ZAgentフレームワークの紹介：自律型SASEの基盤

ゼロトラストSASEプラットフォーム全体で多数のAIエージェントを統合管理する新しいアーキテクチャー、ZAgentフレームワークをご紹介します。管理者は、これにより、平易な自然言語によって複雑なタスクを自動化できるようになります。

大きく変わる管理者エクスペリエンス

組織向けソフトウェアのUIにおける主流モデルは、数十年にわたり変わりませんでした。ログインして、操作、設定、監視する。この繰り返しでした。AIは、その状況を一変させます。AIエージェントがテレメトリーを読み取り、異常を特定し、根本原因を追跡したうえで、推奨される対応を数秒で提示できるようになれば、管理者の問いは「これをUIでどうやって見つけられるか？」ではなく、「エージェントはすでに対処済みか？」に変わります。

人間とAIシステムのセキュリティ インフラとの関わり方としては、すでに3つの明確なパターンが現れ始めています。

• 1.対話型：人間が同僚と対話するのと同じようにセキュリティ プラットフォームと対話します。これは、専用インターフェイス、Slackチャネル、メッセージング アプリなど、すでに使用しているツールで自然言語のプロンプトを通じて行います。
• 2.生成型UI:対話だけでは対応できないほど複雑なタスクの場合、エージェントはその特定の調査に合わせて問題の可視化や解決のワークフローをオンデマンドで生成します。
• 3.完全自律型：ヘッドレス エージェントが人間を介在させずにAPI、CLI、機械可読ツールに直接接続し、日常的な設定、トラブルシューティング、ポリシーの施行、監視をバックグラウンドで処理します。

現在のほとんどの組織向けセキュリティ プラットフォームは、これらのいずれのパターンにも十分対応できていません。コンソールを基準とした世界向けに構築されていたからです。Zscalerは、未来を見据えた構築を進めています。

ZAgentフレームワークの発表

ZAgentフレームワークは、ゼロトラストSASEプラットフォーム全体において、エージェント型AIによる運用を実現するためのZscalerのアーキテクチャーの基盤となるものです。これは、管理者が従来のインターフェイスにログインすることなく、構成、監視、トラブルシューティング、最適化を行うことができるシステムである完全自律型SASEへの第一歩となります。

提供開始時点で、管理者はZscaler Experience Centerの自然言語プロンプトを通じてZAgentとやり取りします。チャットでリクエストを入力すると、ZAgentオーケストレーターがその意図を解釈し、適切なエージェントまたは複数のエージェントの組み合わせに振り分けます。そして、途中で多数のシステムが動作した場合でも、最終的には1つのまとまった回答として結果を返します。ヘルプデスク担当者がパフォーマンスの問題のトラブルシューティングを行おうとしている場合でも、ネットワーク管理者がセグメンテーション ポリシーを最適化しようとしている場合でも、ZAgentはリクエストをどこに振り分ければ求められる結果が得られるかをすべて理解しています。

ZAgentフレームワークは、お客様に以下のような複数のメリットを提供します。

1. 課題の状況的なコンテキストを理解し、その解決のために専門分野に特化したエージェントを調整することで、ITとセキュリティの問題に対する解決時間を短縮します。
2. 対話型インターフェイスとタスク実行の自動化を通じて管理を効率化し、Zscaler環境の管理を簡素化します。
3. 1日あたり500兆件のシグナルと1兆件を超えるAIトランザクションにわたるコンテキストを関連付けることで意思決定の精度を向上させます。誤検知を減らし、従来であれば見過ごされていた脅威を検出します。
4. Zero Trust Exchangeプラットフォーム内でガバナンスとガードレールを一元化することで、監査準備とリスク軽減を容易にします。
5. 日常的な調査、トリアージ、修復ワークフローを自動化することで担当部門の能力を拡大します。これにより、すべての管理者がプラットフォーム担当者と同等の知識とスピードで業務を遂行できます。

専門特化型エージェントと共通のスキル セット

ZAgentフレームワークは、エージェントとスキル グループという2つの原則に基づいて構成されています。

エージェントは一定のドメインに特化したAIエージェントであり、それぞれがZscalerプラットフォームの定義された特定の領域内で動作するようにトレーニングされています。提供開始時点では、フレームワークはZscalerの製品ポートフォリオ全体にわたる以下の8領域をカバーしています。

• インターネット アクセス(ZIA)
• デジタル エクスペリエンス(ZDX)
• プライベート アクセス(ZPA)
• Zero Trust Cloud
• SecOps
• AIセキュリティ
• データ セキュリティ
• 拠点向けのゼロトラスト

各エージェントはそれぞれの領域のスペシャリストであり、行動に必要なデータとツールにアクセスできます(不要なものには一切アクセスできません)。

スキル グループは汎用AIをZscaler製品のエキスパートへと変えるための機能群です。各エージェントは、以下のような(ただし、これらに限定されない)コア スキル グループの実装を活用します。

• 知識：製品、ポリシー、構成に関する質問に回答します。
• データ：プラットフォームのテレメトリーと使用状況データから得られるインサイトを提示します。
• トラブルシューティング：根本原因を特定し、修復を推奨または実行します。
• 構成：ポリシー設定、セグメンテーション、プラットフォーム構成を支援します。
• 修復：問題を解決するための措置を講じます。
• ワークフロー：複数ステップからなる運用タスクを統括します。

エージェントとそのスキルは、ZAgentによって自律的に起動および調整されます。管理者は、どのエージェントがリクエストを処理したか、あるいはいくつのエージェントが協力したかを知る必要はなく、出力が提示されます。さらに、この仕組みは時間とともに進化します。エージェントは可観測性を活用して管理者とのやり取りを監視および解釈し、継続的に学習することで、より良い回答を提供できるようになります。

