生産性ベースのAIモデル：SecuronixがSOC成果のためのガバナンスAIを再定義する方法

今週、SecuronixはAmazon Web Servicesと共同で、AIエージェントであるSOCアナリストのSamとAgentic Meshを発表しました。見出しは単なるAI機能ではありません。生産性ベースのAIモデルへの転換です。

SOCチームがアラートに溺れる一方で、取締役会が「明確なAI投資収益率」を求める様子をご覧になったことはありますか?

こんな場面を想像してみてください。
午前8時45分。CISOが取締役会の事前ブリーフィングに参加します。夜間のアラートは40,000件を超えました。2名のアナリストが病欠を申請しました。規制当局がAIガバナンスの証拠を要求しました。財務部門はSIEM支出の増加について正当化を求めています。

チームはAIを使用しています。しかし、実際に何を提供したかを証明できません。

これがSecuronixがAmazon Web Servicesとの共同で最新のローンチでターゲットにしているギャップです。同社は、AIエージェントであるSOCアナリストのSamとSecuronix Agentic Meshを、セキュリティオペレーションのための生産性ベースのAIモデルとともに発表しました。

CXおよびEXリーダーにとって、これは単なるサイバーセキュリティのニュースではありません。規模でのガバナンスされたAIの青写真です。

生産性ベースのAIモデルとは何か、そしてなぜ重要なのか?

生産性ベースのAIモデルは、使用量やデータ消費量ではなく、完了した作業によってAIを測定します。

ほとんどのエンタープライズAI価格設定は、トークン、ストレージ、または機能を追跡します。そのモデルは消費に報酬を与えます。成果を証明することはほとんどありません。

Securonixはこのロジックをひっくり返します。
SamはAIによって完了した検証済みのアナリスト相当の作業に基づいてライセンスされます。生産性は透明に追跡されます。リーダーは節約された時間とスループットの向上を定量化できます。

CXおよびEXリーダーにとって、これはAIの価値を再構築します:

• 機能採用 → 測定可能な成果へ
• 実験 → ガバナンスされた本番環境へ
• イノベーションの見せかけ → 取締役会向け投資収益率へ

この転換は、CXリーダーがジャーニーAIとコパイロットで直面していることを反映しています。取締役会はチャットボットの使用統計を望んでいません。deflection率、解決時間の短縮、サービスコストの改善を求めています。

セキュリティは今、同じ言語を話しています。

SamというAIエージェントであるSOCアナリストとは何か?

Samは、Unified Defense SIEM内でTier 1およびTier 2の作業を自動化する、ガバナンスされた常時稼働のデジタルSOCチームメイトです。

Samが実行するのは:

• アラートトリアージ
• 調査エンリッチメント
• 相関分析
• 対応準備
• レポート要約

Securonixのプラットフォーム内でネイティブに動作します。アナリストはhuman-in-the-loop監視を通じて制御を維持します。

多くのAIコパイロットがサポートします。構造化された作業システムとして動作するものはほとんどありません。Samは調査ステップ全体で特殊なAIエージェントを調整します。アナリストが検証またはエスカレーションできる平易な言葉での要約を提示します。

結果:AIは判断を補強します。置き換えることはありません。

なぜSOCはAIガバナンスに苦戦しているのか?

ほとんどのAI展開が制御フレームワークよりも速く規模を拡大するためです。

セキュリティリーダーは3つの緊張に直面しています:

1. アラート量が増え続けている。
2. アナリスト不足が続いている。
3. 規制当局が説明責任を要求している。

取締役会は今、より厳しい質問をしています:

• AIはガバナンスされているか?
• アクションは監査可能か?
• ポリシーは実施されているか?
• 決定は取り消し可能か?

構造化されていないAIはこれらに答えられません。

そこでSecuronix Agentic Meshの登場です。

Agentic Meshとは何か、どう違うのか?

Agentic Meshは、検出、調査、対応、レポートにわたって特殊なAIエージェントを調整するガバナンスされたオーケストレーション層です。

モノリシックなアシスタントとは異なり、Agentic Meshは作業システムとして機能します。

それは:

• エージェント間で共有コンテキストを維持
• エンタープライズポリシーガードレールを実施
• アクションが説明可能で監査可能であることを保証
• 可逆性と人間による検証を許可

Amazon Bedrock AgentCoreを使用して構築され、顧客環境内で安全に実行されます。これによりエンタープライズグレードの隔離と回復力が提供されます。

コパイロットは質問に答えます。
Agenticシステムはガバナンスされたワークフローを完了します。

その区別がエンタープライズAIの成熟度を変えます。

これはどのように取締役会向けの成果に変換されるのか?

セキュリティリーダーはますます取締役会の監視下で活動しています。AIは信頼を証明しなければならず、約束するだけではありません。

HDFC銀行のCISOであるSameer Ratolikar氏によると:

SecuronixのChief Product OfficerであるSimon Hunt氏は、課題を明確に述べています:

取締役会の会話のために、生産性ベースのAIは以下を可能にします:

• 定量化されたアナリスト相当の作業
• 明確なコスト回避の物語
• 制御されたAIアクションログ
• 規制に対応した説明可能性

DPM Flexとは何か、データエコノミクスはなぜ重要なのか?

