2026年のセキュリティ運用インサイト

はじめに

主なポイント

セキュリティおよびクラウド運用ツールの現状

企業組織がデジタル変革を進めるなか、多くの組織がより成熟したクラウド戦略を採用し、急速に変化するアプリケーション環境に直面しています。ハイブリッドクラウド戦略とマルチクラウド戦略の両方が、SOC マネージャーにとって保護すべき環境をより複雑なものにしています。その結果、セキュリティを維持するには、適切なツールと十分なリソースが必要になります。

アプリケーション環境が変化し続け、サイバーセキュリティの脅威が進化し続けるにつれて、セキュリティリーダーは新たなリスクや課題に直面する可能性が高まります。解決策は？最新のアプリケーション環境向けに設計されたセキュリティおよびクラウド運用ツールです。

セキュリティツールの現状

既存のセキュリティスタックに対する満足度と信頼

自社の現在のSIEMソリューションに対する満足度と信頼度を評価するよう求められた際、一部の企業セキュリティリーダーは懸念を表明しました。ほとんどのチームは、より少ないリソースでより多くのことを実現できるツールを必要としていますが、現在のソリューションが必ずしもこの要件を満たしているとは限りません。

SIEM、ログ管理、およびセキュリティ分析ツールの有効性

現在のログ管理およびセキュリティ分析ベンダーに非常に満足している組織は、自社のセキュリティソリューションの機能を高く評価する傾向があります。このセグメントの半数以上（56%）が、自社のセキュリティツールは最新のアプリケーション環境向けに設計されていると強く同意しています（全体では37%）。

これは、強力なセキュリティログ管理および分析ツールを備えている組織ほど、自社のセキュリティツールは、ハイブリッドクラウドやマルチクラウド戦略、急速に拡張するワークロードなどを含む最新の環境に対応できていると認識しやすいことを示しています。

Sumo Logicはすべてのシステムからのログを一元管理し、セキュリティチームに統合された可視性を提供します。これにより、リアルタイムの脅威検知と自動アラートが可能になり、インシデント対応を迅速化できます。あらかじめ用意されたコンプライアンスコンテンツにより、監査および規制報告のプロセスを効率化できます。高度な検索機能とダッシュボードにより、調査と根本原因分析を強化できます。クラウドネイティブな拡張性により、モダンなハイブリッドおよびマルチクラウド環境におけるセキュリティ運用をサポートします。
– ゲーム開発ソフトウェア企業 SecOps マネージャー

少人数のセキュリティチームへの適合性

Sumo Logicは、Cloud SIEM Insights を通じて潜在的な脅威をプロアクティブに特定することで、当社のセキュリティ運用において重要な役割を果たしています。その機能により、私たちのセキュリティへの取り組み方は一変し、少人数のチームでも、より効率的かつ高いインパクトを持って業務を遂行できるようになりました。
– ジェシカ・ヘロルド、Flock Safety

SIEMプラットフォームとサイバーセキュリティツールに関する検討事項

しかし、AIの導入はそれほど広く進んでいるわけではありません。調査対象のセキュリティ責任者の96％がAIを導入していると回答しているものの、その活用方法は比較的基本的なものにとどまっています。これは、多くのセキュリティリーダーがセキュリティおよびクラウド運用ワークフロー全体でAIを広く採用していると示唆するマーケティング上のメッセージと矛盾しています。

回答者のほぼ半数（49％）が、脅威検出にAI/MLを使用しています。その他のAI/MLの活用事例としては、自動応答（20％）や異常検知（17％）などがあります。インシデントトリアージ（9％）は、AI/MLのユースケースとして挙げられることが最も少ない分野です。

AI/MLを使用している人の大多数は、現在のユースケースが比較的限られているにもかかわらず、この技術が生み出す価値について楽観的な見方をしています。これらの回答者の90％は、AI/MLはアラート疲労の軽減と検出精度の向上において、極めてまたは非常に価値が高いと回答しています。半数（49％）が、極めて価値が高いと答えています。

これは、Sumo Logic 2025 Security Operations Insightsレポートの調査結果と一致しており、回答者の90％が、新しいセキュリティソリューションを購入する際の意思決定において、AIが非常に重要または極めて重要であると回答しています。セキュリティチームの規模が縮小するにつれて、AIのような時間を節約できる技術の重要性がますます高まっています。

リアルタイム機能

「強力なクエリ機能と直感的なAI統合、そしてMobot（Dojo AI）を組み合わせることで、不可能なことは何もありません。さらに、プラットフォーム内のノイズを自動的に削減する機能により、必要な場所とタイミングで、より効率的なインサイトを得ることができます。」
– ブランドン・ヒューギル氏、Patrianna社 情報セキュリティ責任者

