Agentic Security
複数の防御AIを束ねる、AIエージェント時代のサイバー防御自律運用基盤

AIエージェントの本番活用拡大で高まるID・権限・データ接続・実行履歴の統制需要

AIが自律的に動く領域が広がるほど、何を把握し、どこまで統制するかが問われる。 生成AIやAIエージェントの活用は、情報検索や文章生成にとどまらず、企業データや業務システムへアクセスし、外部サービスと連携しながら、判断・実行を伴う業務へ広がりつつあります。企業のAI活用も、実証実験や業務効率化の段階から、AIエージェントを業務プロセスやシステムへ組み込む本番活用の段階へ移行しつつあります。

国内サイバーセキュリティ市場は2026年度に2兆1,220億円へ拡大すると予測されており（矢野経済研究所）、AIエージェントとセキュリティ運用が重なる領域には新たな需要が生まれています。ただし、この数値は国内サイバーセキュリティ市場全体の規模であり、Agentic Security単独の市場規模を示すものではありません。

セキュリティの探索・判断・対処・検証を担う、防御側のAgentic化

AIがAgenticになるほど、防御側もAgenticである必要がある。 AIを保護対象に加えるだけでなく、セキュリティ運用そのものをAgentic化する動きが広がっています。Microsoftは2026年のBuildで、コード、AIエージェント、データ、AIモデルを開発ライフサイクル全体で保護する方向性を示し、複数のモデルと専門AIエージェントを束ねてコードの脆弱性発見から悪用可能性の検証までを行う仕組みを紹介しました。NVIDIAを中心に発足したOpen Secure AI Allianceは、AIエージェントをモデル、ハーネス、ガードレールから成る複合システムと捉え、安全性はID、権限、ログ、評価を含むスタック全体に依存すると整理しています。競争力の中心は単一のモデルではなく、複数のモデルとエージェントを統率する設計へ移っています。

参考：Microsoft Build 2026、Microsoft Security（MDASH）、NVIDIA Open Secure AI Alliance

AIエージェント・既存セキュリティ製品・業務ルール・人による承認の連携

既存のセキュリティ製品や専門人材を置き換えず、活かして高度化する。

AIに任せる範囲・停止条件・人へ戻す判断の設計

企業固有の条件を防御サイクルに変えるHarness Architectureの設計能力

差別化の中心は、製品名ではなく設計能力にある。 Harnessという概念は業界で広く使われています。当社の強みは、顧客固有の業務、データ、権限、AI、防御、人の判断を横断し、複数の技術を一つの防御サイクルとして成立させる設計能力です。脅威探索、判定基準、停止条件、承認条件、検証手順をスキル、ルール、テンプレート、ワークフローとして企業OSへ蓄積し、次の部門・顧客へ再利用します。

ID・権限・データ接続・実行履歴の継続把握とセキュリティ運用サイクルの高度化

AIエージェントの増加に伴って増えるID・権限・接続を、継続的に把握する。 AIエージェントの利用拡大に伴って増加するID、権限、データ接続、実行履歴を継続的に把握し、脅威の検知、影響分析、対処、検証までを一連の運用サイクルとして高度化します。

リスクに応じて自動化と人による承認を切り替える統制設計

低リスクの処理は自動化し、影響の大きい判断は人へ戻す。 企業はリスクの低い処理を自動化しながら、業務への影響が大きい処理や重要な判断については、人による承認へ切り替えることができます。AI活用を止めずに、統制を維持したまま本番展開を広げられます。

セキュリティ運用知識の企業OSへの蓄積と横展開

属人化していた運用の知見を、組織全体で使える資産へ変える。 Agentic Securityの運用から得られた知見を、再利用可能なスキル、ルール、テンプレートとして標準化し、企業OSへ蓄積します。顧客企業内の他部門、グループ会社、別業務への横展開を可能にし、案件ごとに得られた知識を標準資産として再利用することで、新たな環境への導入期間と個別開発工数を段階的に削減することを目指します。

企業OSへ蓄積する5つのセキュリティ運用知識

スキル、ルール、テンプレートとして標準化し、AIエージェント、判断ルール、承認フローとともに継続的に拡充します。

AIエージェントの増加とともに継続需要と防御知識が積み上がる循環

導入後も、継続監視、評価、ポリシー更新、防御AIの追加・改善、標準資産の再利用が続く。

AI活用を止めずに統制を維持する、安全な本番展開基盤

AIの利用を制限して安全性を確保するのではなく、AIの活動領域の拡大にセキュリティ対応力を追随させる。 リスクの低い処理は自動化、影響の大きい処理は人による承認とすることで、統制を維持しながら本番展開を広げられます。セキュリティ運用の知見は組織全体で再利用できる資産になります。

デジタルからPhysical AIへ拡張する保護領域と実行前制御

AIの判断を物理的な動作へ移す前に、評価し、止め、人へ戻す。 今後、ロボット、車両、製造設備、カメラ、センサー、エッジデバイスなどと接続し、AIの判断が物理的な動作へ反映されるPhysical AIの普及が見込まれます。当社はPhysical AI Harnessで進めてきた実行前制御の考え方をAgentic Securityへ接続し、安全条件、設備の状態、業務ルールに照らして評価したうえで、必要に応じて動作を停止、または人へ判断を戻せる仕組みへ発展させます。

Agentic Security導入適性チェック

御社に当たるか、次の観点で自己診断できます。

AIエージェントのセキュリティ運用に関するDiscovery質問

AIエージェントの構築・運用から防御まで接続できる当社の立ち位置