重要ポイント
ネットワークの境界が消失する中、2026年のセキュリティ戦略は完全な境界防御から侵害発生後も耐え抜けるレジリエンスの確保へ転換する必要があります。
エージェント型AIはより深刻な新しい脆弱性を生み出し、外部ファイアウォールをすり抜けた攻撃者が内部の障壁に妨げられることなく横方向に移動できる状況を生み出しています。
AIを活用したマイクロセグメンテーションは、依存関係のマッピングとふるまいの探索を自動化し、ランサムウェアの脅威をマシンスピードで隔離します。
非常に機密性の高いAIトレーニングクラスターを外部公開の推論環境から隔離することで、企業の重要なデータセットの破損を防ぐことができます。
エージェントレスのゼロトラスト制御を次世代ハードウェアインフラに直接統合することで、セキュリティスタック全体がシンプル化されます。
多くのセキュリティリーダーは経営陣との難しい議論に慣れていますが、昨今はそうした話し合いの内容に変化がみられます。セキュリティリーダーは、「データ漏えいを防ぐために何をしているのか」という質問ではなく、「データ漏えいが発生したらどうするか」という質問への答えが求められるようになっているのです。
エージェント型AIの急速な普及と、最先端の大規模言語モデル（LLM）がもたらす脅威により、従来のネットワーク境界は脆弱になっており、現代のセキュリティチームはようやくそれを把握し始めたばかりです。 取締役会メンバーは現在、リスク許容度、緩和策、被害の抑制について理解したいと考えています。しかし、すべてのCISOが準備万端というわけではありません。
IANS Research、Artico Search、The CAP Groupの共同調査である「2026 CISO–Board Engagement Report」によると、取締役の半数超が、CISOは急速に進化する脅威（特にAI駆動型の脅威）によるリスク状況の変化に取締役が十分に備えられるように支援していないと感じています。CISOからそのような動向について報告を受けていない経営陣は、不完全な情報に基づいて監督者としての決定を下しています。
また、取締役会レベルのコミュニケーションが依然として非公式であり、必ずしも戦略と一致していない組織もあります。IDCによると、欧州の金融サービス組織では、クライアント向けのサイバーセキュリティ（59%）と内部のサイバーセキュリティ（57%）が、リスク管理投資の主な動機となっています。しかし、英国の大企業のCISOのうち、取締役会と毎月対話していると回答した人の割合はわずか43%で、48%は臨時的に対話しています。
最近公開されたISMGのポッドキャストのエピソードで、Akamai Security Technology GroupのExecutive Vice President兼General ManagerであるMani Sundaramは、ISMGのSenior Vice President of EditorialであるTom Field氏に、このような溝が生じている理由について説明しました。このブログ記事では、Maniの重要な知見を振り返り、連携の確立に向けた彼の戦略的アドバイスを紹介します。
従来のネットワーク防御の致命的な欠陥
長年にわたり、企業は複雑なVLANや静的なファイアウォールルールを使用して会社の資産を隔離してきました。Akamaiの元Chief Information OfficerであるManiは、そのような古いアプローチの運用上の複雑さを直接経験しています。セキュリティチームは、新しいアプリケーションを導入する際にファイアウォールに穴を開け、アプリケーションが廃止される時にそのルールを削除し忘れることが頻繁にありました。
従来のマイクロセグメンテーションプロジェクトは確かに解決策をもたらすものでしたが、複数のサイロ化されたチーム間での徹底的かつ複雑な調整が必要だったため、導入が停滞することも少なくありませんでした。今日、AIを活用したランサムウェアは、ネットワーク上をマシンスピードで移動することができます。
史上初の完全自律型AIランサムウェアキャンペーンがすでに確認されています。AIエージェントがネットワークに侵入して、横方向に移動し、人間の介入なしで攻撃を実行できる時代において、今日のセキュリティチームはもはや、危機が発生する前に人間のオペレーターが手動でルールベースのツールを設定することに頼ることができなくなっています。
