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Zscalerがゼロトラストでエージェント型AIの時代を保護する仕組み
概要
AIは今、セキュリティ部門を取り巻く環境が大きく転換する領域へと足を踏み入れました。
この2年間、組織向けAIに関する話題は生産性向上が中心でした。調査をより速くし、文章作成をより賢くし、意思決定をより良くするということは序章に過ぎませんでした。現在の状況は、本質的にまったく異なります。答えを生成するだけではなく、実際に行動を起こすAIエージェントが登場したからです。
AIエージェントはデータベースを照会し、APIを呼び出し、ワークフローをトリガーし、システム間でデータを移動させ、サブエージェントを生成するなどさまざまな処理を行います。しかも、そのすべてをマシンの速度で実行します。一方、そのアイデンティティーは一時的なものであり、権限はしばしばしばしば過剰に広く付与されており、その振る舞いは、ほとんどのセキュリティ ツールが可視化できるように設計されていないものです。
Zenith Live 2026において、私たちは、この新たな現実を統制するために組織がまさに必要としているものを発表しました。それは、エージェント型AIのための業界初の包括的なゼロトラスト プラットフォームです。
これは概念実証ではありません。すでに1日あたり7,500億件のトランザクションを処理するZero Trust Exchange™を基盤とした、展開可能なアーキテクチャーです。
従来のセキュリティ モデルではエージェント型の脅威に対して不十分である理由
従来のセキュリティは人間を中心に設計されており、既知のアイデンティティー、予測可能なアクセス パターン、静的なディレクトリーを想定していました。AIエージェントはそうした前提をすべて覆します。
エージェントは有効な認証情報を保持し、正規ユーザーに代わって行動し、承認されたシステムとやり取りする場合があります。このとき、過剰な権限や緩い管理、セキュリティ スタックから見えない状態といった要因が重なると、深刻なリスクに発展する可能性があります。課題はエージェントが何にアクセスできるかだけでなく、アクセスが許可された後に何を実行できるかという点にあります。
Anthropicは最近、同社のZero Trust for AI agentsフレームワークでこの点を明確に指摘しました。つまり、境界ベースの防御はAIによって加速する脅威に追いつくことができないのです。同社の結論はZscalerと一致しています。ゼロトラストはエージェント時代において単に適切であるというレベルに留まらず、エージェント時代のために構築された唯一のモデルであるということです。
Zscalerは長年にわたり、ユーザー、拠点、クラウド ワークロードに対してゼロトラストが大規模に機能することを実証してきました。現在は、同じアーキテクチャーを、AIエージェント向けに特化した新たな機能を備えて拡張しています。
Zenith Liveで発表した内容はこちらです。
Zscaler AI Broker
AIエージェントはMCP (モデル コンテキスト プロトコル)やA2A (エージェント間)などの新たなプロトコルを通じて、エージェント同士、または企業データと通信します。ほとんどのセキュリティ ツールはこれらのチャネルを全く可視化できません。
AI Brokerはこれらの通信の間にインラインで介在し、すべてのエージェント間のやり取りに対してきめ細かなアクセス制御を施行します。統合されたエージェント レジストリーにより、各エージェントがアクセス許可されている内容を明確かつ管理された視点で担当部門に提供し、リアルタイムでその制御を施行します。もはやブラックボックス化したエージェントの活動は存在しません。
Zscaler AI Access Graph
これはその他のすべてを実現する可視化レイヤーです。Symmetry Systemsの買収により、AI Access Graphはアイデンティティー、AIアプリケーション、データ ソースが組織全体でどのように接続されているかをリアルタイムでマッピングします。過剰な権限を持つアクセスを侵害が発生する前に明らかにし、すべてのチャネルにわたるデータ リネージを追跡し、Zero Trust Exchangeと直接統合することで、同じプラットフォーム内でインサイトから施行へと移行できます。エージェントが自社のデータにアクセスした際には、誰がそれを許可したのか、何にアクセスしたのか、そしてそのデータがどこに行ったのかを正確に把握できます。
Zscaler Endpoint AI Security
エンドポイントは、IT部門が把握しているかどうかに関わらず、すでにAIを実行しています。AIを活用したIDE、ローカル モデル、ブラウザー プラグイン、開発者向け拡張機能は、従来のエンドポイント ツールでは検査が設計されていなかったレイヤーです。
