みなさん、こんにちは！
ラスベガスで開催されている Google Cloud Next 2026 に参加してきました！
会場の熱気は凄まじく、特にAIエージェントをいかに安全にかつスピーディーにビジネスへ組み込むかというテーマは世界中のエンジニアの注目しています！
今回は、 Palo Alto Networks の「The AI-ready enterprise: Securing access and data in an AI-first world」のセッション内容を熱量そのままにレポートします！
1. AI導入の前に立ちはだかる「セキュリティの壁」
生成AIが世界を変えつつあるのは間違いありませんが、企業が導入に踏み切るには大きなハードルがあります。それが「セキュリティ」です。
企業が直面するリスクは主に2つに分類されます。
1．AIアプリケーションを自社で構築する際の安全確保
2．従業員による未承認のAI利用（いわゆるシャドーAI）からの保護
2. GCPが提供する最強のAIテクノロジースタック
Google Cloud Platform (GCP) は、AIのための完全なエコシステムを提供しています。
- インフラ: 第8世代のTPU（Tensor Processing Units）による圧倒的な計算リソース。
- データ: BigQueryを中心とした包括的なデータプラットフォーム。
- モデル: Vertex AIの「Model Garden」を通じて、Geminiだけでなくサードパーティモデルにも安全にアクセス可能。
3. Palo Alto Networks "Prisma AIRS" の衝撃
今回のセッションの目玉は、Palo Alto Networksが発表した包括的AIセキュリティプラットフォーム「Prisma AIRS」です。
Prisma AIRSには、大きく分けて3つの強力な技術が組み込まれています。
1．データセキュリティ: LLMへの入出力をリアルタイムで検査し、機密情報の流出やプロンプトインジェクションを防ぎます。
2．モデルスキャニング: サードパーティやオープンソースモデルの「重み」やコードに脆弱性がないかをスキャンします。
3．AIレッドチーミング: ボタン一つで実行できるペネトレーションテスト。LLM特有の予測困難な挙動に対する脆弱性を炙り出します。
4. API導入 vs ネットワーク導入：どっちを選ぶ？
Prisma AIRSの導入には、大きく分けて2つのアプローチがあります。
それぞれの特徴を整理したので、参考にしてください！
| 導入方式 | メリット | 考慮すべき点 |
|---|---|---|
| API経由 | 最も迅速に導入可能。単一のアプリ保護に最適。 | アプリ側でのAPI連携設定が必要。 |
| ネットワークレベル | コード変更なしで全トラフィックを保護可能。 | 復号・再暗号化に伴うリソース消費。 |
既存のVM-Seriesを利用している方なら、Strata Cloud Manager経由で馴染みのある操作感で導入できるのもポイント高いです！
5. 次世代の標準：MCPとエージェント保護
セッションでは、エージェント開発における新しい標準についても触れられました。
- A2A (Agent-to-Agent): エージェント同士の通信。
- MCP (Model Context Protocol): エージェントがツールと通信するためのプロトコル。
Palo Alto Networksは、これらの最新プロトコルによる通信もAIRSゲートウェイ経由で保護することを目指しています。
6. おわりに
今回は、Google Cloud Next '26のセッションで体感した、Palo Alto Networksの Prisma AIRS を中心とした最新のAIセキュリティレポートをお届けしました。
AIエージェントの活用競争が加速する中で未知のシャドーAIを早期に特定し、MCPやA2Aといった新しい標準プロトコルを通じて「誰が・何を・どこに」やり取りしているかを一元的に可視化・制御する仕組みは、これからのエンタープライズにとって最も重要な防衛線になるとおもいます！ 技術の進化は非常に早いですが、こうした標準化の動きを捉えることでより安全で自由なインフラ構築が可能になります。
皆さんも、自社の環境をAI-readyでセキュアなものにするために、今回ご紹介したような新しい防御アプローチを取り入れてみてはいかがでしょうか！