【2025年】SIEMのおすすめ10製品（全17製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

SIEMの基礎知識

SIEMとは、セキュリティ情報イベント管理のためのシステムのことです。

SIEM（Security Information and Event Management）は、ネットワークやサーバー、アプリケーションなどから収集されたログやイベント情報をリアルタイムで統合的に管理・分析するセキュリティインフラです。
多様なデータソースを一元監視し、異常検知・インシデント対応・コンプライアンスの証跡記録など企業の情報セキュリティ運用を強化するために活用されます。
たとえば、金融機関や大手小売チェーンではSIEMを導入し、侵入検知を自動化することで不審なアクセスを数分以内に発見し、被害拡⼤を防いでいます。

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SIEMの比較ポイント

収集できるログ種類の広さ

リアルタイム分析・相関検知機能

スケーラビリティとパフォーマンス

アラートチューニングの柔軟性

運用負荷とサポート体制

SIEMの選び方

自社の解決したい課題を整理する

必要な機能や選定基準を定義する

定義した機能から製品を絞り込む

レビューや事例を参考に製品を選ぶ

無料トライアルで使用感を確認する

SIEMの価格・料金相場

オンプレ型SIEM

クラウド型SIEM

MSS型SIEM＋運用代行

SIEMの導入メリット

多様なログを統合可視化でセキュリティ精度向上

リアルタイムまたは準リアルタイムの異常検知

コンプライアンス準拠・記録証跡の整備

SIEMの導入デメリット

初期導入コスト・設定工数が大きい

チューニング・運用負荷が高い

誤検知によるアラートノイズ問題

SIEMの導入で注意すべきポイント

ログ収集範囲を明確化し優先順位をつける

運用体制（監視・対応）を先行整備する

ベンダー・SIerとの協力体制を強化する

SIEMの最新トレンド

クラウドネイティブSIEMの進化

UEBA（ユーザー・エンティティ行動分析）の強化

SOARとの連携による自動対応

脅威インテリジェンスやTIPとの統合

AI/MLによる予兆検知と振る舞い分析

SIEMの機能一覧

SIEMのネットワーク管理機能一覧

SIEMの事故管理機能一覧

SIEMのセキュリティインテリジェンス機能一覧

SIEMの比較ポイント

• 収集できるログ種類の広さ
• リアルタイム分析・相関検知機能
• スケーラビリティとパフォーマンス
• アラートチューニングの柔軟性
• 運用負荷とサポート体制

収集できるログ種類の広さ

SIEMの比較ポイントの1つ目としては「どの範囲のログを吸い上げられるか」が挙げられます。
ネットワーク機器、OS、アプリ、クラウド、認証ログなどログソースが広ければ可視性が高まり、見逃し率を低減できます。

リアルタイム分析・相関検知機能

2つ目は「複数ログを組み合わせて異常検知できる仕組み」です。
特定IPの連続ログイン失敗＋新規ファイル出力など、複雑な攻撃パターンを検出する能力はSIEMの肝となります。

スケーラビリティとパフォーマンス

3つ目は「処理対象の件数や保管期間に対する性能」です。
ログ量が膨大になると遅延や見逃しのリスクが増すため、拡張性や処理速度も重要です。

アラートチューニングの柔軟性

4つ目は「誤検知を減らし、必要な通知だけ送れるか」です。
ビジネス活動に基づく例外設定やアラートレベルの調整など、ノイズ削減が運用負担軽減に直結します。

運用負荷とサポート体制

5つ目は「専門エンジニアが不要か・外部SIEMMSS支援サービスの有無」です。
自社内での運用が難しい場合、導入ベンダーやマネージドサービスの存在が選定に影響します。

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SIEMの選び方

• ①：自社の解決したい課題を整理する
• ②：必要な機能や選定基準を定義する
• ③：定義した機能から製品を絞り込む
• ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
• ⑤：無料トライアルで使用感を確認する

