Swimlaneは、顧客定義の検出機能により、AI SOCの死角を解消します。

Turbineの新機能により、セキュリティチームは自身のデータと専門知識を活用して、既存のツールでは見逃してしまうようなAI脅威（例えば、即時注入や不正なAI使用など）を検出できるようになり、アラートはエージェントによる調査と対応に直接送信されます。. 

ニュースハイライト 

• 顧客定義の検出： セキュリティチームは、Turbineで利用可能なデータに対して独自の検出ロジックを実行し、エンタープライズ規模で並列処理を行い、結果として得られたアラートをSwimlane AI SOCに直接送信して調査と対応を依頼できるようになりました。.
• AIによる検知と対応のユースケース： この新しい機能は、チームが即時注入、無許可のAI使用、侵害されたガードレールといった新たなAIリスクに対処し、既存のセキュリティツールではアラートが生成されない場合でも、不正エージェントの行動による無制限のAI支出を阻止するのに役立ちます。. 
• 双方向MCPサポート： Hero AIはサードパーティのMCPサーバーのツールを利用できる一方、Turbineは管理対象の自動化機能をMCPツールとして外部のAIクライアントに公開できる。.
• 自然言語アプリケーションの構築： Hero AIアプリケーションビルダーエージェントを使用すると、チームは自然言語を使用してTurbineアプリケーション、レコード構造、ワークフローを作成および変更でき、変更を保存する前に人間のレビューを受けることができます。.

デンバー – 2026年10月28日 – スイムレーン, あらゆるセキュリティ機能向けのエージェント型AI自動化のリーダーである は本日、 スイムレーンタービン セキュリティチームが大量のデータに対して独自の検出ロジックを実行し、結果として得られたアラートを調査と対応のためにSwimlane AI SOCに直接送信できるプラットフォーム。10月のリリースでは、双方向モデルコンテキストプロトコル（MCP）のサポートと新しい機能も追加されています。 ヒーローAI 自然言語によるプロンプトを使用してあらゆるユースケースに対応するアプリケーションを構築するエージェント。これにより、チームがツールを接続し、ワークフローを構築し、セキュリティ自動化を運用する方法が拡張されます。.

企業がエージェント、MCPサーバー、コパイロット、ローカルモデルを導入するにつれ、セキュリティチームは既存の検出製品では認識できない新たなリスクに直面しています。即時インジェクション、承認されていないAIの使用、侵害されたガードレール、その他のAI固有の脅威は、ベンダー定義の検出範囲外となる可能性があり、AI SOCが調査するためのアラートが表示されない場合があります。Swimlaneは、AIシステム自体がインシデントの対象となるAI検出・対応（AIDR）ユースケースをサポートする新機能を提供し、商用カバレッジが存在しない場合でも、チームが独自の動的な検出ロジックを適用できるようにします。.

検知できないものには対応できない

AI SOC市場は、アラート発生後の処理、つまりAIがどれだけ迅速にアラートをトリアージし、調査し、次に何をすべきかを判断できるかに重点を置いてきた。しかし、このモデルは、関連する検出が既に存在することを前提としている。.

組織が新たなAIシステム、エージェント、ワークフローを自社の環境に導入するにつれ、この前提はますます困難になってきています。一部のリスクは、あまりにも新しかったり、あまりにも特殊だったり、組織の状況に大きく依存していたりするため、商用セキュリティベンダーが事前に定義することは困難です。これはAI以外の分野でも同様です。連邦政府機関、製造業者、またはMSSPにとっての不審な活動の定義は非常に特殊であるため、ベンダーのロードマップには含まれない可能性があります。.

新しいSwimlane Turbineのビッグデータ処理機能により、セキュリティチームは大量のデータに対して独自の検出ロジックを実行し、結果として得られたアラートを直接送信することで、このギャップに対処することができます。 スイムレーン AI SOC. 単一のビッグデータ処理で、並列コンピューティングノードを介して数万件のレコードを評価できるため、顧客定義の検出を企業規模で実用的に行うことができ、より深い調査が可能になります。.

“「セキュリティ業界は過去2年間、AIがアラートをどれだけ自律的に処理できるかについて議論を重ねてきましたが、より基本的な疑問、つまりアラートの発生源を見落としています」と、Swimlaneの共同創業者兼CEOであるCody Cornell氏は述べています。「AIが新たなリスクをより迅速にもたらすようになるにつれ、調査の深さと質が不可欠になります。ベンダー定義の検出だけでは全体像を把握できず、現場に最も近いチームが自分たちにとって何が重要かを定義する方法が必要になります。Turbineは、そうしたチームに制御権を与え、結果として得られたアラートを調査と対応に直接結びつけます。」”

顧客定義ロジックから調査と対応まで

新しい検出機能により、Turbineは検出から対応までのライフサイクル全体にわたって活用できるようになり、組織が既に利用しているセキュリティツールを置き換えることなく、その役割をさらに強化します。Swimlaneは引き続きSIEM、EDR、クラウドセキュリティなどのテクノロジーからのアラートを取り込みながら、Turbineで利用可能なデータに対して独自の検出ロジックを実行し、結果として得られたアラートをAI SOCに送信して、エージェントによる調査と統制された対応を行うための新たな手段をチームに提供します。.

