マイクロソフトセンチネル：5つの主な機能、制限、代替案

マイクロソフトセンチネルとは？

Microsoft Sentinel（旧Azure Sentinel）は、クラウドネイティブのセキュリティ情報・イベント管理（SIEM）およびセキュリティオーケストレーション自動応答（SOAR）ソリューションである。Azureクラウドサービスと統合し、セキュリティ分析を提供し、インシデント対応をサポートする。セキュリティアナリストによる脅威の検知、調査、対応を支援します。

このプラットフォームはAIと機械学習を使ってデータを分析する。これにより、潜在的な脅威や脆弱性をより正確に特定することができる。他のものと同様に、ユーザーはクラウドサービス、オンプレミスシステム、サードパーティプロバイダーを含む複数のソースからのデータを関連付けることができる。

Microsoft Sentinelの主な特徴と機能

Microsoft Sentinelは、セキュリティ運用をサポートする以下の機能を提供する。

これは情報セキュリティに関する一連の記事の一部である。

Microsoft Sentinelの主な特徴と機能

1.データ収集と統合

Microsoft Sentinelは多数のコネクタをサポートしており、オンプレミス環境だけでなく、Azure、AWS、GCPなどのクラウドプラットフォーム間の統合を可能にしている。この機能は、潜在的な脅威に対する可視性を提供することを意図している。Sentinelは、追加のインフラ投資をすることなくログとシグナルを統合できるため、多様なIT環境におけるセキュリティ監視に役立つ可能性がある。

Sentinelによって収集されたデータは、脅威の検出とインシデント分析を強化するために正規化され、強化されます。このプロセスでは、データのタグ付け、解析、相関付けが自動的に行われ、セキュリティ運用が合理化されます。

2.脅威検知と分析

Microsoft Sentinelの脅威検出は、複雑な脅威を特定することを意図しています。行動分析と異常検知を使用することで、このプラットフォームは、従来の方法では見過ごされる可能性のある異常な活動や潜在的な脅威を特定する。

Sentinelの分析機能は、カスタムルールの作成とアラートを可能にし、組織が疑わしい活動の通知をタイムリーに受け取れるようにします。

3.AIによる調査

SentinelのAIを搭載した調査ツールは、脅威の調査と解決のプロセスを簡素化します。AIの使用は、攻撃パターンや可能性のある脅威要因に関する潜在的な洞察を提供することで、調査段階を加速します。アナリストがアラートと関連するインシデントをより深く調査できるようにすることを意図したハンティング機能を提供します。

さらに、人工知能は反復タスクの自動化、インシデントのタイムラインの構築、攻撃ベクトルの可視化に使用されている。

4.プレイブックによるインシデントレスポンスの自動化

Microsoft Sentinelの自動化されたインシデントレスポンスは、レスポンス作業を標準化するプレイブックによって提供されます。これらのプレイブックは、特定のインシデントに対応して自動的に実行される手順の集まりです。他のベンダーのすべてのプレイブックと同様に、応答時間を短縮し、重要な期間に必要な人的介入を最小限に抑えることを目的としています。

自動化は、組織がより大量のアラートを処理できるようにすることを意図している。あらかじめ定義されたワークフローを利用することで、Sentinelはヒューマンエラーを減らしながら、各インシデントを一貫して管理することを意図している。

5.行動分析およびユーザーエンティティ行動分析（UEBA）

Microsoft Sentinelの行動分析とUEBAは、典型的なユーザ行動からの逸脱を識別することに重点を置いています。Sentinelはこれらの分析を活用して、ユーザ行動のパターンを評価し、異常のフラグを立てることによって、内部脅威、侵害されたアイデンティティ、および高度な永続的脅威を潜在的に検出します。

UEBAは、ベースラインのアクティビティと現在の行動メトリクスを分析することで、ユーザーの行動に関するコンテキストを提供します。このアプローチは、セキュリティ・チームが潜在的な侵害に迅速に対応することを可能にする不規則性を識別します。

What’s New in Microsoft Sentinel in 2026 

In February 2026, Microsoft introduced updates focused on how security teams ingest, manage, and operationalize content across their SOC. The changes expand connector coverage, improve multi-tenant management, enhance UEBA capabilities, and introduce new AI-driven partner integrations.