自社の解決したい課題を整理する

SIEMの選び方の1つ目のステップとしては「自社が抱えるセキュリティ課題を明確にすること」です。
たとえば、不正アクセスの早期検知・内部不正・ログ保管・監査対応など目的を整理することで、必要な機能や導入規模が決まります。

必要な機能や選定基準を定義する

2つ目は「ログタイプ、分析速度、相関検知ルール、UI使いやすさなど必須要件を洗い出すこと」です。
自社運用にフィットしない製品を選ぶと、導入後に追加開発や設定調整に時間がかかります。

定義した機能から製品を絞り込む

3つ目は「要件を満たすSIEM製品を候補として比較・評価すること」です。
製品ごとに得意分野（クラウドログ、IoTログ、マルチテナントなど）があるため、比較の軸を明確にして絞り込むと効率的です。

レビューや事例を参考に製品を選ぶ

4つ目は「類似業界・同規模の導入実績やユーザーレビューを見ること」です。
不具合傾向や導入後の運用負荷、TCOも含めて判断材料にできます。

無料トライアルで使用感を確認する

5つ目は「PoC導入や技術評価環境で解析精度やダッシュボードの使いやすさを実地確認すること」です。
スペックだけでなく、チューニングが容易かどうか、検知ノイズの量などが評価基準になります。

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SIEMの価格・料金相場

製品タイプ	初期費用	ライセンス形態	月額費用
オンプレ型	約300万円〜	サーバー＋ノード数ライセンス	ライセンス＋保守で月額数十万円〜
クラウド型	約50万円〜	データ量（日/GB）課金モデル	月額10万円〜（規模依存）
MSS（代行運用）型	無料または低額	SIEM＋運用支援込み	月額20万円〜

オンプレ型SIEM

オンプレ型SIEMの料金相場は**初期300万円〜＋月額数十万円〜**が一般的です。
自社サーバーに構築するため、ハード・設計・チューニングが必要で初期負荷が高い反面、ログの制御やネットワーク閉域設定が可能です。

クラウド型SIEM

クラウドSIEMは**初期50万円〜＋月額10万円〜**の価格帯が多いです。
ログ送信設定と簡単な属性定義で早期運用が可能で、スケール要件に合わせて従量課金型で柔軟な料金体系が選べます。

MSS型SIEM＋運用代行

MSS型では**初期が無料、月額20万円〜**程度で、ログ収集からアラート運用、インシデント対応まで一括提供され、運用人材の不足課題をカバーできます。

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SIEMの導入メリット

• 多様なログを統合可視化でセキュリティ精度向上
• リアルタイムまたは準リアルタイムの異常検知
• コンプライアンス準拠・記録証跡の整備

多様なログを統合可視化でセキュリティ精度向上

SIEMのメリットの1つ目としては「複数システムログを統合的に監視できる点」です。
多数の異なる監視機器からのログを一つのダッシュボードで常時チェックでき、全体像の把握が容易になります。

リアルタイムまたは準リアルタイムの異常検知

2つ目は「分析エンジンが疑わしい振る舞いを即座にアラート化する点」です。
攻撃の兆候が見えたタイミングで自動検知できるため、被害拡大前に対応可能です。

コンプライアンス準拠・記録証跡の整備

3つ目は「ログ記録と監査証跡を一元的に管理できる点」です。
法規制や業界標準に準拠したログトレイル整備が行え、監査対応やインシデント調査が容易になります。

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SIEMの導入デメリット

• 初期導入コスト・設定工数が大きい
• チューニング・運用負荷が高い
• 誤検知によるアラートノイズ問題

初期導入コスト・設定工数が大きい

SIEMのデメリットの1つ目としては「設計・カスタマイズ・学習に要するコストが高い点」です。
ログソースの追加設定、分析ルール構築、バージョンアップに伴う再設定など、運用開始前準備が膨大になることがあります。

チューニング・運用負荷が高い

2つ目は「誤検知を減らすための継続的なルール調整やログ正規化が必要な点」です。
専門知識を持つメンテナンス担当者がいないと、放置するとアラート無視や抜け検知が増えます。

