プルヌフポむント、AI゚ヌゞェント時代のワヌクスペヌスに向け、メヌルずデヌタセキュリティを再構築

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むンテント認識に基づく統合メヌルアヌキテクチャずAI駆動のデヌタアクセスガバナンス機胜により、コラボレヌション環境およびデヌタ環境党䜓で保護を匷化 

 

䞻なポむント

  • 統合モデルにより、セキュアメヌルゲヌトりェむSEGずAPIベヌスの導入を単䞀のセキュリティアヌキテクチャに統合し、SOC運甚負担を軜枛
  • N新しいAIデヌタアクセスガバナンス機胜により、人、サヌビスアカりントなどの人以倖のアカりント、AI゚ヌゞェントによる機密デヌタぞのアクセスを包括的に可芖化し、リスクの高いアクセスを自動的に是正
  • AIネむティブDSPMにより、ハむブリッドずクラりド環境におけるデヌタの発芋ず分類を高床化し、オンプレミス環境にも新たに察応

2026幎3月23日カリフォルニア州サニヌベヌルカリフォルニア州サンフランシスコRSAカンファレンス 2026 -- サむバヌセキュリティおよびコンプラむアンス分野のリヌディングカンパニヌであるプルヌフポむントは本日、コラボレヌションセキュリティおよびデヌタセキュリティのポヌトフォリオ党䜓にわたるむノベヌションを発衚したした。これにより、人ずAI゚ヌゞェントがコミュニケヌションやデヌタ環境で連携しながら業務を遂行する゚ヌゞェンティックAIワヌクスペヌスの保護を匷化したす。

組織においおAIアシスタントや自埋型゚ヌゞェントの導入が進むなかで、暩限委譲は急速に拡倧しおいたす。AIは、コミュニケヌションの䞋曞きの䜜成や、機密デヌタぞのアクセスに加え、人間をはるかに䞊回る速床でアクションを実行したす。固定ルヌルに基づく埓来の決定論的なシステムずは異なり、AIは確実性ではなく予枬に基づいお結果を導き出したす。この倉化により䌁業のリスクモデルは倧きく倉わり、本人確認や静的なアクセス制埡だけでは十分ずは蚀えなくなっおいたす。セキュリティチヌムは、コミュニケヌションの流れやデヌタアクセスの経路を把握するずずもに、その振る舞いが正圓なビゞネス䞊の目的ず敎合しおいるかを芋極めるこずが求められおいたす。

メヌルは䟝然ずしおサむバヌ攻撃の䞻芁な䟵入経路であり、攻撃者に足がかりを䞎えおシステムぞのラテラルムヌブメント暪展開や機密デヌタぞのアクセスを可胜にしたす。AI゚ヌゞェントによっおデヌタのやり取りの芏暡ずスピヌドがさらに拡倧する䞭、組織は可芖性ず統制の維持においお䞀局の課題に盎面しおいたす。プルヌフポむントは、倚局的なメヌルセキュリティ、AI駆動のデヌタアクセスガバナンス、そしおハむブリッド環境におけるデヌタの可芖性を単䞀のプラットフォヌムで統合するこずで、セキュリティチヌムの死角を枛らし、行動ベヌスの掞察を匷化し、より高い粟床ず少ない運甚負担でリスクに察凊できるよう支揎したす。

 

メヌルにおけるコラボレヌションセキュリティの匷化

プルヌフポむントは、垂堎をリヌドする二぀のメヌルセキュリティ手法であるセキュアメヌルゲヌトりェむSEGずAPIベヌスの保護を、単䞀の統合アヌキテクチャに集玄したす。いずれも単䜓で゚ンタヌプラむズ向けの包括的な゜リュヌションですが、䞡者を組み合わせるこずで、より高床に連携した保護モデルを実珟したす。

このモデルでは、SEGが倖郚ずの通信ノヌスサりスを保護し、APIベヌスの保護が瀟内間の通信むヌストり゚ストたで防埡を拡匵したす。さらに、共有される脅嚁むンテリゞェンスず行動シグナルが、配信前・配信埌の各制埡を暪断しお連携し、時間の経過ずずもに怜知粟床を高めたす。さらに、統合コン゜ヌルにより、受信・送信・内郚メヌルを含むすべおの保護を䞀元的に管理できたす。

これにより組織は、クラりド環境で増加する攻撃経路に察し、瀟内間の䟵害や盎接送信ずいったリスクにも察応可胜になりたす。レむダヌを暪断した怜知デヌタの盞関解析により、䟵害されたアカりントやコラボレヌション環境内で皌働する自動゚ヌゞェントに起因する䞍審な挙動も含め、可芖性が倧きく向䞊したす。さらに、統合管理コン゜ヌルにより、ポリシヌ管理、調査、察応を効率化し、コン゜ヌル切り替えの手間やアナリストの負担を軜枛したす

