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title: 「従来型SOCの限界 -machinespeedの攻撃にどう立ち向かうか-」
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author: [ohhara](https://docswell.com/user/ohhara_shiojiri)
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description: 【第15回】サイバーセキュリティ勉強会2026夏 in 塩尻 - connpass https://shiojiri-cyber.connpass.com/event/383826/ SCSKセキュリティ株式会社　島田 慎之介
published: September 02, 26
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従来型SOCの限界
― machine speed の攻撃にどう立ち向かうか ―
SCSKセキュリティ株式会社
セキュリティインテリジェンス事業本部
島田 慎之介
2026年8月29日
塩尻サイバーセキュリティ勉強会2026 夏
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自己紹介
名前
島田慎之介 (しまだしんのすけ)
担当業務
インシデント対応、ログ調査、SIEMルールチューニング
経歴
2022年 - 2025年：地方銀行のCSIRT/SOC
2025年 - 2026年：グローバルに拠点を持つ製造業のプライベートCSIRT/SOC
保有資格
CISSP
情報処理安全確保支援士（登録番号：027181号）
応用情報技術者
基本情報技術者
CompTIA Security+
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会社概要
キーメッセージ
守り抜く、セキュリティのすべての力で。
会社名
SCSKセキュリティ株式会社 ［SCSK Security Corporation］
代表
代表取締役社長
市場 健二
役員
取締役 執行役員
取締役
取締役
監査役
執行役員
執行役員
黒木 俊平
佐藤 利宏
谷口 愼一
佐々木 和志
福田 洋介
中田 勝也
（2026年4月1日付）
https://scsksecurity.co.jp
事業内容
セキュリティサービス開発・販売（コンサルティング、脆弱性診断・評価、トレーニング、運用監視サービス（SOC）等）
セキュリティ製品販売
設立日
2023年8月1日
所在地
〒135-0061 東京都江東区豊洲3-2-20 豊洲フロント
資本金
5,000万円（SCSK株式会社100%出資）
2027年4月に「ＳＣＳＫネットワンセキュリティ株式会社」に社名を変更します。
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私たちが推奨する取り組み
Re-Architecting Security
セキュリティ・アーキテクチャーの再設計
従来のセキュリティ
これからのセキュリティ
コストセンター/アウトソーシング
成長を支える基盤/ビジネスパートナー
境界型防御の延長と単一
プロダクト・サービスへの依存
パラダイム
シフト
将来顕在化しうる脅威への
プロアクティブな対応
アラート・脆弱性・事故対応に
追われる労働集約型の運用
顧客企業の事業継続性と社会
的信用を担保する中核インフラ
ホラーストーリー起点による
保険的なIT・セキュリティ投資
守りではなくビジネスの成長を
支える投資への転換
変化に対応し続けるために、継続的に「最適なアーキテクチャへの再設計」に取り組むことが必要です。
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今日いちばん伝えたいこと
攻撃はもう "machine speed" で動いている。
人の速さを前提にしたSOCは、
頑張りの問題ではなく、間に合わない。
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今日の流れ
まず
攻撃はどれくらい速いのか（数字で見る）
次に
人を増やしても追いつけない理由
さらに
その差が、これからも開き続ける理由
最後に
では、どう立ち向かうか
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はじめに ― 私たちの初動って、どれくらいかかるでしょう
初動でやっていること
だいたいの所要時間
アラートに気づく
数分〜数十分
端末を立ち上げてコンソールに入る
2〜5分
ログを見て状況を把握する
10〜30分
他部署にログ抽出をお願いする
数時間〜数日
初動の判断を下す
―
このあと出てくる数字を、
いま思い浮かべた時間と比べてみてください
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侵入された端末は、22秒後に別の攻撃者の手へ
22秒
初期アクセス → 次の攻撃グループへの
引き渡し（中央値, 2025年）
2022年は 8時間超 でした
● 初期アクセスブローカー（IAB）が侵入したあと、ランサム実行部隊へ権限を渡すまで
が中央値22秒
● 闇市場での「販売」を挟まず、提携先へ直接渡す形が増えている（一部は自動化）
● つまり、軽微に見えるアラートが数十秒後には重大な侵害になっている
8時間超から22秒へ。ここまで縮むのは、人が間に入っていては無理です。
攻撃の連携部分は、もう機械が回している。
出典: M-Trends 2026 (Mandiant/Google Cloud, 2026.3.23) https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/m-trends-2026/
SecurityWeek (2026.3.23) https://www.securityweek.com/m-trends-2026-initial-access-handoff-shrinks-from-hours-to-22-seconds/
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こちらに残された時間は、29分
29分
ブレイクアウトタイム＝侵入 → 横展開
が始まるまでの平均（eCrime）
最速は 27秒
●
●
●
●
ブレイクアウトタイム＝最初の端末から他システムへ広がり始めるまでの時間
これは攻撃側の速さというより、こちらに残された持ち時間
昨年は48分。今年は29分。19分縮まった
