- 可視化はセキュリティの前提条件です。急速に変化するAI環境には、攻撃に悪用される可視化のギャップが生じています。セキュリティチームがAPIとエージェントのすべてのやり取りをリアルタイムに把握できるようにし、継続的なインベントリ探索によってこのリスクを排除します。
- シャドーAIとMCPサーバーにより未管理のバックドアが生じます。AI機能の早期リリースを急ぐあまり、開発時に必要な手続きがスキップされがちです。しかし、機微な情報源へ監視されていない接続が発生していると、AIエージェントを巧みに操ってレコードの削除やデータベースからの流出攻撃を行うプロンプトインジェクションの隙を与えることになります。
- 従来の管理ではマシンスピードの攻撃に対応できません。AIを利用した開発ではAPIの脆弱化や不完全な権限管理が頻繁に発生します。AIを駆使して数分で脆弱性を狙ってくる攻撃を防御するには、階層型のランタイム保護モデルが必要です。
- エージェント間のやり取りによってアタックサーフェスは指数関数的に拡大しています。社内エージェントから社外ツールに接続するため、社外エージェントが1つでも乗っ取られると、そこから汚染されたデータが社内ネットワークに送り込まれて、社内ネットワーク全体での意図しないデータ漏えいにつながる危険性があります。
- セキュリティはビジネスの成長を戦略的に推進させる存在に進化しなければなりません。AIを通じた革新を止めるのではなく、自動化されたAIゲートウェイとガードレールを設けるべきです。あらゆるプロンプトと応答を検査することにより、アプリケーションのレジリエンス、コンプライアンス、セキュリティを確実に維持できます。
重要ポイント
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
調査によると、昨年は87%の企業がAPI関連セキュリティインシデントを経験しており、2024年の76%から急増しています。
バイブコーディングでは厳密に設計されたアーキテクチャよりも迅速なリリースと動作デモが優先されるため、APIの脆弱化、権限管理の不備、エラー情報の漏えいにつながることが多くなります。これは社内インフラの構造を攻撃者に教えるようなものです。
AIに関連するAPIが関わる攻撃に対して「十分に備えができている」と考えている企業は18%しかありません。
生成AIとLLM APIのエンドポイントを自動的に見つけてタグ付けを行い、通信トラフィックとコードリポジトリをベースにして網羅的なインベントリを構築します。ドキュメントの記載よりも、30%～40%多くのエンドポイントが見つかります。
悪性の指示を無効にするプロンプトインジェクションの防御機能、個人情報（PII）などの機密情報を隠すデータマスキング機能、有害・偏向コンテンツを排除するエージェント／モデル用ガードレール機能があります。
Gartnerは、2026年末までに、エンタープライズアプリケーションのおよそ40%にタスク特化型AIエージェントが組み込まれると推定しており、その前年比増加率はほんの5%でした。
2024年にAPIセキュリティを最優先事項に位置づけていた企業は18%に過ぎませんでしたが、2026年にはセキュリティ担当者の52%がAPIセキュリティを最大のリスクに位置づけています。