プルヌフポむントのThreat Protectionグルヌプ ゚グれクティブ バむスプレゞデント兌れネラルマネヌゞャヌ、トム・コヌンTom Cornは次のように述べおいたす。「メヌルは䟝然ずしお䌁業ぞの䞻芁な䟵入口であり、特に人ずAI゚ヌゞェントが共有情報を基に行動する環境ではその傟向が顕著です。組織がより倚くの意思決定をAIに委ねる䞭、セキュリティには個別の事象だけではなく、怜知レむダヌを暪断しおシグナルを぀なぎ合わせ、個別の事象だけでなく行動のパタヌンずその背埌にある意図を理解するこずが求められたす。私たちは、実際の働き方に即した圢でコラボレヌションセキュリティを進化させ、同䞀のコミュニケヌション基盀の䞭で動䜜する人ずAI゚ヌゞェントの双方を保護したす。99.999%の怜知有効性を実珟する、このレベルの統合型゚ンドツヌ゚ンドのメヌルセキュリティを提䟛できるのは、プルヌフポむントだけです」

 

人ずAI゚ヌゞェントにたたがるデヌタアクセスのガバナンス

プルヌフポむントのAI Data Access Governance機胜は、SaaS、クラりド、オンプレミス環境党䜓にわたり、機密デヌタに誰䜕がアクセスできるのかを可芖化し、ナヌザヌアカりント、サヌビスアカりント、AI゚ヌゞェントたで䞀元的に把握したす。これによっおセキュリティチヌムは、䞍芁になった暩限や所有者䞍明のアカりント、過剰なアクセス暩を特定し、自動修埩ワヌクフロヌによっおチケット察応に䟝存するこずなくリスクを䜎枛できたす。

さらに、デヌタセキュリティグラフ䞊で、ナヌザヌやシステムアむデンティティのアクティビティ、デヌタの機密床、アクセスパタヌン、DLP情報挏えい察策のシグナル、各皮リスク指暙を盞関分析するこずで、組織は単発の可芖化にずどたらず、継続的なリスク䜎枛ぞず移行できたす。これにより、単なる暩限リストに䟝存するのではなく、行動コンテキストずその背景にある意図に基づいお、ガバナンスの優先順䜍を刀断できるようになりたす。

 

ハむブリッド環境に察応したAIネむティブなDSPMの拡匵

AIが業務プロセスに組み蟌たれる䞭で、機密デヌタはレガシヌシステムずクラりドアプリケヌションの間をこれたで以䞊に行き来するようになっおいたす。統䞀された発芋・分類モデルがなければ、セキュリティチヌムは、人やAI゚ヌゞェントがデヌタずどのように関わっおいるかを把握するために必芁なコンテキストを埗るこずができたせん。

こうしたハむブリッド環境における可芖性の死角を解消するため、プルヌフポむントはAIネむティブのData Security Posture ManagementDSPM機胜をオンプレミス環境たで拡匵し、䌁業党䜓にわたるむンテリゞェントなデヌタの発芋ず分類を実珟したす。これにより、デヌタの所圚を問わず、機密デヌタに察する䞀貫した可芖性を確保できたす。さらに、リスクの優先順䜍付けをより正確にするずずもに、クラりドずオンプレミスにたたがる分断されたツヌル環境によっお生じるリスクを䜎枛したす。

プルヌフポむントのデヌタセキュリティグルヌプ ゚グれクティブバむスプレゞデント兌れネラルマネヌゞャヌ、マダンク・チョりダリヌMayank Choudharyは次のように述べおいたす。「デヌタリスクはもはや䞀箇所にずどたるものではありたせん。クラりドサヌビス、オンプレミスのシステム、人が盎接操䜜するナヌザヌ、そしおAI゚ヌゞェントぞず広がりながら移動しおいたす。私たちは、単䞀のプラットフォヌム䞊でデヌタアクセスガバナンスずハむブリッドDSPMを統合し、機密デヌタの所圚を可芖化するずずもに、誰が・䜕がアクセスしおいるのかを把握し、意味のある行動シグナルに基づいた察凊を可胜にしたす。AI時代においお、デヌタガバナンスの鍵ずなるのは、アクセスそのものだけでなく、その背埌にある意図を理解するこずにかかっおいたす」

 

提䟛時期

これらの機胜は2026幎第2四半期に提䟛開始予定です。提䟛時期は、暙準的な補品ロヌルアりトの考慮事項および地域ごずの提䟛状況により倉曎される堎合がありたす。

 

Proofpoint | ãƒ—ルヌフポむントに぀いお

プルヌフポむントは、人ずAI゚ヌゞェントを軞ずしたサむバヌセキュリティにおけるグロヌバルリヌダヌです。メヌル、クラりド、コラボレヌションツヌルを通じお人・デヌタ・AI゚ヌゞェント間の連携を保護したす。プルヌフポむントは、フォヌチュン100䌁業のうち80瀟以䞊、10,000瀟を超える倧䌁業、そしお数癟䞇の䞭小䌁業に信頌されるパヌトナヌずしお、サむバヌ脅嚁の阻止、情報挏えい察策DLP、人ずAIが協働するワヌクフロヌ党䜓のレゞリ゚ンス構築を支揎しおいたす。プルヌフポむントのコラボレヌションおよびデヌタセキュリティプラットフォヌムは、あらゆる芏暡の組織が埓業員を保護し胜力を高めながら、安党か぀信頌性の高いAI導入を実珟したす。
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