みなさん、こんにちは！
今回は私たちが日々向き合っているネットワークセキュリティがAI時代の到来によってどのように変革されようとしているのか、現地で参加したセッション「Best practices for designing and deploying Cross-Cloud Network security」の内容を凝縮してお届けします！

従来の境界防御からAIエージェント自律型組織（Agentic Enterprise）を支えるための「次世代の守り」の形をワクワク感と共にご紹介します！！

結論：次世代ネットワーク防衛の3つの柱

セッションを通じて私が感じた重要ポイントは以下の3点です！

1．一貫したマルチクラウド防御: Cloud NGFW や Secure Web Proxy (SWP) を活用し、場所を問わず一貫したポリシーで Layer 7 インスペクションを自動化する。
2．Model Armor による「AIパイプラインの浄化」: AIへの入力（プロンプト）と出力（レスポンス）をリアルタイムにサニタイズし、機密情報漏洩や攻撃を最前線で遮断する。
3．Agent Gateway による統合ガバナンス: 無数に誕生するAIエージェントの認証・課金・証跡管理を一つのゲートウェイで一括管理する。

1. Cross-Cloud Network による一貫した境界防御（NGFW & SWP）

マルチクラウド化が進む中で最大の課題は「環境ごとにセキュリティレベルがバラバラになること」です。Google Cloudが提案する Cross-Cloud Network は、この課題をスマートに解決します。

Google Cloud ネイティブな防衛網

今回のセッションでは、Cloud NGFW や Secure Web Proxy を使った、より柔軟でクラウドネイティブな構成が強調されていました。

[構成のポイント]

Cloud NGFW: 複雑な仮想アプライアンスの管理を排除し、フルマネージドで高度な脅威検知を実行。
Secure Web Proxy: インターネットへの出口だけでなく、サービス間の通信もセキュアに仲介。
Modular Design: 環境モジュールとセキュリティポリシーを分離し、開発チームへの権限移譲（プルリクベースの変更）を可能に。

2. AIモデルを直接保護する「Model Armor」の衝撃

ネットワークレイヤーの防御に加え、AI特有の脅威に対抗するのが Model Armor です。

「プロンプト・インジェクション」のように、一見普通の通信に見えても、その「意図」に悪意が隠されている攻撃を、Model Armorはインラインで検知・遮断します。

導入モードの比較表

導入方法	特徴とメリット	想定されるユースケース
APIバックエンド構成	通信のみを検査。実装が容易でコスト効率が高い。	外部サービスや自社アプリからのAI利用。
ネットワークスタック展開	コード変更不要。あらゆるトラフィックを透過的に検査。	Vertex AIのアクセス権を厳格にロックダウンする場合。

3. Agent Gateway によるエージェント統制とスケーラビリティ

最後に、これからの「Agentic Enterprise（エージェント型企業）」で重要になるのが Agent Gateway です。

自律的に動くエージェントが増える中「誰の権限で動いているのか？」「コストはどこに課金されるのか？」を中央集権的に管理する仕組みが必要不可欠です。

Agent Gateway の役割

認証と認可: エージェントがユーザーの代理として行動して良いかを厳格にチェック。
証跡の保護: エージェントがどんな思考プロセスを経て結論を出したかのログ（証跡）をセキュアに保持。
スケーラブルな課金: リソース消費を可視化し、適切な課金管理を実現。

おわりに

今回はGoogle Cloud Next '26 の現地から、最新のネットワークセキュリティ戦略をお届けしました！

AIという新たなテクノロジーを安全に使いこなすためには、ネットワークインフラの設計自体を「AIフレンドリー」に変えていく必要があります。今回紹介したソリューションは、Model Armor / Agent Gatewayといったソリューションは、単なる防御ツールではなくAIのビジネス活用を加速させるための攻めの守りであると感じました。

大切な情報資産をどう守り抜くかのヒントになれば幸いです！