Expanded Out-of-the-Box Connectors

Sentinel expanded its ecosystem of built-in connectors, now generally available for services such as Mimecast Audit Logs, CrowdStrike Falcon Endpoint Protection, Vectra XDR, Palo Alto Networks Cloud NGFW, SocPrime, Proofpoint on Demand Email Security, Pathlock, MongoDB, and Contrast ADR.

These connectors simplify onboarding of data from cloud, SaaS, and on-premises systems. Faster onboarding improves unified visibility and strengthens analytics by providing broader context across the security stack.

A new Microsoft 365 Copilot data connector (public preview) allows teams to ingest Copilot audit logs and activity data. Once collected, this data can be used in analytics rules, detections, automation, and investigations. Organizations can also route it to the Sentinel data lake for advanced scenarios with flexible retention and lower-cost ingestion.

Transition to the Codeless Connector Framework

Microsoft is shifting from Azure Function-based connectors to the Codeless Connector Framework (CCF). CCF provides a SaaS-managed approach for building and operating connectors. It includes built-in health monitoring, centralized credential management, and improved performance.

Customers are encouraged to migrate existing connectors to CCF to maintain uninterrupted data collection and access to new features. The legacy custom data collection API will be retired in September 2026.

Multi-Tenant Content Distribution

A new public preview capability enables centralized management and distribution of Sentinel content across multiple tenants from the Microsoft Defender portal. Security teams can replicate analytics rules, automation rules, workbooks, and alert tuning rules across environments.

This reduces the need to rebuild detections and dashboards for each tenant. It helps maintain a consistent security baseline, reduces configuration drift, and accelerates onboarding of new tenants, while execution remains local to each target tenant.

Enhanced UEBA Essentials

The updated UEBA Essentials solution (public preview) improves detection of high-risk anomalous behavior across Azure, AWS, GCP, and Okta. It introduces expanded multi-cloud anomaly detection and new queries powered by the anomalies table.

The solution aligns activity with MITRE ATT&CK, highlights complex malicious IP patterns, and builds anomaly profiles for users. More than 30 prebuilt UEBA queries are available through the Sentinel content hub. Behavior analytics can also be enabled automatically when new data sources are connected.

Partner-Built Security Copilot Agents

Sentinel can now be extended with partner-built Security Copilot agents available through the Microsoft Security Store in the Defender portal. These AI-powered agents integrate directly with Sentinel analytics and incidents.

They assist with triage, investigation, and response. Some agents review configurations, map attacker activity, automate forensic analysis, or generate SOC reports. This allows organizations to use prebuilt expertise without developing custom agent workflows.

Enhanced Threat Intelligence and Data Investigation

The Threat Intelligence Briefing Agent now uses a structured knowledge graph within Microsoft Defender for Threat Intelligence. It delivers more relevant threat insights tailored to industry and region, with embedded Microsoft Threat Intelligence citations for context.

Sentinel also integrates Microsoft Purview Data Security Investigations (DSI) with the Sentinel graph. This combines AI-driven content analysis with activity-based graph analytics. Security teams can correlate sensitive data exposure with user and activity context in a single investigation flow.

Extended Migration Timeline

The deadline to migrate Sentinel management from the Azure portal to the Defender portal has been extended to March 31, 2027. This gives organizations more time to transition while adopting new Defender-based capabilities.