Sumo Logicは、タイムリーなアラートを提供し、関連するログデータを各インシデントにリンクすることで、インシデントの検出と調査において重要な役割を果たしています。これにより、迅速に対応し、お客様への影響を最小限に抑えることができます。このプラットフォームの柔軟性により、監視ニーズの変化に合わせて規模を拡大し、適応させることができます。
– Boku、プラットフォーム担当副社長

セキュリティベンダーのレビュー頻度

テレメトリを活用した統合SOCプラットフォームの必要性

SIEMプラットフォームは通常、脅威の検出、調査、対応（TDIR）のために設計されていますが、企業のセキュリティリーダーは、これらのソリューションにそれ以上のことを期待することがよくあります。SIEMが期待どおりの性能を発揮しない場合、企業は追加のソフトウェアへの投資に頼ることが多くなります。これは、技術スタックの肥大化、ツール間の連携不足、予算の逼迫につながる傾向があります。

SIEMの機能と制限

SIEMの機能について見ると、脅威検出は、調査対象となったセキュリティリーダーが挙げる最も一般的な機能ではありません。回答者の4分の3以上（78%）がクラウドセキュリティ監視にSIEMを使用していると回答しており、72%が脅威検出機能を使用していると報告しています。

さらに、回答者の70%がセキュリティオーケストレーション、自動化、およびレスポンス（SOAR）にSIEMを使用しており、62%がログ管理に使用しています。回答者は平均して、4.1種類のSIEM機能を使用していると報告しています。3分の1以上（35%）が5つ以上の機能を使用していると報告しています。

データソースが1つか2つしかない組織は、SIEMに投資するのではなく、ネイティブプラットフォームでデータを評価することを選択する場合があります。しかし、スタックが複雑化し、監視が必要なデータソースが増えるほど、幅広いソースからデータを取り込むことができるソリューションが必要になります。

適切なSaaS環境の可視性とログが必要でしたが、Sumo Logicは優れたTerraformプロバイダーとホスト型コレクターを提供する数少ないソリューションの1つでした。Sumo Logicの革新的なアプローチは、当社の組織構造に非常によく合致しており、当社にとって有益であることが証明されています。
– サジーブ・ロハニ、グローバル技術情報セキュリティ責任者（TISO）

肥大化したセキュリティテックスタック

不整合を解消するための統合セキュリティとクラウド運用

当社は事業を継続的に変革し、顧客向けに新しいサービスを追加し、ウェブサイトを更新し、売上創出のためにさまざまな統合を進めていますが、ツールボックスに Sumo Logic のパワーがあることで、ログの取り込み、レポート作成、検索を確実に実行できると確信しています。Sumo Logic が現在サポートしているかどうかに関わらず、これらのサードパーティのいずれからもレポートを作成できます。あらゆるデータを投入して正規化できるからです。
– ジョン・サケッティ、DXL 社サイバーセキュリティおよびネットワーキング担当ディレクター

結論

企業セキュリティのリーダーたちが圧倒されているのは当然のことです。アプリケーション環境が進化し、サイバー攻撃が高度化するにつれて、セキュリティチームはスリム化が進み、より少ないリソースでより多くの成果を上げることが求められています。AI が脅威の状況を複雑化させ続けるにつれ、監視、保護、そしてセキュリティでの活用が必要な技術がさらに増えることになります。

自社のセキュリティツールが、こうした急速に変化する環境向けに設計されていると強く同意しているセキュリティリーダーは、わずか 37% にとどまります。93% が既に 3 つ以上のセキュリティ運用ツールを使用しており、半数以上（55%）が、セキュリティスタックにポイント製品が多すぎると感じています。

解決策は、サイロ化されたツールをさらに追加した、より大規模なセキュリティ技術スタックではありません。むしろ、DevSecOps の唯一の信頼できる情報源として機能し、環境全体にわたるリアルタイムのインサイトと可視性を提供する統合プラットフォームです。

Sumo Logic は 15 年以上にわたり、その単一の信頼できる情報源を提供してきました。クラウドネイティブ環境およびハイブリッド環境向けに設計された Sumo Logic は、非構造化ログを処理し、セキュリティとログ分析のデータを統合し、容易にスケールできます。

エクサバイト規模のログ分析とクラウドネイティブアーキテクチャを基盤とする統合型 Intelligent Security Operations Platform として、Sumo Logic はセキュリティと DevOps を連携させ、セキュリティとオブザーバビリティの連携を実現します。

調査方法と回答者属性

このレポートを作成するために、Sumo Logic は UserEvidence に委託し、2025 年 10 月に 506 人のセキュリティリーダーおよび実務者を対象とした独立した市場調査を実施しました。調査対象はベンダーニュートラルであり、Sumo Logic や UserEvidence の顧客を特定して対象としたものではありませんでしたが、参加が除外されたわけではありません。