ガバナンスとコンプライアンス

ZAgentフレームワークは、Zero Trust Exchangeプラットフォームの一部です。このフレームワークには、地域ごとのガバナンスとコンプライアンス要件を満たすため、以下の制御が備わっています。

1. データ レジデンシー制御：ZAgentフレームワークのデータは、米国と欧州連合(EU)の2つの地域に保存され、各地域のデータ主権要件への準拠を確保します。すべてのお客様のエージェントに関するデータは、厳格な分離管理のもとで扱われ、テナント間でのデータ漏洩が発生しないようになっています。エージェントのリクエストと回答は、お客様の指定されたリージョン内で処理および保存されます。
2. 動的なロールベースのアクセス制御：人間の管理者が管理コンソールにログインすると、ZAgentは認証されたユーザーの既存の権限を継承します。これらの権限は実行時に評価され、その管理者の既存の権限に基づいてアクセスを細かく調整できます。これにより、エージェントは常にそれらを使う人間の管理者と同一の境界内でのみ動作し、いかなる時点においても、その役割が許可していないリソース、ポリシー、構成などにはアクセスできません。
3. LLMへの脅威からの保護：エージェントは、OWASP Top 10 for LLMsに含まれるプロンプト インジェクション、トレーニング データ ポイズニング、モデルの盗用など、LLMを標的とした脅威から保護されています。Zscalerは、AI Guardおよび自社のより広範なAIセキュリティ ポートフォリオをカスタマーゼロ(最初の顧客)として実践導入しており、すべてのAI操作のセキュリティを確保しています。

AIエージェントによるやり取りは、組織内に定められたあらゆるガードレールとコンプライアンス要件を順守します。

ZAgentの実例：初期の2つの事例

ZscalerのZAgentはすでに様々な分野や製品領域でスキルを発揮しており、今後数か月でさらに多くの機能を展開していく予定です。以下にZAgentのユース ケースの一例を紹介します。

ZDX Agent:数秒で苦情から根本原因へ

ユーザーからパフォーマンスの問題が報告された場合、苦情から問題解決に至るまでにはこれまで複数のツール、複数のチーム、そして相当な時間が必要でした。ZDX Agentのトラブルシューティング スキルは、この状況を変えます。

管理者が「北東部のユーザーがアプリケーションのパフォーマンス低下を経験している理由を調査してください」と入力すると、ZDX Agentは、複数段階の調査計画を作成して実行し、調査結果、裏付けとなる証拠、推奨を含む概要を数秒で返します。エンドポイントやWi-Fiの問題は除外され、ネットワーク通過経路にあるISPの問題であることが特定されます。

同一のエージェントが個々のユーザーを調査することもできます。ユーザーのパフォーマンスが低下した場合、ZDX Agentは動画編集プロセスによるCPUリソース不足が原因で発生するネットワーク遅延を特定してから、管理者に連絡し、ハングアップしているプロセスを強制終了する修復ジョブの実行を承認させます。管理者が確認すると、アクションが実行され、正常な接続が回復します。

ZPA Agent:セグメンテーション データから得られる動的なインサイト

Zscaler Private Accessの強力な構成要素であるユーザーとアプリ間の自律型セグメンテーションは、機械学習を活用してアプリケーションを識別およびフィンガープリントし、アプリ セグメントとポリシーの推奨を生成します。ZPA Agentはこの機能を拡張するものです。

ZPA Agentを使用すると、管理者はExperience CenterのUIで事前構成されている範囲を超えて、セグメンテーション データを動的にクエリーできます。すべてのユーザーが利用しているアプリケーションの種類を棒グラフで表示するよう指示すると、その場でグラフを生成されます。特定のアプリケーションのユーザー別使用状況を時系列で詳しく調べたり、その出力をアクセスを管理するポリシーに直接結び付けたりすることも可能です。

将来的に、管理者はZAgentを使用してこれらのポリシーを自律的に設定および監視できるようになる予定です。

なぜ今なのか

セキュリティ部門は、同じ人員数でより複雑な業務に対応しなければならなくなっています。この問題に対応する管理者には、AIが処理できる手作業のワークフローに時間を費やす余裕がありません。

ZAgentフレームワークはこの問題に直接対応します。これはエージェント型AIの時代に向けて構築された新しいアーキテクチャー レイヤーであり、現在はExperience Centerの下にありますが、将来的にはあらゆるインターフェイスに拡張可能です。

ZAgentは、適切なユーザーに適切なアクセスを付与されるようにし、問題がインシデントに発展する前に発見して解決します。これにより、手動により注意を払い続けなくともセキュリティ態勢を改善できるようになります。

次のステップ

ZAgentはまず、Zscaler Experience Centerを通じて利用可能になります。ロードマップでは、この同様の機能をコンソール以外にも拡張していきます。ZAgentは、API、CLIワークフロー、MCPツールを通じてお客様がすでに利用しているAIシステムや運用プラットフォームと接続できるようになります。これにはChatGPT、Claude、ITSM、SIEM、コラボレーション ツールなどが含まれます。これらのシステムから、Zscalerのコンソールを開くことなくZscalerのエージェントを起動することが可能になります。

ポリシー管理、インサイト生成、インシデント対応、大規模な構成。そのすべてを、ユーザーに代わって動作するエージェントが実行します。

ZAgentフレームワークの詳細はzscaler.jpで確認できます。また、Zenith Live Day 2の基調講演では、ZDX、ZPA、SecOpsエージェントが実際に動作する様子をご覧いただけます。