Ivantiブログ

AIデータ管理の厄介な現実（そして、その対処法）

Tue, 12 May 2026 16:24:15 Z

データが常にクリーンであることはありません。違いはその程度にすぎません。

データサイエンスの修士課程に入った初日、教授から「時間の約80%はモデル構築ではなく、前処理とクリーニングに費やすことになる」と聞かされ、このことを深く理解しました。

それから数年後、IvantiでAI、ML、アナリティクス担当のプリンシパルプロダクトマネージャーを務める中で、この教えが実務でも非常によく当てはまることを実感しています。

私のチームは、ITおよびセキュリティチーム向けにAIを研究段階から本番環境へ移行させる取り組みを進めています。その中で、AIデータ管理の重要性はこれまで以上に高まっています。Ivantiの2025年版「Technology at Work」レポートによると、オフィスワーカーの42%が職場で生成AIツールを利用しており、わずか1年で16ポイント増加しました。IT担当者では、導入率が74%に達しています。

需要は確かにあります。一方で、ためらいもあります。多くのITリーダーは、自社のデータがクリーンではなく、システムが分断され、ガバナンスが追いついていないことを理解しています。朗報は、AIを導入するために完璧なデータは必要ないということです。

必要なのは、すでに保有しているデータを前提に構築された、AIのための明確なデータ管理戦略です。

ITデータが決して完璧にならない理由

エンタープライズITにおいて、データ品質の問題は例外ではありません。AIとデータ管理における基本的な現実です。チケットの分類は一貫せず、資産インベントリは不完全です。重要な情報はシステム間のサイロに分散しています。そして、サポートチケットや調査回答に含まれる非構造化テキストは、きれいに分類することが困難です。

Ivantiの調査は、この問題の根深さを裏付けています。2026年版Autonomous Endpoint Management Advantage Reportでは、IT担当者の89%がサイロ化されたデータが運用に悪影響を及ぼしていると回答し、39%がサイロによってリソースの利用効率が低下していると述べています。

当社のTech at Workレポートでも、同様の傾向が示されています。

IT担当者の38%が、テクノロジーの複雑さを効果的な運用の大きな障壁として挙げており、前年から4ポイント増加しています。
約半数（46%）が、新しいソフトウェアの展開は問題を減らすどころか、実際にはチケット量を増加させていると回答しています。

さらに、48%の組織がいまだにサポート終了済みソフトウェアを運用していることを考えると、状況は明らかです。これは、構造的に乱雑になりやすいデータ環境なのです。

IvantiのプロダクトマーケティングディレクターであるDavid Pickeringは、私にこう語りました。システム間でデータ形式が異なり、入力に一貫性がなく、部門ごとにサイロ化され、長年の買収によって形作られている場合、それらのシステムをまたぐエージェント型AIワークフローはすぐに問題に直面します。自分自身がどのデータを信頼すべきか分からなければ、AIにどのデータを信頼すべきか指示することはできません。そして、その基盤がなければ、どれほど優れた設計の自動化であっても綻びが生じます。

言い換えれば、「Garbage in, garbage out（質の低い入力からは質の低い出力しか得られない）」という原則はいまも有効です。しかし、完全に整ったデータが近いうちに手に入ることはありません。マスターデータ管理と機械学習に真剣に取り組むなら、乱雑さが自然に解消されるのを待つのではなく、その乱雑さを前提にする必要があります。

意思決定フレームワーク — データ管理戦略の選択

ITにおけるAI向けデータ管理には、主に2つの道筋があります。どちらも有効であり、それぞれにトレードオフがあります。多くの組織では、ユースケースに応じて両方を使い分けることになるでしょう。

パス1：手動／プログラムによるクリーニング

私のチームがIvantiのITSMシステムにチケット分類を導入した際、サービスリクエストを分類するモデルをトレーニングしていました。そのためには、クリーンで適切にラベル付けされたトレーニングデータが必要でした。そこで、モデルにデータを投入する前に、管理者がデータを確認し、クリーニングできるステップをワークフローに組み込みました。この人によるレビューにより、精度に測定可能な改善が見られました。

この道筋は、カスタムモデルのトレーニングやファインチューニングを行う場合、データをナレッジベースに取り込む場合、または品質基準を定義できる構造化データセットを扱う場合に最も効果的です。トレードオフは時間とリソースです。その成果として、高い精度と完全なコントロールが得られます。

また、この道筋は、基本的なデータ衛生がすでに整っている場合に最も効果を発揮します。多くの組織はまだその段階に達していません。デバイスの経過年数を追跡している組織はわずか35%、所在地を追跡している組織も同程度で、パッチ状況を追跡している組織は37%にとどまります。

パス2：生成AIによる処理

手動クリーニングが現実的でない場合もあります。Ivantiの調査分析に取り組んだ際、私はそれを学びました。調査回答は、ITチームが扱うデータの中でも特に乱雑なものの一つです。自由形式のテキスト、一貫しないフォーマット、大きくばらつく詳細度。これを大規模に手作業でクリーニングするのは現実的ではありません。

そこで私たちは、大規模言語モデルを使用して、不完全で非構造化された入力からテーマ、パターン、感情を特定しました。調査全体を要約し、満足度を左右する要因を抽出し、実行可能なインサイトを迅速に提示できました。

この道筋は、大量の非構造化データ、手動クリーニングがそもそも不可能な状況、またはクリーニングのコストが出力の価値を上回るあらゆるシナリオに最適です。ただし、高性能な大規模言語モデルへのアクセスと、そのユースケースが適合していることの検証が必要です。

2つの戦略をどう選ぶか

判断の基準は、データの量と種類、時間的制約、精度要件、そしてデータの保管場所や処理方法をどの程度コントロールする必要があるかです。

精度が重要なモデルをファインチューニングするのであれば、クリーニングに投資すべきです。スピードが重要で、大量の非構造化入力を扱うのであれば、生成AIを活用すべきです。目的は、データが完璧ではないからといって何もしないのではなく、意図を持って選択することです。

データ管理に向けたAI対応インフラの構築

ここでクラウドサービスは不可欠です。これは軽々しく言っているわけではありません。私のチームがデジタルエクスペリエンススコアを構築し、デジタル従業員体験を測定、定量化し、改善したとき、クラウドは重要な実現要素でした。クラウドは統合ハブとして機能し、サービスチケット、デバイステレメトリ、アプリケーションパフォーマンス、セキュリティシグナルを結び付けました。

このレベルの複数ソース統合は、クラウドインフラなしに大規模に実現することはできません。クラウドにより、テキストと数値テレメトリを同時に処理するハイブリッドAIモデルの実行も可能になりました。この複雑さのレベルで、数千台のデバイスとユーザーをオンプレミスでサポートすることは現実的ではありません。

コンピューティングに加えて、AI対応インフラとは、機械学習のためのマスターデータ管理に取り組むことを意味します。組織には、システム全体にわたる信頼できる単一の情報源が必要です。特に、買収による成長によって異なる慣例を持つレガシープラットフォームが持ち込まれる場合、データ形式の標準化が必要です。

データガバナンスは、状況をさらに複雑にします。GDPRやCCPAなどの規制は、個人データの処理方法や送信先について厳格な要件を課しています。グローバル組織では、外部AIサービスを使用するか、処理を社内にとどめるかを評価する際に、AIパイプラインが地域ごとの管轄権の違いを考慮する必要があります。

当社のAutonomous Endpoint Management調査では、統合エンドポイント管理システムを使用しているIT担当者はわずか32%であることが分かりました。可視性が統合されていなければ、AIと自動化はその可能性を十分に発揮できません。効果的なAIデータ管理は可視性から始まります。見えないものを自動化することはできません。

AIを導入するITチームのベストプラクティス

AIのためのデータ管理に関して、ツールを導入しながらそれを支えるプロセスを整備しないことは、私が目にする最も一般的な間違いの一つです。

ナレッジ管理プラクティスの確立

IvantiのITSMプラットフォームは、過去のチケットやインシデント解決からAIを使用してナレッジ記事を生成します。生産性向上の効果は確かです。しかし、それによって管理規律の必要性がなくなるわけではありません。

記事には引き続き、レビューと承認のサイクル、バージョン管理、明確な所有者が必要です。

AIが効率的な運用に重要であることにIT担当者の86%が同意しているにもかかわらず、予測メンテナンスや自動インシデント対応のような高価値のシナリオでAIを利用しているのは半数未満です。AIとデータ管理におけるギャップはテクノロジーではなく、プロセスの成熟度にあります。

検証とガバナンス

入力側でデータ品質が重要であるのと同じように、出力側では検証が重要です。AIが生成した結果は確認する必要があります。特に、組織がエージェント型AIへ移行し、自律システムがリアルタイムで判断に基づいて行動するようになるほど、その重要性は高まります。問題は、返ってきたデータが正しく見えるかどうかだけではありません。システムが適切なアクションを取っているかどうかです。

AIのパフォーマンスを測定することも重要です。どの程度利用されているか、どれほど正確か、どこで失敗しているかを把握する必要があります。Ivantiの2026年版State of Cybersecurity Reportでは、セキュリティ専門家の92%が、自動化は平均対応時間の短縮に有効であると回答しています。ただし、その有効性は継続的な監視と調整に依存します。

より優れたデータプラクティスを促す触媒としてAIを活用する

AIは、優れたデータプラクティスを単に消費するだけではありません。それを推進します。AIはコンテンツ作成と分析の障壁を下げることで、これまで先送りされてきたガバナンスフレームワークの構築にチームが取り組めるようにします。ナレッジ記事の作成に数時間ではなく数分しかかからないなら、チームはその時間を承認ワークフローや品質保証に投資できます。

これは、ジュニア技術者がリアルタイムのAIガイダンスを受け、より高いレベルで貢献できるようになる一方で、シニアスタッフが戦略に集中できるようになる場合に、特に大きな価値を発揮します。

当社のAutonomous Endpoint Management Advantage Reportでは、IT担当者の62%が日々の業務に圧倒されていると感じており、4人に1人が同僚が燃え尽き症候群を理由に退職したと回答しています。人間の専門知識を補強するAIは、そのような代償を払うことなくチームの対応力を拡張するのに役立ちます。

道筋が常に明確とは限りませんが、戦略は明確にできます

完璧なデータは幻想です。しかし、それを理由に立ち止まるべきではありません。

構造化された高精度のユースケースには手動クリーニングを。非構造化かつ大容量のシナリオには生成AIを。どちらにも、クラウドインフラ、ガバナンス、プロセス開発への意図的な投資が必要です。

AIモデルは、統計的なパターン認識だけでなく、明示的なルールや構造化された推論も取り込みながら進化を続けています。それに伴い、AI対応データ管理への障壁は今後も低下していくでしょう。自社データの不完全さを冷静に見据え、それを管理する戦略を備えて今行動する組織が、最大の価値を獲得することになります。

チケット処理担当からチームリーダーへ：エージェンティックITワークフォースの管理

Thu, 30 Apr 2026 13:00:02 Z

ITサービス管理におけるAIの可能性は、長年にわたり語られてきました。チケットを振り分けるチャットボット。FAQに回答する仮想エージェント。リクエストをルーティングする自動化。これらは有用ですが、当初提示されていた理想像とは異なるものだったかもしれません。

今日の違いは、エージェンティックAI：単に指示に応答するだけでなく、実際の影響を伴う複数ステップのワークフロー全体で推論し、行動し、適応するシステムが登場したことです。ITリーダーにとっての問いは、もはやエージェンティックITSMを導入するかどうかではありません。十分なガバナンスを確立し、スピードをもって運用するにはどうすべきかです。

AIエージェントは、これからサービスデスクにやって来るのではありません。すでにそこに存在しています。Ivanti Neurons for ITSMは、AIエージェントをインシデント管理、サービスリクエスト、ナレッジ管理に直接組み込むことで、この変化の中心的な役割を担っています。

導入されたエージェンティックサービスデスク

エージェンティックITSMワークフォースは、単に手順が増えたチャットボットではありません。Ivanti Neuronsでは、AIエージェントが定義済みのITSMペルソナ向けに設計されており、インシデントが届いた瞬間にトリアージと分類を行い、承認済みの変更ワークフローをエンドツーエンドで実行し、アナリストの介入なしにCMDBを照会して整合性を確認し、単に提示するだけでなく実際に問題解決につながるナレッジ記事を表示します。

これらのエージェントは、既存のテクノロジースタック全体で動作します。エージェンティックAIエージェントは、孤立して動くのではなく、テクノロジースタック全体で機能すべきです。私たちは、ITSM、エンドポイント管理、パッチ管理、セキュリティ全体にエージェントを展開し、自律型エンタープライズを実現することを目指しています。

先進的なITリーダーが、エージェンティックITSMワークフォースをどのように統制、拡張し、実際の成果につなげているかを見ていきましょう。

試験導入ではなく、実際の成果を

Ivanti Neurons for ITSMで実験段階を超えた組織では、AIエージェントが本番環境で成熟するにつれ、複合的なリターンが生まれています。Ivanti独自のAITSM調査によると、ITプロフェッショナルの86%が、AI搭載テクノロジーはIT組織の効率化に不可欠であると回答し、85%が、根本原因分析や予測保守のようなAIおよび自動化ソリューションはITチケット量の削減に役立つと考えています。

これらの調査結果は、この機会の大きさを裏付けています。特に、組織の58%がすでにパスワードリセットにAIを活用しており、52%が従業員オンボーディングに活用しています。これらはアナリストの時間を消費する一方で、戦略的価値は比較的低い定型業務です。

アナリストの推定では、ITチケット1件の解決にかかる平均コストは15～17米ドルで、エスカレーションされたリクエストではその数倍に上ります。大量かつ低複雑度のチケット層をAIエージェントが処理することで、コスト削減だけでなく、優秀な人材をビジネスを前進させる業務に集中させることができます。

— Ivanti AI：ITSM自動化の未来に関するレポート。

この変革は、Ivanti Neurons for ITSMが導入されているさまざまな業界で進んでいます。

ヘルスケア：複数拠点の環境全体で、デバイスのプロビジョニングやEHRアクセスリクエストが自律的に解決され、これまでサービス対応時間を長引かせていた遅延を削減します。
金融サービス：AIによってスコアリングされた変更リスクがCABで重要となるフラグを可視化し、レビュー時間を短縮しながら、手作業なしで監査証跡を完全に保ちます。
製造：エンドポイントの健全性シグナルが未解決のインシデントと自動的に関連付けられ、統合されたOTおよびIT環境全体でMTTRを短縮します。

ガバナンスは単なるガードレールではなく、推進力です

高い成果を上げているエージェンティックITSM組織には共通点があります。それは、AIエージェントガバナンスを変更管理と同じ厳格さで扱っていることです。適切に統制されたエージェントは、単に機能するだけでなく、改善し続けます。ガバナンスを欠いたエージェントは、チケットのパターンが変化し、ナレッジ記事が古くなり、組織の変化がモデルの前提を上回るにつれて、気づかないうちに劣化していきます。

優れたITSMエージェントガバナンスは、実際にはどのようなものなのでしょうか。

明確に定義された自律性の境界。ITチームは、どのワークフローステップを完全に自律化するか、どれに人間の確認が必要か、どれを常にエスカレーションする必要があるかを正確に設定する必要があります。
あらゆる接点でのフィードバックループによる継続的改善。エージェントは、アナリストによる修正、エンドユーザー満足度スコア、解決結果から学習します。これらのシグナルは集約されて可視化されるため、チームはチケットをクローズするだけでなく、プロセス自体も改善できます。
すべてのエージェントアクションに対する監査証跡。AIエージェントによるすべての判断は、何がトリガーになったのか、どのデータを使用したのか、どのアクションを実行したのかを含む完全なコンテキストとともに記録されるべきです。コンプライアンスは後付けではなく、最初から組み込まれます。
実際に機能するエスカレーション。エージェントは自らの限界を把握しています。信頼度が設定可能なしきい値を下回った場合、AIテクノロジーは完全なコンテキストを添えて適切な担当者へシームレスにルーティングし、アナリストが一から対応を始めなくて済むようにする必要があります。
信頼できる情報。AIエージェントは、外部の不明なソースやハルシネーションに依存するのではなく、信頼できるデータを使用しなければなりません。信頼性の高い情報を保証するには、データソースを管理下に置くことが不可欠です。

