AI導入が加速するほど危険は広がる セキュリティが追いつかない現実とサミットの意義
提供: フォーティネットジャパン
本記事はフォーティネットジャパンが提供する「FORTINETブログ」に掲載された「2026年AIサイバーセキュリティサミットが重要な理由」を再編集したものです。
過去1年間で、無視できないことが1つ明らかになりました。それは、AI導入とAIセキュリティの間のギャップがかつてないほど広がっているということです。組織は、セキュリティポスチャが適応できるよりも速くAIを組み込んでいます。GenAIツールをデプロイし、AI駆動型アプリケーションを構築し、自律システムを試験的に導入していますが、多くの場合、それに見合うガバナンス、可視性、または制御がありません。この拡大するギャップこそが、2026年AIサイバーセキュリティサミットを非常に重要なものにしている理由です。
近日発表予定の2026年グローバル脅威動向レポートの調査結果は、このギャップがなぜこれほど重大なのかを裏付けています。AIは、偵察を自動化し、導入がセキュリティを上回るときに現れる同じ盲点を悪用することで、攻撃者がより迅速に行動できるようにします。組織がAIのデプロイを急ぐにつれて、意図せず攻撃対象領域を拡大し、管理されていないツール、保護されていないAPI、ガバナンスのないデータフローを通じて新たな侵入ポイントを作り出しており、敵対者はすでにそれらを悪用する方法を学んでいます。
同時に、企業は従業員向けGenAIツールから本番ワークロード、新興の自律システムに至るまで、環境全体にAIを急速に組み込んでいます。しかし、その導入のペースは、複合的な課題を生み出しています。セキュリティ戦略が置き去りにされているのです。モデルの露出、制御されていないデータ移動、APIの悪用、プロンプトベースの操作といった新たなリスク層が、従来の制御が対処できるよりも速くインフラストラクチャ内に蓄積されています。
そして、AIは通常、チーム、ツール、環境全体で断片的に実装されるため(多くの場合、一元化されたガバナンスや一貫したセキュリティ制御なしに)、ギャップをさらに広げる断片化をもたらします。可視性が制限され、ポリシーの適用が一貫性を欠き、防御者はAIがどこで使用されているか、どのように動作するか、どこでリスクをもたらしているかを完全に理解する能力を失います。
この組み合わせが、2026年AIサイバーセキュリティサミットの背後にある中心的な問題を明確にしています。AI導入とAIセキュリティの間のギャップは、一時的な不均衡ではありません。それは加速しているのです。組織は、AIが大規模なデプロイメントの各段階を進むにつれて、セキュリティがどのように追いつくことができるかを再考する必要があります
AI導入が攻撃対象領域を再形成している
企業がAI導入の旅を始めたとき、馴染みのある課題が新しい形を取ります。従業員は正式な承認なしにGenAIツールを使い始め、データの露出を監視することがより困難になり、正式なポリシーが確立される前にガバナンスがチーム間で断片化し始めます。
組織が実験を超えて、独自のAIエージェント、カスタムAIアプリケーション、大規模言語モデルの構築を始めると、複雑さは大幅に深まります。独自のモデル、API、データパイプラインは新たな露出をもたらし、インフラストラクチャは馴染みのない方向に押し進められ、静的な環境向けに設計されたセキュリティ制御は、動的でAI駆動型のワークロードに追いつくのに苦労します。
時間の経過とともに、攻撃対象領域は拡大するだけでなく、より動的で、より分散化され、理解が困難になっていきます。
この進展は、サミットの重要な構成原理となっています。
・GenAI使用段階:管理されていないGenAI使用と限定的な可視性
・AI構築段階:モデルリスク、APIの露出、データ移動
・スケール段階:エージェント型AIによる速度、量、リスクの複雑性の増大
AIセキュリティを単一の問題として扱うのではなく、AIサイバーセキュリティサミットでは、これらの段階を通じてセキュリティの優先事項がどのように変化するか、また実際の環境に適応するために組織が何を行っているかに焦点を当てています。
AIサミットが取り組むように設計されているもの
今年のAIサイバーセキュリティサミットは、管理されたシナリオでの期待される動作ではなく、AIが実際にどのように展開されているかに焦点を当てます。参加者は、導入が進むにつれてAIをどのように保護するかについて、より明確な理解を得ることができます。
