チップス
どんぐり大学卒、一般企業の情報システム部で働く若手エンジニア。
入社1〜3年目らしい悩みを抱えつつ、日々の運用やセキュリティ対応に奮闘中。慌てんぼうだが素直で吸収力が高く、ボスに鍛えられながら着実に成長している。
ボス
セキュリティ、インフラ、運用の修羅場をくぐってきた歴戦のエンジニア。サイバーセキュリティラボの所長でボスと呼ばれている。
現場視点と経営視点の両方から、本当に使えるセキュリティとキャリア戦略を叩き込む。口は悪いが面倒見はよく、若手育成と実践的な情報発信に力を注いでいる。
@boss_sec_labo
「SOCのアラート対応、少人数で回すのが限界になってきた…AIで自動化できないの？」
「生成AIをセキュリティ運用に使いたいけど、本当に実用レベルになってるの？」
チップスボス、ZOZOがClaude CodeでSOC業務を自動化したって話題になってましたでしゅ。3人体制でどうやって実現したんでしゅか？
ボス面白い取り組みだな。ZOZOのSOCチームはZOZOTOWNやWEARなど大規模サービスのアラートを3人で回していた。それをClaude CodeとMCPサーバーを組み合わせて、Tier1相当の初動対応を完全自動化した。
ZOZOは2026年7月13日、情報セキュリティ部がClaude Codeを活用したSOCアラート自動トリアージエージェントを構築した事例を公開しました。
3人のSOCメンバーで大量のセキュリティアラートを処理するという課題に対し、AIエージェントで初動対応を自動化し、人手が必要な判断に集中できる体制を実現した取り組みです。
この記事では、ZOZOが公開したSOC自動化の仕組みと設計思想、国内企業が参考にできるポイントを解説します。
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ZOZOTOWNとWEARという大規模サービスを抱えるZOZOのSOCチームは、日々大量のセキュリティアラートを少数精鋭で処理していました。
セキュリティアラートの大量発生は、多くの企業のSOCが共通して抱える課題です。
ZOZOが直面していた主な問題は以下の通りです。
この課題に対してZOZOが選んだのは、Claude Codeを中心に据えたAIエージェントの構築でした。
すでに問い合わせ調査のリードタイムを平均70%削減するなど、Claude Codeの業務活用で先行していたZOZOの蓄積が、今回のSOC自動化にも活かされています。
チップス70%削減ってすごいでしゅね！でも、AIにセキュリティ判断をさせて大丈夫でしゅか？
ボスそこがZOZOの設計の肝だ。AIに「判断」をさせているのではなく、「初動調査と優先度評価」だけをやらせている。最終的な対応判断は人間が行う。Read権限だけを与えて、書き込みや変更は一切させない設計にしている。
ZOZOが構築したシステムの主なコンポーネントをまとめます。
| コンポーネント | 役割 |
|---|---|
| メインAgent（Claude Code） | アラート内容を分析し、SubAgentを呼び出して優先度を評価する |
| opencti-agent（SubAgent） | OpenCTI MCPを通じて脅威インテリジェンスを自動取得・照合 |
| log-search-agent（SubAgent） | Splunk MCPを通じてログを深掘り調査 |
| Slack連携 | 調査結果をSlackに自動通知し、SOCメンバーに優先対応が必要なアラートを報告 |
運用コマンドは3種類用意されています。Splunk上のNotableイベントを自動調査する/notable-response、OpenCTIのレポートから脅威ハンティングを行う/threat-hunting、Slackアラートをループ処理する/slack-alert-triageです。
「AIにセキュリティ業務をやらせる」というと、AIが誤った判断をして重大なインシデントを見逃したり、逆に過剰対応したりするリスクを懸念する声があります。
ZOZOはこのリスクを構造的に回避する設計を採用しています。
ZOZOが採用したセキュリティ設計のポイントは以下の通りです。
「AIが調査して結果を人間に渡す」という役割分担を徹底することで、誤った自動対応が起きないアーキテクチャになっています。
過去の調査履歴をメモリに保存し、段階的な深掘り調査に対応している点も実用的です。
チップスこれ、うちの会社でも参考にしたいでしゅ！少人数のSOCでも実現できそうでしゅね！
ボスふふふ、Splunk と Claude Code があれば似た仕組みは作れる。ポイントは「AIに何でもやらせようとしない」こと。調査と優先度分類だけに絞ったから、実用レベルに仕上がった。AIに過剰な自律性を持たせると、逆に信頼できないシステムになる。
ZOZOの事例は、生成AIをセキュリティ運用に実装した国内では先行する実践例です。
3人体制のSOCで24時間対応を実現できた背景には、AIに「調査と優先度分類」だけを担当させ、権限を最小化した堅実な設計があります。
国内でも少人数SOC・MDRコスト削減・アラート対応品質の均一化に悩む企業は多く、このアーキテクチャは参考になります。
ZOZOのテックブログには構成の詳細も公開されており、自社環境への適用を検討する際の起点として活用できます。
チップスセキュリティエンジニアがAIを使いこなす時代が来てるんでしゅね！
ボスふふふ、使いこなすというより「使い方を設計する」だな。権限を絞り、検証を入れ、人間の判断を残す。これが実用的なAI活用の基本だ。ZOZOはそれを正しく実践した。
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