ITリーダーに新たに求められるスキルセット

エージェンティックITSMワークフォースへの移行は、有能なITマネージャーであることの意味を変えます。中核となる能力は、もはやチケット処理量やプロセス遵守ではありません。人間とエージェントで構成されるハイブリッドチームをオーケストレーションし、直属の部下に向けるのと同じ厳しい視点でエージェントのパフォーマンスを評価し、変化するビジネス要求に合わせてシステムを継続的に調整する能力です。

Ivantiの2025年版Technology at Work Reportと2025 DEX Reportは、この課題を明らかにしています。

ITプロフェッショナルの46%が、新しいソフトウェアの導入によりチケット量が増加したと報告しています。
ヘルプデスクの34%が、反復的で時間のかかるタスクと長い解決時間を最大の課題として挙げています。

これらはまさに、エージェンティックAIが吸収するために設計された負荷です。ただし、それを方向づけるマネジメント力をリーダーが備えている場合に限られます。

ITSMでエージェンティックAIを活用するITリーダーは、アナリストのKPIを確認するのと同様に、エージェントのパフォーマンスレビューを毎週の運用リズムに組み込むことを検討すべきです。たとえば、次のような問いを立てます。

期待どおりの成果を出していないエージェントはどれか、その理由は何か。
AIの自律性を拡大できる段階にあるワークフローはどれか。
モデル内のナレッジギャップを示唆するエスカレーションパターンはどれか。

エージェンティックAIを先導する組織は、アナリストとAIエージェントを個別に評価する段階を超える必要があります。真のパフォーマンス測定とは、共通の目標に向かって働く人間とAIの統合チームとして、両者を一体で評価することです。

導入の遅れは技術的負債になる

ITの世界では、AI導入は大規模展開の前に正しく整えるべきものだと捉えられがちです。ITSMは組織のあらゆる部分に関わり、失敗が目に見えるため、その感覚は理解できます。しかし、リスクの計算は反転しました。2026年において、慎重に動くことのコストはリスク回避ではありません。四半期ごとにエージェンティックAIの優位性を積み上げている組織との差が蓄積していくことです。

Ivantiの調査は、真の障壁を明らかにしています。ITプロフェッショナルの42%が、セキュリティとコンプライアンスへの懸念をIT自動化における最大の課題として挙げています。さらに、組織の44%がAIに投資している一方で、従業員がこれらのツールを効果的に使うための十分なスキルやトレーニングを備えていないと回答しています。これらは解決可能な問題ですが、リーダーシップが前面に立って取り組む場合に限られます。

エージェンティックITSMの障壁は、技術的なものよりも組織的なものであることがほとんどです。AIの成果に対するオーナーシップの不明確さ、インセンティブの不一致、そしてAIを能力拡張ではなく置き換えとして恐れるアナリストの文化的抵抗が、AIの本格的な導入を妨げています。

注目すべき点として、2025年にはITプロフェッショナルの74%がすでに生成AIツールを使用しています。前年の66%から増加しています。従業員は動き始めています。問われているのは、組織がその動きに伴走するのか、それとも摩擦を生み、そうした活用を見えない場所へ追いやってしまうのかです。

真の変革を推進する原則

真にエージェンティックなIT運用を構築しようとする組織には、共通する運用思想があります。

ユースケースではなく成果から始める。SLA遵守率、MTTR、アナリスト対チケット比率といった戦略的指標を特定し、それを改善するエージェンティックワークフローへ逆算して構築します。
AIエージェントをオンボーディング計画を持つチームメンバーとして扱う。新しいエージェントは監督され、フィードバックによって育成され、パフォーマンスに応じて自律性を拡大します。本番環境に投入して放置することはありません。
人間のパフォーマンスと同様にエージェントのパフォーマンスを測定する。解決率、エスカレーション率、エンドユーザー満足度、ナレッジへの貢献度は、サービスデスク全体の集計レベルだけでなく、エージェントワークフローごとに追跡されます。
AIの能力とともに人間の能力にも投資する。サービスデスクは向上し、そこで働く人々も成長します。優秀なアナリストは置き換えられるのではなく、AIコーチ、ワークフローアーキテクト、例外処理マネージャーとして再教育されます。
必要になる前にガバナンスを構築する。自律性のしきい値、エスカレーションロジック、監査ポリシーは、最初のインシデント後ではなく、初回導入時に設定します。
AIエージェントとアナリストを1つのチームとして扱う。 AIエージェントと人間のアナリストを、計画、実行、評価をともに行う1つのチームとして扱います。この統合チームを形成期、混乱期、統一期、機能期というチーム開発フレームワークに沿って導き、実際の成果を生み出す信頼と結束を築きます。

受動的なサービスデスクの時代は終わりつつあります。チケットを待ち、キューを処理し、クローズ率で成功を測る時代ではありません。次の10年のIT運用を定義する組織は、感知し、推論し、行動するプロアクティブなサービス管理運用を構築しています。そこではAIエージェントが量を処理し、最も優秀な人材が未来を担います。

Ivanti Neurons for ITSMは、そのようなサービスデスクのために構築されています。問われているのは、貴社がそれを率いる準備ができているかどうかです。

エージェンティックITワークフォースを構築する準備はできていますか。

Ivanti Neurons for ITSMが、既存のサービスデスクワークフローにAIエージェントを初日からどのように組み込むのかをご覧ください。詳細はこちら。

パッチ・アポカリプスの時代です。IT部門のこの3つの言い訳は、もはや通用しません。

Wed, 29 Apr 2026 14:00:07 Z

4月7日、Anthropicは、同社のClaude Mythos Previewモデルが、主要なすべてのオペレーティングシステムと主要なすべてのWebブラウザーにわたり、重大度が高またはクリティカルのゼロデイ脆弱性を数千件、自律的に特定したと発表しました。その99%以上は、開示当日に未パッチの状態でした。

その2週間後の4月21日、Mozillaは、同じモデルを使用してFirefoxの最新リリースに含まれる271件の脆弱性を発見し、パッチを適用したと述べました。Mozilla自身の評価は次のとおりです。「これまでのところ、人間が発見できる脆弱性のカテゴリや複雑さで、このモデルが発見できないものは見つかっていません。」

271件は第一波にすぎません。Chrome、Edge、Windows、macOS、Linux、FreeBSD——Anthropicのレッドチームが開示したFreeBSDにおける17年前のリモートコード実行の欠陥（CVE-2026-4747）は、今後起こることを示す初期の例です。AnthropicのProject Glasswingの傘下にあるすべてのベンダーは、業界がこれまで経験したことのないテンポで修正を提供できる立場にあります。これらの修正はすべて、パッチが提供される公開CVEとなり、最終的に同じ場所、つまりお客様の環境に到達します。

封じ込めに関する説明にも綻びがあります。4月21日、Bloombergは報じました。Discordに関連するグループが、サードパーティベンダーの環境を通じてMythosに不正アクセスしたというものです。Anthropicは、この活動は当該ベンダーの範囲を超えていないとしています。同様の能力がすでに攻撃者の手に渡っているかどうかにかかわらず、防御側に残された時間は、4月7日の発表が示唆していたよりも短くなっています。

Mythosは、すでにこの方向へ向かっていた世界に登場しました。CrowdStrikeの2026年版グローバル脅威レポートでは、2025年にAIを活用した攻撃が前年比89%増加したことが示されています。この傾向線は、Mythos以前から存在していました。

これはパッチ・アポカリプスと呼ぶべき状況です。パッチが提供される公開CVEの量と発生頻度が、多くのITチームやセキュリティチームの現在の業務手法を上回ろうとしている、極めて実務的な意味での危機です。

NISTはすでに、パッチ・アポカリプスの影響を受けています。4月、同機関は、提出件数が263%急増したことを受け、National Vulnerability Database（NVD）の運用を大きく変更すると発表しました。NISTは今後、提出されたすべての脆弱性に詳細なエンリッチメントを提供することをやめ、CISA Known Exploited Vulnerabilitiesカタログに掲載されているものや、重要な政府ソフトウェアに影響するものなど、高リスク基準を満たす脆弱性に限定して提供します。NISTは独自の評価を行うのではなく、IvantiのようなCVE Numbering Authorities（CNA）に依拠することになります。

この発表以降、私はお客様や同業者から、同じ反応の3つのバリエーションを耳にしてきました。いずれも、もっとゆっくりした世界を前提に設計されたプログラムの延長線上にあります。

「当社には脆弱性スキャナーがあります」

Qualys、Rapid7、Tenableは、脆弱性の検出に優れています。スキャナーは発見し、フラグを立て、スコアを付け、一覧化します。展開、検証、再起動の処理、ロールバックは、その範囲外です。その作業はどこかで実行しなければなりません。多くのプログラムでは、それは別のツール、別のチーム、別のサイクルで行われています。

エクスプロイト可能な時間枠がいまや数時間単位になり、Glasswingのキューによってバックログが倍増しようとしている状況では、587件のクリティカルな脆弱性を出力して、そのリストを人間のチームに渡すだけのスキャナーはリスク要因になります。現実的な対策は、すでに保有しているスキャナーを、その検出結果に基づいて自動的に対応できる修復エンジンに接続することです。自律型エンドポイント管理（AEM）プラットフォームであれば、リングベースの展開とロールバック、そして脆弱性インテリジェンスにより、効率的な修復判断に必要なリスクベースのコンテキストを提供できるため、人がすべての判断を下さなくてもリストを削減できます。

「当社はチケットシステムで承認を回しています」

人間が判断しなければならない、という話に関連しますが、長く直線的な承認プロセスは修復プロセスを大幅に遅らせます。最新のOSやブラウザーの更新を展開するかどうか、最後に判断が必要だったのはいつでしょうか。

組織は、これらの更新を展開することをすでに分かっています。承認プロセスは、多くの場合、複雑な社内政治やセキュリティ成果に対する認識のずれに起因します。その結果どうなるでしょうか。前述の脆弱性スキャナーが必要になり、すでに実行すべきと分かっている作業をアナリストが承認し、承認のためのチケットがビジネスオーナーに送られて受信トレイで待機し、最終的には、実質的にすでに理解されていて改めて下す必要のない判断に貴重な時間が費やされます。

市場では、エクスポージャー管理への移行が進んでおり、組織のリスク許容度を定義し、リスク態勢を監視することに重点を置くことで、このプロセスにまったく異なるアプローチを取っています。次にWindows OSの更新がリリースされたとき、展開すること、展開するスケジュール、そして成功を測定するSLAやコンプライアンス指標は、すでに分かっているはずです。本当に知りたいのは次の点です。

1. その更新に既知の悪用済み脆弱性が含まれているため、より迅速に対応する必要があるのか。

または

2. その更新が業務に影響しており、ペースを落とす必要があるのか（自律型エンドポイント管理プラットフォームにロールバック付きのリング展開が含まれていてよかった、という場面です）。

「当社にはIntuneがあります」

Microsoft Intuneには、ここで重要になる2つの範囲上の制限があります。

第1に、Intuneが管理できるのは、Intuneに登録されたデバイスだけです。未登録または未管理のエンドポイント——サーバー、請負業者のノートPC、シャドーIT、放置されたエッジデバイス——は、その可視性の範囲外に完全に置かれます。脆弱性の量が増加する時期には、こうした死角は、チームが手作業で対応できる速度を上回って増えていきます。

第2に、Intuneはアプリケーションの展開と更新を簡素化しますが、サードパーティアプリケーションの対応範囲と優先順位付けの深さは、多くの管理者が考えるより限定的です。Intuneが示せるのは何が古くなっているかであり、何が実際にエクスポージャーを高めているかではありません。そのため、時間が限られる中で、チームはすべてを後追いでパッチ適用するか、推測に頼らざるを得なくなります。

多くのエンタープライズ環境は、Windowsだけで構成されているわけでも、完全に登録されているわけでも、小規模で均質なアプリケーションスタックだけを実行しているわけでもありません。脆弱性の開示が急増すると、パッチ適用を限定的な経路に任せることはギャップを生み、システム全体のリスクへと発展します。

Intuneは維持してください。その上で、Intuneが認識できない資産を検出し、最も重要な脆弱性に優先順位を付け、Intuneがカバーしないアプリケーション全体に自信を持ってパッチを適用できる、検出と修復のレイヤーを組み合わせてください。

どう対応すべきか

自動化こそが運用モデルです。ワークフローに組み込まれていなければなりません。

実務担当者は、この原則を以前から理解しています。それは次の3つの領域に現れます。

継続的なトリアージ。既知の悪用済み脆弱性は、特にエンドユーザーシステムのように組織内でセキュリティが相対的に弱い領域では、ゼロデイ対応トラックに乗せることができます。さらに、ブラウザーや通信アプリなど特定のアプリケーションを設定・定義し、毎週、場合によっては毎日確認される優先トラックで更新するようにします。それ以外は、通常のメンテナンスウィンドウが来るまで待つことができます。
自動ロールバックを備えたリング展開。テストリング、早期導入者リング、広範な本番環境、ミッションクリティカル。順序としては地味ですが、多くのメンテナンスでは機能します。変わったのは、一定の更新については、月次メンテナンスを待つのではなく、エクスプロイト可能な時間枠に合わせて期間を圧縮する必要があることです。テストリングは自動化され、計測可能でなければなりません。人間によるチェックリストでは、そのスピードには追いつけません。
クローズドループ検証。パッチは、エンドポイントにインストールされたことが検証されるまで展開済みとは言えず、CVEは、再スキャンで確認されるまでクローズとは言えません。多くのチームはこのステップを省略しています。そのため、監査の前週になってコンプライアンス証跡の準備が火消し対応になります。だからこそ、当社は今週、プラットフォームに継続的コンプライアンスを搭載しました。パッチの展開に合わせてコンプライアンス証跡が継続的かつ自動的に生成され、多くのチームが対応する余力のない優先順位付けの判断を自動化が担えるようにするためです。

Mozillaの271件のFirefox脆弱性は、予告編にすぎません。Glasswing傘下の主要なソフトウェアベンダーは、より多くの脆弱性を、加速したペースで修正し始めようとしています。そして同種の能力を持つ攻撃者は、同様のモデルにアクセスできるようになれば、そのような隙を正確に狙ってくるでしょう。その結果として生じるAI軍拡競争は、組織が加速したペースで修復しなければならない更新の数と頻度に直接影響します。プログラムを支えるのは自動化です。いまだに月次のみのパッチ適用を行っているチームには、厳しい時期が待っています。

ITまたはセキュリティプログラムを運用しているなら、今こそ自己評価を行う価値があります。直近で展開したクリティカルなパッチを取り上げてみてください。さらに言えば、金曜日にゼロデイが公開された場合、月曜日までに修復できるでしょうか。CVEの公開から最後のエンドポイントでインストールが検証されるまでの時間を測ってください。その数値が週単位であるなら、パッチ・アポカリプスは確実にお客様の組織に迫ってきます。

Ivanti、信頼できる記録システム上でエージェント型AIを提供開始

Mon, 20 Apr 2026 22:00:02 Z

投資家や企業はついに、これまで避けてきた問いに向き合い始めています。AI革命を生き残るソフトウェア企業はどこで、AIによって時代遅れになる企業はどこなのか。その答えは明確になりつつあります。AIそのものが依拠する正規の情報源、すなわち記録システムとして機能する企業は、不可欠な存在です。

本日、IvantiはIvanti Neurons AI Self-Service Agentの限定リリースを発表します。これは当社初の自律型AIソリューションです。当社は戦略的な強みを土台に、まずITサービス管理（ITSM）フレームワーク内でこの新ソリューションを提供します。組み込みワークフロー、Neuronsボット基盤、生成AIツール、そして今回の完全な対話型自律エージェントへと発展してきた、インテリジェントオートメーションの長い実績を基盤としています。

