Agentic AI：2026年における最大のエンタープライズセキュリティ脅威

サイバーセキュリティ専門家の約半数が、2026年に向けてエージェンティックAIを最も危険な攻撃ベクトルと見なしています。この調査結果は、最近のDark Reading読者アンケートによるもので、すべてのセキュリティリーダーが注目すべき内容です。驚くべきことではありません—多くの人がこの流れを予想していましたが、脅威の状況がいかに急速に変化しているかを示しています。

主なポイント

1. エージェンティックAIは2026年の最大のセキュリティ懸念となった。Dark Readingの読者アンケートによると、サイバーセキュリティ専門家の48%が、エージェンティックAIや自律型システムを2026年の最重要攻撃ベクトルと認識しており、ディープフェイク脅威、経営層によるサイバーリスク認識、パスワードレス導入を上回っています。この結果は、複数システムで高い権限を持って動作するAIエージェントが、現在のエンタープライズセキュリティにおいて最も急速に拡大する攻撃対象領域であるという業界の共通認識の高まりを反映しています。
2. シャドーAIと非人間IDがリスクを増大させている。従業員が承認されていないAIツールをセキュリティ管理なしに業務環境へ持ち込んでおり、現在ではデータ侵害の3分の1以上が管理されていないシャドーデータに関連しています。組織に導入されるAIエージェントはすべて、APIアクセスやマシン間認証を必要とする非人間IDを生み出しますが、従来のID管理システムはこれらを想定して設計されていませんでした。
3. 安全でないコードと拙速な導入が脆弱なインフラを生み出している。競争圧力により、開発者はセキュリティレビューをほとんど行わずにエージェンティックAIを導入しており、未検証のオープンソースMCPサーバーや、スピード重視の「バイブコーディング」手法によるコードが増えています。業界アナリストは、こうした状況が攻撃者の標的となる脆弱なインフラの増加につながると警鐘を鳴らしています。
4. セキュリティはデータ層へと移行する必要がある。従来型の境界防御や静的アクセス制御は、自律型エージェントがネットワーク内部で動作する世界には対応できません。今や効果的な保護には、ゼロトラスト・ガバナンス、コンテキスト認識型認可、そして人間・AIエージェントを問わずすべてのやり取りを統合的に可視化するデータ層のセキュリティが求められます。
5. 統合ガバナンスが侵害を減らし、コンプライアンスを簡素化する。ファイル共有、マネージドファイル転送、メール保護、Webフォームなどの機密コンテンツ通信を単一のセキュリティフレームワークで統合管理している組織は、分断されたポイントソリューションに依存する組織よりも侵害が少なくなっています。統合的なアプローチは、FedRAMP High、FIPS 140-3、SOC 2 Type II、ISO 27001などの規格への対応も効率化します。

このアンケートでは、来年注目される4つのセキュリティトレンド（エージェンティックAI攻撃、高度なディープフェイク脅威、経営層によるサイバーリスク認識、パスワードレス技術の導入）について意見を募りました。結果はエージェンティックAIが圧倒的で、回答者の48%が最重要視。対照的にパスワードレス導入は最下位となり、多くの専門家が旧来のパスワード運用からの脱却を期待していないことが示唆されました。

これらの数字は明確なストーリーを物語っています。エンタープライズにおける自律型AIシステムの普及は、もはや生産性向上だけの話ではありません。今やセキュリティの問題であり、現状ではセキュリティ面が追いついていません。

このアンケート結果は、より広範な業界調査とも一致しています。Omdiaなどの企業による内部調査でも、AI導入が企業のセキュリティ懸念の最上位に位置し、特にエージェンティックAIのセキュリティ確保が、組織の成長を支えるセキュリティチームの最優先事項とされています。業界の合意形成は急速に進んでおり、「明確なセキュリティ戦略なしにエージェンティックAIを導入すれば、すでにひび割れた基盤の上に構築することになる」というメッセージは無視できません。

