リリースからリーダーへ：Zscaler AI ProtectによるAIセキュリティ基準の引き上げ

概要

6か月前、私たちはAIを根本から保護することを目的として構築された業界初のプラットフォームであるZscaler AI Protectをリリースしました。当時、組織向けのAIは急速に発展していました。現在、その勢いはさらに増しています。

重要なのは、この変化のスピードです。従来のセキュリティ サイクルで何年もかかったことが、AIによって数か月で実現しています。だからこそ、私たちは先手を打ちました。初回リリースからわずか6か月後に開催されたZenith Live 2026で、AI Protectの大幅な強化を発表します。これにより、保護範囲を拡大し、制御を強化すると共に、現在セキュリティ部門にとって最も重要なギャップを解消します。

こちらで新機能を紹介します。

AI資産管理：稼働中のAIをすべて可視化

セキュリティ部門が見えないものを保護することはできません。AIは許可されたツールをはるかに超えて広がり、SaaSトラフィックに組み込まれ、クラウド環境で動作し、開発者コードベースにも組み込まれています。今回の機能強化により、全体像を把握できます。

• 2,900以上のAIアプリに対応：シャドーAIはすでに社内に存在しています。業界で最も幅広いAIアプリ カタログ全体を可視化することで、承認の有無にかかわらず、使用されているすべてのツールを把握できます。
• パブリック クラウド エージェントのスキャン：AIエージェントはAWS、Azure、GCPでどの部門も手作業では追跡できない速さで次々と展開されています。自動検出と評価により、クラウド環境内で見落としが発生することはありません。
• ソース コードのスキャン：AIは今この瞬間もアプリケーションに書き込まれています。リスクの高いAI使用や、エージェント型コードベースにおけるモデル ロジックの露出は、本番環境に到達する前に検知されます。
• AIコード実行時のスキャン：脅威の中には、コードが実際に実行された際に初めて顕在化するものもあります。本番環境でエージェント型コードを監視することで、展開前のスキャンでは検出できない脅威を捉えます。
• AIの攻撃対象領域分析：把握していないものは防御できません。攻撃者に先んじてすべてのAI資産、接続、露出を継続的かつ包括的に把握します。

これらの機能を組み合わせることで、すべてのCISOが抱える「自社環境では実際にどのAIが稼働しており、どこにリスクがあるのか」という問いに答えます。

AIへの安全なアクセス：AIの実際の動作に合わせて構築されたより高度な制御

稼働状況を把握するだけでは十分ではありません。今回の機能強化により、セキュリティ部門とコンプライアンス部門は業務のスピードを損なうことなく、AIの実際の使用方法を正確に制御できます。

• マルチターン プロンプト検査：AIとの会話は一度のやり取りでは完結するものではありません。複数回にわたるプロンプト全体の文脈を評価することで、単一ターンのみの視点では完全に見落とされてしまうリスクを検出できます。
• プロンプトと応答の再現：調査や監査には、断片的な情報ではなく全体像が求められます。すべてのAIとのやり取りを記録し、行われたとおりに再現します。
• ランタイム保護の施行：事後にのみ適用されるポリシーは保護ではなく、記録です。やり取りの瞬間にポリシーを施行することで、リスクを未然に阻止します。
• 自動修復ポリシー：すべての違反に人間が関与する必要はありません。検出された違反には自動で対処するため、担当部門は対応時間を短縮し、より重要な業務に集中できます。
• AnthropicとOpenAIのコンプライアンスAPI:社内のユーザーはすでにChatGPTやClaudeを業務で使用しています。両社のコンプライアンスAPIをネイティブ サポートしているため、カスタム開発なしで、ポリシーをそれらのサービスにも適用できます。
• 独自検出モデルの導入：機密性の高いコンテンツの定義は組織によって異なります。独自の検出モデルをネイティブに施行するため、汎用的なリスク プロファイルでなく、自社のリスク プロファイルに合わせてプラットフォームを運用できます。
• Zscaler Private Accessとの統合：AIリスクはパブリック クラウドの境界だけにとどまりません。プライベート アプリケーションや社内ワークロードにも制御を拡張することで、ゼロトラスト ポリシーを真にエンドツーエンドで実現します。

制御を伴わない可視性は、単なる観察に過ぎません。これらの機能により、あらゆるAIとのやり取り、あらゆる環境、あらゆるユーザーに対して、インサイトをポリシー適用へとつなげます。

AIインフラとアプリの保護：導入から信頼性の確保まで

可視化とアクセス制御は、AIの活用方法に対応するものです。この第3のレイヤーはAI自体が信頼できるかどうかという点に対応するものであり、AIインフラの強化を担当する部門にとって今回の最も重要な新機能がこの点に集約されています。

• オンボーディング エージェント：新たなAIツールはすべて潜在的なリスク要因となり、手作業による評価では変化のスピードに追いつけません。リスク評価プロセス全体を自動化することで、新しいツールを数週間ではなく数時間で承認できます。
• MCPレッド チーム演習：モデル コンテキスト プロトコル(MCP)はエージェント型AIとのやり取りにおける新たな標準であり、すでに攻撃対象となっています。MCPサーバーに対して直接行う自動攻撃テストは、攻撃者より先に弱点を発見します。
• プロンプト強化サービス：プロンプト インジェクションは、AIの動作を操作する最も一般的で有害な手法の1つです。サービス レベルで体系的に強化することで、脆弱性が悪用される前にリスクを軽減します。
• コンプライアンス ヒートマップ：ガバナンス上のギャップは、インシデントになる前に修正することが最も簡単です。AIガバナンスの状況を常に最新の状態で可視化することで、自社の強みと次に注力すべき点が明確にわかります。

迅速に導入し、導入したAIを信頼する。そのために、今回の機能は構築されています。

より大きな視点

AI Protectは2026年1月に、明確な理念を掲げてリリースしました。それは、AIのを保護するには、既存ツールを流用するのではなく専用に構築されたプラットフォームが必要であるという考え方です。16もの新機能が追加された現在、この理念は単に正しさを証明しただけでなく、さらに説得力を増しています。

組織はAIのスピードとAIセキュリティのどちらかを選ぶ必要はありません。組織には、そのような妥協自体をなくすプラットフォームが必要です。それこそZscalerが構築したプラットフォームであり、今すぐご利用いただけます。

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