導入段階全体でAIを保護するためのフレームワークの作成。早期に行われたセキュリティの決定は持続する傾向があります。サミットでは、組織が長期的なリスクを固定化することを避けられるよう、GenAI使用から本番AIへと優先事項がどのように変化するかを探ります。
AI使用全体にわたるより高い可視性とガバナンスの確保。重要なセッションでは、チームがAI活動への洞察を得て、アクセスを制御し、ビジネスを遅らせることなく意図しないデータ露出を削減する方法を検証します。
AIシステムを保護するための多層的アプローチの開発。サミットでは、環境がスケールするにつれて断片化された制御では対応できないため、セキュリティがユーザー、アプリケーション、モデル、API、インフラストラクチャ全体に拡張される必要があることを強調します。
AI駆動型オペレーションの実用的な視点の獲得。また、チームが監視を維持しながら増大する複雑性を管理するために、セキュリティおよびネットワーク運用内でAIがどのように適用されているかも検証します。
アジェンダの詳細
2026年AIサイバーセキュリティサミットは、フォーティネットのリーダー、お客様、業界の視点を集め、複数の角度からAIセキュリティを検証します。
サミットはフォーティネットEVPのRuss Schaferによる、加速するAI導入がエンタープライズリスクをどのように変化させ、セキュリティ戦略の再評価を迫っているかの枠組みの提示で始まります。その視点はガートナー社Distinguished VPアナリストのNeil MacDonaldによって拡張され、AIがどのように攻撃対象領域を拡大しているか、また従来のモデルがなぜ追いつくのに苦労しているかを検証します。
そこから、サミットは運用の現実に移行し、以下に焦点を当てた重要なセッションが行われます。
・組織がGenAIアプリケーションと使用状況への即座の可視性をどのように獲得できるか
・企業がGenAIツールの内部使用をどのように制御し、必要に応じてガードレールを適用できるか
・AIワークロードとLLMをどのように保護できるか
・エージェント型AIがセキュリティおよびネットワーク運用をどこで再構築し始めているか
この対話が異なる理由
多くの組織が直面している重要な問題の1つは、AIセキュリティがしばしば将来の懸念事項または専門的な領域として扱われていることです。その枠組みはもはや通用しません。AIは現在、コアエンタープライズ運用の一部となっています。AIは、組織が日々依存しているインフラストラクチャ、アプリケーション、ワークフローに影響を及ぼすため、セキュリティに関する意思決定を遅らせたり、撤回したりすることが困難になります。
組織が直面する必要があり、サミットが直接取り組むのは、リスクの機能における変化です。
・リスクは、ガバナンスが整備される前の、より早い段階で現れます
・AIシステムが本番環境に移行するにつれて、リスクは複合化します
・自動化とエージェント型AIが速度を高めるにつれて、リスクは加速します
これには、セキュリティ、インフラストラクチャ、運用が、別々のレイヤーとしてではなく、単一の協調システムとして機能することが求められます。
参加対象者
AIサイバーセキュリティサミットは、AIがすでに使用されている、またはコア業務の一部として急速に組み込まれつつある環境のセキュリティ確保に責任を持つリーダーや実務者を対象としています。その例として、
・戦略とリスクポスチャを策定するセキュリティおよびITリーダー
・実装と制御に責任を持つアーキテクトおよびエンジニア
・インフラストラクチャ、アプリケーション、運用ワークフローを管理するチーム
AIが現在の環境の運用方法に影響を与えている場合、サミットでの議論は、すでに行っている意思決定に直接関連しています。
2026年AIサイバーセキュリティサミットに参加しましょう
AIは、セキュリティモデルが追いつくのを待ってはいません。AIは、ネットワークおよびセキュリティ環境の運用方法をすでに変え始めています。そして、導入とセキュリティの間のギャップこそが、リスクが蓄積している場所です。AIサイバーセキュリティサミットは、AIが運用インフラストラクチャの一部となるにつれて、セキュリティがどのように進化しなければならないかに焦点を当てることで、そのギャップを埋めるお手伝いをします。
今すぐ登録して、席を確保してください。
本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります