同社は、従来のメール防御とは異なるアプローチを取る。キーワードや既知の攻撃パターンを探すのではなく、メールの「意図（intent）」を理解するAIによって攻撃を見抜こうというものだ。

創業者：元ティーンハッカーから防衛研究へ

Oceanを創業したのは Shay Shwartz（シェイ・シュワルツ）。やや異色の経歴を持つ人物だ。

報道によれば、彼は10代の頃にハッキングを行っていたが、16歳で発覚したことをきっかけに攻撃ではなく防御側へ進路を変えたという。

その後、約10年間にわたりイスラエルの精鋭防衛・情報部隊で活動し、ミサイル迎撃システム Iron Dome（アイアンドーム） に関連する研究にも関わったとされる。

民間企業でのキャリアを経た後、2023年にOceanを創業。約2年の開発期間を経て、今回の資金調達とともに公表された。

資金調達の内訳には、Lightspeed Venture Partnersが主導した2000万ドルのSeries Aが含まれ、Picture CapitalやCerca Partners、さらにセキュリティ企業WizやArmisの創業者らもエンジェル投資家として参加している。

Oceanが作る「エージェント型メールセキュリティ」

Oceanが開発しているのは、同社が 「agentic email security platform（エージェント型メールセキュリティ）」 と呼ぶ仕組みだ。

一般的なメールセキュリティは、次のような方法に依存することが多い。

• 既知のマルウェアやURLのシグネチャ
• 送信元ドメインの評判データ
• 特定のパターンやルール

しかし、生成AIを使ったフィッシングは文章の書き方や構造を無限に変えられるため、パターンベースの防御をすり抜けやすい。

そこでOceanは、メールが届く前にAIが内容を調査し、そのメッセージが何をさせようとしているのかを判断する仕組みを採用している。

AIエージェントがメールを調査する仕組み

Oceanのシステムでは、複数のAIエージェントが連携してメールを解析する。

中央のインテリジェンスエンジンがエージェント群を統括し、それぞれが異なる視点からメールを調べる構造だ。

例えば次のような分析が行われる。

• 小型言語モデル（SLM）と大規模言語モデルがメール本文を理解する
• 専門化されたAIエージェントが言語、文脈、行動意図などを分析
• 外部シグナルやコンテキストを収集して判断を強化

従来の「このメールは既知のフィッシングに似ているか？」という問いではなく、Oceanは次の問いを重視する。

「このメールは受信者に何をさせようとしているのか？」

もしAIが、資格情報の入力、送金、社内ワークフローの操作などを誘導する操作型の意図を検出した場合、メールをブロックまたは警告表示できるという。

なぜAIフィッシングは防ぎにくいのか

生成AIの普及により、ソーシャルエンジニアリング攻撃は急速に高度化している。

大規模言語モデルを使えば、攻撃者は次のようなメールを簡単に作れる。

• 社内の文体やトーンを模倣
• 特定のプロジェクトや同僚の名前を言及
• 以前のフィッシングに多かった不自然な文法を回避

その結果、単純なルールや既知パターンに依存するフィルターだけでは不十分だという認識がセキュリティ業界で広がっている。

Oceanの主張は、これからの防御ではパターンではなく「意図」と「文脈」の理解が必要という点にある。

すでに数十万メールボックスを保護

Oceanは今回の公開とともに、総額2800万ドルの資金調達を発表した。

同社によると、プラットフォームはすでに数十万のメールボックスを保護している段階にあり、今後は企業顧客の拡大と製品開発を進める予定だ。

ただし、分析済みメール数や顧客企業数などの詳細な利用指標は、現時点では広く公開されていない。

AIを使った攻撃と防御の競争は、今後さらに激しくなると見られている。OceanのようにAIエージェントでAI攻撃に対抗するというアプローチが、次世代のメールセキュリティの主流になるのか注目されている。

同社は、従来のメール防御とは異なるアプローチを取る。キーワードや既知の攻撃パターンを探すのではなく、メールの「意図（intent）」を理解するAIによって攻撃を見抜こうというものだ。

創業者：元ティーンハッカーから防衛研究へ

Oceanを創業したのは Shay Shwartz（シェイ・シュワルツ）。やや異色の経歴を持つ人物だ。

報道によれば、彼は10代の頃にハッキングを行っていたが、16歳で発覚したことをきっかけに攻撃ではなく防御側へ進路を変えたという。

その後、約10年間にわたりイスラエルの精鋭防衛・情報部隊で活動し、ミサイル迎撃システム Iron Dome（アイアンドーム） に関連する研究にも関わったとされる。

民間企業でのキャリアを経た後、2023年にOceanを創業。約2年の開発期間を経て、今回の資金調達とともに公表された。

資金調達の内訳には、Lightspeed Venture Partnersが主導した2000万ドルのSeries Aが含まれ、Picture CapitalやCerca Partners、さらにセキュリティ企業WizやArmisの創業者らもエンジェル投資家として参加している。

Oceanが作る「エージェント型メールセキュリティ」

Oceanが開発しているのは、同社が 「agentic email security platform（エージェント型メールセキュリティ）」 と呼ぶ仕組みだ。

一般的なメールセキュリティは、次のような方法に依存することが多い。

• 既知のマルウェアやURLのシグネチャ
• 送信元ドメインの評判データ
• 特定のパターンやルール

しかし、生成AIを使ったフィッシングは文章の書き方や構造を無限に変えられるため、パターンベースの防御をすり抜けやすい。

そこでOceanは、メールが届く前にAIが内容を調査し、そのメッセージが何をさせようとしているのかを判断する仕組みを採用している。

AIエージェントがメールを調査する仕組み

Oceanのシステムでは、複数のAIエージェントが連携してメールを解析する。

中央のインテリジェンスエンジンがエージェント群を統括し、それぞれが異なる視点からメールを調べる構造だ。

例えば次のような分析が行われる。

• 小型言語モデル（SLM）と大規模言語モデルがメール本文を理解する
• 専門化されたAIエージェントが言語、文脈、行動意図などを分析
• 外部シグナルやコンテキストを収集して判断を強化

従来の「このメールは既知のフィッシングに似ているか？」という問いではなく、Oceanは次の問いを重視する。

「このメールは受信者に何をさせようとしているのか？」

もしAIが、資格情報の入力、送金、社内ワークフローの操作などを誘導する操作型の意図を検出した場合、メールをブロックまたは警告表示できるという。

なぜAIフィッシングは防ぎにくいのか

生成AIの普及により、ソーシャルエンジニアリング攻撃は急速に高度化している。

大規模言語モデルを使えば、攻撃者は次のようなメールを簡単に作れる。

• 社内の文体やトーンを模倣
• 特定のプロジェクトや同僚の名前を言及
• 以前のフィッシングに多かった不自然な文法を回避

その結果、単純なルールや既知パターンに依存するフィルターだけでは不十分だという認識がセキュリティ業界で広がっている。

Oceanの主張は、これからの防御ではパターンではなく「意図」と「文脈」の理解が必要という点にある。

すでに数十万メールボックスを保護

Oceanは今回の公開とともに、総額2800万ドルの資金調達を発表した。

同社によると、プラットフォームはすでに数十万のメールボックスを保護している段階にあり、今後は企業顧客の拡大と製品開発を進める予定だ。

ただし、分析済みメール数や顧客企業数などの詳細な利用指標は、現時点では広く公開されていない。

AIを使った攻撃と防御の競争は、今後さらに激しくなると見られている。OceanのようにAIエージェントでAI攻撃に対抗するというアプローチが、次世代のメールセキュリティの主流になるのか注目されている。