Spellune

Spelluneは、2021年に元GoogleおよびMITの研究者によって設立された、人工知能をサイバーセキュリティ製品に統合するAIネイティブなセキュリティ企業です。

Spelluneは、人工知能を直接脅威検知・対応プラットフォームに統合した、AIネイティブなセキュリティ製品を開発するサイバーセキュリティ企業である。同社は2021年、元GoogleおよびMITの研究者チームによって設立された。創業メンバーには、元Google DeepMindの機械学習エンジニアであるCEOのDr. Elena Vasquez氏や、MITコンピュータ科学・人工知能研究所（MIT CSAIL）でセキュリティ研究を率いたCTOのDr. Raj Patel氏が含まれる。カリフォルニア州サンフランシスコに本社を置き、Spelluneは深層学習と大規模言語モデルを用いてセキュリティ運用を自動化・強化することに注力している。

同社の核となる前提は、従来のセキュリティツールは反応的でシグネチャベースであるのに対し、AIネイティブなアプローチは新種の脅威を積極的に特定できるという点である。SpelluneのプラットフォームであるSentinelAIは、トランスフォーマーベースのモデルを使用して、ネットワークトラフィック、ユーザー行動、システムログをリアルタイムで分析する。このアプローチにより、既知の攻撃シグネチャに依存せずに、ゼロデイエクスプロイトや内部関係者による脅威を示す可能性のある異常を検知できる。2025年時点で、SentinelAIは金融機関、医療提供者、政府機関を含む200以上のエンタープライズ顧客に導入されている。

設立と初期の歴史

Spelluneは2021年3月に設立され、Sequoia CapitalやAccelなどのベンチャーキャピタルから1200万ドルのシード資金を調達した。創業チームはAIとセキュリティの両方に深い専門知識を持っていた。Elena Vasquez氏はGoogle DeepMindで異常検知に従事し、Raj Patel氏はMIT CSAILで侵入検知システムを開発していた。彼らには、元OpenAIの研究者であるDr. Priya Sharma氏が加わり、最高AI責任者に就任した。

同社の最初の製品であるSpellune Shieldは、2022年初頭に発売された。Shieldは、深層学習を使用してマルウェアやランサムウェアを分類するAI搭載のエンドポイント検知・対応（EDR）ツールであった。2022年にMITRE Corporationが実施した独立評価では、Shieldは既知のマルウェアファミリーに対して99.2%の検知率、未見の亜種に対して94.7%の検知率を達成し、従来のEDR製品を大幅に上回る性能を示した。

2023年、Spelluneは自然言語処理機能を統合した主力製品SentinelAIをリリースした。これにより、セキュリティアナリストは「過去24時間の不審なログイン試行をすべて表示して」といった平易な英語でシステムに問い合わせ、詳細なレポートを受け取ることができるようになった。この製品は、脅威インテリジェンスフィードやインシデントレポートなどのセキュリティ特化データで微調整されたカスタム大規模言語モデル上に構築された。

技術とアーキテクチャ

Spelluneの技術スタックは、いくつかの主要なAI技術を中心に構築されている。SentinelAIの中核は、自然言語処理で使用されるものと類似したトランスフォーマーベースのモデルであるが、時系列データ向けに適応されている。このモデルは、ネットワーク接続、ファイルアクセス、ユーザー認証などの一連のイベントを処理し、正常な行動を予測することを学習する。予測された行動からの逸脱は、潜在的な脅威としてフラグが立てられる。

同社はまた、グラフニューラルネットワークを使用して、ユーザー、デバイス、アプリケーションなどのエンティティ間の関係をモデル化している。これは、高度な持続的脅威で一般的な戦術であるネットワーク内の横移動を特定するのに役立つ。例えば、ユーザーアカウントが突然、これまでアクセスしたことのないサーバーにアクセスし、そのサーバーが後に侵害された場合、グラフモデルはこれらのイベントを関連付けることができる。

Spelluneは、AIフィードバックからの強化学習（RLAIF）と呼ばれる技術を採用して、モデルを継続的に改善している。システムは潜在的な脅威に関する仮説を生成し、セキュリティアナリストはその仮説が正しいかどうかについてフィードバックを提供する。このフィードバックはモデルの更新に使用され、時間の経過とともにより正確になる。2025年時点で、同社はモデルの検知精度が平均して月に約1.5%向上すると報告している。

製品とサービス

Spelluneは、SentinelAIブランドで一連の製品を提供している。

SentinelAI Core: ネットワークセンサー、エンドポイントエージェント、クラウドログなどのさまざまなソースからデータを取り込む、主要な脅威検知・対応プラットフォーム。リアルタイムのアラートと、侵害されたデバイスの隔離などの自動対応アクションを提供する。
SentinelAI Cloud: Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloudを使用する組織向けに設計されたクラウドネイティブ版。クラウド固有のセキュリティツールと統合し、クラウドワークロードへの可視性を提供する。
SentinelAI SOAR: AIを使用してインシデント対応ワークフローを自動化するセキュリティオーケストレーション、自動化、対応モジュール。脅威を自動的に封じ込め、悪意のあるIPをブロックし、インシデントレポートを生成できる。
Spellune Threat Intelligence: AI分析によって強化された厳選された脅威インテリジェンスフィードを提供するサブスクリプションサービス。新たな攻撃パターンを特定し、実用的な洞察を提供する。

2024年、Spelluneは中小企業を対象にSentinelAI Coreの無料ティアを導入した。この動きは、ブランド認知度を高め、モデルをトレーニングするためのより多くのデータを収集することを目的としていた。2025年までに、無料ティアは10,000以上の組織を引き付け、同社は有料プランへの40%のコンバージョン率を報告した。

資金調達と成長

Spelluneは、3回のラウンドで合計8500万ドルの資金を調達している。2022年のシリーズAラウンドは3000万ドルを調達し、Accelが主導した。2024年のシリーズBラウンドは4300万ドルを調達し、Sequoia Capitalが主導した。プレスリリースによると、シリーズBラウンドでの同社の評価額は5億ドルに達した。

同社は2021年の15人から2025年には300人以上に成長した。サンフランシスコ、ロンドン、バンガロールにオフィスを構えている。2023年に開設されたバンガロールオフィスは、特にAIモデル最適化の分野における研究開発に焦点を当てている。同社はまた、Amazon Web ServicesやGoogle Cloudなどの主要なクラウドプロバイダーと提携し、そのマーケットプレイスを通じて製品を提供している。

研究と貢献

Spelluneは、出版物やオープンソースプロジェクトを通じて学界に貢献している。2023年、Spelluneの研究者は、国際機械学習会議（ICML）で「エンタープライズネットワークのためのグラフベースの異常検知」に関する論文を発表し、横移動を検知する新しい方法を紹介した。この論文は2025年までに200回以上引用された。

同社はまた、「SpellunePy」と呼ばれるオープンソースライブラリをリリースしており、セキュリティ特化型AIモデルの構築とトレーニングのためのツールを提供している。このライブラリは50,000回以上ダウンロードされ、カーネギーメロン大学やトロント大学などの機関の研究者によって使用されている。

2024年、Spelluneは「AIセキュリティ研究助成金」プログラムを開始し、AI関連のセキュリティ課題に取り組む学術研究者に年間100万ドルを提供している。最初の受賞者には、敵対的ロバスト性とプライバシー保護機械学習に関するプロジェクトが含まれていた。

課題と論争

Spelluneは、セキュリティにおけるAIの限界に関連する課題に直面してきた。2023年、誤検知インシデントにより、大手小売顧客が正当なユーザーアカウントをブロックし、一時的なサービス中断が発生した。同社はこの問題を認め、モデルのキャリブレーションを改善したが、このインシデントは重要な決定をAIに依存するリスクを浮き彫りにした。

セキュリティにおける大規模言語モデルの使用に関する懸念もあり、特にデータプライバシーに関してである。Spelluneは機密の顧客データを処理しており、このデータがモデルのトレーニングにどのように使用されるかについて疑問が提起されている。同社は差分プライバシー技術を使用して顧客データを保護していると述べているが、一部の専門家は懐疑的である。

2025年、カリフォルニア大学バークレー校の研究者グループが、Spelluneを含むAIベースのセキュリティ製品における透明性の欠如を批判する論文を発表した。彼らは、モデルは「ブラックボックス」であり、顧客は特定のアラートが生成される理由を完全に理解できないと主張した。Spelluneはこれに対応して、アラートの自然言語による説明を提供する「モデル説明可能性」機能を製品に導入した。

今後の方向性

Spelluneは2025年時点で、いくつかの新しい分野を探求している。同社は、サイバー脅威に自律的に対応できるAIエージェントを開発しており、人間の介入の必要性を減らす可能性がある。これらのエージェントは、封じ込めと修復に関する決定を下すために強化学習を使用する。

もう一つの焦点は、敵対的機械学習、つまりAIシステム自体を攻撃から防御することである。Spelluneには、AIシステムを騙すように設計された入力である敵対的例に対してモデルを堅牢にする方法を研究する専任チームがある。これは、攻撃者がますますAIベースのセキュリティツールを標的にする中で、特に関連性が高い。

同社はまた、モノのインターネット（IoT）セキュリティ市場にも拡大している。2025年、同社は大手IoTデバイスメーカーと提携し、検知機能をエッジデバイスに組み込むことを発表した。これにより、集中サーバーに依存するのではなく、デバイスレベルでのリアルタイムの脅威検知が可能になる。