AIセキュリティ・プラットフォーム：AIシステムの一元的な可視化、強制、モニタリング

業界を問わず、組織はチャットボットやAIエージェントの導入、AIアプリケーションの開発、そして多数のAIプラットフォーム、モデル、エージェント型AIフレームワークの活用を進めることで、生産性の向上と新製品の創出を加速させています。AIの採用は、セキュリティチームの対応が追いつかないほどの速さで進んでいます。

83％の組織がAIを使用していると報告していますが、AIが機密データとどのように相互作用しているかを詳細に把握できている組織はわずか13％にすぎません。これにより、組織は新しい種類の脅威に対して無防備な状態に置かれています。

この変化により、サプライチェーン・ポイズニングや信頼できないリポジトリからの間接的なプロンプト・インジェクションといった新たな脅威が生じています。例えば、侵害されたGitHub社のリポジトリによって、エージェントが騙され、機密情報の流出やコードベースへのアクセスを許してしまう可能性があります。

Gartner®社、『Emerging Tech：AIセキュリティの未来はプロンプトではなくエージェント・アクションの保護にある』

ほとんどのソリューションは、孤立したリスクに対処するか、検出のみに焦点を当てているため、AIの構築から実行までのプロセス全体において、可視化が断片的になり、後手回りの制御や死角が生じる結果となっています。AIセキュリティ・プラットフォームは、組織がAIを使用して構築・実行するすべての要素を、AIデータのライフサイクル全体を通じて保護できるようにするために登場しました。

AIセキュリティは断片化されています

AIシステムは、ユーザー、アプリケーション、データ、モデル自体にまたがる新しい攻撃対象領域、新しい脅威ベクトル、新しい運用リスクをもたらします。

根本的に、AIシステムはセキュリティチームが従来保護してきたテクノロジーとは異なります。主な特徴は以下のとおりです。

より動的で、入力や文脈、学習に基づいて時間とともに行動を適応させていきます
優れた拡張性：人間のペースではなく、マシンの速度と量で動作する
高い自律性：人間が直接開始しなくてもアクションを実行できる
強力な接続性：エンタープライズ・データ・ストア、API、ワークフローと統合される

これらの特性は、セキュリティインシデントの影響範囲を劇的に拡大させる一方で、効果的なセキュリティとガバナンスの維持をはるかに困難にします。セキュリティチームは、組織のAI利用に関する重要な質問への回答に苦慮しています。

AIシステムはどの機密データにアクセス可能か？
エージェントとLLMは適切に設定されているか？
AIシステムが異常な挙動を示していないか？
AIツールとその使用法は、規制やフレームワークに準拠しているか？

新しいアプローチ

委員会、ポリシー、スプレッドシートによるAI利用の追跡は、あまりにも手動的で拡張性における信頼性に欠けるため、テクニカル・プラットフォーム・アプローチが必要です。

プラットフォームは、問題を一度に一側面ずつ解決するものではありません。例えば、単にAIシステムのインベントリ作成に焦点を当てるのではなく、プラットフォーム・アプローチを採用することで、AIセキュリティ・ポスチャ管理（AI-SPM）を適用してインベントリの各コンポーネントの脆弱性や設定ミスを把握すると同時に、モニタリングを通じてAIの検知と対応（AIDR）機能を提供できます。ポイント・ソリューション単体では、AI利用の複雑化が進むスピードに合わせて拡張することはできません。CISOとそのチームには、完全な可視化と制御レイヤーを統合して備えることが求められています。

Gartner社は、レポート『2026年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド』において、「AIの採用により、従来のツールでは対処できない新たなセキュリティ・リスクが生じている。組織は、サードパーティ製および自社開発の両方のAIにおいて、プロンプト・インジェクション、シャドーAI、データの不正利用といった脅威に直面している」と述べています。

Varonisでは、これらのリスクは単独の障害から生じるのではなく、大規模な環境においてAIシステムがデータ、ユーザー、および他のシステムと動的に相互作用する仕組みから生じると考えています。

AIセキュリティプラットフォームとは何ですか？

AIセキュリティ・プラットフォーム（AISP）は、単一の制御やリスク領域に焦点を当てるのではなく、AIシステム、データ、ユーザー、エージェントにわたる一元的な可視化、強制、モニタリングを提供します。AISPは、実際にポリシーを強制することでガバナンス・プログラムを補完し、レガシー・ツールでは管理できないAI特有の挙動やリスクに対処することで、従来のセキュリティを拡張します。

プラットフォームの設計目的は以下のとおりです。

企業全体のAI利用と導入状況の把握
AIセキュリティ態勢の評価と管理
ランタイムでポリシーとガードレールを強制する
AI関連の脅威の検知と対応
コンプライアンスのための監査可能性とガバナンスの提供

この包括的なプラットフォームアプローチは、断片的な解決策からAIセキュリティを進化させ、AIライフサイクル全体にわたるエンドツーエンドのアプローチへと変革します。