エージェンティックAIが脅威の構図を変える理由

なぜエージェンティックAIがこれほどまでにセキュリティ上の懸念を集めているのかを理解するには、従来のAIツールと何が異なるのかを知る必要があります。

従来のAIモデルは裏方に徹していました。データを分析したり、テキストを生成したり、提案を行ったりしますが、自ら何かを実行することはありません。一方、エージェンティックAIは自律的に行動するよう設計されており、タスクの実行、意思決定、データベースへのアクセス、ファイルの移動、プラットフォーム間の通信などを最小限の人間による監督で行います。これらのシステムは業務上必要なため高い権限を持ちますが、それこそが攻撃者にとって魅力的な標的となる理由です。

エンタープライズ各社は、製造業の予知保全からソフトウェア開発の自動化ワークフローまで、業務効率化のためにエージェンティックAIを導入しています。生産性向上の効果は確かです。サイバーセキュリティアナリストも指摘する通り、エージェンティックAIや自律型システムは従来の5〜10倍の生産性を実現できます。しかし、そのスケールはリスクにも当てはまります。新たなAIエージェントが導入されるたびに、新たなアクセスポイントや認証課題、攻撃者が悪用できる経路が生まれます。

特に懸念されるのは、導入のスピードです。開発者は製品リリースや納期達成のプレッシャーにさらされており、その結果、セキュリティが不十分なコードが次々と本番環境に投入されています。業界アナリストは、セキュリティ審査がほとんど行われていないオープンソースのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの普及と、「バイブコーディング」と呼ばれるスピードと実験性重視の開発手法の拡大に警鐘を鳴らしています。これらが組み合わさることで、設計段階から脆弱なインフラが生まれています。

誰も語りたがらないシャドーAI問題

エージェンティックAIの公式導入がリスクを生むなら、非公式導入は混乱を招きます。

シャドーAI—セキュリティチームの目の届かないところで従業員が承認されていないAIツールを利用すること—は、現代のエンタープライズにおける最も根深く、対処が難しい脅威の一つとなっています。従業員がオープンソースのAIエージェントを見つけて面倒な作業を自動化し、ワークフローに組み込んでもIT部門には報告しません。一見無害に思えますが、実際はそうではありません。

この問題の規模は驚異的です。調査によれば、データ侵害の3分の1以上がシャドーデータ—セキュリティチームが存在すら把握していない管理されていないデータソース—に関与しています。シャドーデータとシャドーAIが組み合わさると、リスクは単に加算されるだけでなく、指数関数的に増大します。監視もガバナンスもされておらず、既存のセキュリティコントロールが及ばないチャネルを通じて、AIエージェントが機密情報にアクセスする事態が発生します。

さらに、より深刻な構造的問題も存在します。従来のID管理システムは人間を対象に設計されており、ユーザー認証、ロール割り当て、権限管理は「誰がログインしているか」に基づいています。AIエージェントはこのモデルに当てはまりません。API経由で動作し、マシン間認証を用い、広範な権限を必要とする場合も多いのです。新たなエージェントが導入されるたびに、セキュリティ確保が必要な非人間IDが増えますが、多くの組織はこれを大規模に管理する体制を持っていません。

実際のシナリオを考えてみましょう。マーケティングチームがキャンペーン分析やレポート作成を自動化するためにAIエージェントを導入します。このエージェントはCRM、メールプラットフォーム、顧客データリポジトリ、サードパーティ広告APIへのアクセスが必要です。つまり4つの異なるシステム、それぞれに認証要件があり、すべてが侵害の可能性を持ちます。組織内の各チームが同様のツールを試せば、攻撃対象領域がいかに急速に拡大するかが見えてきます。

生産性と保護の間に広がるギャップ

ここに全ての根本的なジレンマがあります。企業はエージェンティックAIを無視できず、同時に適切なセキュリティなしに導入することもできません。現状では、多くの企業が前者を重視し、後者への投資が不足しています。

競争圧力は現実です。エージェンティックAIを効果的に導入した企業は大きな業務上の優位性を得られます。導入しない企業は遅れを取るリスクがあります。そのため、内部調査でもAI導入が企業の最優先事項として挙げられています。セキュリティチームもこれを理解しており、成長を支援したいと考えていますが、攻撃対象領域の拡大が防御能力を上回るスピードで進んでいるのが現状です。