AIを拡張するための基盤を構築

AIが将来的に何を実現するかについての議論は尽きません。しかし、その下に強固な基盤がなければ、そうした可能性に意味はありません。

自律型AIを運用に組み込み、その効果を組織全体に拡大するには、5つの基礎的な能力が必要です。

存在するものを把握する：AIは推測ではなく、正確な検出データに基づいて動作する必要があります。デバイス、ユーザー、構成、依存関係をリアルタイムに可視化できなければ、自律的なアクションは危険を伴います。
組織の記憶を維持する：AIには、組織の変化を超えて残る持続的なコンテキストが必要です。関係性、履歴、依存関係は、記録システム内に保持されなければなりません。
説明責任を担保する：すべての自律的なアクションには、明確な所有者と意思決定の履歴が必要です。AIが組織に代わって行動する場合、誰かが説明責任を負わなければなりません。
ポリシーを適用する：AIは、技術的に可能なことと、組織として許容されることを区別する必要があります。ガバナンスのない最適化は、コンプライアンスリスクを生み出します。
監査可能性を確保する：AIを通じて行われるすべてのアクションや意思決定は、監査において追跡可能で、説明可能で、妥当性を示せるものでなければなりません。

これは特定のモデルの限界ではなく、AIの仕組みそのものに由来します。AIは強力ですが、データに基づいて動作します。そして、そのデータが分断され、不正確で、ガバナンスされていなければ、その上に構築されるAIも同じ状態になります。

まさにこれを提供するために、Ivanti Neurons Platformは構築されました。Neurons Platformは、ITおよびセキュリティ運用のための堅牢な記録システムであり、コントロールパネルとして機能します。Discovery Engineは正確な実態を確立します。当社のCMDBは、関係性、依存関係、変更履歴を保持します。当社のIT Asset Management（ITAM）機能は、所有者、ライフサイクル、説明責任を割り当てます。当社のSoftware Estate Managementは、単に検出されたものではなく、許可されたものを適用します。

これは単なる製品アーキテクチャではありません。組織が安全かつインテリジェントに運用するために必要な基盤です。

自律型サービス提供への道のり

エージェント型AIは一夜にして構築されたものではありません。Ivantiでは、信頼、ガバナンス、再現性に一貫して注力しながら、意図的にこの実現に向けて取り組んできました。

自律型サービス提供に向けた当社の道のりは、戦略的かつ意図的なものでした。

従来型の自動化：事前定義されたタスクを順番に実行する、ルールベースのワークフローを確立しました。

コグニティブAI：ボット、機械学習、予測分析を通じてインテリジェンスを追加し、ITを事後対応型から予防型へと移行させました。

生成AI：大規模言語モデルと自然言語による対話を導入しました。

対話型AI：意図認識、感情検知、安全性のガードレールを追加することで対話を深化させ、AIをツールから対話型のパートナーへと進化させました。

そして現在は、単に応答するだけでなく、あらゆる段階でガバナンスを維持しながら、システム全体にわたるアクションをオーケストレーションする自律型エージェントへと進化しています。

各段階は、その前の段階を土台として構築されてきました。そして各段階が実際のエンタープライズ価値を提供できたのは、正確なデータ、ガバナンス、説明責任に根ざしていたからです。この基盤があるからこそ、本日の発表が可能になりました。

Ivanti Neurons AI Self-Service Agentのご紹介

これは、すべてのITリーダーがよく知る課題です。従業員は、分断されたナレッジシステムに散在する回答を見つけるのに苦労しています。基本的なチケットがサービスデスクに殺到します。ユーザーは分かりにくいポータルに不満を感じ、利用を諦めてしまいます。ITチームはチケット対応に追われ、ビジネスを実際に前進させる戦略的プロジェクトではなく、反復的な作業に時間を費やしています。従来のセルフサービスポータルでは、この問題を解決できていません。柔軟性に欠け、使いづらく、解決する以上に問題を生み出すことも少なくありません。

Ivanti Neurons AI Self-Service Agentは違います。チャットボットは誰もが目にしてきましたが、これはそれとは別のものです。真の対話型AIエージェントです。会話し、調査し、解決し、必要な場合にのみエスカレーションします。最初のリリースでは、インテリジェントなナレッジ検索、インシデントエスカレーション、自然言語を使ってITにリクエストを行う機能に重点を置いています。まるで知人にメッセージを送るように簡単に利用できます。

この初期リリースでは、特に優れた3つの機能を提供します。インテリジェントなナレッジ検索、ナレッジだけでは不十分な場合のインシデントエスカレーション、そしてセルフサービスポータルのフォームの複雑さを伴わずにサービスカタログからリクエストできる機能です。

デジタル時代において、時間、スピード、正確性は譲れない要件であると当社は理解しており、その点を念頭に機能を構築しました。AI Self-Service Agentは自然な会話を行い、適切な質問を投げかけ、社内および承認済みの外部ソースを横断して問い合わせ、検証済みの回答を提示します。このプロセスだけで問題が解決しない場合、エージェントはエスカレーションを行い、ユーザーにリクエストを繰り返させることなく、会話から構造化されたインシデントを取得します。これにより、摩擦のないユーザー体験を実現します。

このソリューションは、自律型エンドポイント管理に関する当社の包括的なビジョンを実行していく中で、共に成長できるよう設計されたAIフレームワーク上に構築されています。

最も重要な、実際に測定可能な成果を推進

今回のリリースは、お客様にとっての戦略的成果を直接前進させます。ITの生産性を向上させ、デジタル従業員体験を改善し、1つの統合プラットフォーム上でチームとビジネス機能をつなぎます。具体的には、次のような効果があります。

ビジネスにとっては、測定可能な生産性向上、チケットあたりのコスト削減、そしてITが運用上のボトルネックではなく、戦略的成果を推進する存在として機能することを意味します。

自律性には、信頼できる基盤が必要

自律型AIに対する当社のアプローチが信頼でき、実現可能である理由は、AI Self-Service AgentがIvanti Neurons Platformの一部として記録システム上に構築されていることにあります。これにより、次のことが保証されます。

当社のエージェント型AIは、その場しのぎの判断（つまり、ハルシネーション）をしません。正確な検出データ、検証済みの資産情報、ガバナンスされたワークフローに基づいて動作します。
どのデバイスが存在し、誰が所有し、どのソフトウェアが許可され、どのポリシーが適用されるかを把握します。
実行するすべてのアクションにおいて、持続的な状態を維持し、説明責任を適用します。

運用モデルはシンプルですが強力です。ユーザーに影響が及ぶ前に、継続的に問題を検出します。記録システムの信頼できるデータを使用して判断します。定義された境界内で、ガバナンスされた自動化を通じて実行します。

これこそが、回答を生成するAIと、組織が本番環境でエンタープライズ規模で信頼できるAIとの違いです。

私たちが構築している未来

今回のリリースは、マイルストーンであると同時に、次の段階に向けた基盤でもあります。当社は、AIそのものが依拠する記録システム上に自律型機能を構築しています。これにより、当社のプラットフォームはよりレジリエントになり、お客様との関係はより持続的なものとなり、提供する価値は時間とともにさらに強化されます。

ITの未来は、先を見越し、自律的で、戦略的なものです。ITリーダーは、受け身でチケットを処理する担当者ではありません。インテリジェントで自己修復するインフラストラクチャをオーケストレーションする存在です。自律型エージェントは定型業務を処理し、継続的に学習し、複雑な問題を人間の専門家へエスカレーションします。そのすべては、記録システムが適用するガバナンスのガードレール内で行われます。

当社はこの瞬間に向けて、何年もかけて取り組んできました。チームが実現した成果を誇りに思うとともに、これから先に待つ展開にさらに大きな期待を寄せています。

すべてのエージェントが同じではない：ITにおけるエージェンティックAIを正しく活用するには

Wed, 08 Apr 2026 13:00:06 Z

3か月前、あるCIOから、自社では「すでにエージェントを導入済み」だと聞きました。エンドポイントチームは、管理対象のすべてのノートPCにあるテレメトリクライアントのことだと思いました。サービスデスクは、AIチャットボットのことだと考えました。一方でセキュリティアーキテクトは、「自律的な意思決定」のことだと受け取りました。いずれも間違ってはいませんでしたが、互いに話がかみ合っていませんでした。

これがエージェントをめぐる混乱の問題です。一見、言葉の定義の問題に見えますが、チームがエージェンティックAIの実装に本格的に取り組もうとすると、実際には大きな認識のずれを生みます。では、この混乱を整理していきましょう。

ITにおける3種類の「エージェント」とその連携

1. エンドポイントエージェント

エンドポイントエージェントとは、管理対象デバイス上で何十年も静かに稼働してきた軽量クライアントのことです。テレメトリの収集、ポリシーの実行、パッチの適用を行います。最新のエンドポイント管理プラットフォームを運用しているなら、すでに社内のデバイス群全体で、目立たない継続的な作業を担っています。これはインフラストラクチャ層であり、常に監視して報告しますが、意思決定は行いません。

2. 自動化ボットとワークフロー

自動化ボットとワークフローは、IT運用を支える反復的で構造化されたプロセスを処理します。たとえば、プロアクティブな問題特定、自己修復、パスワードリセット、アカウントのロック解除、ソフトウェアのプロビジョニング、承認チェーンなどです。これらは、旧来型の制約として後ろめたく考えるべきものではありません。適切に構築されたパスワードリセットボットは高速で予測可能であり、その業務にまさに適しています。これは実行層であり、信頼性が高く、監査可能で、目的に合わせて構築されています。

3. AIエージェント

AIエージェントは、これらとは本質的に異なるものです。エンドポイントエージェントがデータを収集し、自動化ボットがタスクを実行するのに対し、AIエージェントはその両方を調整します。大規模言語モデル（LLM）によってオーケストレーションされ、意図を理解し、複数のシステムから得られるコンテキストを横断して推論し、複数ステップのアクションを計画し、人間の専門知識が必要な問題をいつエスカレーションするかを判断します。

ここで重要なニュアンスがあります。適切に設計されたAIエージェントは、自動化ボットを置き換えるのではなく、それを呼び出します。従業員が会話型インターフェイスを通じてパスワードのリセットを依頼すると、AIが対話を処理し、本人確認を行い、ポリシーロジックを適用したうえで、既存のワークフローをトリガーして実行します。インテリジェンスが自動化をオーケストレーションするのです。目指すべきは、このようなアーキテクチャです。ここにエンドポイントのテレメトリを加えると、全体像はさらに豊かになります。

実際には次のようになります。

ある従業員が次のようにメッセージを送ります。「前回のパッチ適用後から、ノートPCの動作が非常に遅くなっています。」

AIエージェントは次のように対応します。

意図を解釈し、最近の変更が引き金となった可能性のあるパフォーマンス問題として認識します。
エンドポイント層から、リアルタイムのCPU負荷、ディスク使用状況、スタートアッププロセスのデータを取得します。
対象を絞った修復をトリガーします。推測ではありません。データに基づく、監査可能なアクションです。

これこそが、会話レイヤーにおける自己修復型ITの姿です。

ITSM向けエージェンティックAIを機能させる要素

ITサービス管理向けのエージェンティックAIを正しく活用するには、いくつかの重要な基盤が必要です。

クリーンで最新のナレッジから始める

AIエージェントの有用性は、把握している知識と利用できるコンテキストに左右されます。エージェンティック機能を有効にする前に、ナレッジベースを監査し、次の重要な質問を確認してください。

最新の状態ですか？
ユースケース別にタグ付けされていますか？
大きな変更の後も維持・更新されていますか？

古いナレッジは誤った出力につながり、従業員の信頼をすぐに損ないます。一方で、こうしたAIエージェントはナレッジ作成の加速にも活用できます。解決済みのチケットはすべて記事の下書きになります。エージェントが確信を持って回答できない質問はすべて、明らかになったナレッジギャップです。エージェントはナレッジベースの単なる利用者ではなく、貢献者になります。

コンテキストを提供する

ナレッジだけでは十分ではありません。エージェントには、IT環境全体にわたるリアルタイムのコンテキストが必要です。これには、CMDBからのデバイスデータ、HRシステムからの役割とアクセス情報、ITSMからのチケット履歴が含まれます。このコンテキスト層があれば、いかにも賢そうに見えるボットから、ループを完結できるエージェントへと進化できます。

ガバナンスのガードレールを設定する

制御とAIガードレールは不可欠です。エージェントが自律的に処理する範囲、人間の承認ステップが必要な範囲、必ずエスカレーションする範囲を意図的に定める必要があります。人間をループに入れることは、過度に慎重になることではありません。むしろ、意図的でインテリジェントな設計です。MFAの変更、権限の調整、データアクセス要求など、セキュリティ上の機微に関わるものについては、エージェントは判断を提示するべきであり、一方的に判断すべきではありません。企業は、後から取り繕うのではなく、最初からこうしたしきい値を組み込む必要があります。

変更管理

どれほど完璧な構成であっても、変更管理を考慮しなければ導入は失敗します。

サービスデスクチームには、エージェントが何を処理し、どこから人が引き継ぐのかについて、明確なメンタルモデルが必要です。他の業務分担と同じように考えるとよいでしょう。重複は避けるべきです。エージェントが即座に片付けられるタスクに人が時間を費やすべきではありませんし、ポリシー上、人間がループに入るべき場面でエージェントが判断を下すことも避けるべきです。明確な境界線を設けることで、双方が最も価値の高い形で機能できます。

従業員は、問題がエージェントから人間へエスカレーションされる際に、会話の途中でコンテキストが失われないと信頼できる必要があります。基礎的なサポートを超える作業を最初からエージェントに任せると、有望だったパイロットがつらいロールバックに変わりかねません。範囲を絞って始め、拡大する権利を実績で獲得していくことが重要です。

成功とはどのような状態か

エージェンティックAIのROIを証明するには、組織は、実際の効果を反映し、より優れたオーケストレーションによって改善できる運用指標に注目する必要があります。

チケット回避は、エージェントが一般的な要求を人の介入なしにエンドツーエンドでどれだけ効果的に解決しているかを示します。自動修復は、システムが問題を診断し、承認済みの是正措置を実行して、手作業の負担とキューの件数を削減できている状況を明らかにします。平均解決時間（MTTR）は、引き継ぎやツールの切り替えを排除することで、要求から成果までの道のりをシステムがどれだけ短縮しているかを反映します。

これらの指標を総合することで、エージェンティックAIが単に作業を移しているだけでなく、本当に作業を削減しているかどうかが分かります。しかし、最も重要な指標はエンドユーザー満足度（CSAT）です。満足度を伴わないスピードは、摩擦をより速く生み出すだけです。

最良のエージェンティックAIは、利用者に意識されません。従業員は支援を求め、必要なものを得て、背後にあるワークフロー、チェック、自動アクションに気づくことなく次へ進みます。成功する組織は、明確なガードレールと、自律性が運用をどのように変革するかについての深い理解に基づき、エージェンティックシステムを意図的に設計しています。

次のステップ

ITエコシステムにおけるセルフサービス型エージェンティックAIの役割を評価している場合、会話型の入口から始めるのが最も実用的なことが多いでしょう。インシデント作成、サービスリクエスト、ナレッジアクセス、ステータス確認を単一のインターフェイスに統合することで、ポリシーや既存のワークフローを尊重しながら、従業員の摩擦を減らすことができます。

このアプローチは、より広範なエージェンティックプラットフォームの土台を築きます。より少ないリソースでより多くを実現することを求められるITリーダーにとって、今こそ、AIがどのように動作すべきか、自律性がどこで価値を生むのか、どこにガードレールが必要なのかを意図的に定義するタイミングです。

エージェンティックAIの取り組みを次のステップへ進める準備はできていますか？成功に必要なフレームワーク、成熟度モデル、導入ロードマップについては、当社のホワイトペーパーをご覧ください。

すべてを可視化するか、すべてをリスクにさらすか：IT可視性の真実

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

日常生活では、見えないものを見過ごしても大きな問題にはならないように思えるかもしれません。しかしITにおいては、それが誤った安心感とコストのかかる錯覚を生み出します。

