RSAC 2026で、Adam Geller氏（Zscalerの最高製品責任者）に、今まさにセキュリティチームが直面している大きな課題の1つ、つまりAIの動きを止めずに安全を確保する方法について話を聞いた。
特に印象に残ったのは、Zscalerがこの問題に対して、同業他社の多くとは大きく異なるアプローチを取っていることだ。
ポイントソリューションの先にあるAIセキュリティを再考する
Geller氏によると、多くのベンダーがプロンプトインジェクションやデータ漏えいといった単一のAIセキュリティ問題の解決に注力する一方、Zscalerは一歩引いて、より大きな問いを投げかけたという。AIエコシステム全体をどう安全にするのか、という問いだ。
ポイントソリューションを追加する代わりに、Zscalerは、組織が実際にAIを導入する方法に沿うよう設計された、包括的なAIセキュリティエコシステムを構築したとGeller氏は説明した。
AIの導入はクラウドセキュリティ初期のギャップを映し出す
AIが企業全体に広がるスピードを考えると、このアプローチは特に重要だ。生成AIツールからSaaSアプリケーションに組み込まれたAI、そして現在のエージェント型AIまで、攻撃対象領域は急速に拡大している。
これは、クラウド導入の初期に私たちが目にした状況を思い起こさせる。組織は俊敏性とスケールを求めて急速にクラウドを導入したが、セキュリティモデルが後れを取り、設定ミスや可視性の欠如、新たな攻撃経路を招いた。
AIも同様の軌跡をたどっている。まず導入が急速に進み、セキュリティが追いつこうとしている。
企業AIにおける可視性のギャップ
Zscalerによると、ほとんどの組織は、利用中のAIアプリケーション、モデル、インフラの全体像を明確に把握できていない。そのため、リスクの理解やポリシーの適用が難しくなっている。
この可視性のギャップは、安全なAI導入における最大の障壁の1つになりつつある。
Geller氏は、AIに関してどの程度のリスクを許容するかは、組織ごとに異なると強調した。
AI主導のアプリケーションを積極的に展開する組織がある一方で、より慎重なアプローチを取る組織もある。
問題は、多くのセキュリティソリューションがこのばらつきを考慮していないことだ。その代わりに一律の制御を適用するため、イノベーションの足かせになるか、保護に隙間を残すことになる。
ZscalerのAIセキュリティエコシステムの内部
ZscalerのAI Security Suiteは、制御を維持しながら組織に柔軟性を提供することで、この問題への対処を目指している。
このプラットフォームは、AIのライフサイクル全体にわたる可視性、アクセス、保護という3つの中核領域に重点を置いている。
まず、AI資産の包括的なインベントリを提供し、GenAIツールから組み込みAI機能、基盤となるインフラまで、あらゆるものをチームが特定できるようにする。
これは、シャドーAIを見つけ出し、異なるシステム間でデータがどのように流れているかを把握するうえで重要だ。
AIアクセスにゼロトラストを適用する
次に、ゼロトラスト原則をAIアクセスにも拡張する。これには、きめ細かな制御の適用、やり取りの検査、さらにはデータ漏えいや悪用のリスクを低減するためのリアルタイムでのプロンプト分類までが含まれる。
AIトラフィックがより動的かつ非人間的になるにつれ、従来のセキュリティモデルでは対応が難しくなっている。Zscalerは、こうしたやり取りにコンテキストを考慮した検査を導入し、アクセス判断が単なるIDではなく行動に基づくようにするアプローチを取っている。
ライフサイクル全体にわたってAIを安全にする
第3の柱は、AIアプリケーションとインフラをライフサイクル全体を通じて保護することに重点を置く。これには、自動化されたレッドチーム演習、プロンプトの強化、そして脅威の発生時に検知・緩和するためのランタイムガードレールが含まれる。
Zscalerによると、従来のセキュリティツールは、プロンプトインジェクションやコンテキストポイズニングといった新たな種類のリスクに対応するよう設計されていなかった。これらのリスクには、継続的な監視と適応が必要になる。
統合アプローチでツールの乱立を抑える
Geller氏が語った中で、特に興味深かったのはツールの乱立に関する点だ。
多くの組織はAIリスクのさまざまな側面に対処するため、複数のセキュリティツールを重ねて導入している。その結果、複雑さや見落としが生じる可能性がある。
統合されたエコシステムを構築することで、Zscalerはこうしたツールの乱立を抑え、リスクをより統一的に把握できるようにすることを目指している。これにより運用が簡素化されるだけでなく、セキュリティチームがAI利用のガバナンスについて、より多くの情報に基づいて判断できるようになる。
私にとってもう1つの重要なポイントは、Zscalerがこのテーマに取り組み始めた時期の早さだ。
Geller氏によると、同社はカンファレンスの喧騒に埋もれるのを避けるため、RSACに先駆けてAI Security Suiteを発表する意図的な判断をしたという。
この決定は、業界全体の大きな傾向を反映している。AIセキュリティの進展があまりに速いため、従来のローンチサイクルやカンファレンスでの発表を待っていては、後れを取る可能性があるのだ。
AIを大規模に安全にする緊急性
緊急性は現実のものだ。ZscalerのThreatLabzの調査によると、多くの企業AIシステムは重大な脆弱性によって数分で侵害される可能性があり、多くの組織がこの変化に備えられていない実態が浮き彫りになった。
AIが進化し続けるなか、組織がアプローチを見直さない限り、イノベーションとセキュリティの隔たりは広がる一方だ。
AIセキュリティは後付けではなく、組み込むべきもの
私が今回の対話から得た最も重要な洞察は、AIセキュリティを後付けの機能として扱ってはならないということだ。
組織がAIシステムを設計、導入、管理する方法の基盤に、最初から組み込まれていなければならない。
つまり、AIの利用範囲を完全に把握し、一貫したポリシーを適用し、新たなリスクを継続的に監視するということだ。
最終的に、Geller氏のメッセージは明快だった。AIを安全にすることは、イノベーションを遅らせることではなく、可能にすることだ。全体を捉えたエコシステム主導のアプローチを取れば、組織は新たな脅威に絶えず後追いで対応するのではなく、自信を持ってより速く前進できる。
企業がAIを大規模に導入し続けるなか、問われているのは、AIを安全にすべきかどうかではなく、どう安全にするかだ。
RSACで聞いた話を踏まえると、その答えは一歩引いて全体像を見渡し、守るべきテクノロジーと同じように動的なセキュリティ戦略を構築することにある。