問題は、企業がAIを導入していること自体ではありません。問題は、根本的に異なる技術を導入するにもかかわらず、セキュリティアーキテクチャの再設計を行っていない点にあります。従来のセキュリティモデル—境界防御、静的アクセス制御、分断された監視ツール—は、自律型エージェントがシステム間を自由に移動し、リアルタイムで意思決定し、大規模に機密データとやり取りする世界には対応できません。

従来型のセキュリティ境界が何を守っているのか考えてみてください。これは、許可されていない人間を明確なネットワーク境界の外に締め出すために設計されていました。しかし、エージェンティックAIは設計上その境界内で動作します。それが必要なのです。これらのシステムの価値提案は、内部リソースへの広範なアクセスを与えることに依存しています。つまり、脅威モデルが根本的に変化したのです。セキュリティチームが最も警戒すべきは、外部からの侵入者ではなく、内部ですでに予期しない行動を取っている「何か」なのです。

何かを変えなければなりません。そして、その変革はデータ層で起こる必要があります。

データ層のセキュリティ：KiteworksによるエージェンティックAI脅威への対応

Kiteworksのアプローチの核心は、自律型AIシステムの時代には、セキュリティはデータが存在する場所にこそ必要だという知見です。AIエージェントがネットワーク全体を横断できる時代には、個別のツールやエンドポイントを守るだけでは不十分です。アクセスを要求する主体が人間であれ機械であれ、すべての機密データとのやり取りを統治する統合フレームワークが必要です。

ゼロトラストを実現するプライベートデータネットワーク

Kiteworksのプライベートデータネットワークは、コンテンツ定義型ゼロトラストの原則を機密データに直接適用します。人間の従業員でもAIエージェントでも、すべてのやり取りは認証・認可・監視・暗号化されてからアクセスが許可されます。

実際には、人間ID・非人間IDの両方に対して最小権限アクセスを強制するきめ細かなアクセス制御が実現されます。ロールベースおよび属性ベースのポリシーが連携し、コンテキスト認識型の認可判断を行います。アクセスは単に「誰が要求しているか」だけでなく、「データの機密性」「利用デバイス」「リクエストの場所」「試みられている具体的なアクション」などによって決定されます。すべてが単一のガバナンスフレームワークに統合されることで、エージェンティックAI攻撃を危険にしている分断された可視性が根本から排除されます。

AI統合を制御するセキュアなMCPサーバー

Dark Readingレポートで指摘された具体的なリスクの一つが、開発者が納期優先で導入する安全でないMCPサーバーの増加です。MCPはAIエージェントが外部データソースやツールとやり取りするためのプロトコルですが、セキュリティが不十分な実装は攻撃者にとって格好の侵入口となります。

Kiteworksは、AIのやり取りをプライベートデータネットワーク内にとどめるセキュアなMCPサーバーを構築しています。機密データは信頼できる環境から決して外部に出ません。すべてのAI操作はOAuth 2.0認証で保護され、人間アクセスと同じロールベース・属性ベースの制御下に置かれ、フォレンジック分析や規制コンプライアンスのための包括的な監査証跡が記録されます。既存のセキュリティポリシーはAI用に再構築する必要がなく、そのまま自動的に拡張されます。この点は想像以上に重要です。新技術導入時の運用負担の大きな要因は、まったく別のポリシーフレームワークを作成・維持しなければならないことです。Kiteworksは既存の制御をAIのやり取りにも拡張することで、重複を排除し、AI導入が加速してもガバナンスを管理可能な範囲に保ちます。

侵害前にシャドーAIを可視化し封じ込め

シャドーAIへの対処には、何よりも可視性が不可欠です。見えないものは守れません。Kiteworksは、AIによるものも含め、組織全体のすべてのデータやり取りを記録する中央集約型監査ログを提供します。機械学習による異常検知が、異常なデータ転送や潜在的な情報流出の試みをリアルタイムで検出します。

さらに、自動データ分類・タグ付けにより、キーワードやパターン、コンテキスト分析に基づいて機密コンテンツを特定します。データ損失防止ポリシーが、データの機密性やアクセスリクエストの状況に応じて、自動的にブロック・隔離・暗号化など適切な対応を実施します。そのため、従業員が未承認AIツールを持ち込んだ場合でも、データ自体は保護されます。