Endpoint AI Securityはまさにそのレイヤーにまで踏み込み、AI関連の脅威を検出し、ポリシーを施行します。これにより従来のEDRソリューションでは完全に見逃されるリスクを阻止できます。これはデバイス レベルでのゼロトラストの施行であり、AI時代に対応したものです。
Zscaler AI Protectの主な機能強化
2026年1月にリリースされたAI Protectを基盤として、Zscalerは3つの柱のすべてにおいて重要な新機能の提供を開始します。
- AI資産管理：SaaSやインターネット トラフィックに埋め込まれたAIを検出できるようになりました。パブリック クラウド環境におけるAIエージェントやMCPサーバーを特定し、エージェント型コードベースをスキャンしてリスクを評価するほか、エンドポイント上のAI活動まで可視化を拡張しました。
- AIへの安全なアクセス：プロンプト抽出制御が、2,900以上の生成AIアプリに対応するようになりました。完全な会話ビュー、AnthropicとOpenAIのコンプライアンスAPIへのサポートに加え、マルチターンのエージェントとの対話において意図ベースのガードレールを適用します。
- AIインフラとアプリケーションの保護：MCPサーバー向けの新しいAIレッド チーム演習、スタンドアロンのプロンプト強化サービス、コンプライアンス ヒート マップにより、環境全体にわたるAIガバナンスを強化します。
結論
組織はAI導入のペースを落とす必要はありません。必要なのは、そのペースに追いつけるセキュリティ インフラです。
AIエージェントは新しいタイプのデジタル アクターであり、自律的で高速、そして人間には到底及ばない範囲と規模で動作する能力を持っています。それらを統制するには、ユーザーやクラウド ワークロードのセキュリティを変革したゼロトラストの規律と同じものが必要です。これは、より高い精度で広範かつ迅速に適用する必要があります。
これこそZscalerが構築したものであり、今すぐご利用いただけます。
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FAQs
Zscalerのエージェント型AI向けゼロトラスト プラットフォームは、AIエージェントがデータにアクセスし、APIを呼び出し、ワークフローをトリガーし、組織環境全体でやり取りする際に、それらを制御するために設計されたセキュリティ アーキテクチャーです。Zero Trust Exchangeを基盤に構築されており、組織がエージェントの権限を制御し、活動をリアルタイムで監視し、自律型AIの行動によるリスクを軽減するのを支援します。
ゼロトラストはAIエージェントにとって非常に重要です。なぜなら、AIは人間のユーザーとは異なる動作をするためです。エージェントは高速で行動し、一時的なアイデンティティーを使い、システム全体で広範なアクセスを取得できます。従来の境界ベースのセキュリティでは、この行動を確実に管理することはできません。ゼロトラストは、継続的な検証、最小特権アクセス、リアルタイムの施行を適用し、エージェント型AIのリスクを軽減します。
Zscaler AI Brokerは、モデル コンテキスト プロトコル(MCP)やエージェント間(A2A)のやり取りなどの新たなAI通信チャネルを保護します。インラインに介在してエージェントの活動全体を検査し、きめ細かなアクセス制御を施行します。統合されたエージェント レジストリーにより、セキュリティ部門は各エージェントがアクセス可能な内容を把握し、その権限をリアルタイムで管理できます。
Zscaler AI Access Graphは、アイデンティティー、AIアプリケーション、組織のデータ ソースがどのように接続されているかをリアルタイムで可視化します。セキュリティ部門は過剰な権限が付与されたアクセスを検出し、データ リネージを追跡しながら、AIエージェントの活動を誰が承認したかを把握できます。Zero Trust Exchangeと統合することで、可視性を環境全体で施行可能なセキュリティ対策へと変えます。
Zscaler Endpoint AI Securityは、ローカル モデル、IDEアシスタント、ブラウザー プラグイン、開発者向け拡張機能などのAIを活用したツールを実行するデバイスを保護します。Zscaler AI Protectは、これをAI資産検出、プロンプト抽出制御、会話の可視化、AIレッド チーム演習、プロンプト強化、コンプライアンス ヒート マップに拡張します。両方が連携することで、エンドポイント、アプリ、インフラ、データ全体でAIの利用を保護します。
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