AIのパラドックス：迅速に行動するための十分な信頼を得るには何も信頼してはならない

APJのあらゆる取締役会が直面しているパラドックスがあります。それは、AIを迅速に導入できるだけの信頼を得る唯一の方法がゼロトラストの設計をすることだという点です。何も信頼せず、すべてを継続的に検証するというものです。

現状は逆転しています。組織はAIの運用化に向けて競い合っています。コンタクト センターのコパイロット、エンジニアリング部門のコーディング エージェント、バック オフィスの自律型ワークフローなどです。そして、シドニーからシンガポール、東京、ムンバイに至るまで、より速く進めるという同じプレッシャーがかかっています。

取締役会向けの資料には載らない部分があります。こうしたシステムの多くは、セキュリティ対策が追いつかないまま導入されているのです。

そのギャップはどれほど速く広がっているのでしょうか。ZscalerのThreatLabzが、実際の敵対的環境下で組織向けAIシステムをレッド チーム演習で検証したところ、100%のシステムに重大な欠陥が見つかりました。最初の重大な障害が発生するまでの時間の中央値はわずか16分でした(2026年版ThreatLabz AIセキュリティ レポート)。

これこそが、「AIを導入した」という状態と「信頼できるAIを導入した」という状態の隔たりです。そしてAPJでは、その隔たりが世界のほぼどの地域よりも速いペースで拡大しています。インドの組織だけでも、2025年下半期には820億件以上のAI/MLトランザクションが発生しています。これは世界で米国に次ぐ2位であり、前年比300%以上の増加率となっています。

課題はAI導入ではなくAIの安全な運用化

コパイロットを試験導入することは簡単です。本当に取り組むべきなのは、数千に及ぶAIとの接点を管理することです。具体的には、SaaSに組み込まれた機能、個人アカウントで実行されるシャドー ツール、RAGパイプライン、MCPサーバー、そして人間が介在することなく相互にやり取りするエージェントが挙げられます。いずれも、断片化されたインフラと地域ごとの規制の中で広がっています。

同じ調査によると、AIツールに流入する組織のデータは、わずか1年間で93%増加し、1万8,000テラバイトを超えたことが明らかになりました。見えないものは管理できません、また、従来のファイアウォールやVPNはそうした状況を把握するために構築されたものではありません。

ゼロトラストが機能ではなく基盤である理由

AIがチャットボットから自律型エージェントへと移行するなかで、セキュリティはもはや「正しいユーザーが適切なアプリにアクセスできた」というレベルにとどまっていてはなりません。ユーザーとアプリ間、アプリとデータ間、そしてますます増えるエージェント同士のやり取りまで、あらゆるやり取りを管理することが求められます。

だからこそ、ゼロトラストはエージェント時代のアーキテクチャーなのです。後付けの機能ではなく、制御基盤です。AIセキュリティについて語ることができるベンダーは数多く存在します。実証済みのゼロトラスト制御基盤をすでに運用し、それをユーザーやアプリから、データ、デバイス、AIエージェント、さらにはAI同士のやり取りへと次の段階に拡張しているベンダーは、ごくわずかです。それこそが、カテゴリーを提唱することと、その進化の方向性に沿って進むことの違いです。

だからこそ、Zenith Live 2026における私たちの方向性は、エージェント型AIの保護、AIによる活動の可視性強化、そしてより多くのパートナーをProject AI-Guardianに呼び込むことに集中しました。安全なAIは、個別の制御やポイント製品だけでは実現できません。プラットフォーム、ポリシー、エコシステムにまたがるアーキテクチャーに基づくアプローチが必要です。

AIだけの話ではなくあらゆる環境を1つの制御基盤で管理するという話

AIに関する事例に説得力があるのは、それが長年にわたって拡張してきたアーキテクチャーの最新の段階であるためです。まずユーザー向けのゼロトラスト、次にクラウド、さらに拠点へと広げ、現在ではお客様がエージェントを導入できない接続機器も対象としています。Zscaler Cellularでは、SIMまたはeSIM経由で接続するIoT/OTデバイスにも、エージェントやVPNを使うことなくゼロトラストを実現します。各デバイスを専用のプライベート セグメントに分離し、他のすべてを管理する同じZero Trust Exchangeを経由して通信をルーティングします。拠点についても考え方は同じです。SD-WANもファイアウォール スタックも不要で、ブロードバンド、セルラー、衛星通信などいずれのネットワークでも、カフェのように簡単に拠点を立ち上げることができます。