非人間IDの大規模管理を実現

エンタープライズ全体でAIエージェントが急増することで、APIアクセスやマシン間認証を必要とする非人間IDも急増しています。Kiteworksは、RESTプロトコルに基づくセキュアなAPIフレームワークを提供し、あらゆる層で厳格な認証・認可・暗号化を実施します。

リアルタイム監視は機械学習を活用し、APIトラフィックの異常を検知して脅威の拡大を未然に防ぎます。自動脆弱性スキャンが新たな攻撃手法からAPIを守り、JWT認証によりカスタムAPIクライアント間のマシン間通信も安全に保たれます。

サプライチェーンリスクに強い堅牢なアーキテクチャ

拙速な導入や安全でないコードは、現在のAI導入サイクルで繰り返される課題であり、サプライチェーンリスクを現実のものにします。Kiteworksの強化された仮想アプライアンスは、サードパーティライブラリのサンドボックス化により、オープンソースコンポーネントを分離し、ゼロデイ脆弱性が機密データに到達するのを防ぎます。組み込み型ファイアウォールとWebアプリケーションファイアウォールが多層的な侵入防御を実現。ゼロトラストの内部アーキテクチャにより、アプライアンス内部のサービス間通信であってもすべてが非信頼扱いとなり、各段階で認証トークンと暗号化が必須となります。

より大きな視点：AI時代の統合ガバナンス

個別のAIツールや特定エンドポイントだけを守ろうとするポイントソリューションと異なり、Kiteworksのアプローチが際立つのは、そのスコープの広さです。Kiteworksは、ファイル共有、マネージドファイル転送、メール保護、Webフォームを単一のセキュリティフレームワークで統合します。これにより、可視性のギャップやポリシー運用の不整合が減り、攻撃者が悪用できる全体の攻撃対象領域も縮小します。

データもこれを裏付けています。より統合されたコミュニケーションツールを利用する組織ほど、侵害が少ないのです。すべてのチャネルが同じガバナンスエンジンを通過することで、攻撃者が突くべき弱点がなくなります。重要なのは、この統合のために既存インフラを入れ替える必要がないことです。既存ツールと共存し、データとともに移動する一貫したセキュリティレイヤーを提供します。

規制業界の組織向けには、KiteworksはFedRAMP High準拠、FIPS 140-3認証、SOC 2 Type II、ISO 27001など、重要な規格に対応しています。コンプライアンスは追加機能ではなく、アーキテクチャに組み込まれています。

今後を見据えて：行動の猶予は残りわずか

Dark Readingのアンケートは、セキュリティ業界全体の認識の転換点を捉えています。現場の人々は、エージェンティックAIが単なる新技術ではなく、攻撃対象領域そのものを根本から再構築する存在であることを理解しています。そして、その48%が「今年末までにサイバー犯罪の主要ベクトルとなる」と考えています。

この見方には根拠があります。競争圧力による急速な導入、十分なセキュリティレビューなしの開発者による展開、組織内に蔓延するシャドーAI、機械を想定していないID管理システム—大規模な侵害を招く条件がすべて揃っています。

しかし、必ずしもこのシナリオが現実になる必要はありません。今すぐデータ層のセキュリティを強化し、統合ガバナンス、ゼロトラストアクセス制御、人間・AI双方のやり取りのリアルタイム可視化を実現した組織は、安全にAIイニシアティブを拡大できます。生産性向上の恩恵を享受しつつ、次の警鐘事例になることを回避できるのです。

今後の道筋は、AI導入を遅らせることではありません。その段階はすでに過ぎており、むしろブレーキをかける組織は、セキュリティ脆弱性と同じくらい危険な競争上の不利に直面するでしょう。これから重要なのは、AI導入の初期段階からセキュリティを基盤に組み込み、プロセスの最後のチェックポイントではなく、すべての運用の基盤として扱うことです。

行動を先送りする組織は、攻撃者がすでに適応した環境で後手に回ることになります。時間は刻々と過ぎており、2026年には脅威を真剣に受け止めた組織と、実験台となった組織の明暗が分かれるでしょう。