DPM Flexは、生のボリュームではなく分析的価値に基づいてテレメトリをルーティングし、SIEMコストを制御します。

データコストが急上昇すると、AI生産性は崩壊します。

Flex Consumption (DPM Flex)を備えたData Pipeline Managerは、成果駆動のデータエコノミクスを導入します。すべてを取り込むのではなく、高価値のテレメトリを優先します。

CXの類似点:

• すべてのインタラクションをプレミアムAIモデルに送り込まないでください。
• 低リスクのフローを異なる方法でルーティングします。
• データ取り込みを測定可能な成果に整合させます。

コストガバナンスはAIガバナンスの一部です。

CXおよびEXリーダーのための主要な洞察

1. 完了した作業によってAIを測定する。
採用指標は成果指標なしではほとんど意味がありません。

2. システム内にガバナンスを組み込む。
遡及的なコンプライアンスは脆弱です。

3. 人間の監視を保護する。
AIは判断を補強するときに最も拡張します。

4. AIを財務ナラティブに整合させる。
取締役会は成果を承認し、実験ではありません。

5. データエコノミクスを早期に制御する。
コスト規律なしにAIを拡張すると反発を生み出します。

エンタープライズAI採用における一般的な落とし穴

• 成果KPIなしでAIパイロットを開始する
• ガバナンスを後のフェーズとして扱う
• スループットの代わりに使用量を測定する
• 説明可能性の要件を無視する
• 投資収益率マッピングなしでデータ取り込みを拡張する

これらの落とし穴は断片化を生み出します。それらは経営幹部の信頼を損ないます。

実用的なフレームワーク:ガバナンスされたAIのためのPRODUCTモデル

CXQuestは、エンタープライズAI拡張のためのPRODUCTモデルを提案します:

P – 生産性単位の定義
測定可能な作業相当物を定義します。

R – リスクガードレールの組み込み
ワークフロー内でポリシーを実施します。

O – 監視の維持
エスカレーションの制御を人間が維持します。

D – データエコノミクスの管理
取り込みを分析的価値に整合させます。

U – ユースケース境界の明確化
定義された大量の作業から始めます。

C – エージェント間でのコンテキスト共有
サイロ化されたAIアシスタントを避けます。

T – リーダーシップへの透明なレポート
成果を財務言語に翻訳します。

Securonixは、セキュリティオペレーション内でこれらの原則の多くを運用化しています。CXチームは同じ構造を適応させることができます。

これは従業員体験(EX)にどのように影響するか?

アナリストの燃え尽き症候群は、コンタクトセンターの疲労を反映しています。

反復的なトリアージ作業が離職を促進します。
影響への可視性の欠如がエンゲージメントを低下させます。

Tier 1およびTier 2のノイズを吸収することで、Samはアナリストがより高リスクの判断に集中できるようにします。

AIは雑務を取り除くべきであり、自律性ではありません。

生産性ベースのAIモデル:なぜこの発表がより広範な市場のシフトを示すのか

セキュリティは、CXがそれらを採用する前に、しばしばガバナンスフレームワークを開拓します。

Agentic AIオーケストレーションへの移行は、次のエンタープライズAIフェーズが以下に焦点を当てることを示唆しています:

• ガバナンスされた自律性
• ワークフローレベルのAI
• 生産性ベースの価格設定
• 説明可能性ファーストの設計

取締役会はますます尋ねるでしょう:

AIはどれだけの作業を完了しましたか?
それは制御されていましたか?
我々はそれを擁護できますか?

このモデルはこれらの質問に直接答えます。

FAQ

生産性ベースのAIは従来のAI価格設定とどう異なるのか?

データ使用量や機能ではなく、検証済みの完了した作業にコストを結びつけます。

エンタープライズAIにおける「agentic」とはどういう意味か?

構造化されたワークフローを完了するために特殊なエージェントを調整するAIシステムを指します。

human-in-the-loop監視はどのように機能するか?

アナリストは実行前にAI生成のアクションをレビュー、検証、または取り消します。

なぜ取締役会はSOCにおけるAIガバナンスを気にするのか?

セキュリティ障害は規制および財務リスクを伴います。AIの決定は説明可能でなければなりません。

このモデルはCX環境に適用できるか?

はい。大量のルール駆動のワークフローは、生産性ベースのAI測定を採用できます。

CXおよびセキュリティリーダーのための実行可能な要点

1. AIが測定可能な作業単位を完了できる1つのワークフローを定義します。
2. 完了した単位ごとに節約されたアナリストまたはエージェントの時間を定量化します。
3. AIアクセスを拡張する前にポリシーガードレールを組み込みます。
4. 高リスクアクションのための人間によるレビューを実装します。
5. AI成果を財務的影響に翻訳するダッシュボードを構築します。
6. データ取り込みを成果駆動の分析に整合させます。
7. AI投資収益率を取締役会の言語で提示し、技術的指標ではありません。
8. ガバナンスの整合性のためにAIワークフローを四半期ごとに監査します。

AIエージェントであるSOCアナリストのSam、Agentic Mesh、およびDPM Flexは、Securonixの顧客向けにグローバルに利用可能です。

より深いシフトは明確です。

AIは実際の作業を行わなければなりません。
設計によってガバナンスされなければなりません。
そしてその価値は取締役会室で耐えなければなりません。

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