多くの組織が何らかの資産検出を利用しているにもかかわらず、Ivantiの2026年セキュリティ調査によると、IT担当者の3人に1人以上（38%）が、自社ネットワークにアクセスしているデバイスに関するデータが不足していると回答し、45%がシャドーITに関する十分な情報がないと述べています。この可視性の欠如により、重要な資産が検出されず、管理されないままになるリスクが生じます。

一方で、ハイブリッド環境は現在、オフィス、自宅、クラウド、データセンターにまで広がっています。デバイス、ID、クラウドワークロード、SaaSツールがこれらの空間を移動するなか、その多くは従来の検出手法の範囲外にあります。管理されていないノートパソコンがネットワーク上に残り続け、SaaSツールが監督なしに導入され、クラウドリソースはCMDBが更新される前に出現しては消えていきます。その結果、存在し、影響を及ぼしているにもかかわらず、完全に見えない資産であふれた環境が生まれます。

部分的な可視性がもたらすコストは、多くの組織が認識している以上に大きなものです。追跡も把握もされていない資産はすべて、リスク、予期しない支出、運用効率の低下の原因となります。

この課題の規模は、Ivantiの2025年版 Securing the Borderless Digital Landscape Reportで明確に示されています。

IT従事者の4人に3人が、個人所有デバイスの利用、いわゆるBYODが自社で日常的に行われていると回答しています。しかし、同じ回答者のうち、自社が明示的にそれを許可していると答えたのはわずか52%でした。
BYODが許可されていない企業では、従業員の78%がその禁止を完全に無視しています。

職場でのAI利用が急速に拡大するなか、シャドーテクノロジーの問題はさらに深刻化しています。同じIvantiの調査によると、職場で生成AIツールを使用している人の約3分の1（32%）が、AIの利用を雇用主に秘密にしていることを認めています。

明るい材料は、完全かつ継続的な可視性は実現可能だということです。完全な可視性を実現した組織は、運用コストを削減し、盲点に起因するリスクを排除し、コンプライアンス対応力を強化できます。最新の検出アプローチにより、IT部門はあらゆる資産を把握し、そのコンテキストを理解し、自信を持って管理できるようになります。

部分的なIT可視性に潜むコスト

多くの組織は、「大半」の資産を可視化できていれば十分だと考えがちです。しかし、一部の資産が見えず、管理されていない場合、重大なリスクがすぐ近くに潜んでいる可能性があります。一般的な可視性の盲点の例には、ITスキャナーに断続的にしか現れない未検出のノートパソコン、IT部門の関与なしに導入された新しいSaaSツール、CMDBに登録されない孤立したクラウドワークロード、過剰にプロビジョニングされながら見過ごされ、意図せず放置されているIDなどが含まれます。

環境のごく一部でも把握されていない状態が残ると、ただちに4つの大きな問題が表面化します。

1. セキュリティが弱体化する

見えていない、または断続的にしか可視化されない資産は、パッチ適用やスキャンの対象から漏れ、攻撃者に侵入口を与えます。盲点はインシデント対応を遅らせ、パッチ適用の優先順位を適切に調整することを難しくします。Ivantiの2026年グローバル調査によると、IT従事者の38%が、アクセスできないデータやサイロ化されたデータによって、パッチの状態や展開状況の追跡が困難になっていると回答しています。

2. コンプライアンスが揺らぐ

こうしたセキュリティ上の課題に加え、同じレポートでは、IT組織の35%が、データ可視性のギャップによってコンプライアンスの維持が大幅に難しくなっていると感じていることが示されています。

監査証跡は、連携していないツール、スプレッドシート、受信トレイに分散してしまいます。データがどこに存在するかを確実に追跡できなければ、コンプライアンスを証明することは不可能になります。

3. ソフトウェア支出の価値が失われる

SaaS管理ツールやインベントリツールを導入していても、利用状況や権限データが不完全であれば過剰支出につながります。Zyloの2025年SaaS Management Indexによると、企業は未使用の権限、重複するツール、十分に活用されていないライセンスによって、SaaS予算のおよそ25%を失っています。

Ivantiの2025 Technology at Work調査では、IT従事者の約3人に1人（31%）が、自社では未使用または十分に活用されていないソフトウェアライセンスを追跡していないと回答しています。これは、全体の完全なインベントリを把握できていないためである可能性があります。さらに、ITチームの39%が、旧式のハードウェアがIT予算の無駄遣いを招いていると述べています。

可視化できない、または検証できないリソースはすべて、気づかないうちに予算を消耗させます。

4. 運用効率が低下する

矛盾したデータや不完全なデータは、チームにデバイス情報の再確認、古い記録の追跡、誤った資産に対する修復対応を強います。その結果、サービス提供が遅れ、手戻りが増加します。

部分的な可視性は、単に現実を見えにくくするだけではありません。隠れたリスク、隠れたコスト、隠れた遅延を生み出します。

IT可視性のギャップが拡大し続ける理由

残念ながら、多くの企業で可視性のギャップは拡大しています。人員、デバイス、ID、SaaS利用が増えるにつれ、ITチームが完全な可視性を維持することはますます困難になります。可視性の課題が拡大する要因には、次のようなものがあります。

IT部門が追いつけない速度で進むシャドーITとSaaSの拡散。
数分単位で出現し、消えていくクラウドリソース。
社内ネットワークの外にあるネットワークへ接続するリモートワーカーやハイブリッドワーカー。
多数のアプリやプラットフォームに広がるIDの拡散。
環境の一部しか把握できない従来型の検出ツール。

これらの圧力は急速に積み重なります。従業員は、IT部門が承認する前に便利なツールを導入します。クラウド環境でデバイス、サーバー、アプリが作成され、数分で削除されると、セキュリティチェックや監視の対象から漏れる可能性があります。その結果、こうした短命なリソースにはパッチが適用されず、保護もされないままとなり、誰かが気づく前に攻撃者が悪用できる盲点が生まれるおそれがあります。リモートワーカーは、社内ネットワークに一度も接続しない場合さえあります。SaaS、ID、デバイスのエコシステムは、従来型の検出ツールが追跡するよう設計された速度をはるかに上回って拡大しています。継続的なマルチソース可視性がなければ、組織はほぼ即座に遅れを取ることになります。

こうした拡大するギャップを解消するには、組織は事後対応型の一時点のインベントリから、継続的でコンテキストに基づくリアルタイムの可視性を土台としたモデルへ移行する必要があります。ここで、IT資産全体に対する真の可視性を理解し、実現することが重要になります。

IT可視性は単なるインベントリではない

真の可視性とは、資産の一覧ではありません。すべてのチームが行動に移せる、完全で最新かつ信頼できるインテリジェンスです。総合的な可視性を実現するには、あらゆるデバイス、SaaSアプリ、ID、クラウドワークロード、構成、利用シグナルを、それがどこに存在し、どれほど短期間しか存在しないものであっても特定する必要があります。

さらに、関係性を理解することも必要です。誰がその資産を所有しているのか、どのデータに接触しているのか、リスクレベルはどの程度か、コンプライアンスへの影響は何か、実際に使用されているのか。これこそが、検出を単なる情報から運用上のコントロールへと変える基盤です。

完全な可視性がワークフローをどのように変革するか

可視性が継続的かつコンテキストに基づくものになると、環境全体が変革されます。最新のIT環境には、受動的な観察以上のものが求められます。脅威、ワークロード、資産がかつてない速度で拡大するなか、組織は可視性を実際の成果につなげるために、インテリジェントで自動化されたアクションを必要としています。AI主導のインサイトと自動化されたワークフローにより、チームは手作業による介入を待つことなく、セキュリティ脅威への先回りした対応、問題の修復、運用の最適化を行えるようになります。

適切なアプローチを採用することで、組織は部分的な可視性を乗り越え、ついに次のものを把握できるようになります。

すべてのデバイス、アプリケーション、ID、クラウドワークロード。
正規化・照合され、信頼できる唯一の情報源として提示されるデータ。
影響を受ける正確な資産と所有者に紐づけられた脆弱性。
パッチ適用、隔離、CMDBの更新、証跡付きのチケットクローズをトリガーする自動化ワークフロー。
エージェント、エージェントレス、アクティブ、パッシブの各手法を組み合わせ、ハイブリッド環境の隅々までカバーする検出。

統合された資産可視性がすべてのチームにもたらすメリット

統合された信頼性の高い資産データにより、すべてのチームがメリットを得られます。

セキュリティチームは、露出を実際の資産にマッピングし、より迅速に対応できます。
IT運用チームは、検出から修復、検証までのループを完結できます。
エンドポイントチームは、ポリシーを一貫して適用できます。
ITAM担当者は、正確な利用状況と権限に関するインサイトを活用して支出を最適化し、無駄を排除できます。
コンプライアンスチームは、手作業なしで、監査に対応可能な証跡を自動的に作成できます。

完全なIT可視性を今すぐ実現する

このレベルの明確さは、今すぐ実現できます。エージェント、エージェントレス、アクティブ、パッシブの各手法を組み合わせた最新の検出アプローチを利用することで、環境がより複雑化し分散しても、統合資産インテリジェンスによりITチームは完全な可視性を実現できます。

統合資産インテリジェンスは、デバイス、ID、SaaSアプリケーション、クラウドワークロード、ネットワークシグナルなど、組織のあらゆる領域から最新データを取り込みます。このデータは正規化され、信頼できる唯一の情報源へと統合されます。

複数のツールから得られる部分的または断片的なインベントリを管理する代わりに、組織はリアルタイムで全体を把握できます。各資産は主要な詳細情報とコンテキストとともに正確に表現され、盲点をなくし、チームが環境全体を自信を持って保護・管理できるようにします。これにより、推測を排除し、リスクを低減し、コントロールを取り戻すことができます。

Ivanti Neurons for Discoveryが、お客様の環境に完全な可視性をどのようにもたらすかをご覧ください。

インベントリからインテリジェンスへ：AIと自動化がエンドポイントの可視性を向上させる方法

Fri, 03 Apr 2026 13:00:09 Z

エンドポイントの可視性は、これまでも常にITとセキュリティの基盤でした。見えないものを保護し、パッチを適用し、サポートすることはできません。

しかし、環境がより分散化し複雑になるにつれ、可視性が意味するものも進化してきました。デバイスが存在していることを把握するだけでは、もはや十分ではありません。ITチーム、そして組織全体は、その健全性、リスク態勢、さらにセキュリティとユーザーエクスペリエンスの双方への影響を理解する必要があります。

ここでAIとエンドポイント自動化が実用的な効果を発揮し始めます。エンドポイントの可視性を静的なインベントリから継続的なインテリジェンスへと進化させることで、組織は事後対応型の検出から、プロアクティブで、さらには自律的な運用へと移行できます。

従来の検出手法では不十分な理由

従来の検出手法は、現在とは大きく異なるITの現実を前提に構築されていました。そのアプローチは、比較的静的な環境、明確に定義された境界、手作業のプロセスを想定しています。この戦略は、今日のハイブリッドかつクラウドファーストの世界では十分に拡張できません。

手作業による検出ワークフローでは、不完全または古いインベントリが作成されることがよくあります。Ivantiの2026年版自律型エンドポイント管理アドバンテージレポートは、この現実を裏付けています。現在、エンドポイント管理ソリューションを使用していると回答した組織はわずか52%であり、多くの環境では集中管理された可視性が限られ、管理対象外デバイスやシャドーITにまたがる死角が残り続けています。

実際には、この断片化は非常に身近な形で現れます。チームは、オンプレミスのクライアント管理ツールからのもの、MDMプラットフォームからのもの、さらにIDまたはアクセスシステムからのものなど、複数のインベントリをやりくりすることが多く、環境が複雑になるほどギャップは広がっていきます。

手作業によるデバイス検出における一般的な課題

手作業による検出は人の入力に大きく依存するため、不整合やエラーが発生します。環境がより分散化するにつれ、こうしたプロセスは変化に追随しにくくなり、デバイスが追加、再割り当て、またはリモートでアクセスされる中で、インベントリを正確に維持することが難しくなります。大規模な環境全体で変更を照合する作業は時間がかかり脆弱になり、デバイスが完全に視界から外れる可能性が高まります。

時間の経過とともに、これらの制約は積み重なっていきます。検出は継続的ではなく断続的なものとなり、可視性は現実に追いつかなくなります。インベントリの照合が終わる頃には、環境はすでに変化しています。

可視性のギャップとセキュリティリスク

こうしたギャップは机上の問題ではありません。Ivantiの調査では、多くの組織が複数の管理ツールを導入した後でも、基礎的なエンドポイントの可視性に依然として課題を抱えていることが示されています。エンドポイントデータはスキャナー、MDMプラットフォーム、アクセスシステムに分散して存在していますが、集中管理され、継続的に更新され、チーム横断で信頼されることはまれです。その結果、シャドーIT、管理対象外デバイス、未知のアクセス経路が、セキュリティおよびコンプライアンスリスクの継続的な要因であり続けています。

死角は実際のリスクを生み出します。多くの組織は、どのデバイスに脆弱性があるのか、あるいはどのデバイスが実際に環境へアクセスしているのかを特定することに苦慮しています。

チームがデバイスの露出状況やアクセスパターンを確実に把握できない場合、セキュリティ上の意思決定は不完全または古いデータに基づいて行われ、リスクが増大し、修復が遅れます。実際、前述のIvantiレポートでは、こうした死角がいかに一般的であるかが示されています。

45%の組織が、シャドーITの特定に課題があると回答
41%が、デバイス全体の脆弱性の特定に苦慮
35%が、データの死角によりパッチコンプライアンスの判断が困難になっていると回答

デバイス検出とデバイス健全性監視の違い

検出は最初の一歩にすぎません。デバイスが存在していることを知っていても、それが安全で、コンプライアンスに準拠し、正常に機能しているかどうかは分かりません。そこで重要になるのが、デバイスの健全性監視です。

検出は「何が存在するか」を示します。健全性監視は、パフォーマンスや構成ドリフトから全体的なセキュリティ態勢まで、実際に重要となるコンテキストを加えます。Ivantiの2025年版「境界のないデジタル環境の保護」レポートの調査は、こうした可視性のギャップが依然として大きいことを裏付けています。ITプロフェッショナルの5人中2人（38%）が、ネットワークにアクセスしているデバイスに関する十分なデータがないと回答し、45%がシャドーITに対する可視性が不十分であると報告しています。

特にBYODとエッジデバイスは懸念事項です。これらはオンラインであっても重大なリスクをもたらす可能性があります。重要なパッチが不足していたり、古いソフトウェアを実行していたり、構成標準から逸脱していたり、ユーザーに影響するパフォーマンス問題を抱えていたりする場合があります。

存在データは「そこにあるか」という問いに答えます。健全性データは「安全で、コンプライアンスに準拠し、利用可能か」という問いに答えます。健全性に関するインサイトがなければ、組織は実質的に暗闇の中でエンドポイントを管理していることになります。

エンドポイント健全性の主要指標

エンドポイントをプロアクティブに管理するには、主要な健全性指標を継続的に可視化する必要があります。

これには次が含まれます。

オペレーティングシステムとアプリケーションのバージョン
パッチとウイルス対策のステータス
構成ドリフト
全体的なセキュリティ態勢

クラッシュ、遅延、パフォーマンス低下などのユーザーエクスペリエンスシグナルも、何かが正常ではないことを示す早期警告となります。

最新のプラットフォームは、これらのシグナルを単一のビューに統合し、ITチームとセキュリティチームが、どのデバイスが存在するかだけでなく、それらがどのように動作し、どこでリスクが生じているかを理解できるようにします。

デバイスの存在のみを追跡するリスク

組織がデバイスの存在のみに注目すると、セキュリティと運用の両面でリスクにさらされます。コンテキストのない可視性は、検出の遅れ、コンプライアンス要件の見落とし、事後対応型の管理につながります。

