投稿者 global-ai-media 
生成AIのトレンドは、単なる「対話」から「自律的な行動」へと急速にシフトしています。Ciscoが新たに発表したセキュリティ脅威ハンティング機能は、AIが単なる検索ツールではなく、調査・分析を代行する「自律的エージェント」として機能する未来を明確に示しました。本記事では、この「Agentic AI」の動向を解説し、日本のセキュリティ現場における活用可能性と、導入に際しての現実的な課題を考察します。
「Agentic AI（自律型AI）」とは何か
昨今のAI業界で最も注目されているキーワードの一つが「Agentic AI（エージェンティックAI / 自律型AI）」です。従来の生成AI（チャットボット）が、人間が入力したプロンプトに対して受動的に回答を返すだけだったのに対し、Agentic AIは、与えられた抽象的な目標（ゴール）に対して、AI自身が「何をすべきか」を計画し、ツールを使いこなし、複数のステップを経てタスクを遂行する能力を持ちます。
Ciscoが発表した「PEAK Threat Hunting Assistant」は、まさにこの概念をサイバーセキュリティ領域に適用したものです。記事によれば、このAIは「個人のリサーチアナリスト」のように振る舞い、膨大な情報を収集・統合するとされています。これは、AIが単なるQ&Aマシンから、実務プロセスの一部を自律的に担う「同僚」へと進化していることを示唆しています。
セキュリティ運用（SecOps）における「調査員」としてのAI
サイバーセキュリティの領域、特に脅威ハンティング（ネットワーク内に潜む未知の脅威を能動的に探す活動）は、極めて高度な専門知識と泥臭い作業の両方が求められる分野です。アナリストは、膨大なログデータ、最新の脅威インテリジェンス、過去のインシデント記録を行き来しながら、点と点を結びつける作業を強いられます。
ここにAgentic AIが導入されるメリットは、単なる「効率化」を超えています。AIエージェントは、24時間365日疲れを知らず、複数のデータソースから相関関係を洗い出し、人間のアナリストに「判断材料が揃った状態」を提供します。これにより、人間はデータの収集・整形という前処理から解放され、最終的な「脅威か否か」の意思決定や、対応策の策定といった高度な判断業務に集中できるようになります。
日本のセキュリティ現場が抱える課題との親和性
この技術トレンドは、特に日本の企業にとって重要な意味を持ちます。日本国内では、セキュリティ人材の不足が深刻な経営課題となっています。経済産業省などの調査でも指摘されている通り、高度なスキルを持つアナリストの採用は極めて困難です。
Agentic AIは、経験の浅い若手エンジニアや、兼務でセキュリティを担当している情シス担当者の強力な支援ツールになり得ます。例えば、海外の脅威情報を日本語で要約させたり、複雑なクエリ（検索コマンド）を書かずに自然言語でログ調査を指示したりすることで、スキルのギャップを埋めることが可能です。つまり、AIを「ベテランの調査員」としてチームに加えることで、組織全体の対応能力を底上げできる可能性があります。
実務導入におけるリスクと「Human-in-the-loop」
一方で、Agentic AIを実務に組み込む際には、特有のリスクも考慮しなければなりません。最大のリスクは、AIによる「誤検知（False Positive）」や「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。セキュリティ分野において、無実の通信を攻撃と誤認して遮断してしまえば、ビジネス停止（可用性の侵害）という重大な事故につながります。
したがって、AIに調査や分析を任せたとしても、最終的なアクション（遮断や隔離など）の実行権限までを完全に自動化することには慎重であるべきです。当面の間は、人間がAIの提案を確認し、承認するプロセス「Human-in-the-loop（人間による判断の介在）」を維持することが、ガバナンスおよびコンプライアンスの観点から不可欠です。日本の組織文化においては、責任の所在を明確にするためにも、このプロセス設計が導入の鍵となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のCiscoの事例は、AI活用が「生成」から「代行」へ進んでいることを象徴しています。日本企業がこの潮流を活かすためのポイントを整理します。
- 「副操縦士」から「分身」への視点転換：AIを単なる文書作成アシスタントとしてだけでなく、調査や予備分析を任せる「ジュニアアナリスト」として位置づけ、業務フローを再設計してください。
- 人材不足対策としての活用：採用難易度の高い専門職（セキュリティ、法務、データ分析など）の業務において、Agentic AIによるスキル補完を検討してください。言語の壁を超える能力も、グローバルな情報収集において日本の強みになります。
- 自律性のコントロール：AIエージェントは便利ですが、勝手な行動をさせないためのガードレールが必要です。特にセキュリティや金融取引など、ミスが許されない領域では、必ず人間が最終承認を行うワークフローを確立してください。
- ベンダーロックインへの注意：特定のプラットフォームに依存したAIエージェントは便利ですが、データが囲い込まれるリスクもあります。自社のデータガバナンス方針と照らし合わせ、適切なツール選定を行うことが重要です。