マイクロソフトセンチネルの制限

Microsoft Sentinelは評価の高いソリューションですが、導入前に組織が考慮すべきいくつかの制限があります。これらの限界は、G2プラットフォームのユーザーによって報告された：

• High cost at scale: Sentinel uses a pay-as-you-go pricing model based on data ingestion and retention. As log volumes increase, costs can rise quickly, which may be challenging for organizations with large data environments.
• Steep learning curve for KQL: Sentinel relies heavily on Kusto Query Language (KQL) for threat hunting, reporting, and analysis. Although powerful, KQL can be difficult for new users and may require training before analysts can use it effectively.
• Complex configuration and customization: Implementing advanced automation or SOAR workflows often requires building and managing Azure Logic Apps. These configurations can become complex and require specialized expertise.
• Integration challenges with non-Microsoft tools: While integration with Microsoft services is strong, connecting legacy systems or third-party security tools can require additional configuration and time.
• User interface and feature complexity: Some users report that the interface and feature set can be difficult to navigate initially, especially for teams unfamiliar with Microsoft security platforms.
• Query performance and resource usage: Running large or complex queries can take time and may consume significant compute resources, particularly in large environments.
• Vendor ecosystem dependency: Sentinel tends to work best within the Microsoft ecosystem. Organizations heavily using non-Microsoft security tools may experience limitations or require additional integration work.

注目すべきMicrosoft Sentinelの代替品

1.エクサビーム

エクザビームは、セキュリティ情報・イベント管理（SIEM）ソリューションのリーディング・プロバイダーであり、UEBA、SIEM、SOAR、TDIRを組み合わせ、セキュリティ・オペレーションを加速します。同社のセキュリティ・オペレーション・プラットフォームは、セキュリティ・チームが脅威を迅速に検知、調査、対応し、運用効率を高めることを可能にします。

主な特徴

• スケーラブルなログ収集と管理：オープンプラットフォームは、ログのオンボーディングを70％高速化し、高度なエンジニアリングスキルを不要にすると同時に、ハイブリッド環境全体でシームレスなログ集約を実現します。
• 行動分析：高度な分析により、正常な行動と異常な行動を比較し、内部脅威、横の動き、シグネチャベースのシステムで見落とされた高度な攻撃を検知します。Exabeamは、他のベンダーが攻撃を検知する前に90%の攻撃を検知し、対応することができると顧客から報告されています。
• 脅威対応の自動化：インシデントのタイムラインを自動化し、手作業を30%削減し、調査時間を80%短縮することで、セキュリティ運用を簡素化します。
• 状況に応じたインシデント調査：Exabeamはタイムラインの作成を自動化し、雑務に費やす時間を削減するため、脅威の検知と対応にかかる時間を50%以上短縮します。事前に構築された相関ルール、異常検知モデル、ベンダー統合により、アラートを60%削減し、誤検知を最小限に抑えます。
• SaaSおよびクラウドネイティブオプション:柔軟な導入オプションにより、クラウドファーストおよびハイブリッド環境に対応するスケーラビリティを提供し、お客様の価値実現までの時間を短縮します。SIEMをクラウドに移行できない、または移行したくない企業向けに、Exabeamは市場をリードするフル機能のセルフホスト型SIEMを提供します。
• NetMonによるネットワークの可視化：ファイアウォールやIDS/IPSを超える深い洞察力を提供し、データ盗難やボットネットの活動などの脅威を検出すると同時に、柔軟な検索により調査を容易にします。また、Deep Packet Analytics (DPA)は、NetMon Deep Packet Inspection (DPI)エンジンを基盤としており、重要な侵害指標(IOC)を解釈します。

エクサビームの顧客は、AIを活用したリアルタイムの可視化、自動化、生産性向上ツールによって、セキュリティ人材のレベルアップを図り、コスト削減と業界トップクラスのサポートを維持しながら、負担の大きいアナリストを積極的な防御者に変えていることを常に強調しています。

2.Splunk Enterprise

Splunk Enterprise Security is a security platform to support threat detection, investigation, and response across complex environments. It aggregates and analyzes security data from multiple sources, including cloud services, devices, and applications, enabling security teams to identify and investigate threats. The platform integrates SIEM, SOAR, and user and entity behavior analytics (UEBA) capabilities to provide visibility across security operations.