新機能とユースケースは以下のとおりです。

• 顧客定義の検出ロジック： 組織固有の検出ロジックを大量のデータに対して実行し、結果として得られたアラートを調査と対応のためにSwimlane AI SOCに直接送信します。.
• AIセキュリティの活用事例： ローカルAIモデルの使用、承認されていないAIアカウント、AIサービスに送信される機密データ、即時注入、無効化または回避されたガードレールなど、新たなリスクに対してカスタム検出を適用します。.
• AI支援型検出オーサリング： 必要な検出内容を記述し、Turbineのプレイブック生成機能を使用して、対応する検出機能を構築してください。
• エンタープライズ規模の処理： 並列コンピューティングノード上で数万件のレコードを単一のアクションで評価することで、顧客定義の検出を大規模に実現可能にします。.

MCPがセキュリティ自動化のための双方向接続を実現

10月のリリースでは、Turbineにおけるモデルコンテキストプロトコルのサポートが双方向で拡張され、セキュリティチームはAIエージェントがツールにアクセスする方法や、外部AIクライアントが統制された自動化を呼び出す方法について、より柔軟な対応が可能になります。. 

新しいMCPの機能には以下が含まれます。

• TurbineをMCPホストとして使用する： Hero AIは、サードパーティのMCPサーバーに直接接続し、認証とアクセスを一元的に制御しながら、調査やプレイブックの実行中にそれらのツールを使用できます。.
• TurbineをMCPサーバーとして使用する： Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini CLI、Microsoft Copilotなどの外部AIエージェントやアシスタントは、既存のロールベースのアクセス制御内で、マルチステップのプレイブックを含む、管理対象のTurbineコンポーネントを呼び出すことができます。.
• MCP + API ブリッジング: TurbineはMCPツールとAPIをシームレスに組み合わせ、Swimlaneの幅広い統合機能と外部のMCP互換ツールおよびワークフローを接続します。. 

“「MCPは、単なる統合ツールではなく、運用モデルの一部となったときに最も効果を発揮します」と、Swimlaneの最高執行責任者であるSrikant Vissamsetti氏は述べています。「Turbineは、外部MCPサーバーのツールを活用し、統制された自動化をAIクライアントに公開し、顧客が既に利用しているAPI統合と組み合わせることができます。これにより、セキュリティチームは、既存の制御と自動化を損なうことなく、エージェントを実際のワークフローに組み込むための実用的な方法を得ることができます。」”

Asking Hero AIで新しいセキュリティアプリケーションを構築

今回のリリースでは、アプリケーション構築のための新しいHero AIエージェントも導入され、新しいセキュリティユースケースに必要なレコード構造、レイアウト、ワークフローの作成と調整に必要な手作業が削減されます。.

• 自然言語アプリケーションの構築： 必要なものを記述することで、アプリケーション、レコード構造、レイアウト、ワークフローを作成および変更します。.
• 人間が制御する変更： AIによる編集内容は、確認されるまで保存されず、変更箇所がハイライト表示され、変更を承認または拒否するオプションが提供されます。.

セキュリティ運用全体にエージェント型AI自動化を拡張する

これらの機能は、Swimlane AI SOCとそのインテリジェントなルーティングモデルに基づいて構築されており、必要な推論レベルに応じて、作業を決定論的自動化、AI支援による調査、または完全エージェントによる調査に振り分けます。顧客定義の検出機能により、チームが調査と対応をトリガーする組織固有の条件を定義できるため、このモデルへの新たな入り口が加わります。.

Swimlaneは、既存の検出技術を置き換えたり、すべてのタスクをAIモデルに通したりするのではなく、チームが独自のデータ、セキュリティに関する専門知識、AI、決定論的な自動化を、統制された単一のプラットフォーム内で組み合わせる方法を拡張しています。.

可用性

顧客定義の検出ロジックに対応した顧客定義の検出機能、双方向MCPサポート、Hero AIアプリケーションビルダーエージェントなど、新しいSwimlane Turbineの機能が一般提供開始となりました。.

主要リソース

• スイムレーンタービンについての詳細はこちらをご覧ください。 swimlane.com/swimlane-turbine/
• デモをリクエストする： swimlane.com/デモ
• 次回のウェビナーにご登録ください AI推論と信頼性の融合：SOC向け運用モデル 11月12日木曜日午前11時（米国東部時間）. 

スイムレーンについて 

Swimlaneは、エージェント型AIと自動化の融合が、最も困難なセキュリティ、コンプライアンス、IT/OT運用上の課題を解決できると確信しています。Swimlaneを利用することで、企業やMSSPは、あらゆるセキュリティ機能に対応する世界初にして唯一のAI自動化プラットフォームの恩恵を受けることができます。Swimlaneだけが、セキュリティチーム、ツール、テレメトリを統合するための拡張性と柔軟性を提供し、今日のSecOpsが常に明日の脅威の一歩先を行くことを保証します。.