つまり、データベースに問い合わせを行うエージェントも、ノートパソコンを使うアナリストも、工場のフォークリフトも、遠隔店舗のキオスク端末も、すべて単一のポリシーモデルのもとで管理されます。これこそお客様が実感できる統合です。必要な機器やVPNが減り、ポリシーを一元的に適用できるようになります。そして、機能不全に陥っていた境界型セキュリティにAIを後付けするのではなく、AIに向けて拡張するプラットフォームです。

あらゆる販売チャネルのパートナーに関わる話

これは、特定のパートナー層だけでなく、エコシステム全体における議論のあり方を根本的に変えるものです。最大のメリットは、ZscalerのGSIとアドバイザリー パートナーにあります。なぜなら、お客様のニーズはもはや「ツールを購入する」ことではなく、「AIを確実に導入できるアーキテクチャー、ガバナンス、運用モデルを構築する」ことであるためです。これらは単発の販売ではなく、トランスフォーメーションとライフサイクル全体に関わる取り組みであり、高価値な複数の参入機会を生み出します。

• 戦略と準備。AIの利用状況やセキュリティ態勢、そしてお客様がまだ把握していないシャドーAIも評価します。
• 導入と最新化。エージェント型AIを前提に再設計し、各種制御を統合するとともに、データを保護し、一律に禁止するのではなく安全に許可できるポリシーを設計します。
• マネージド サービスと運用。AIの普及が拡大するなかで、その基盤を継続的に運用し、強化します。

再現性の高いサービスを自然に展開できます。つまり、AIセキュリティ評価、ゼロトラスト ワークショップ、データ保護レビュー、実装サービス、継続的なマネージド サポートです。

これらはいずれも、より広範なチャネルを軽視するものではなく、活性化させるものです。拠点の最新化、Zscaler Cellular、IoT/OT接続は、高速で繰り返し展開でき、短期間で進められます。再販業者、流通業者、通信事業者、マネージド サービス パートナーにとって自然な基盤となります。SD-WANやファイアウォールの置き換え、SIMでのゼロトラスト導入、接続された車両群やや店舗設備の保護などは、今すぐ成果につながる案件であると同時に、将来的により大きなアーキテクチャーに関する議論へと発展する入口にもなります。販売ルートごとに戦略は異なりますが、お客様との接点の違いに過ぎません。

その背後には商業的な現実があります。AIはテクノロジーの需要を押し上げますが、お客様がそのテクノロジーを安全に利用できるためのガイダンス、統合、運用サポートへの需要はさらに高まっています。チャネルにとってより大きな価値となるのは、AIを導入するだけでなく、AI戦略を拡張させるための安全な基盤を築き、維持することです。

この点でAPJのエコシステムは独自の立場にあります。パートナーは、プラットフォームだけでは提供できないもの、つまり地域のコンテキストを備えています。各市場のコンプライアンスの現実、購買パターン、運用上の制約を理解し、プラットフォームのイノベーションを現場で実際に機能する成果へと結び付けることができます。私たちが安全なエージェント型AIのアーキテクチャーを定義し続けるなかで、その地域の実行力こそが顧客価値に変える要因となります。AI時代において、パートナーの役割は小さくなるどころか、これまで以上に戦略的なものになります。

結論

市場が評価するのは、速さだけではありません。また、慎重さだけでもありません。システムに暗黙の信頼を一切組み込まないことで、組織がAIに真の信頼を寄せられるようにする。このパラドックスをお客様のために解決するパートナーが評価されるでしょう。

AIに関する主張があふれる市場においては、次の時代に必要となるセキュリティ アーキテクチャーを定義できる組織、そしてそのアーキテクチャーを実践に移すパートナーこそが、リーダーシップを発揮することになります。

その基盤をお客様とともに進める準備ができている場合は、Zenith Live APJでぜひ続きをお話ししましょう。皆さまのチームが、安全なAI活用の機会にどのように取り組んでいるのか、ぜひお聞かせください。

データ ポイントは、2026年版Zscaler ThreatLabz AIセキュリティ レポート(2026年1月27日公開)から引用しています。このレポートは2025年に約9,000社で確認された約9,890億件のAI/MLトランザクションの分析に基づくものです。