AI自動化でマシンスピードの脅威に立ち向かう
自動化された脅威を阻止するためには、防御側はマシンインテリジェンスでマシンスピードに対抗しなければなりません。真のレジリエンスを確保するためには、アプリケーションがリアルタイムでどのように通信しているかを把握できる、AIを活用したセグメンテーション機能が必要です。AIは人間の静的な入力に頼るのではなく、アプリケーションのふるまいを自動的に探索し、依存関係をマッピングし、セキュリティポリシーを生成します。
この自動化された手法により、同心円状の内部防御網が形成されます。不可避の侵害が発生した場合、マイクロセグメンテーションは直ちに影響範囲を隔離します。 この内部障壁は、正当な事業活動を続けられるようにしながら、悪性のラテラルムーブメント（横方向の移動）を阻止します。
マイクロセグメンテーションにより、CIOやCISOは侵害が発生したらどうするかという質問に自信を持って答えられるようになりました。
脆弱なAIファクトリーのセキュリティを確保する
また、シャドーAIツールや企業向けブラウザーが原因で、企業のアタックサーフェスは急速に拡大しています。日々の業務の効率化のために、従業員は日常的に、機微な財務データ、個人情報、独自のソースコードを外部チャットボットに入力しています。セキュリティチームは、見えないものを守ることはできません。
Akamai Workforce Protectorのような現代的なブラウザー・セキュリティ・ソリューションを導入することで、セキュリティリーダーは使用状況を直接可視化できます。このソリューションは軽量のブラウザープラグインとして動作し、使用パターンを特定してデータ窃取を阻止します。この展開モデルは、従来の復号プロキシに付きまとうアプリケーションの破壊という問題を回避します。
さらに、組織はそのような厳格なセグメンテーションの原則を、基幹的なAIインフラに適用する必要があります。つまり、データ量の多いトレーニング環境とユーザー向けの推論環境を厳密に分離する必要があるということです。これらのプラットフォームを分離することで、推論レベルのAPI侵害によって基盤となるモデルの重みや生データセットに不正にアクセスされるのを防ぐことができます。
コンピューティング層にセキュリティを組み込む
ソフトウェアの脆弱性の探索は、もはや企業のセキュリティチームにとって業務上の課題ではありません。現在では、人間がパッチを適用するよりもはるかに速く、生成モデルがソフトウェアの脆弱性を特定できます。したがって、現代の企業は終わりのないパッチ適用のサイクルを抜け出し、自動化されたランタイム保護に重点を置く必要があります。
この防御アーキテクチャを効率化するために、Akamaiは最近、NVIDIAとの大規模なテクノロジーコラボレーションを発表しました。このパートナーシップにより、ゼロトラスト・マイクロセグメンテーションが次世代のAIファクトリーに直接組み込まれることになります。
NVIDIA BlueField DPUとDOCAソフトウェアフレームワークを活用することで、組織はエージェントを一切使用せずにセグメンテーションルールを定義できるようになります。これにより、重要なセキュリティ制御によって集中的なAIトレーニングワークロードから貴重なコンピューティングリソースが奪われるのを防ぐことができます。侵害を耐え抜くために統合され、自動化され、深く組み込まれているのが、未来のセキュリティアーキテクチャの姿です。
経営陣の新たな要求に対応する
企業の経営陣が完全な境界防御という幻想を捨て去る中、CISOは新たなソリューションを用意する必要があります。組織は、侵害によって事業活動が停止する前に、自動化されたマイクロセグメンテーション、エージェントレスのゼロトラスト制御、AIファクトリーへの新たなアプローチを活用して、影響範囲を隔離する準備を整えなければなりません。
詳しく見る
ポッドキャスト本編を聴き、現代のセキュリティリーダーが真の事業レジリエンスを構築するためにどのように戦略を転換しているかに関するManiの解説をご確認ください。
（注：このポッドキャストは、AkamaiがイスラエルのLayerX Securityの買収を完了する前に収録されました。）
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