、監督、調整、検証を行うための最も重要な投資。
一方で、以下の削減や統合を進めるべきだとしている。
- 1つの狭い領域しかカバーせず、データが重複するような重複した単機能（ポイント）ツール。
- 現在ではエージェントの方がより適切に処理できる、手作業やルールベースによる一次（Tier 1）トリアージ。
- サイロ化したツール群を無理やりつなぎ合わせているカスタムの接続コード。
- モデルの組み合わせによって低コストで優れた結果が得られるにもかかわらず、あらゆるタスクに単一のモデルを使い高額な費用を支払うこと。
「ほとんどのセキュリティ予算における最大の隠れたコストは、問題を発見してから修正するまでの時間である」とベッツは言う。「そこを短縮するために投資すべきだ」。
0rcusのCEOであるアダムスは、攻撃者はすでにAIエージェントを運用していると指摘する。「だからこそ、2027年に一次アラートのトリアージを行う人件費として費やされるすべての予算は、攻撃者に差し出しているようなものだ」とアダムスは言う。
「私はその予算を、自律的な封じ込め、継続的な攻撃性検証、自動テイクダウンへとシフトさせ、分析担当者を脅威ハンティングやエージェントの監視業務へと再配置すべきだと考える」とアダムスは語り、AIと自動化を高度に活用している組織はインシデント1件あたり約190万ドル（約2億9800万円）を節約したというIBMの2025年データを引き合いに出した。
自律型サイバーセキュリティと2027年予算に関する考察
ベッツは、近い将来におけるより自律的な運用への責任ある道筋と、どの決定を人間主導にとどめるべきかについて、スイッチではなく「ダイヤル」のように段階的に考えるべきだと語る。
企業は、支援から推奨へ、承認付きのアクションへ、そして定められた制限内でのアクションへと移行し、根拠が示された場合のみその制限を拡大していくべきだ。
「リスクの受容とビジネス上のトレードオフ判断、情報開示や規制当局への通知、顧客や本番環境に広く影響を与えるアクション、そしてエージェント自身の権限変更など、一部の意思決定は人間主導に留めるべきだ」とベッツは述べる。
「自律性は成果によって獲得されるべきものであり、決して自己付与されるものではない」