MITRE ATT&CK でいう横展開を許した時点で、被害は一気に広がる
Slide 6 と並べてみると ―
さきほどの初動フロー、ログ抽出の依頼だけで29分を超えます。
つまり、スタートラインに立つ前に終わっている。
出典: CrowdStrike 2026 Global Threat Report https://www.crowdstrike.com/en-us/global-threat-report/
NRIセキュア「AI SOCとは？」(2026) https://www.nri-secure.co.jp/blog/ai-soc
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この4年で、何が起きたか
年
侵入からデータ窃取完了までの時間
2021年
44日
2023年
9日
2025年
72分 ／ 最速 25分
44日 → 9日 → 72分。4年で、桁が3つ変わりました。
● 攻撃の高速化は「今年たまたま」ではなく、継続している傾向
● Slide 8 の「昨年48分 → 今年29分」も、この流れの中にある
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出典: Unit 42「Global Incident Response Report 2026」 https://unit42.paloaltonetworks.com/incident-response-report/
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machine speed は「速さ」だけの話ではない
速いほう（金銭目的）
遅いほう（諜報・内部脅威）
引き渡し
22秒
―
持ち時間
29分
―
潜伏期間
すぐ実害へ
中央値122日
代表例
ランサム／Recovery Denial
BRICKSTORM（UNC5221）約393日
●
世界の中央値ドウェルタイムは14日へ上昇（前年11日）
●
要因：EDRが入らないエッジ機器・仮想化基盤への居座り
●
Mean time to exploit は −7日＝パッチが出る前に悪用が始まっている
machine speed とは、"人の時間感覚から外れている"ということ。
速すぎて追えない（22秒／29分）だけでなく、遅すぎて気づけない（122日／393日）。
上にも下にも、人の感覚の外側にある。
出典: M-Trends 2026 (Mandiant/Google Cloud) https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/m-trends-2026/
M-Trends 2026 Executive Edition https://services.google.com/fh/files/misc/m-trends-2026-executive-edition-en.pdf
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人を増やして、もっと速くすればいい
40-62%
● 自然な発想です。ただ、数の面で難しいのが実情です
● エンタープライズSOCが受け取るアラートは1日3,000件超
● そのうち 40〜62%が未調査のままになっている
手つかずのまま残っているアラート
速くする以前に、まず全部見られていない。
今も半分は手が回っていない状態です。
出典: Vooban (2026) https://vooban.com/en/articles/2026/02/how-ai-agents-are-transforming-alert-triage-in-security-operations-centers
Microsoft「Agentic SecOps / State of the SOC」(2026) https://marketingassets.microsoft.com/gdc/gdc46cegG/original
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人を増やしても、29分には間に合わない
● アナリストは週の20%超（丸1日分）を、手作業のデータ集め
に使っている
● セキュリティ責任者の91%が「この隙間が実際に重大インシ
デントにつながった」と回答
● 100人分の処理能力で3,000件をさばくのは、単純に計算が
合わない
そもそもアラートが増えている理由（AIではありません）
●
監視対象が増えた（クラウド／SaaS／リモートワーク／IoT・OT）
●
製品が多層化した（EDR/NDR/CASB/SASE がそれぞれ鳴る）
●
見逃しを恐れて検知を敏感にした → 誤検知が増えた
つまり、人の速さは上げようとしても上げきれない。
出典: Microsoft State of the SOC (2026) https://marketingassets.microsoft.com/gdc/gdc46cegG/original
Vooban (2026) https://vooban.com/en/articles/2026/02/how-ai-agents-are-transforming-alert-triage-in-security-operations-centers
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何が、加速を止めないのか
89%増
●
〜2024年：AIは主に作業効率を上げる道具
●
2025年〜：実際に動くマルウェアにAIが組み込まれる段階へ
●
GTIGは「攻撃者はもう、効率化のためだけにAIを使ってはいない」と評価
AIを使った攻撃の、前年比の増え方
AIの使い方
名称
状況
PROMPTSTEAL
実行時にLLMへ問い合わせ、その場でWindowsコマンドを生成
実際に使用（APT28／ロシア）
PROMPTFLUX
LLMに自分のコード書き換えを依頼
開発中・実験段階
PROMPTLOCK
実行時にLuaのペイロードを生成
PoC（学術由来の可能性）
加速の裏には、AIという恒常的な駆動源がある。ペイロードが実行のたびに作り直され、
ハッシュやYARAは"存在しないコード"を照合することになる。
残るのは振る舞いを見て相関を取る方法 ― これは人手では量的に回りません。
出典: CrowdStrike 2026 Global Threat Report https://www.crowdstrike.com/en-us/global-threat-report/