セキュリティとコンプライアンスへの悪影響

存在のみを追跡すると、マルウェア、誤構成、ポリシー違反が検出されない可能性が高まります。管理に登録されていない、またはコンプライアンスに準拠していないデバイスでも、機密リソースにアクセスできてしまう場合があり、適用にギャップが生じます。アクセス判断がデバイスの状態と結び付いていない場合、適用は必然的に一貫性を欠きます。

強力なエンドポイントの可視性、アクセス、セキュリティにより、管理されコンプライアンスに準拠したデバイスだけが、機密性の高いシステムやデータにアクセスできるようになります。

アクセスを管理およびコンプライアンスのステータスと結び付けることは重要です。条件付きアクセス、VPN、ゼロトラスト制御は、可視性と登録がエンドポイント全体で一貫して適用されている場合にのみ有効です。

パッチ管理は、可視性の制限が最も大きな運用負荷を生み出す領域の1つです。IvantiのITとセキュリティに関する調査によると、多くのITチームは、環境がより分散化する中で、エンドポイント資産全体にわたるパッチステータスの追跡とコンプライアンス維持に苦慮しています。たとえば、調査対象者のうち、

ITおよびセキュリティプロフェッショナルの38%が、パッチステータスと展開状況の追跡が難しいと回答しています。
35%のチームが、コンプライアンスの維持に苦慮しています。

これらの課題は、パッチの入手可否だけに起因するものではありません。デバイスの状態、所有者、実環境での露出に関する可視性のギャップに起因しており、修復の優先順位付けと検証を困難にしています。

運用上の非効率

運用の観点から見ると、可視性が限られていると非効率につながります。ITチームは、自動化で解決できる問題のトラブルシューティングに時間を費やし、本来は自動的に検出されるべきデバイスを追跡し、インシデントを未然に防ぐのではなく発生後に対応することになります。

健全性データがなければ、チームは消火活動のような対応を余儀なくされ、ユーザーに影響が出る前にプロアクティブに対処するのではなく、問題が発生した後に対応することになります。

まさにここで、AIと自動化が状況を変え始めます。

AIとエンドポイント自動化がエンドポイントの可視性を向上させる方法

AIと自動化は、エンドポイントの可視性を一度きりの検出演習から、継続的で自律的に維持される能力へと変えます。これによりチームは、手作業なしでデータを統合し、異常を検出し、正確なインベントリを維持できます。

複数ソースにまたがる統合テレメトリ

AIと自動化機能を備えた最新のエンドポイント管理プラットフォームは、検出、UEM、MDM、パッチ適用、脆弱性管理、セキュリティツールからのテレメトリを、継続的に更新される統合ビューに集約します。この統合テレメトリにより、サイロ化されたインベントリを照合する必要がなくなり、ITとセキュリティの双方に共有された信頼性の高いビューを提供します。

デスクトップ、モバイル、サーバー、IoTデバイスにわたってデータを標準化することで、組織はより迅速で確信を持った意思決定を支える包括的な可視性を得られます。

Ivantiの自律型エンドポイント管理（AEM）に関する調査でも、エンドポイントの可視性を共有目標として扱う場合に、組織が最も大きな進展を遂げることが示されています。検出までの時間、完全に管理されているエンドポイントの割合、露出期間などの指標を共有ダッシュボードで追跡するチームは、同じデータを軸にITとセキュリティの足並みをそろえやすくなります。この共有された可視性により、エンドポイント管理はサイロ化されたレポート作成から、協調的でデータ主導のプロセスへと変わります。

AI搭載の自動化と自律型ボット

自動化は、可視性を最新の状態に保つうえで重要な役割を果たします。AI搭載ボットは、デバイスの再検出、重複の照合、所有者と場所の更新、環境全体にわたる異常の検出を自動的に実行できます。

エージェントからの報告が停止したり、プロファイルが破損したりした場合でも、自動化されたワークフローによって人手を介さずに修復または再インストールできます。これにより、可視性が時間とともに低下することを防ぎ、ITチームの運用負荷を軽減します。

ITの生産性を高める自己修復型ワークフロー

自己修復型ワークフローは、自動化をエンドポイント自体にまで拡張します。更新の失敗、サービスの停止、構成ドリフトなどの一般的な問題は、多くの場合、ユーザーが問題に気付く前に自動的に検出され、解決されます。

エンドポイント自動化により、これらの自己修復型ワークフローはバックグラウンドで継続的に動作し、人の介入を待たずに一般的な問題を解決できます。

これらの問題をチケットなしで解決することで、組織はダウンタイムを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、ITスタッフがより価値の高い取り組みに集中できるようにします。実際、現在、ITチームの3分の2超が、ITSMにおけるAIと自動化によって、より優れたサービスエクスペリエンスを提供し、ビジネス目標の支援により多くの時間を割けるようになると考えています。

セキュリティ、生産性、ユーザーエクスペリエンスへのより広範な影響

AIと自動化がエンドポイントの可視性に統合されると、そのメリットはIT運用の範囲を超えて広がります。セキュリティ態勢が向上し、ユーザーが経験する中断は減少し、生産性も向上します。

エンドポイントの可視性と制御を組み合わせることで、組織は生産性と柔軟な運用モデルを支えながら、リスクを低減できます。

可視性のギャップを解消

AI主導のインサイトは、エンドポイントのアクティビティと健全性を継続的に監視することで死角を排除します。定期的なスキャンや手作業の確認に依存するのではなく、組織はエンドポイント環境をリアルタイムで把握し続けることができます。

この継続的な可視性は、エンドポイント管理を静的なインベントリプロジェクトから、環境の変化に適応する生きた能力へと変革します。

IT運用とエンドユーザー満足度の向上

自動化はチケット件数を削減し、解決時間を短縮します。また、予測分析はユーザーに影響が及ぶ前にダウンタイムを防ぐのに役立ちます。リング展開、メンテナンスウィンドウ、セルフサービスカタログにより、変更を最小限の中断で提供できます。

ユーザーがより迅速なサポートと少ない中断を実感すると、エンドポイント管理への抵抗感が低下し、導入が進みます。時間の経過とともに、可視性、自動化、ユーザーエクスペリエンスが競合するのではなく相互に強化し合う、より健全なフィードバックループが形成されます。

自律型エンドポイント管理は、組織を次の段階へ導きます。可視性は断続的なものではなく継続的なものになります。自動化により、インベントリは正確に保たれ、健全性シグナルは最新の状態に維持され、リスクはリアルタイムで可視化されます。

共有データと明確な所有責任があれば、ITチームとセキュリティチームは、問題が発生した後に対応するのではなく、エンドポイントをプロアクティブに管理し始めることができます。インベントリからインテリジェンスへのこの移行こそが、自律型エンドポイント管理を可能にするものであり、急速に現代のIT運用の標準になりつつあります。

AI主導の自動化がパッチ管理のサイロを解消する方法

Thu, 02 Apr 2026 15:37:11 Z

「重大な脆弱性が10,000件見つかっています！」

「先週、すべてにパッチを適用しました！」

このような会話は、企業のIT部門で毎日のように交わされています。セキュリティチームは赤いアラートで埋まったダッシュボードを提示し、ITチームは98%の成功率を示す展開レポートを提示します。どちらのチームも実際のデータを見ています。どちらも正しいのです。しかし、エンドポイント環境全体で実際に何が起きているのかについては、どちらも十分に把握できていません。

これは人の問題ではありません。チームが無能なのではないのです。プロセスの問題でもありません。ワークフローが壊れているわけではありません。これはテクノロジーの問題です。同じリスクを管理するよう2つのチームに求めながら、それぞれに異なる現実を見せるシステムを使わせているのです。

セキュリティチームには、脆弱性スキャナーや脅威インテリジェンスを通じて、ある一つの現実が提示されます。一方、ITチームは、デバイス管理やパッチ展開レポートを見ることで、別の見え方をしています。

難しいのは、どちらの見方も単独では正しくても、実務では依然として誤解を招く可能性があるという点です。その結果、よくある膠着状態に陥ります。セキュリティは数千件の重大な脆弱性を報告し、ITはパッチが正常に展開済みだと報告するのです。この断絶は、そうしたシステム間のギャップに存在します。

ITとセキュリティがパッチ適用で足並みをそろえられない理由

多くの組織は、ITとセキュリティ間のパッチ適用の不整合に対して、ITとセキュリティのコミュニケーションを改善することで対処しようとします。会議を増やし、エスカレーション経路を整備し、SLAを導入します。しかし6か月後には、PowerPoint資料が少し改善されただけで、まったく同じ議論を繰り返しているのです。

ここで認めたがられない事実があります。データの分断という問題は、協力を強化するだけでは解決できません。ITとセキュリティが、存在するもの、脆弱なもの、修正済みのものについて根本的に異なるインベントリを基に作業している場合、調整の負荷を増やしても、すでに機能不全に陥っているプロセスをさらに遅くするだけです。

多くの組織で同じ会話が繰り返されるのはこのためです。両チームは自分たちのデータに自信を持っており、利用しているツールの限られた文脈の中ではどちらも「正しい」のです。

そして、それこそが問題です。どちらの見方も「正しい」一方で、リスクのライフサイクル全体を反映してはいません。脆弱性データは、影響を受けるデバイスが管理対象であるか、到達可能であるかを必ずしも示しません。パッチレポートは、管理対象外、誤分類、または新たに検出された、企業リソースへのアクセスをまだ持つエンドポイントを必ずしも考慮していません。欠けているのは、本当に重要な唯一の問いへの信頼できる答えです。今この瞬間、どのエンドポイントが露出しているのか、という問いです。

テクノロジーのサイロが相反する現実を生み出す

多くの企業は、時間の経過とともに個別に発展してきた寄せ集めのシステムでエンドポイントを管理しており、それぞれのシステムは現実の一部しか捉えていません。

あるシステムは、デバイスが管理されているかどうかを把握しないまま重大な露出を表面化させる場合があります。別のシステムは、アクセス権を持ち続ける新たに検出されたエンドポイントや誤分類されたエンドポイントを考慮せずに、修復が成功したことを確認する場合があります。その結果、検出から展開、実際の露出までリスクを確実に追跡する方法がなくなります。

次の事実を考えてみてください。Ivantiの境界なきデジタルランドスケープの保護に関するレポートによると、平均的な組織が管理しているエッジデバイスは全体のわずか60%です。つまり、潜在的な侵入口の40%はITの可視範囲外、そしてパッチワークフローの外に存在しています。セキュリティには見えていますが、ITには見えていません。これが脆弱性ギャップです。この継続性がなければ、チームは部分的な見方を手作業で突き合わせざるを得ません。データは対応されるのではなく、議論の対象になってしまいます。

異なるデータビューが摩擦を生む

月曜の朝を想像してみてください。セキュリティチームが、広く使用されているVPNクライアントに重大なゼロデイ脆弱性を発見します。そしてITに緊急アラートを送ります。「脆弱なエンドポイントを30,000台検出。直ちにパッチを適用してください」

ITは展開コンソールを確認します。「VPNクライアントは先週木曜日に28,000台のデバイスですでに更新済みです」

どちらの発言も正しいものです。セキュリティは、請負業者のノートPC、BYODデバイス、VPNに一時的に接続したもののIT管理下にないシステムを含むネットワーク全体をスキャンしています。ITは、自分たちのデバイスインベントリ内にあるすべてにパッチを適用しました。

一方で、実際に脆弱な2,000台のエンドポイントは、セキュリティの視点には存在するもののITの視点には存在しないため、露出したままです。本来24時間で完了するはずだったパッチ適用に、今では3日間の手作業による突き合わせが必要になっています。

ITとセキュリティが異なるデータソースを基に運用している場合、脆弱性管理の優先順位の不一致は避けられません。セキュリティチームは脆弱性の件数、深刻度スコア、悪用インテリジェンスに注目します。ITチームは展開の成功、システムの安定性、ユーザーへの影響を優先します。どちらの視点も必要ですが、共通の参照軸がなければ、それぞれが異なる方向へ進んでしまいます。

その結果として生じるのは、単なる緊張関係ではなく、意思決定の停滞です。チームがインベントリを突き合わせ、検出結果を検証し、対象範囲について議論している間に、修復は遅れます。脆弱性が必要以上に長く未解決のまま残るのは、パッチが利用できないからではありません。検出、展開、露出を結び付ける単一のビューが存在しないからです。

パッチ適用の優先順位不一致がもたらすリスク

不一致は連携を遅らせるだけでなく、社内の摩擦をはるかに超える測定可能なリスクを生み出します。

Ivantiの自律型エンドポイント管理に関する調査は、この課題が実際に存在することを示しています。

IT担当者の38%が、パッチ状況の追跡に困難を感じていると回答しています。
35%が、エンドポイントの可視性が不完全なため、修復期限の遵守に苦労しています。

脆弱性が必要以上に長く未解決のまま残ると、露出期間は長くなります。攻撃者は待ってくれません。CISA KEVカタログは厳しい現実を明らかにしています。現在活発に悪用されている脆弱性の30%は、最初に公開されたのが5年以上前です。

これはパッチ適用の問題ではなく、可視性の問題です。組織が利用可能なパッチを無視しているのではありません。まだパッチを必要としているエンドポイントを見落としているのです。

長期化する露出期間と侵害リスク

分断は、目立たない形で露出期間を長引かせます。シャドーBYOD、保護されていない請負業者のデバイス、従来の境界の外側にあるリモートエンドポイントなど、管理プラットフォームに登録されたことのないデバイスは、見過ごされることが少なくありません。

Ivantiの調査によると、リモートワーカー向けにゼロトラストネットワークアクセスを導入している雇用主は3社に1社にとどまり、分散環境全体の可視性に大きなギャップが残っています。パッチレポートが生成された後に、新たに検出されたエンドポイントが現れます。スキャンサイクルの合間にシステムはコンプライアンスから逸脱します。遅延が発生するたびにリスクは積み重なり、攻撃者が既知の弱点を武器化できる時間が延びていきます。

パッチ適用後によくある問題とITチケットの過負荷

パッチが予定どおりに展開された場合でも、手作業によるパッチ適用は多くの場合、下流工程の問題を引き起こします。更新の失敗、エージェントの不具合、パフォーマンスの問題、予期しない再起動によって、サポートチケットや緊急対応が発生します。セキュリティタスクとして始まったものが、すぐに運用上の負担へと変わってしまうのです。

ITチームは、エンドポイント態勢の改善ではなく、予測可能な障害の解決に時間を費やします。セキュリティチームは遅延を未解決のリスクと見なし、ユーザーはパッチ適用を業務中断と結び付けます。目標が一致していても、その摩擦はチーム間に残り続けます。

自律型エンドポイント管理によるパッチ管理の変革

AIと自動化は、パッチ管理における根本的な断絶を、可視性の統合と手作業による調整の削減によって解消します。エンドポイント検出、脆弱性データ、デバイス健全性、パッチ状況が統合ビューに関連付けられると、ITチームとセキュリティチームは、ツール間で部分的なデータを突き合わせるのではなく、同じ事実に基づいて作業できます。

自律型エンドポイント管理（AEM）は、AIインテリジェンスと自動化を活用して、エンドポイント、その健全性、露出状況について、継続的に更新される単一のビューをITとセキュリティに提供し、混乱に明確さをもたらします。

AIがパッチ適用の意思決定を改善する方法

AIは、深刻度スコアだけでなく、実際のリスクに基づいて脆弱性の優先順位を付けることで、パッチ適用の意思決定を改善します。悪用の動き、資産の重要度、露出の文脈を考慮することで、チームは何を最初にパッチ適用すべきかについて足並みをそろえ、最も迅速にリスクを低減できる箇所に注力できます。

自律型エンドポイント管理を導入すると、同じ月曜朝のシナリオは違った展開になります。

脆弱性が検出されると、AIは直ちに統合エンドポイントインベントリと照合します。そして、脆弱なバージョンを実行している1,560台のデバイスを特定します。その中には、以前は管理対象外だった217台のデバイスも含まれます。

