長年にわたり、セキュリティリーダーたちは人工知能が最終的に攻撃者を上回るだろうと言われてきた。その理想に近い世界では、SOC（セキュリティ運用センター）はより迅速で効率的、そして自律的になるはずだった。ベンダーは誤検知の減少、インシデント対応の迅速化、そして反復的な選別作業から解放された分析官を約束した。今、数十億ドルが費やされ、AI駆動型ツールが市場に溢れる中、経営幹部はより厳しい質問を投げかけている：AIは実際にSOCに対して測定可能なリターンをもたらしたのか？
GurucuとCybersecurity Insidersによる2025年 AI SOCの動向レポートによると、導入企業の60%がAIによって調査時間が少なくとも25%削減されたと述べている。これは有望なスタートだが、セキュリティにおける投資対効果の本当の意味を表面的に捉えたに過ぎない。多くの組織にとって、議論は「AIはどれだけ検知できるか？」から「実際にどれだけのコスト削減につながるのか？」へと移行している。私が 以前のフォーブス記事で書いたように、AI投資からの真の価値は、単なる収支改善だけでなく、運用の回復力と信頼性にあることが多い。
投資対効果の本当の意味
SOC調査用のメモリベースAIエージェントプラットフォームを提供するMate SecurityのCEO兼共同創業者であるアサフ・ウィーナー氏は、投資対効果の問題は一つの指標に集約されると考えている：スピードだ。「重要な問いは、封じ込めが攻撃者の実行時間より速いかどうかです」と彼は私に語った。実際には、組織が攻撃を横展開やデータ流出の前に阻止できるかどうかを問うことになる。
ウィーナー氏は、検知率は見栄えのいい指標に過ぎないと主張する。本当のテストは、SOCがどれだけ迅速かつ一貫して対応できるかにある。「数百のアラートに対して1件あたり45分の調査時間がかかるなら、攻撃者がレースに勝ちます」と彼は明言した。平均対応時間（MTTR）、分析官の定着率、チームがインシデントから学ぶ速度といった指標は、すべて直接的に投資対効果につながる。目標は脅威を発見するだけでなく、それを上回るスピードを実現することだ。
アラートは減少しても、混乱は同じ
アラート疲れはサイバーセキュリティにおける最もコストのかかる課題の一つだ。AIはこれを解決するはずだったが、多くのチームはそれが単に問題の形を変えただけだと報告している。「500件の一般的なアラートから、完全な調査が必要な50件の高優先度アラートに変わっただけです」とウィーナー氏は言う。「分析官は依然として12のツールを開き、手動でデータを相関付け、時間を浪費しています。」
この不満は業界全体に共鳴している。Adluminの2025年SOC状況レポートはAIを「力の乗数」と表現しつつも、組織の環境に合わせて調整されていないツールは新たな種類のノイズを生み出すリスクがあると警告している。これにより、コストのかかるパラドックスが生じる：セキュリティチームは脅威をより速く検知するものの、分析により多くの時間を費やすことになるのだ。
ウィーナー氏によれば、AIがコンテキストを理解し、どのユーザー行動が日常的なものか不審なものかを知ることで、真の成果が現れるという。「AIが出張中の従業員が異なるタイムゾーンからログインすることや、金曜日のエクスポートが通常であることを学習すれば、良性のものを自動的に解決できます」と彼は説明した。「そうして初めて、ノイズが本当に消えるのです。」
私がコンテキスト不足のAIは最も重要な場面で失敗しているで探求したように、実世界の理解なしのインテリジェンスはAIシステムを脆弱にする可能性がある—そしてSOCでは、その脆弱性は誤検知と分析官の時間の無駄につながる。
投資対効果を損なう隠れたコスト
AI駆動型SOCが可能性を示す一方で、隠れたコストがしばしばリターンを侵食している。ウィーナー氏は「トレーニングの罠」と呼ぶものを指摘する：新しいユースケースごとにラベル付きデータの継続的な供給を必要とするシステムだ。「あなたのチームは脅威ハンターではなく、データラベラーになってしまいます」と彼は言う。
統合は別の障害だ。カスタムデータレイクや独自のインフラでしか動作しないAIツールは新たなサイロを作り出し、複雑さを増大させる。そして「ブラックボックス」のリスクもある—モデルが分析官には容易に説明できない決定を下す場合だ。「分析官がそれらの決定を信頼しなければ、すべてを手動でレビューすることになります」とウィーナー氏は言う。「それは投資対効果を台無しにします。」私が別のフォーブスの記事で指摘したように、十分な速さで学習できないシステムは誤りを積み重ねることになる—そしてサイバーセキュリティでは、あらゆる遅延がコストを伴う。
Cybersec-Automationの2025年分析も同様の観察をしている：「アラートを閉じることはSOCがよりスマートになっていることを意味しません。重要なのは、AIエージェントが時間の経過とともに改善を支援しているかどうかです。」この一文は、監視と説明可能性が学術的な懸念ではなく、経済的価値を達成するための核心であることを強調している。
信頼のテスト
ウィーナー氏によれば、信頼はSOC自動化が成功するか失敗するかの分かれ目だという。「分析官がAIの決定を信頼しなければ、彼らを遅らせる高価なツールを追加しただけになります。」彼は解決策が説明で利用者を圧倒することではなく、AIがその論理をどのように提示するかを再設計することだと主張する。「検証は分単位ではなく、秒単位で行われるべきです」と彼は述べた。「設計は決定のレビューを労力のいらないものにすべきです。」
このアプローチは、ソフトウェアエンジニアが現在AI支援コーディングをどのように使用しているかを反映している：すべての行ではなく、重要な論理ポイントをレビューするのだ。SOCツールが同じことを行い、人間が即座に検証できる明確な推論を提示できるとき、AIはアシスタントから真の力の乗数へと変わる。監視はスピードの妨げではなく、パフォーマンス向上要因となる。
CFO、取締役会と投資対効果の会話
CISOとCFOは異なる言語を話すが、ウィーナー氏は彼らが最終的に同じものを望んでいると考えている：ビジネスの速度だ。「CFOは調査あたりのコスト指標を掘り下げているわけではありません」と彼は言う。「彼らはAIセキュリティ投資がビジネスをより速く動かし、製品をより早く発売し、新しい市場に拡大し、よりスマートなリスクを取ることを可能にするかどうかを尋ねています。」
その枠組みは業界全体で支持を得ている。Abnormal Securityは、AI駆動のインサイトが「検知までの平均時間や対応までの平均時間など、取締役会が重視する指標を直接改善している」と指摘し、運用パフォーマンスとビジネス成果を結びつけている。同様に、IBMの2025年 X-Force脅威インテリジェンスレポートは、AIと自動化により組織が平均侵害封じ込め時間を108日短縮できたことを発見した—これは取締役会が現在、投資対効果の証拠として引用する直接的な改善だ。
結論
最終的に、セキュリティにおけるAIの投資対効果は、検知率や華やかなダッシュボードによって決まるのではない。それはいかに効果的に企業がスピード、信頼、監視のバランスを取れるかにかかっている。ウィーナー氏が言うように、「勝利するAIツールは、防御側がついにレースに勝つのを助けるもの—より速い封じ込め、より大きな俊敏性、そして測定可能なビジネスインパクトをもたらすものでしょう。」
AIはまだSOCを完全に自律化していない。しかし、価値の測定方法—そして自動化の新世界に信頼を構築する方法—を再考する意思のある企業にとって、その見返りはついに手の届くところにあるかもしれない。