GTIG AI Threat Tracker (2025.11) https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/threat-actor-usage-of-ai-tools/
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とはいえ、煽りすぎないようにしたい
① Mandiant（M-Trends 2026）
2025年は「AIが直接の原因で侵害された
年」ではない。
② GTIG（2026年2月）
攻撃グループが、状況を根本から変えるよ
うな決定的な能力を手にしたとは、まだ観
測されていない。
③ Unit 42（2026年8月）
AI搭載マルウェア405検体のうち約97%は
サンドボックスやVirusTotal上にしかない。
実際の顧客環境に届いた12件は、すべて既
存の振る舞い検知で止められた。
今日の話は「AIが怖い」ではありません。
あくまで machine speed（速さの差） の話です。
出典: M-Trends 2026 https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/m-trends-2026/
GTIG (2026.2) https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/distillation-experimentation-integration-ai-adversarial-use
Unit 42「The State of AI-Enabled Malware」(2026.8) https://unit42.paloaltonetworks.com/ai-enabled-malware-analysis/
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ここまでの整理
話したこと
数字
攻撃はもう機械の速さで動いている
22秒／29分／122日
しかも、加速し続けている
44日 → 9日 → 72分
人を増やしても、量的に追いつかない
3,000件／40〜62%が未調査
この差は、この先さらに開きそう
89%増／シグネチャが効きにくい
人の速さのままでMachineSpeedに向き合う方法は、残っていないのか。
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MachineSpeedで返すなら、SOARでいいのでは？
● 決めた手順は、想定外の場面で止まる → そこで人にエスカレーションされる
● ツールが分かれている → 画面を行き来する時間が積み上がる
● そもそも見えていない領域がある → エッジ機器や仮想化基盤にはEDRが入らない
SOARは速いけれど、融通が利かない。
machine speed の攻撃は状況に合わせて変えてくるので、
決め打ちの自動化だけでは受けきれない。
出典: Vooban (2026) https://vooban.com/en/articles/2026/02/how-ai-agents-are-transforming-alert-triage-in-security-operations-centers
NRIセキュア (2026) https://www.nri-secure.co.jp/blog/ai-soc
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いま注目されているのが "Agentic AI"
技術
machine speed への対応
動き方
SOAR（従来の自動化）
決めた手順を実行
速いが融通が利かない
Copilot（生成AI）
人が指示して補助
起点が人＝人の速さ
AI分類器
単発で判定
多段の調査ができない
Agentic AI
自分で調査手順を組み立て、状況に合わせて動く
machine speedで対応できる
具体例：不審なログインを検知したとき
Autonomous SOC とは
●
① IPの評判 ② 本人の出張履歴 ③ 端末の状態 ④ 普段の行動と比較
Agentic AI は"部品"。それを組み込んだSOC全体の姿を
"Autonomous SOC" と呼びます。
材料をまとめ、悪性／問題なし／判断保留に分類し、根拠も提示
ただし、0か1かではなく「段階」です（本講演での整理）
●
全体を見るエージェントが調査を分解し、専門エージェントに割り振る
出典: iTechGuides (2026) https://www.itechguides.com/agentic-ai-in-the-soc-the-dawn-of-autonomous-alert-triage/
Vooban (2026) https://vooban.com/en/articles/2026/02/how-ai-agents-are-transforming-alert-triage-in-security-operations-centers
Hunters https://www.hunters.security/en/blog/agentic-ai-secops ／ IBM https://www.ibm.com/think/insights/agentic-ai-enables-autonomous-soc（段
階整理は本講演による）
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自律度は「0か1か」ではなく、段階
段階
状態
人の関わり
1. 支援
人が調べ、AIが補助する
人が主役
2. 一部自律
AIが調査し、人が承認して実行
承認者
3. 監督付き自律
AIが実行し、人は監視する
監督者
4. 完全自律
人が介在しない
―
今日お話ししているのは、2段目から3段目にかけての話です。
ここが、いま現実的に手が届く範囲だと考えています。
出典: iTechGuides (2026) https://www.itechguides.com/agentic-ai-in-the-soc-the-dawn-of-autonomous-alert-triage/
IBM https://www.ibm.com/think/insights/agentic-ai-enables-autonomous-soc ※段階の分け方は本講演独自のまとめ
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では、実際のところどうなのか
ここまでは各社の公開レポートの話でした。ここからは、実際に運用環境で検証したデータから話します。
項目
内容
対象
エンドポイント検知アラートの一次トリアージ工程
やり方
実運用のアラートを流し込み、アナリストの判断と突き合わせる
期間
数週間規模
位置づけ
書き戻しはせず、判定結果の確認のみ（監視のみモード）
