マシンスピードの時代にビジネスのアジリティをセキュアに確保する方法

エージェント型 AI の台頭は、エンタープライズ テクノロジーにおける根本的な転換点となっています。AI ツールはもはや人間のオペレーターを単に支援するだけではなく、タスクの実行、コードの記述、複雑なワークフローのオーケストレーションまでも能動的に担っています。

サイバー犯罪者は AI を使用して、かつてないほど迅速にセキュリティの脆弱性を見つけています。これまでは数週間かけて行われていた攻撃が、今ではわずか数時間、あるいは数分で実行されるようになりました。サイバーセキュリティ チームも、AI を使用して同じスピードで欠陥を検出し、修正していく必要があります。

最新のセキュリティ運用には、システムの分析、重大なリスクの優先順位付け、修正の効率的な適用、新たな脅威の継続的モニタリングが可能な、一貫したフレームワークが必要です。こうした体制を組織が整えられるようにするため、Google AI Threat Defense は、セキュリティ プラットフォーム、基盤モデルとエージェント、コンサルティングの専門知識を組み合わせて、チームが進化し続ける現代の脅威環境を把握して対処できるようサポートします。

たとえば、モルガン・スタンレー は、AI Threat Defense のブループリントに沿ってセキュリティ ポスチャーを Google Cloud および Wiz と連携させることで、脅威検出までの平均時間を 99.9% 短縮しました。これにより、45 分間を要していた事後対応型の検出から、90 秒以内のプロアクティブな脅威軽減へと移行しました。

急速に変化する脅威環境

昨今の攻撃者は、攻撃ライフサイクル全体で AI を使い、防御側のエンジニアリング上の最大の「近道」を逆手に取っています。ソフトウェア構築方法における AI による変革は、攻撃対象領域を拡大し、攻撃者の能力向上をもたらしています。

• 攻撃対象領域の拡大: 自律型エージェントや AI ワークフローは、かつてないスピードでコードを本番環境へデプロイしています。セキュリティ チームはクラウドの爆発的な普及への対応にも苦慮してきましたが、AI がもたらす爆発的な成長には、もはや人間のアナリストを増やすだけでは対応しきれません。

• 新たなリソースとリスク: AI を強力なものにするツール（モデル、エージェント、AI 固有のプロトコルなど）自体のセキュリティも確保する必要があります。

• マシン スピードの脅威環境: 脅威アクターは、不正な AI インフラストラクチャのハイジャックとデプロイ、AI データとアクセス権限の窃盗、AI アシスタントが信頼して提案するようにトレーニングされたアップストリーム パッケージの汚染といった手法で、AI ワークロードを標的にしています。

静的な脅威モデリングや、手動によるアラート トリアージ、サイロ化されたポイントツールといった従来のセキュリティ ワークフローは、構造的にマシンスピードでの攻撃に対応できません。AI が生成する何千ものアラートを優先順位も付けずにセキュリティ チームに丸投げすることは、担当者を疲弊させ、修復を遅らせる結果にしかなりません。

深い内部コンテキストを活用

自律的な脅威が蔓延する時代において、モデルの能力だけで防御戦を勝ち抜くことは不可能です。決定的な優位性を得るには、自社のビジネス コンテキストを深く理解する必要があります。

外部の脅威アクターは手探りでシステムを調査するしかありませんが、次のような詳細なインサイトを正確に把握しているのは防御側の企業だけです。

• アプリケーションのマイクロ サービスがどのように相互作用し、依存し合っているか。

• 重要なデータアセットの保存場所と、機密性の高いワークフローの運用方法。

• どの ID 権限が存在し、どのネットワーク パスが実際に到達可能か。

AI 防御プラットフォームにコンテキストを認識させると、バックグラウンド ノイズや誤検出アラートを除外できます。AI システムは、何千もの理論上の脆弱性にフラグを立てるのではなく、到達可能で影響の大きいリスクにエンジニアリング リソースを厳密に振り向けます。

コンテキストによって、アラート疲れを解消し、対象を絞った自動修復を実現することができます。

AI Threat Defense のメリット

防御側が優位に立てるようにするため、Google は AI Threat Defense を開発しました。これは、AI を駆使した脅威をマシンスピードで継続的にモニタリングし、優先順位を付け、最小化する自動セキュリティ システムです。

AI 時代のセキュリティ確保には、従来の分断された手動ツールでは不十分です。セキュリティと AI の主要プロバイダとして、Google は効果的な次世代ソリューションの開発に真剣に取り組んでいます。また、モノカルチャーは脆弱性そのものとなるため、攻撃者の先を行けるよう複数の手段を講じることをおすすめしています。

CISO と経営幹部の皆様は、AI 時代に向けて備えるために、ぜひ次のフレームワークをご活用ください。役員会議でご利用いただけるディスカッション ガイドもご用意しています。

• ガバナンスと明確なオーナーシップを確立し、委員会、役割、意思決定プロセスを定義する。

• 成果と主要な指標を定義し、進捗状況を追跡して経営幹部レベルの関係者に報告する。

• リスクに対して一貫した対応が取れるよう、ポリシー、SLA、例外プロセスを策定する。

脆弱性悪用までの猶予がほぼなくなったことで、明確になったことが一つあります。それは、人間のスピードでの脆弱性管理は、もはや企業のリスク戦略として通用しないということです。マシンスピードでの攻撃が展開される昨今において求められるのは、自律的かつ継続的な防御です。

しかし、AI によるセキュリティは、単にバグを迅速に発見して修正するよりもはるかに複雑です。ソフトウェアの構築、保守、モニタリング、保護のアプローチを再設計し、防御が継続的に学習、適応、強化されていく仕組みを作る必要があります。

AI 時代のレジリエントな防御に関するウェブセミナーでは、AI Threat Defense の詳細と、防御側の優位性を構築するうえで Google をどのように活用できるかをご紹介します。ぜひご登録ください。

※この投稿は米国時間 2026 年 10 月 1 日にGoogle Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

- CISO オフィス、金融サービス担当ディレクター David Stone