自動化されたパッチワークフローは、管理対象外のデバイスを登録し、露出リスクと資産の重要度に基づいてパッチ適用の優先順位を決定する処理を同時に実行します。その後、利用率の低い時間帯に展開をスケジュールし、リングベースのロールアウトを開始します。

セキュリティチームがアラートを送信する頃には、ITはすでに修復が進行中であることを示すリアルタイムダッシュボードを持っています。そこには、同じデバイス数、同じ露出データ、同じ優先順位付けロジックが表示されています。突き合わせは不要です。

自動化が修復を加速する方法

次に、自動化がそれらの意思決定を実行に移します。パッチワークフローは、影響を受けるデバイスの特定、更新の展開、修復の検証まで、エンドツーエンドでオーケストレーションできます。常時の手作業による介入は必要ありません。

AIを活用したインテリジェントなパッチスケジューリングは、デバイスの利用パターン、メンテナンス時間帯、運用上の制約に展開を合わせることで、ユーザーへの影響を最小限に抑えます。リングベースのロールアウトにより、より広範囲に展開する前に小規模なグループでパッチを検証できるため、中断を減らしながら修復を加速できます。その結果、パッチ適用はより迅速になり、ダウンタイムは減少し、両チームにとってより予測可能なプロセスになります。

自己修復型ワークフローは、サービスの再起動、エージェントの再インストール、設定ミスの修正など、よくある問題を自動的に検出して解決します。これらのワークフローは、回避可能なインシデントがサポートチケットになる前に防ぎます。

データをめぐる議論から、統合インテリジェンスと共通の可視性へ

AI主導のプラットフォームは、検出データ、脆弱性の文脈、デバイス健全性、パッチ状況を単一のエンドポイントレコードに関連付けることで、エンドポイントの可視性を統合します。また、登録とアクセス制御により、デバイスがライフサイクル全体を通じて継続的に検出され、管理されるようにします。ITチームとセキュリティチームは、同じデバイス、同じ露出、同じ修復状況をリアルタイムで確認できます。

この統合インテリジェンスは、どちらのデータが正しいかをめぐる議論をなくし、最初に対処すべきリスクについての合意に置き換えます。修復をより広範なエンドポイントワークフローに統合することで、チームは手作業を減らし、大規模環境でも一貫したパッチ成果を維持できます。修復をより広範なエンドポイントワークフローに統合することで、チームは手作業を減らし、大規模環境でも一貫したパッチ成果を維持できます。

パッチの共同責任：ITとセキュリティの連携を強化

AIと自動化がパッチ管理を改善できるのは、共同責任と組み合わされた場合に限られます。ITチームとセキュリティチームが同じエンドポイントデータと修復ワークフローを基に運用すると、説明責任は個別のレポートを擁護することから、露出を共同で低減することへと移行します。

データ主導のパッチプロセスは、共通の目標から始まります。組織は、分断されたツールで成功を追跡するのではなく、実際のリスクと運用への影響を反映する共通指標を中心に、ITとセキュリティの足並みをそろえます。この共通の測定方法により、優先順位が明確になり、責任の所在に関する曖昧さがなくなります。

効果的な連携には、両チームが信頼し、共に行動に移せる指標が欠かせません。一般的なKPIには次のようなものがあります。

平均修復時間（MTTR）：重大な脆弱性をどれだけ迅速に解決できるか
パッチコンプライアンス率：管理対象エンドポイントと以前は管理対象外だったエンドポイントの両方を対象
露出期間：高リスクの脆弱性がどれだけ長く未解決のまま残っているか
エンドポイントの可視性：完全に検出され、管理されているデバイスの割合

これらの指標により、会話の焦点はパッチ件数から測定可能なリスク成果へと移り、チームは作業量ではなく成果に集中できるようになります。

共同責任には、パッチライフサイクル全体にまたがるワークフローが必要です。AI主導のプラットフォームは、定型作業を自動化しながら、人による判断が必要な例外を浮き彫りにすることで、これを支援します。

ITとセキュリティのリーダーは、承認しきい値、テスト要件、ロールアウト制約など、自動化のためのガードレールを定義します。その範囲内で、自動化は常時の手作業による調整なしに、一貫した大規模な修復を実行します。時間の経過とともにプロセスへの信頼が高まり、調整の負荷は減少し、パッチ適用は摩擦の原因ではなく、協力的な運用上の責任になります。

Ivantiのソリューションページで、Ivantiの自律型エンドポイント管理ソリューションが、パッチ適用のサイロを解消し、脆弱性をより迅速に解消するために必要な統合された可視性をITチームとセキュリティチームにどのように提供するかをご覧ください。

紙の文書化に潜む真のコストをなくす

Thu, 26 Mar 2026 12:00:06 Z

状態証明は何十年も前から存在し、資材や商品から重機、さらにその間にあるさまざまな資産に至るまで、あらゆるものの完全性を確認する役割を果たしてきました。当初から紙ベースのプロセスであり、写真、ゴム印、署名が添えられてきました。

しかし、21世紀も4分の1が過ぎ、モバイルデバイスの選択肢が広く普及しているにもかかわらず、これほど多くのプロセスがいまだにクリップボード上で行われているのは驚くべきことです。そして、この紙の文書が、記録された場所から、その中の情報に基づいて対応できる受け手に届くまでに、数時間、数日、あるいはそれ以上かかることもあります。

最も順調なケースであっても、検査シートを積み込みドックから倉庫マネージャーのオフィスや物流ディスパッチャーまで運ぶには数分かかります。その数分の間に、当該記録の対象物の管理責任が移ったり、サプライチェーンの次の拠点へ向けて施設を出てしまったりする可能性があります。

削減効果を確認する

サプライチェーンのコストが上昇し続ける中、運用チームは紙の文書からデジタルフォームへ移行することで、どこに削減効果を見いだせるのでしょうか。

状態証明: 破損した商品が積み込みドックに到着すると、時間とコストが失われます。さらに、すべてのユニットロードの10%以上が配送センター（DC）到着時に何らかの損傷を受けていることを考えると、こうした実コストはすぐに膨らみます。その逆も同様に重要です。商品やパレットが良好な状態で納品されたことを記録することでチャージバックを回避し、荷送人の信頼性を守るとともに、サプライチェーンの各段階で不正な返品のリスクを軽減できます。

運行前点検: 運行前点検の実施は賢明であるだけでなく、多くの場合、義務付けられています。ただし、その価値は点検結果に基づいてどのような対応が取られるかに左右されます。紙の点検記録が車両のヤード出発後に初めて確認されるようでは、高額な故障や路上検査によって配送が止まり、ひいては収益も止まる可能性があります。

安全点検: 安全点検にはさまざまな形があります。勤務シフト開始時のフォークリフトやパレットジャッキの点検から、負傷事故やヒヤリハットの記録まで、従業員の安全に不可欠であり、監査時にすぐ提示できる状態で保管する必要のある文書である場合もあります。

エクスペリエンスと削減効果をデジタルで変革する

上記は、運用チームがデジタルフォームへの移行によってメリットを得られる一般的な領域の一部にすぎません。中でも状態証明の文書化は、財務面で価値をすぐに測定できる機会を提供します。チャージバックの回避は、収益改善に明確に貢献する方法です。

その他の場合、削減効果はコスト回避の側面が強くなります。運行前点検でリスクが特定され、そのリスクが車両のドック出発前に対処されれば、商品は予定どおりに配送され、罰金（あるいはそれ以上の事態）を回避できます。作業員を危険にさらす前に、作業機器が良好な稼働状態にあることを確認する場合にも同じことが言えます。

ドキュメントのデジタル化によってどこで削減効果が得られるのか、さらに詳しく確認するには、こちらのインフォグラフィックをご覧ください（ぜひチームにも共有してください）。次に、デジタルフォームの導入を始めるために、Ivanti Wavelinkのサプライチェーンパートナーによるプロセスコンサルティングをご検討ください。Velocityプラットフォームでは、ワークフローにVelocity Formsをプロセスの必須ステップとして組み込むことができます。たとえば、商品がトラックから積み込みドックに降ろされる際の入荷検査プロセスの一環として、写真を含む状態証明書の作成を必須にできます。

記録の完了から文書に基づく対応までのギャップを埋めることは、紙をやめてデジタルフォームへ移行すべき重要な理由です。情報は、適切な受け手にタイムリーで関連性が高く、実行可能な形でレビューできるように送付されます。一秒一秒が重要な運用現場でコストを管理するうえで、これは不可欠です。

エンドポイント管理の責任者は誰か？セキュリティとITガバナンスの定義

Thu, 05 Mar 2026 13:30:01 Z

エンドポイント管理は、企業ガバナンスの中でも特に重要であり、同時に最も見解が分かれやすい領域の1つです。あらゆる組織がエンドポイントに依存している一方で、多くの組織はいまだに根本的な問いに答えられずにいます。それは、これらのデバイスの管理責任を実際に負っているのは誰なのか、という問いです。

多くの環境では、ITチームとセキュリティチームの双方が自分たちは正しいことをしていると考えながらも、互いの認識がかみ合っていません。セキュリティはスキャナーを見て1万件の重大な脆弱性を把握し、ITはパッチレポートを見てすべてが展開済みだと判断します。どちらも正しいのですが、見ている指標と言葉が異なるのです。

その結果、リスク修復の取り組みは停滞し、ポリシーをめぐる摩擦や不満が増大します。チームはギャップを埋める代わりに、どちらのデータが正しいかを議論することになります。エンドポイント管理を、可視性と説明責任を共有しながら共同でガバナンスできれば、チームはデータの照合ではなく実行力の向上に集中できるようになります。

エンドポイント環境が拡大するにつれ、ガバナンスには自動化も欠かせなくなります。AIを活用した機能は、サイロ化されたツール間のデータを正規化し、管理対象外デバイスを明らかにし、資産の可視性のギャップを浮き彫りにすることで、手作業による照合に頼らずに共有責任を実現しやすくします。

エンドポイント管理の責任の所在が重要な理由

エンドポイントは、ユーザーが業務を行い、データにアクセスし、多くのセキュリティインシデントが発生する場所です。エンドポイント管理の責任の所在が不明確だと、亀裂が生じ始めます。

IvantiのAutonomous Endpoint Management Advantageレポートは、こうした可視性のギャップが広範で、重大な影響を及ぼしていることを示しています。組織の半数強が、集中型の可視性を提供するエンドポイント管理ソリューションを使用していると回答しており、裏を返せば、多くのチームがデバイス環境全体を把握することに依然として苦慮しているということです。こうした死角は、管理対象外のITデバイスだけにとどまりません。

セキュリティおよびIT担当者の45%が、主要なデータギャップとしてシャドーITを挙げています。
41%が、脆弱性の特定に困難を感じていると回答しています。
38%は、どのデバイスが自社ネットワークにアクセスしているのかを確実に把握できていません。

多くの組織は、適切なディスカバリーを有効にするまでは、自社ネットワーク上に何があるかを把握していると考えています。実際には、デバイスリストは通常サイロ化されています。MDMのリスト、オンプレミスツールのリスト、さらにIDプロバイダーの別のリストが存在します。

その結果、どのデバイスが完全に管理されているのか、どれがコンプライアンスを満たしているのか、どれが制御なしで機密リソースにアクセスできるのかといった基本的な問いに答えることが難しくなります。

AIを活用した自動化は、管理、ID、エンドポイントセキュリティソリューション全体でエンドポイントデータを継続的に相関付け、手作業のプロセスでは見落とされがちな死角を減らすのに役立ちます。

しかし、可視性は共有され、ガバナンスされて初めて価値を持ちます。見えていないものを保護、パッチ適用、サポートすることはできません。共有された信頼できるビューと明確なエンドポイントガバナンスがなければ、善意の取り組みであっても摩擦、遅延、リスクの増大につながります。だからこそ、エンドポイント管理は単なる技術的課題ではなく、最終的にはガバナンスの課題なのです。

こうした死角による問題は、セキュリティだけではありません。パッチ適用は遅れ、サポートは複雑化し、ポリシーの適用は弱まります。ITチームとセキュリティチームが異なるデータセットに依存している場合、リスクと修復をめぐる意見の相違は避けられません。

責任の所在を明確にすることで、この状況は変わります。エンドポイント管理を、可視性と説明責任を共有しながら共同でガバナンスできれば、組織はデータをめぐる議論からギャップの解消へと移行しやすくなります。エンドポイント管理は、一貫したポリシー適用、迅速な修復、チーム間のより良いコラボレーションの基盤となります。

ITチームとセキュリティチームの間でよく起こる摩擦

ITとセキュリティの間に生じる摩擦の多くは、悪意から生まれるものではありません。原因は認識や方向性のずれにあります。

当社の自律型エンドポイント管理に関する調査でも、このずれは抽象的なものではなく、測定可能でコストを伴うことが示されています。調査では、次のことが分かりました。

IT担当者の56%が、無駄なIT支出が問題だと回答しています。
また、39%が非効率なテクニカルサポートを無駄の一領域として挙げています。

回答者の約9割は、サイロ化されたデータがIT運用に悪影響を及ぼし、リソース利用の非効率化、コラボレーションの低下、コンプライアンス違反リスクの上昇を招いているとも報告しています。

実際には、このずれは、いくつかの一貫して繰り返し発生する摩擦点として表面化する傾向があります。

断片化されたツール

ツールの断片化は大きな障壁です。多くの組織は、旧式のオンプレミスクライアントツール、モバイル向けの別個のMDM、パッチ用の別ソリューションを併用しています。その結果、テクノロジーの乱立が進み、問題はさらに悪化します。

この分断が実務で顕在化すると、セキュリティチームとITチームは、同じエンドポイントを評価するにも異なるツールやデータセットに依存することが多く、リスクや修復状況についてまったく異なる結論に至ります。

AI主導の分析は、これらのデータセット全体にコンテキストを追加し、ITチームとセキュリティチームが競合するレポートではなく、共通の視点で露出状況を解釈できるよう支援します。

ユーザーへの影響

ユーザーへの影響も緊張の原因です。エンドポイント制御は制約が強いものと見なされることが多く、特に私物デバイスの業務利用（BYOD）では、パフォーマンス、ダウンタイム、プライバシーに関する懸念を招きます。ITチームは適用とユーザーエクスペリエンスのバランスを取る必要がある一方で、セキュリティはより厳格な制御を求めます。

リソースの制約

リソースの制約は、この問題をさらに難しくします。チームはすでに余力が限られている場合が多く、複雑または破壊的に見える新しいプラットフォームやポリシーの導入には慎重になります。

明確なガバナンスがなければ、これらの問題は一貫性のない適用、修復の停滞、シャドーポリシーによる判断につながります。エンドポイント管理は事後対応にとどまります。ただし、この問題は解決可能です。

セキュリティ要件とビジネスの柔軟性のバランス

エンドポイント管理で最も難しい課題の1つは、セキュリティとビジネスの柔軟性のバランスを取ることです。セキュリティチームはリスクを軽減するために一貫した制御を求めます。ビジネスリーダーは業務への影響を最小限に抑え、摩擦なく働ける自由を求めます。ITチームはその間に立たされることが少なくありません。

このバランスが明確に定義されていないと、エンドポイントポリシーは対立の原因になります。厳格な制御を一律に適用すると、生産性が低下し、ユーザーの不満が高まり、回避策を促す可能性があります。一方で柔軟性が過度に高いと、露出が増え、適用の一貫性が損なわれます。

本質的な問題は、何が必須で、どこまで柔軟性を認めるのかについて、組織が事前に合意できていないことです。その明確さがなければ、組織はポリシー判断を場当たり的に調整し、リスクをプロアクティブに管理するのではなく、インシデントに反応するだけになります。

効果的なエンドポイントガバナンスは、議論の枠組みを変えます。ベースライン要件を事前に定義し、リスクに合わせて調整することで、組織は重要資産を保護しながら、さまざまなユーザーニーズや運用モデルにも対応できます。この転換により、セキュリティとITは絶え間ないトレードオフから、構造化された意思決定へと移行できます。そこで初めて、両者の関係は摩擦から整合へと根本的に変わります。