Splunk Enterprise の主な機能：

• Unified threat detection, investigation, and response platform: Centralizes security operations workflows to manage detection, investigation, and remediation activities within a single platform.
• Data visibility: Enables teams to manage, search, and analyze data from various environments, including cloud infrastructure, networks, and endpoints.
• User and entity behavior analytics (UEBA): Uses machine learning to detect behavioral anomalies that may indicate insider threats, compromised credentials, or lateral movement.
• Security automation with SOAR: Supports automated workflows and response plans to reduce manual investigation effort and improve response consistency.
• Detection lifecycle management: Provides tools for developing, testing, deploying, and monitoring detection rules, with coverage mapped to frameworks such as MITRE ATT&CK.

詳しくはMicrosoft Sentinel vs Splunkの詳細ガイドをご覧ください。

3.IBM Security QRadar SIEM

IBM Security QRadar SIEM is a security information and event management platform to centralize security monitoring and enable real-time threat detection. It collects and correlates security data from multiple systems to provide visibility into potential threats across an organization’s environment. 

IBM Security QRadar SIEMの主な特徴：

• Centralized security visibility: Aggregates and analyzes data from multiple security tools and systems to provide a unified view of security events.
• Real-time threat detection: Monitors activity across the environment to identify potential security threats and suspicious behaviors.
• User behavior analytics: Identifies anomalies and risky user activities to help detect insider threats and compromised accounts.
• Threat hunting capabilities: Enables analysts to investigate threats by analyzing correlated datasets and monitoring attack paths.
• Integration across security ecosystems: Supports integrations with various security tools and data sources to improve visibility and operational coordination.

4.センチネルワン

SentinelOne AI SIEM is part of the SentinelOne Singularity platform and provides centralized visibility and threat detection across enterprise environments. The platform is designed to collect and analyze security telemetry from endpoints, cloud environments, identities, and networks. Using artificial intelligence and automation, it helps security teams detect threats, investigate incidents, and manage security operations across distributed infrastructures.

SentinelOne AI SIEMの主な特徴：

• AI-driven threat detection: Uses artificial intelligence to analyze security telemetry and identify suspicious activity across environments.
• Unified security platform: Consolidates security monitoring across endpoints, cloud environments, and identities within a single platform.
• Autonomous security operations: Supports automated detection and response processes to reduce manual workloads for analysts.
• Real-time threat visibility: Provides centralized monitoring and insight into security events across the organization.
• Integrated security ecosystem: Operates within the SentinelOne Singularity platform alongside other security capabilities such as endpoint and cloud protection.

5.Rapid7 InsightIDR

Rapid7 InsightIDR is a cloud-native SIEM and extended detection and response (XDR) solution to detect suspicious activity across IT environments. The platform collects telemetry from endpoints, authentication systems, and network infrastructure, then analyzes the data to identify potential indicators of compromise. InsightIDR combines log analysis, endpoint visibility, and behavioral analytics to support security teams during threat detection and investigation.

Rapid7 InsightIDRの主な特長：

• Cloud-native SIEM architecture: Operates as a SaaS-based platform that collects and analyzes security data across hybrid and cloud environments.
• Unified security data analysis: Aggregates logs, endpoint telemetry, authentication activity, and network traffic into a centralized security view.
• User behavior analysis: Correlates user actions and authentication events to identify suspicious activity and potential account compromise.
• Threat detection and alerting: Uses detection rules and analytics to identify indicators of compromise and highlight suspicious activity.
• Investigation and response tools: Provides dashboards, log search capabilities, and investigation workflows to help analysts examine incidents and respond to threats.

結論

Microsoft Sentinelは、クラウドネイティブなSIEMおよびSOARソリューションであり、多様なデータソースと統合しながら、脅威の検出を強化し、プレイブックによる自動応答をサポートする。その利点は柔軟性と拡張性である。セキュリティ管理ソリューションを選択する際、企業は自社のニーズ、データ環境の複雑さ、統合要件を考慮する必要がある。