確かめたかったこと
●
機械の判定は、人の判断と食い違わないか
●
一次トリアージは、どのくらいの時間で終わるか
●
人が見きれていない領域を拾えるか
一次トリアージは、人の速さから機械の速さの領域へ移せそう
― ただし、そのまま任せきりにはできない
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出典: 検証データ
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検証から見えてきたこと
■ 有効性が確認できた点
■ 課題として残った点
●
人の判断とのズレが小さかった
●
●
判断の根拠が文章で残る → 人が後から検証できる
エスカレーションに過検知が混じっていた
→ チューニングで改善は見込めるが、入れれば終わりではない
●
見きれていなかった領域から拾えた
（利用者を騙す手口の疑いなど）
●
検知したあとの流れは別途つくる必要がある
（誰が確認し、判断し、記録するか）
●
環境の前提を伝えると、それを踏まえて判断した
●
チューニングは2系統：従来型のパターン指定と、自然言語での指
示
「入れれば解決」ではありません。
ただ、人が見られていなかった領域が見えるようになったことは確かです。
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出典: 検証データ
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いきなり「完全自律」には届かない
なぜ届かないのか
（理由はAIの性能ではなく周辺条件）
HITL（2段目）
HOTL（3段目）
●
監視の対象範囲が埋まっていない（エッジ機器・仮想化
基盤）
人の位置
処理の流れの中に入る
流れの外から見ている
●
データの質が揃っていない（ログの欠け、検知ロジック
の弱さ）
動き方
AIが提案し、人が承認して実行
AIが実行し、人は監視・必要なら止
める
●
権限設計ができていない（誰が何を承認するか）
●
判定の確からしさを測る仕組みがない
速さ
そこで人の速さに戻る
機械の速さを保てる
向く場面
端末隔離・アカウント停止など影響
の大きい操作
調査・情報収集・低リスクな判定
→ AIでは直せない部分が、まだ残っている。
現実的な線引きの例
●
●
ログ照会・レピュテーション確認・相関分析、明らかな誤検知のクローズ
→ HOTL（事後に監査）
端末の隔離、アカウント無効化、本番系の遮断
→ HITL（実行前に人が承認）
完全自律を否定しているのではありません。
いま立てる場所から、順に上げていく ―― それが現実的
です。
出典: iTechGuides (2026) https://www.itechguides.com/agentic-ai-in-the-soc-the-dawn-of-autonomous-alert-triage/
Abnormal AI (2026) https://abnormal.ai/learning/triage-agent-soc-ai-automation ／ M-Trends 2026 https://cloud.google.com/blog/topics/threatintelligence/m-trends-2026/ ／ 検証データ
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では、人はどこに立つのか ― "in the loop" から "on the loop" へ
ここまで「人の速さでは追いつかない」という話をしてきました。ただしこれは、人の役割がなくなるという話ではありません。
仮に4段目に近づいたとしても、誰かが監督する必要は残ります。
これまで
これから
立ち位置
ループの中（in the loop）
ループの上（on the loop）
やること
自分でログを引き、自分で判断する
任せて、見届ける
速さ
人の速さがそのまま全体の速さ
機械の速さで回り、人は追随しない
求められる力
手を動かす速さ・正確さ
任せ方の設計と、見極める力
"on the loop" で人が担うこと
ガードレールの設計／監督／介入の判断／例外への対応（ハンティング）／
方針の決定
速さで勝負する仕事は、機械へ。
人は "on the loop" で、その機械を信頼できる状態に保つ。
出典: Splunk「2026年のセキュリティ予測」(2026) https://www.splunk.com/ja_jp/blog/leadership/security-predictions-2026-what-agentic-ai-means-for-thepeople-running-the-soc.html
NRIセキュア (2026) https://www.nri-secure.co.jp/blog/ai-soc ／ iTechGuides (2026) https://www.itechguides.com/agentic-ai-in-the-soc-the-dawn-ofautonomous-alert-triage/
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まとめ：machine speed には machine speed で
●
●
●
●
●
攻撃はもう機械の速さで動いていて、人の速さのSOCは間に合わない
しかも、この4年で加速し続けている
人を増やしても、量の壁で速さは上げきれない
対抗手段は、機械の速さで回る自律的なトリアージ
ただし、一足飛びに完全自律へ行くのではなく、いま立てる段階から順に上げていく ― そのとき人は "on the loop" へ移る
攻撃者はバトンを 22秒 で渡し、29分 後には横展開を始める。
それでいて、122日 潜んでいることもある。この4年で 44日 が 72分 になりました。
問われているのは "戦うかどうか" ではなく、
"どの速さで動く仕組みを持ち、どこに人が立つか" だと思います。
出典: M-Trends 2026 https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/m-trends-2026/
CrowdStrike 2026 Global Threat Report https://www.crowdstrike.com/en-us/global-threat-report/
Unit 42 GIRR 2026 https://unit42.paloaltonetworks.com/incident-response-report/
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