エンドポイントガバナンスは誰が担うべきか

エンドポイントガバナンスを単一のチームだけに任せることはできません。IT、セキュリティ、ビジネス全体で責任を共有する必要があります。

成功している組織では、エンドポイントガバナンスはIT運用、セキュリティ、主要なビジネスステークホルダーを含むグループによって形作られます。このグループが意思決定権を定義し、優先順位に合意し、全員が従う共通のポリシーフレームワークを確立します。

セキュリティはリスクのコンテキストと脅威への認識をもたらします。ITは運用上の知見とユーザーへの影響に関する考慮をもたらします。ビジネスリーダーは、ワークフロー、生産性、許容できる業務影響の度合いについての視点を提供します。これらの視点が早期に一致していれば、エンドポイントポリシーは適用しやすくなり、回避されにくくなります。

ガバナンスは説明責任を明確にします。何を必須とするかを誰が決めるのか、例外をどう扱うのか、対立をどう解決するのかといった問いに答えます。この構造が整えば、エンドポイント管理は孤立した判断の連続ではなく、調整されたプログラムになります。

リスク修復の優先順位とタイムラインの定義

効果的なエンドポイントガバナンスには、リスク修復の優先順位とタイムラインに関する明確な合意が不可欠です。その合意がなければ、ITチームとセキュリティチームは、最も重要なことに集中するのではなく、件数を優先してしまい、認識がかみ合わないことがよくあります。

パッチ適用における課題は優先順位付けにあります。Ivantiの自律型エンドポイント管理に関する調査は、これが単なる理論上の問題ではなく、測定可能な運用上の課題であることを裏付けています。

ITチームの39%が、リスク修復とパッチ展開の優先順位付けに苦慮しています。
38%が、パッチのステータスとロールアウトの追跡に困難を感じています。
また、35%がパッチ適用のコンプライアンス維持に苦慮しています。

これらはいずれも主に可視性のギャップとツールの一貫性の欠如に起因する結果であり、修復作業に集中することを難しくしています。

従来のアプローチは、CVSSスコアや長大なスプレッドシートに依存しますが、それらは実際のリスクを十分に反映していません。重要なのはコンテキストです。デバイスがインターネットに公開されているか、誰が使用しているか、どのデータに接触するか、悪用される可能性はどの程度か、といった点です。AIを活用した分析は、チームがこうしたコンテキストを大規模かつ継続的に評価するのに役立ちます。

ガバナンスは、修復を件数重視の作業からリスクベースの取り組みへと転換するのに役立ちます。パッチ適用のタイムライン、エスカレーション経路、責任の所在を事前に定義することで、組織はITとセキュリティを共通の優先事項に沿って連携させることができます。どの問題から対処すべきかを議論する代わりに、チームは実行に集中できます。

明確なタイムラインは、修復を事後対応ではなく予測可能なものにすることで摩擦を減らします。この一貫性により、説明責任が向上し、露出期間が短縮され、チーム間の信頼が高まります。

譲れない要件と柔軟性を認める領域

エンドポイントガバナンスの最も重要な成果の1つは、何が必須で、どこで柔軟性が認められるのかを明確にすることです。

譲れない要件はベースラインです。これには、ディスク暗号化、具体的なパッチ管理のタイムライン、デバイスが機密データにアクセスする前の必須登録が含まれます。これらの制御を事前に定義することで、曖昧さを排除し、一貫したセキュリティ態勢を確保できます。

柔軟性を認める領域は、すべてのエンドポイントが同じではないことを前提にしています。チーム、役割、運用モデルが異なれば、特にBYOD、請負業者、現場作業者が関わる環境では、個別に調整されたポリシーが必要になる場合があります。ガバナンスは、例外をどこで認めるか、どのように承認するか、柔軟性を付与した場合にリスクをどう管理するかを定義します。

この区別がなければ、組織はユーザーを過度に制限するか、制御されていない例外を許すことになります。この区別があれば、エンドポイント管理は適用可能でありながら適応性も備えたものになります。

セキュリティチームは、どの制御が妥協できないものかを把握し、ITとビジネスは生産性を支えるために必要な柔軟性を維持できます。このバランスにより、エンドポイントガバナンスは実行可能で実務に即したものになります。

共有ダッシュボードと透明性による信頼の構築

どれほど優れたエンドポイントガバナンスのフレームワークでも、可視性が共有されていなければ機能しません。ITチームとセキュリティチームが異なるダッシュボードやレポートに基づいて動いていると、信頼は損なわれ、非公式な判断が根付きます。

こうした分断は、エンドポイント情報が不完全、古い、またはツールやシステム間で一貫して更新されていない、断片化されたデータパイプラインに起因することがよくあります。共有ダッシュボードがこの状況を変えられるのは、継続的に更新され、照合済みのデータに基づいて構築されている場合に限られます。AIを活用した自律型エンドポイント管理は、ディスカバリー、コンプライアンス、脆弱性と修復のデータソース全体でエンドポイントシグナルを自動的に相関付けることで、これを実現しやすくします。

両チームが、デバイスインベントリ、コンプライアンス状況、脆弱性の露出、修復の進捗を網羅する同じデータに基づいて判断すれば、会話は推測ではなく事実に根ざしたものになります。意見の相違は「どちらのデータが正しいのか」から「次にどの問題に取り組むべきか」へと移ります。

データの透明性は、責任の押し付け合いの文化を、ITとセキュリティのコラボレーションへと変えます。セキュリティ側が「管理対象外のノートパソコンがさらに見つかった」と伝えるのではなく、会話は「可視性のギャップがある。どう解消するか」という形になります。

発見までの時間、完全に管理されているエンドポイントの割合、露出期間など、ITとセキュリティが共同で用いる指標は、意思決定のための共通言語を作ります。AI主導の自動化は、これらの指標を正確かつ最新に保つのに役立ちます。共有ダッシュボードは説明責任を強化します。

進捗とギャップがすべてのステークホルダーに見えるようになると、エンドポイントガバナンスは抽象的なポリシー議論ではなく、測定可能で協調的な取り組みになります。この可視性こそが、ガバナンスを意図から実行へと変えるものです。

エンドポイントガバナンスの有効性を測定する

エンドポイントガバナンスは、実際にリスクを低減し、運用を改善しているかを組織が測定できて初めて機能します。明確なKPIと利用しやすいデータがなければ、ガバナンスは実践的な規律ではなく、単なるポリシー運用にすぐ陥ってしまいます。

実際には、効果的な測定は可視性、リスク、運用パフォーマンスにまたがります。

可視性とカバレッジの指標

効果的な測定は可視性から始まります。これらの指標は、エンドポイントが机上だけでなく実際にガバナンスされているかを示します。

完全に管理されているエンドポイントの割合
新規または過去に未知だったデバイスを発見するまでの時間
管理対象外または不明なエンドポイントの数と継続性

AIを活用した自動化は、ある時点のレポートに依存するのではなく、カバレッジとポリシードリフトの傾向を時間の経過とともに追跡することで、この領域の継続的な測定を支援します。

リスクと露出の指標

リスクベースの指標は、チームが件数重視から脱却し、最も重要なことに修復を集中できるようにします。

重大な脆弱性の露出時間
コンテキストとアクセスに基づいて最もリスクが高いデバイス
修復活動と現実世界での悪用可能性との整合性

これらの指標は、ITチームとセキュリティチームが、パッチ件数やコンプライアンス率だけを追いかけるのではなく、明確なビジネスインパクトを持つアクションを優先するのに役立ちます。

運用パフォーマンスの指標

運用指標は、エンドポイントガバナンスが日々の実行とユーザーエクスペリエンスを改善しているかを示します。

エンドポイント関連のセキュリティインシデントの削減
ユーザーとデバイスのオンボーディングおよびオフボーディングの迅速化
エンドポイント設定やパッチ適用の問題に関連するサポートチケットの減少

時間の経過とともに、これらの指標の改善は、自動化、自己修復、ポリシー適用が測定可能な価値をもたらしているかどうかを示します。

エンドポイントガバナンスのKPIは、ITとセキュリティが同じデータを見ながら、必要に応じて軌道修正できるよう、共同でレビューする必要があります。これにより説明責任が強化され、継続的な改善が可能になります。環境が進化するにつれ、ポリシー、優先順位、制御もそれに合わせて進化すべきです。エンドポイントガバナンスは静的なものではありません。リスク、テクノロジー、ビジネスニーズの変化に合わせて適応する継続的なプロセスです。

エンドポイント管理を拡張するための責任の定義

エンドポイント管理が失敗するのは、テクノロジーが不足しているからではありません。責任の所在が不明確で、ガバナンスが断片化しているときに失敗します。

エンドポイントが多様化し、働き方がさらに分散する中で、エンドポイント管理の責任者は誰かという問いを曖昧なままにしておくことはできません。セキュリティ、IT、ビジネスのすべてが利害関係者であり、効果的なガバナンスはそれらの視点を共有フレームワークの下に統合します。

組織が明確な責任の所在を確立し、譲れない要件を定義し、エンドポイントの共有ビューに基づいて運用すれば、AIを活用した自動化により、エンドポイント管理は事後対応の火消しからプロアクティブなリスク低減へと移行できます。共有ダッシュボード、合意済みの修復タイムライン、継続的な測定が、場当たり的な判断やシャドーポリシーに取って代わります。

成功の鍵は、エンドポイント管理を、部門横断的で自動化を最優先するプログラムとして扱うことにあります。実際のパターンは明確です。可視性、共有責任、ガバナンスがそろえば、エンドポイントは摩擦の原因から、レジリエンスとコラボレーションの基盤へと変わります。

Trusted Ownership：Ivanti Application Control が許可リストを超えて拡張できる理由

Wed, 25 Feb 2026 14:25:15 Z

アプリケーション制御は、多くの人が古い思い込みを抱いているセキュリティトピックの一つです。従来の許可リストは安全に見えますが、すぐにメンテナンスの負担になります。ブロックリストは事後対応的で不完全に感じられます。また、Microsoft AppLocker のようなツールによって、厳格な許可リストこそがゴールドスタンダードだと多くの人が考えるようになりましたが、最新の攻撃はそうではないことを証明しています。攻撃者はますます 正規の署名済みツール を不適切なコンテキストで使用し、リストベースの制御を完全に回避するようになっています。

そのため、組織が Ivanti Application Control や Ivanti Neurons for App Control を評価し、Trusted Ownership に出会うと、明示的なブロックが可能であるため、最初はブロックリストに似ているように見えるかもしれません。実際には、Trusted Ownership は、単なる同一性ではなく出所に基づいて実行を制御する、はるかに広範で運用負荷の軽い、プロビナンスに着想を得た強制モデルです。

増え続けるリストを管理するのではなく、システムにソフトウェアを配置した主体に基づいてセキュリティを適用し、最新のソフトウェア配布プラクティスやゼロトラストの原則と自然に整合します。これは、別のリスト機構としてではなく、単なる同一性ではなく出所に基づいて実行を制御する、プロビナンスに着想を得た強制モデルとして理解するのが最適です。

この発想の転換により、最新のアプリケーション制御においてより適切な問いが生まれます。ファイルが何であるかだけでなく、どのようにそこに到達したのか

リストを超えて：プロビナンス制御が今重要な理由

ファイルがどのようにシステムに到達したのかという問いは、プロビナンス制御の中核です。プロビナンス制御では、発行元、パス、ハッシュだけに基づいてファイルを信頼するのではなく、そのファイルを持ち込んだ出所とプロセスを評価します。誰がそのファイルをディスクに書き込んだのか。どの仕組みを通じて行われたのか。インストールは管理された IT ワークフローに従っていたのか。この評価により、アプリケーション制御はオブジェクトの信頼からプロセスの信頼へと移行し、はるかに強固なセキュリティ境界を構築します。

Ivanti Application Control では、プロビナンス制御は Trusted Ownership として実装されています。信頼された所有者が配置したファイルはすべて許可され、ユーザーが持ち込んだものはデフォルトで拒否されます。これは、実行ファイル、DLL、インストーラー、スクリプトに一貫して適用されます。SYSTEM、TrustedInstaller、Administrators などの ID はデフォルトで信頼されるため、MS Intune、MECM、Ivanti Endpoint Manager（EPM）やその他のエンタープライズツールなどの標準的な展開チャネルを通じて提供されるソフトウェアは、ルールのメンテナンスや例外なしですぐに実行されます。

これは、従来の許可リストからの根本的な転換を示しています。AppLocker ルールの成否は、正確な発行元、パス、ハッシュの定義に依存します。インストール元を評価せず、展開メカニズムを自動的に信頼することもありません。Intune で提供されるソフトウェアであっても、事前に許可ルールが必要であり、多くの場合、Program Files や Windows ディレクトリを許可する広範な既定設定に依存します。

この違いが重要なのは、最新の攻撃では、正規のツールが不適切なコンテキストで武器化されるケースが増えているためです。プロビナンス制御は、ソフトウェアがどのように到達したかを信頼の基準として強制し、それが何であるかだけに頼らないことで、そのリスクの多くを無力化します。これはゼロトラストの原則に沿い、サプライチェーンの露出を減らし、Living off the Land（LotL）悪用の機会をデフォルトで大幅に狭めます。

出所の重要性を理解すると、次の問いは「それをどのように大規模に適用するか」です。

答えは、ソフトウェアが実行されるあらゆる方法と、提供されるあらゆる方法に対して、プロビナンスを一貫して適用することです。

ブロックリストを超えて：最新のソフトウェア展開に対応する広範なカバレッジ

プロビナンス制御は、アプリケーションセキュリティを、終わりのないリスト管理から、ソフトウェアがシステムに到達するプロセスの検証へと移行させます。この視点を取り入れると、Trusted Ownership がブロックリスト方式ではないことが明確になります。これは出所に基づく信頼境界であり、従来の許可リストとは大きく異なる動作をします。

Trusted Ownership は、管理者がよく知られた Windows ツールに対して対象を絞った拒否ルールを追加することがあるため、ブロックリストに似ているという誤解があります。実際には、これらの拒否ルールは Living off the Land 技法に対する防御的な強化策です。本格的なアプリケーション制御手法では、いずれもこのような対象を絞った制限を使用します。Trusted Ownership の本質は、ブロックリストの反対です。管理され信頼されたプロセスを通じて提供されたソフトウェアはデフォルトで許可され、ユーザーが持ち込んだコンテンツはデフォルトで拒否されます。

より重要な差別化要因はカバレッジです。従来の許可リストに依存している多くの組織は、ほぼ実行ファイルだけに注力することになりがちです。DLL、スクリプト、MSI パッケージに同じ強制を適用すると、ルールのメンテナンスがはるかに複雑になるため、避けられることが少なくありません。その結果、最新の攻撃者が頻繁に悪用するギャップが生まれます。

Trusted Ownership は、実行チェーン全体に同じ出所ベースの強制を適用することで、こうしたギャップを回避します。実行ファイル、DLL、スクリプト、MSI インストーラー、および関連コンポーネントは、同じ信頼モデルで評価されます。信頼はファイルを持ち込んだ主体によって決まるため、ファイルタイプごとに別個のポリシーを用意する必要はありません。Downloads フォルダー内のスクリプト、一時ビルドディレクトリで作成された DLL、ユーザープロファイルから実行される EXE はいずれも、管理されたインストールプロセスの外部から発生した場合、同じデフォルト拒否の扱いを受けます。

この信頼モデルは、最新のエンドポイント管理プラットフォームがソフトウェアを提供する方法とも自然に整合します。Intune、MECM、Ivanti Neurons for MDM、Ivanti Endpoint Manager などのソリューションや類似システムでは、通常、SYSTEM ID または別の信頼されたサービスアカウントを使用してアプリケーションをインストールします。

これらの ID はすでに Trusted Owners であるため、これらのチャネルを通じて展開されたソフトウェアは、許可ルールの作成、ファイルパスの管理、ポリシーの更新を行わなくてもすぐに実行されます。カスタム DevOps エージェントやユーザーコンテキストでのスクリプトインストールなど、代替のインストールアカウントを意図的に使用する場合にのみ、その ID を Trusted Owner として識別する必要があります。