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AIセキュリティ・プラットフォームのコア機能

一元化されたAISPは、組織がAIのライフサイクル全体を通じて大規模にセキュリティを確保できるようにする一連の基盤機能に焦点を当てています。Gartner社の2025年のレポート『2026年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド：AIセキュリティ・プラットフォーム』³によると、「AISPは、AI利用制御（AIUC）とAIアプリケーション・セキュリティ（AIAS）という2つの柱で構成されている。AIUCはサードパーティ製AIの利用を保護し、AIASはカスタム開発されたAIアプリケーションを保護する」とされています。

Varonisでは、これら2つの機能領域を組み合わせることで、組織全体でのAIの利用方法と、AIシステム自体のセキュリティ確保の両方に対処できると考えています。このプラットフォーム・レベルのアプローチは、AIのリスクが単一のレイヤーに存在するのではないという現実を反映しています。リスクはユーザー、データ、アプリケーション、モデル、そして自律性を高めるエージェントにわたっており、これらすべてを連携した方法でガバナンスし、保護する必要があります。

AI利用制御

AIUCは、AIのサービス、ツール、および機能が企業全体でどのように使用されているかに焦点を当てます。このカテゴリは、AIがどこで使用されているか、何にアクセスできるか、そしてその利用がセキュリティ、プライバシー、およびコンプライアンスの期待事項に合致しているかを、組織が理解できるよう設計されています。

AIUCの機能は以下のとおりです。

AIの検出とインベントリ
AIアクセス制御
機密データの保護
リスクのあるAI利用の検知
コンテンツ・モデレーション
自動化されたAIセキュリティ・テスト

AIアプリケーション・セキュリティ

AI利用制御が「消費（利用）」に焦点を当てるのに対し、AIASはAIシステム自体のセキュリティに対処します。このカテゴリでは、AIアプリケーションがどのように構築、設定、統合、運用されているかを扱います。特に、AIの自律性が高まり、相互接続が進む中では重要となります。

AIASの機能は以下のとおりです。

AIの検出とインベントリ
AIセキュリティ態勢管理
MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）セキュリティ
ローグ・エージェント（不正エージェント）の検知
マルチモーダル・セキュリティ・ガードレール
自動化されたAIセキュリティ・テスト

AIセキュリティは単独で存在するものではありません

AIの保護は、もはや孤立した制御を導入するだけでは不十分です。そうではなく、AIの利用をアプリケーションの動作、データ・アクセス、およびポリシーの強制と結びつけることができる、統合されたプラットフォームが必要となります。AIの利用状況だけでは、全体像を把握することはできません。AIエージェントは、それがどのデータにアクセスでき、どのような制御が適用されているかを理解するまでは、リスクがあるようには見えない可能性があります。

AI利用制御、AIアプリケーション・セキュリティ、およびデータ・セキュリティを単一のプラットフォームで組み合わせることで、組織は断片的で後手回りの防御から、AIシステムがより自律的かつ相互接続され、ビジネスに不可欠なものとなっている世界に適した、プロアクティブな保護へと移行できます。

Varonis AtlasでAIとそれを支えるデータを保護

AIセキュリティをサイロ化させたり、ポイント・ソリューションに委ねたりすることはできません。組織がAIを拡大させると、AIによる影響範囲も拡大します。AIの挙動だけでなく、AIが実行可能なアクション、アクセスして操作可能なデータを理解する、統合されたAIセキュリティ・アプローチを採用することが重要です。

Varonis Atlasは、企業全体のAIを可視化し、制御できるようにするエンド・ツー・エンドのAIセキュリティ・プラットフォームです。Atlasは、検出やポスチャ管理から実行時の保護、コンプライアンスまで、AIセキュリティ・ライフサイクル全体を単一のソリューションでカバーする唯一のプラットフォームです。Atlasは、ホスト型AIプラットフォーム、カスタムLLM、エージェント型AIフレームワーク、チャットボット、組み込み型AIなど、組織が構築または実行するあらゆるAIシステムに接続します。また、AtlasはVaronis Data Security Platformとともに構築されているため、単独のAIセキュリティ・ツールでは太刀打ちできないデータ・コンテキストを提供します。

Varonis Atlasは本日より提供を開始しました。AtlasのAIインベントリ、態勢管理、セキュリティ・テスト、実行時ガードレール、コンプライアンス・レポート機能のすべてを利用できる無料トライアルをぜひお試しください。

情報源:

Gartner社、『Emerging Tech：AIセキュリティの未来はプロンプトではなくエージェント・アクションの保護にある』、Mark Wah氏、David Senf氏、2026年2月20日。
Gartner社、『2026年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド』、Gene Alvarez氏、Bart Willemsen氏、Frank Buytendijk氏、Gary Olliffe氏、Bill Ray氏、Samantha Searle氏、Tori Paulman氏、2025年10月18日。
Gartner社、『2026年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド：AIセキュリティ・プラットフォーム』、Dennis Xu氏、Marissa Schmidt氏、Bart Willemsen氏、Gene Alvarez氏、Neil MacDonald氏、Kevin Schmidt氏、2025年10月18日。

Gartnerは、Gartner社やその関連会社の商標です。

注：このブログはAI翻訳され、当社日本チームによってレビューされました

Meagan Huebner Meagan Huebner is a member of Varonis' Product Marketing team. She brings five years of cybersecurity experience focused on enterprise security and risk management.