投稿者 global-ai-media 
米サイバーセキュリティ大手のパロアルトネットワークス（Palo Alto Networks）による「Koi」の買収は、単なる機能拡張にとどまらない重要なトレンドを示唆しています。それは、セキュリティ対策が従来の「検知・通知」から、AIエージェントによる「自律的な対処」へとシフトし始めているという事実です。本稿では、この買収ニュースを起点に、AIエージェントが企業のセキュリティ運用（SecOps）をどう変えるのか、そして日本企業が留意すべきリスクと可能性について解説します。
「Copilot（副操縦士）」から「Agent（自律実行）」への進化
生成AIのブーム以降、多くのセキュリティ製品が「Copilot」機能を搭載してきました。これは、人間がログを調査する際にAIがクエリを生成したり、アラートの要約を行ったりする「支援型」の機能でした。しかし、今回のニュースにある「AI agent endpoint security」という言葉が示すのは、その先の段階、つまり「エージェント型（Agentic AI）」への進化です。
従来のエンドポイントセキュリティ（EDRなど）は、脅威を検知して管理者に通知するところまでが主戦場でした。しかし、AIエージェントは、検知した脅威に対して「端末のネットワーク隔離」「悪性プロセスの停止」「影響範囲の調査」といった一連のアクションを、自律的あるいは半自律的に実行することを目指しています。攻撃側もAIを用いて攻撃を自動化・高速化している現在、防御側にも「人間の判断を待たない」スピード感が求められているのです。
日本企業における「セキュリティ人材不足」への特効薬となるか
日本国内において、この技術は深刻なセキュリティ人材不足（質・量ともに）を補う重要なピースになり得ます。
多くの日本企業では、SOC（Security Operation Center）やCSIRT（Computer Security Incident Response Team）のリソースが限られており、日々発生する大量のアラート（アラート疲労）に忙殺されています。AIエージェントが「ティア1アナリスト（初動対応を行う担当者）」の役割を担い、定型的な対処やトリアージ（優先順位付け）を自動化できれば、人間はより高度な脅威分析や、根本的なセキュリティポリシーの策定に時間を割くことができるようになります。
「誤検知」と「ブラックボックス化」のリスク管理
一方で、AIに「実行権限」を与えることには慎重になる必要があります。特に日本の商習慣や組織文化において、以下のリスクは無視できません。
- 誤検知による業務停止リスク：AIが正規の業務アプリケーションをマルウェアと誤認し、勝手に停止させてしまった場合、工場のラインや重要な取引システムが止まる恐れがあります。日本の現場では「可用性（システムが止まらないこと）」が非常に重視されるため、AIによる自動遮断の導入には心理的・実務的なハードルが高いのが現実です。
- 説明可能性（Explainability）：なぜその端末を隔離したのか、AIがどのような推論で判断したのかがブラックボックス化していると、事後監査やコンプライアンス対応で問題が生じます。
したがって、いきなりフルオートメーション（完全自動化）を目指すのではなく、「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」、つまりAIが提案したアクションを人間が承認するプロセスを挟む形から導入が進むと考えられます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の買収劇は、グローバルなセキュリティ製品の標準が「自律型」に向かっていることを示しています。日本企業の意思決定者やエンジニアは、以下の視点を持って今後のAIセキュリティ戦略を検討すべきです。
- 「防御」から「自律対応」へのマインドセット転換：防御壁を高くするだけでは不十分です。侵入を前提とし、AIエージェントを活用して「いかに早く封じ込めるか」というレジリエンス（回復力）の強化に投資の重点を移す必要があります。
- 段階的な権限委譲の設計：最初からAIに全権を委ねるのではなく、まずは「情報収集の自動化」から始め、次に「低リスクな対処の自動化」、信頼性が確認できたら「高リスクな対処の自動化」へと、段階的にAIエージェントの適用範囲を広げるロードマップを描くことが重要です。
- ベンダー選定の新基準：今後のセキュリティ製品選定では、単なる検知率の高さだけでなく、「AIエージェントが既存の業務フローや他のツールとどう連携できるか」「AIの判断根拠が透明化されているか」が重要な評価指標となります。