誤検知によるアラートノイズ問題

3つ目は「大量の誤検知アラートが現場の信頼性を損ねる可能性がある点」です。
誤検知が頻発すると、重要アラートの見落としや担当者への負担増につながります。

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SIEMの導入で注意すべきポイント

• ログ収集範囲を明確化し優先順位をつける
• 運用体制（監視・対応）を先行整備する
• ベンダー・SIerとの協力体制を強化する

ログ収集範囲を明確化し優先順位をつける

SIEMの導入で注意すべきポイントの1つ目としては「全ログ取得が最善ではない認識」です。
必要なセキュリティ対象に集中し、優先順に導入範囲を設計しないと導入負荷が肥大化します。

運用体制（監視・対応）を先行整備する

2つ目は「アラート受信後の対応人員・フローを整えること」です。
検知されたインシデントを追跡・調査・封じ込めできるプロセスが必要です。

ベンダー・SIerとの協力体制を強化する

3つ目は「運用時の知見提供や定期レビュー体制の明確化」です。
導入後も運用改善に向けて定期的な協議やチューニング支援契約が必要です。

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SIEMの最新トレンド

• クラウドネイティブSIEMの進化
• UEBA（ユーザー・エンティティ行動分析）の強化
• SOARとの連携による自動対応
• 脅威インテリジェンスやTIPとの統合
• AI/MLによる予兆検知と振る舞い分析

クラウドネイティブSIEMの進化

SIEMの最新トレンドの1つ目としては「クラウド環境に最適化されたNDRやSIEMの普及」です。
Azure SentinelやGoogle Chronicleなどの登場により、従量制でスケーラブルな運用が一般化しています。

UEBA（ユーザー・エンティティ行動分析）の強化

2つ目は「ユーザーやエンティティの異常行動解析の高度化」です。
ログ間の振る舞い相関により、標的型攻撃や内部不正の兆候検知が可能になります。

SOARとの連携による自動対応

3つ目は「SOARと統合し、疑わしい兆候発生時に自動で対応アクションを実行」です。
アラート生成→調査→対処を自動化することで、対応速度の劇的な向上が期待できます。

脅威インテリジェンスやTIPとの統合

4つ目は「リアルタイム脅威情報と連携することで、最新攻撃パターンへの即応性が高まること」です。
外部脅威DBと連動すれば、新たな攻撃手口に迅速に対応できるようになります。

AI/MLによる予兆検知と振る舞い分析

5つ目は「過去の行動データから正常パターンを学習し、異常発生の予兆検知を実現するAI活用」です。
人の目だけでは難しい初期段階での不正を捕捉できるようになり、先進的な防御力を提供しています。

SIEMの機能一覧

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SIEMのネットワーク管理機能一覧

機能	解説
アクティビティーの監視	ネットワーク内のエンドポイントからのアクションを記録し、インシデントと異常なアクティビティーをユーザーに警告する
セキュリティ・ネットワーク機器の監視	セキュリティ／ネットワーク機器の情報、及び、そのアクティビティーの記録を保持・分析する
ログ管理	安全なリポジトリにイベントログを記録／保存する

SIEMの事故管理機能一覧

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機能	解説
イベント管理	何らかのイベント発生時にリアルタイムでインシデントを警告し、警備員やセキュリティチームの介入などを促せる
自動応答	ネットワークセキュリティのインシデントを迅速に解決できるよう、応答の自動化を実現する
インシデントレポート	異常なアクティビティーやシステムへのログインなどを記録する

SIEMのセキュリティインテリジェンス機能一覧

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機能	解説
脅威インテリジェンス	情報を統合／分析し、既存の脅威や未知の脅威を検出し、潜在的な脅威と脆弱性に関連する情報を提供する
脆弱性評価	ネットワークのスキャン、データの監査などによって、潜在的な脆弱性を発見する
高度な分析	ビジネスの関連リソースに関連する詳細かつ個別のメトリックを使用して分析をカスタマイズできる
データ検査	インシデントデータとイベントログのフォレンジック分析を容易にし、脆弱性とインシデントに関する洞察を得られる