AIエージェントと高度なデータ探索を組み合わせたSOC Platformを開発する"Exaforce"がSeries Aで$75Mを調達

Exaforceは、Khosla Ventures、Mayfield、Thomvest VenturesがリードするSeries Aで$75Mを調達した。

AIエージェントと高度なデータ探索を組み合わせたAgentic SOC Platformを開発するExaforceは、変革的なマルチモデルAIエンジンを活用し、セキュリティおよびオペレーション(SOC)チームの生産性と有効性を10倍に向上させることを使命としています。Agentic SOC Platformは、AIエージェント(「Exabots」)と高度なデータ探索を組み合わせて、リアルタイムのインサイト、プロアクティブな検知と対応、詳細な調査、自動化されたワークフローを提供します。同社は、SOCチームがより迅速に、より高精度かつ一貫した対応で脅威や侵害に対応できるよう支援し、SOCチームの在り方を再定義します。

ExaforceのAgentic SOC Platformにより、企業は人間によるSOC作業を10分の1に削減しつつ、セキュリティ成果を劇的に向上させることができます。Exaforceは、Google、F5、Palo Alto Networksといった企業でAIおよびサイバーセキュリティ分野において複数の成功経験と豊富な専門知識を持つ技術リーダーたちによって設立されました。同社は、セキュリティおよびオペレーションの課題を解決するための業界初のマルチモデルAIを開発しました。この新しいアプローチは、大規模言語モデル(LLMs)とセマンティックおよび行動モデルを組み合わせ、SOCに前例のない精度、再現性、生産性をもたらす強力なAIエンジンを実現します。

「Exaforceのマルチモデルアプローチは業界でユニークであり、私たちがクラウドおよびSaaS環境で直面する誤検知や調査時間を大幅に削減してくれると信じています。このプラットフォームは、すべてのクライアントに対してセキュリティオペレーションを簡素化し、インシデント対応を迅速化することで、私たちのSOCチームを支援し、積極的な脅威ハンティングに集中する時間を生み出してくれます。」とNTT DataのVice Presidentは述べています。

企業は、脅威に効果的かつ一貫した対応ができ、問題の検知・調査が迅速で、人員を増やさずに防御を拡張できるSOCソリューションを求めています。

SOCアナリストは大量のアラートに直面しており、そのほとんどが誤検知です。彼らは、ログの結合、ユーザー検証、チケット管理などの手作業に追われ、リソースが枯渇し、対応時間が遅延しています。一方、検知エンジニアは、クラウド環境における脅威カバレッジの不足に苦しんでおり、従来のSIEMでは十分なカバレッジを提供できません。そのため、彼らは複雑なSQLやPythonコードを作成・保守する必要がありますが、それでも大きな検知ギャップが残っています。同時に、脅威ハンターは手作業で時間のかかるワークフローに縛られ、脅威の事前検知が困難になっており、攻撃者に先んじることが難しくなっています。

熟練したセキュリティ専門家の人材不足という既知の課題がこれらの問題をさらに悪化させており、組織がSOCのあらゆる役割において専門性を維持することが困難になっています。その結果、SOCチームは燃え尽き症候群、対応の遅延、脅威への露出の増加というリスクに直面しています。

これらの課題を解決するには、サイバーセキュリティ、AI、クラウドオペレーションに特化した革新的なチームが必要です。Exaforceの創業チームは、これら3分野すべてにまたがる専門知識を持ち、世界で最も複雑なSOC環境をリードしてきた実体験があります。

彼らは、F5にて大規模なセキュリティサービスを運用し、世界最大級の銀行やSNSを保護し、GoogleのAIサービスを支える複雑なモデルを設計し、Palo Alto Networksで業界をリードするクラウドセキュリティプラットフォームを構築し、複数のスタートアップを創業・スケールさせてきました。こうした経験を通じて、Exaforceの創業チームは、現代のSOCが抱える課題を最前線で体感し、AIの可能性と限界を深く理解しています。

SOCに適したAIソリューションは、膨大なログ、クラウドテレメトリ、脅威データを分析し、高速かつ重要な意思決定を下す必要があります。LLMのみに依存したAgenticソリューションでは、同時に処理できるデータがごく一部に限られ、問題分析が不完全で信頼性に欠け、幻覚的推論を引き起こすことがあります。

Exaforceは、この技術的課題をセキュリティおよびオペレーション専用に設計されたマルチモデル(別名レイヤード)AIエンジンによって克服しています。まずセマンティックデータモデル、統計モデル、行動モデルを組み合わせて、生データから重要なインサイト、行動、関係性を抽出し、その後にナレッジモデルによる詳細な分析を行います。この複数モデルの構造的な活用によって、SOCデータの最適化と質の向上が実現し、最終的にそのデータがLLMに投入されることで、データ全体を通じたエンドツーエンドの推論が可能になります。このアプローチは、LLMのみに依存するシステムの盲点を回避し、より正確で再現性のある結果をもたらします。

ステルスモード中、同社は技術、AIソフトウェア、エネルギー、製造業といった市場の10社以上の主要企業と協力し、このマルチモデルアプローチを洗練させ、そのSOCチームに大きな成果を提供しています。

「私たちのビジョンは、AIエージェントと人間がシームレスに協働できるインテリジェントなプラットフォームをSOCチームに提供することです。高度なデータ探索とExabotsを活用することで、誤検知を削減し、面倒な雑務を排除します。その一方で、人間がどこに手動で関与するかを自由に選べる柔軟性も提供します。このアプローチにより、すでにデザインパートナーには10倍の改善がもたらされています。」とExaforceの共同創業者兼CEOは述べています。