調査回答者の大多数（81％）はマネージャーまたはディレクターレベルのセキュリティリーダーであり、主に情報セキュリティマネージャーまたはセキュリティマネージャー（31％）、IT セキュリティ／リスク担当ディレクター（21％）でした。残りの 19％ はセキュリティ実務者でした。

調査回答者は全員、従業員数が 500 人以上の組織を代表していました。最も多かったのは、従業員数 500 人〜999 人の組織（40%）と、従業員数 1,000 人〜4,999 人の組織（31%）でした。

調査回答者の大多数（72%）は IT 業界の組織に勤務していました。残りは、製造業（7%）、金融サービス業（7%）、医療業（4%）、その他の業種の組織からの回答でした。

Sumo Logic について

Sumo Logic, Inc.は、Intelligent Operations Platform を通じて重要なセキュリティデータと運用データを統合し、デジタル世界を安全かつ高速で信頼性の高いものにします。現代のサイバーセキュリティとクラウド運用の複雑化という課題に対応するために構築された当社のソリューションは、デジタルチームが事後対応から事前の備えへと移行できるよう支援します。エージェント型 AI 搭載の SIEM とログ分析を単一のプラットフォームに統合することで、現代の課題を検知・調査・解決します。世界中の顧客が、セキュリティ脅威からの防御、信頼性の確保、デジタル環境に関する強力なインサイトの獲得のために、Sumo Logic の信頼できるインサイトに依拠しています。詳細については、www.sumologic.com.をご覧ください。

UserEvidence について

UserEvidence は、B2B テクノロジー企業が業界の実務者から独自のリサーチコンテンツを作成するのを支援するソフトウェア企業であり、独立したリサーチパートナーです。UserEvidence が完了したすべての調査は、以下のリサーチ原則に従って検証され、本物であることが保証されています：本人確認、有意性と代表性、品質と独立性、および透明性。UserEvidence のすべてのリサーチは、クライアントからの干渉、偏見、または意図的な操作（スピン）のない、実際のユーザーからのフィードバックに基づいています。

UserEvidence リサーチ原則

これらの原則は、UserEvidence におけるすべてのリサーチ活動の指針となります。Customer Evidence オファリングでベンダーのユーザーと協力する場合でも、Research Content オファリングで特定分野の業界実務者と協力する場合でも同様です。これらの原則の目的は、購入者が、ベンダーからの干渉、偏見、意図的な操作のない、実際のユーザーフィードバックに基づいた本物で検証済みのリサーチ結果を閲覧しているのだと信頼し、確信を持てるようにすることです。

1.本人確認

当社が実施するすべての調査において、UserEvidence は、調査参加者が（Customer Evidence の場合は）ベンダーの実際のユーザーであること、または（Research Content の場合は）業界の実務者であることを独自に検証します。当社では、企業メールドメインの検証（つまり、ベンダーが肯定的なレビューばかりの Gmail アドレスを 17 個作成することを防ぐため）や、パターンベースのボットおよび AI の排除など、さまざまな人的およびアルゴリズムによる検証メカニズムを使用しています。

2.有意性と代表性

UserEvidence は、ユーザーの成功（または不成功）を正直かつ完全に表現することで信頼が築かれると考えています。私たちは調査において統計的な有意性を追求し、分析に対する信頼性を高めるために、大規模で代表的なユーザー回答のセットによって調査結果を実証します。私たちは、業界、職位、ペルソナを問わず多様なユーザー層を対象として、利用状況の全体像を提供し、ベンダーが厳選した一部の満足顧客だけでなく、自社セグメントに属する他のユーザーからの関連データも購入者が見つけられるようにすることを目指しています。

3.品質と独立性

UserEvidence は、常に質の高い独立した調査を提供することに尽力しています。これは、正確で実質的な回答を引き出すための、調査およびアンケート設計という研究プロセスの初期段階から始まります。私たちは調査設計における偏見を減らすことを目指しており、可能な限り大規模な回答者サンプルサイズを使用します。UserEvidence は調査実施の対価としてベンダーから報酬を受け取っていますが、信頼こそが当社の事業であり最優先事項です。そのため、ベンダーが調査結果（たとえ不利な結果であっても）を変更したり、影響を与えたり、結果を不当に伝えたりすることを一切認めません。

4.透明性

私たちは、調査がブラックボックスの中で行われるべきではないと考えています。透明性のために、すべての UserEvidence の調査には統計的な N 数（回答者数）が含まれており、買い手は任意の統計、チャート、または調査に関連付けられた、基礎となる匿名化（個人特定不可）された生データと回答を確認できます。UserEvidence は、調査を活用する際にクライアントが利用できる明確な引用ガイドラインを提供しており、その中には調査方法やサンプルサイズの共有に関するガイドラインも含まれます。