その結果、関連するすべてのファイルタイプに対して広範で一貫したカバレッジを提供するモデルが実現します。最新のソフトウェア配布とシームレスに連携し、主に実行ファイルに焦点を当てる従来の許可リストに伴う運用オーバーヘッドを回避できます。

Trusted Ownership は、個々のオブジェクトではなく、ソフトウェアが提供される管理されたプロセスを信頼することで、アプリケーション制御に対して、よりスケーラブルでより安全なアプローチを実現します。

WDAC（App Control for Business）の位置付け

Microsoft は、AppLocker と App Control for Business（旧 WDAC）という 2 つのアプリケーション制御テクノロジーを維持しています。どちらも現在も存在していますが、Microsoft はその役割を明確にしています。AppLocker は、ユーザーが未承認のアプリケーションを実行するのを防ぐのに役立ちますが、最新のセキュリティ機能のサービス基準を満たしていないため、戦略的なセキュリティ制御ではなく多層防御メカニズムとして分類されています。

Microsoft がアプリケーション制御の今後の方向性として位置付けているのは App Control for Business であり、AppLocker は機能完了済みで、重要なセキュリティ更新を除いて積極的な開発は行われていないと明示しています。つまり、新機能はすべて WDAC のみに提供され、AppLocker には提供されません。

App Control for Business では、Managed Installer の概念が導入されています。これにより Windows は、Intune や MECM などの指定された展開プラットフォームを通じてインストールされたアプリケーションを自動的に信頼できます。信頼は個々のファイルではなく配布チャネルから導き出されるため、ルールのメンテナンスが大幅に削減されます。

これは、Ivanti Application Control の Trusted Ownership モデルと密接に一致しています。どちらのアプローチも、個別のファイル属性ではなく、ソフトウェアをインストールした管理されたプロセスに基づいてソフトウェアを信頼します。ただし、Trusted Ownership はこの概念をよりシンプルで運用しやすい形で適用します。Ivanti は、複雑なポリシーレイヤー、XML 定義、深い WDAC の専門知識を必要とせずに、SYSTEM や指定されたサービスアカウントなどの ID を信頼します。

Ivanti には、多くの組織が WDAC の運用化に苦労しているという声が寄せられています。WDAC ポリシーには、慎重な設計、監査モードでの長期間のテスト、ドライバーおよびカーネル例外の管理、複数のポリシーセットの継続的なメンテナンスが必要です。そのため、組織は WDAC と AppLocker を組み合わせることが多く、低レベルの強制と日常的なユーザー空間の制御の両方をカバーしようとして、結果的に管理オーバーヘッドを抱えることになります。

Ivanti Application Control は、統合された代替手段を提供します。Trusted Ownership、Trusted Vendors、デジタル署名検証を通じて、実行ファイル、DLL、スクリプト、MSI パッケージにわたって一貫したカバレッジを備えた、プロビナンスベースのデフォルト拒否モデルを実現します。

範囲の異なる 2 つの MS 制御プレーンを維持する代わりに、組織は、ソフトウェアがシステムにどのように導入されたかに基づいて信頼を強制する、単一の合理化されたポリシーを管理します。これにより、WDAC と AppLocker を組み合わせた展開でお客様が達成しようとする実務上の目標の多くを、より低い運用複雑性と一貫した 1 つの信頼モデルで実現できます。

LOLBins と引数レベルの制御

広範なカバレッジが確立されると、次の課題は、攻撃者が悪用しがちな、すべてのマシンにすでに存在する正規のツールをどのように扱うかです。

最新の攻撃者は、従来型のマルウェアの使用を避け、すべての Windows デバイスにすでに存在するツールに依存することがよくあります。これらの Living off the Land ツール（LOLBins）は正規のものであり、通常業務に必要なため、生産性に影響を与えずにブロックすることは困難です。従来の許可リストは、広範にブロックするとワークフローが壊れ、広範に許可すると危険なギャップが残るため、この領域で課題を抱えます。

Trusted Ownership のようなプロビナンスベースのモデルは、この力学を変えます。攻撃者が組み込みツールを使用しようとしても、実行しようとするコンテンツは通常、信頼されたインストールプロセスから来たものではありません。Ivanti はそのコンテンツの出所を評価するため、不正使用の試みの多くは自動的に失敗します。ツール自体は正規のものであっても、実行を求められているコンテンツは正規ではなく、Trusted Ownership は実行前にそれを阻止します。

どのツールが実行されるかだけでなく、それらに何を実行させようとしているのかを理解することも重要です。PowerShell、Python、Java などの多くのインタープリターやランタイムは、あるコンテキストでは完全に安全でも、別のコンテキストではリスクを伴う可能性があります。業務アプリケーションが、特定の承認済みプロセスを開始するために Java に依存している場合と、ユーザーがダウンロードした JAR ファイルの場合とでは、まったく異なるシナリオです。

Ivanti は、階層型のアプローチでこれに対応します。JAR ファイルはまず Trusted Ownership を使用して評価され、管理された展開プロセスではなくユーザーによって持ち込まれたものであれば、直ちにブロックされます。さらに管理者は、許可される Java コマンドを正確に指定するシンプルな許可ルールを作成できるため、正規の Java ベースアプリケーションのみを実行し、未承認の JAR ファイルの起動試行を静かに拒否できます。

同じ原則は、他のツールにも適用されます。ポリシーでは、組織に必要な正確な動作を承認し、その境界を外れるアクティビティをブロックできます。これにより、広範で壊れやすいルールを避けながら、日常業務を円滑に維持できます。

その結果、バランスの取れた最新のアプローチが実現します。Trusted Ownership は、信頼されていないコンテンツをデフォルトで阻止します。重点的な強化は、living off the land の悪用を減らすための政府機関およびコミュニティのベストプラクティスに沿っており、意図を認識する制御により、攻撃者に侵入口を開くことなく正規のプロセスを継続して機能させることができます。

このアプローチは、living off the land 技法の軽減に関する現在のコミュニティおよび政府機関のガイダンスと密接に一致しています。CISA、NSA、FBI、オーストラリアサイバーセキュリティセンターなどの機関は、組み込みツールの使用方法を制御し、それらが作用する信頼されていないコンテンツを制限することで、攻撃者が組み込みツールを利用する機会を減らすことを重視しています。共同ガイダンスでは、LOTL 攻撃がネイティブツールの悪用に依存していることを強調し、正規のシステムプロセスをブロックせずにこうした悪用を制限する制御の必要性を訴えています。

Ivanti のモデルは、このガイダンスを反映しています。Trusted Ownership は、攻撃者が依存する信頼されていないコンテンツを自動的にブロックし、少数の重点的な制限によって、追加の注意が必要な少数のツールに対応します。

Trusted Ownership の実践：実際のシナリオ

Ivanti Application Control と Trusted Ownership が実際の運用でどのように機能するかを示す例をいくつか紹介します。

ポータブルアプリケーションがユーザープロファイルにコピーされます。Ivanti は、それがユーザー所有であるためブロックします。AppLocker は一致するルールがある場合にのみブロックします。適切なパスまたは発行元ルールがなければ、動作が異なる可能性があります。
メール添付ファイルが Downloads から PowerShell スクリプトを起動します。Ivanti はユーザー所有であるため拒否します。AppLocker はスクリプトルールに依存し、ブロックイベント時には PowerShell を制限付き言語モードに強制しますが、それでもスクリプトは実行されます。
rundll32 や mshta などの OS ツールの悪用。どちらのモデルでも、対象を絞った拒否による強化が必要です。Ivanti はこれをプロビナンス制御と組み合わせることで、一般的に必要な例外の数を削減します。AppLocker は精選された拒否セットに依存し、定期的な調整が必要です。
ベンダーのアップデートによって新しい署名済みファイルが配布されます。Ivanti は、Trusted Ownership により、信頼された展開チャネル経由で到着したアップデートを許可します。AppLocker は発行元ルールでこれに対応できますが、複数製品間での署名の再利用や通常とは異なるインストールパスにより、追加のメンテナンスや意図した以上に広範な信頼につながることがよくあります。
ユーザーが JAR をダウンロードし、Java で実行しようとします。Ivanti は、その JAR がユーザーによって持ち込まれ、Trusted Ownership に合格しないため、その試行をブロックします。必要に応じて、管理者は完全なコマンドラインとの照合により、承認済みの正確な呼び出しだけを許可できます。AppLocker は引数を照合できず、発行元、パス、ハッシュのルールに依存します。

まとめ

プロビナンス制御は、アプリケーション制御を管理上の問題から信頼モデルへと移行させます。個々のファイルではなく、ソフトウェアがシステムに到達するプロセスを信頼することで、セキュリティをスケーラブルかつ実運用可能なものにします。

Trusted Ownership は、このアプローチにまさに合致します。これはブロックリストでも従来の許可リストでもなく、管理された IT プロセスを通じて到達したソフトウェアはデフォルトで許可され、そのプロセスの外部にあるものはすべてデフォルトで拒否されるモデルです。場当たり的なファイルではなく、出所と所有権に基づいて強制することで、Ivanti Application Control と Ivanti Neurons for App Control は、最新の攻撃手法や今日のソフトウェア配布とより適切に整合します。

アプリケーション制御をリスト管理の作業として扱い続ければ、管理負担を感じることになります。信頼境界として扱えば、スケーラビリティ、セキュリティ、運用上の実行可能性を得られます。

安全で倫理的かつ信頼性の高いAIガードレールを用いてAIガバナンスフレームワークを実装する方法

Tue, 24 Feb 2026 13:00:02 Z

Ivantiでの経験を通じて、AIがエンタープライズ組織全体で力を何倍にも高める存在として機能することを間近で見てきました。戦略的に導入すれば、AIはチームが手作業だけでは到底維持できない規模で、意思決定と業務遂行を加速します。しかし、明確で実効性のあるAIガードレールがなければ、AIの実装は組織を深刻な新たなリスクにさらすことになります。

Ivantiの「2026年サイバーセキュリティの現状レポート」では、私が業界全体で目にしてきた広がりつつあるギャップが浮き彫りになっています。AIへの期待は高まる一方で、ガバナンスと備えが追いついていないのです。現時点で、AIシステムとエージェントの導入および運用を導く正式なガードレールを整備していると回答した組織は、わずか50%にとどまっています。

導入のスピードがガバナンスを上回るなか、シャドーAIの利用、一貫性のないデータ品質、偏りのある出力、従業員トレーニングのばらつきなど、組織が直面する内部リスクが増大していることを実感しています。

法務、セキュリティ、人事にまたがる立場から言えることは、AIガバナンスは抽象的なコンプライアンス対応ではないということです。信頼、説明責任、統制を支える中核的な要件です。

エンタープライズAIの現状：リスクの高い無秩序な領域

大規模な責任あるAIには、すべての従業員に適用される実効性のあるガードレールを備えた、意図的なガバナンスが必要です。これを怠れば、シャドーAIの利用は拡大し続けます。当社の2025年「Technology at Work」調査レポートでは、オフィスワーカーの46%が雇用主から提供されていないAIを使用していることが明らかになりました。さらに懸念されるのは、従業員のほぼ3分の1（32%）が、職場でのAIツールの使用を雇用主に秘密にしていることです。

包括的なガバナンスなしにAIを導入している組織があまりにも多く、その結果は現実のものです。組織は機密データをさらす可能性があります。規制上の義務に違反する可能性もあります。市場からの信頼を損なうおそれもあります。チームが適切なガードレールなしにAIプラットフォームを導入すると、突然、偏った出力やパフォーマンス低下が発生することがあります。人による監督がなければ、AIシステムは不正確な推奨事項を生成したり、不適切なアクションを引き起こしたりします。それにより、AI主導の結果に対する危険な過信が生まれます。

AIガバナンスフレームワークとは何か

AIガバナンスフレームワークとは、AIシステムをそのライフサイクル全体にわたって設計、導入、監督する方法を示す設計図です。その目的は、透明性と説明責任を初日から組み込みながら、AIの利用をビジネス目標、法的義務、エンタープライズのリスク許容度と整合させることにあります。

Ivantiでは、当社のフレームワークによって次の点を明確にしています。

誰が説明責任を負うのか：AIの意思決定と結果について
リスクをどのように特定するのか、評価し、軽減するのか
どのガードレールを整備しておく必要があるのか：AIシステムを本番稼働させる前に
AIのパフォーマンス、挙動、影響をどのように継続的に監視するのか

実務において、ガバナンスはスケールを可能にします。明確なフレームワークがあれば、断片的なパイロットから脱却し、エンタープライズ全体でAIを運用化できます。ガバナンスがなければ、導入は停滞します。

当社の考え方はシンプルです。ガバナンスはイノベーションを妨げるものではありません。イノベーションを持続可能にするものです。

AIガバナンスフレームワークにおけるAIガードレールの3つのレイヤー

IvantiのAI Governance Councilの一員として、包括的なフレームワークには複数のレイヤーのガードレールが必要であることを学びました。それぞれが異なるリスクカテゴリに対応します。これらが組み合わさることで、安全で信頼性の高いAI利用の基盤が形成されます。

技術的ガードレール

技術的ガードレールは、AIシステムを事前に定義された安全性と運用上のパラメーター内に保ちます。

データガードレール：データガードレールはデータ整合性を保護し、AIシステムが信頼できる入力に基づいてトレーニングおよび運用されるようにします。これらのガードレールは通常、データチームとセキュリティチームが所有し、データの調達、検証、アクセス制御、継続的な品質監視に関する標準を確立します。データ品質の低さは、効果的なAI導入における大きな障壁であり続けています。特にセキュリティ分野では、不完全、偏りのある、または検証されていないデータによって結果が歪められ、時間の経過とともに検出精度が低下する可能性があります。

モデルガードレール：モデルガードレールは、AIシステムが時間の経過後も意図したとおりに動作するよう、堅牢性、説明可能性、バイアス検出に対応します。これらのガードレールは通常、セキュリティ、データサイエンス、プラットフォームの各チームによって設計されます。各チームは、導入前および導入後も継続的に、特にモデルが再トレーニングされたり変化する運用データにさらされたりする場合に、ドリフト、バイアス、パフォーマンス低下に関するテスト要件を定義します。

アプリケーションおよび出力ガードレール：アプリケーションおよび出力ガードレールは、特に意思決定支援や自動応答のシナリオにおいて、AIが生成した出力を検証します。これらのガードレールは通常、セキュリティチームと運用チームが実装し、承認しきい値、エスカレーション経路、人が介在する制御を定義します。これらがなければ、システムは不正確な推奨事項を生成したり不適切なアクションを実行したりして、自動化に対する誤った信頼を強めてしまう可能性があります。

インフラストラクチャガードレール：インフラストラクチャガードレールは、AIワークロードをホストし支えるシステムを保護するもので、通常はITチームとセキュリティチームが所有します。これらのチームは、クラウド環境とオンプレミス環境全体で、安全な導入手法、アクセス制御、ログ記録、監査可能性を徹底するとともに、AIサービスが既存のセキュリティ監視およびインシデント対応ワークフローに統合されるようにします。

倫理的ガードレール

倫理的ガードレールは、AIの挙動を組織の基準に整合させ、AIが人、顧客、またはビジネス成果に影響を与える場合の説明責任を定義します。

ここでIvantiのAI Governance Councilが中心的な役割を果たします。私たちは自律型エージェントの「グレーゾーン」に対応します。法務、セキュリティ、人事、ビジネスのリーダーを結集し、許容される利用、エスカレーション経路、説明責任を定義します。人はいつ介入すべきか。意思決定はどのように監査されるのか。問題が発生したとき、最終的に誰が結果に責任を持つのか。

そのガバナンスが欠けていると、影響は急速に拡大します。

最近の事例は、倫理的ガードレールが不明確であることの代償を示しています。たとえば、xAIが開発したAIチャットボットのGrokは、実在する個人の同意のない不適切な画像を生成した後、広範な批判を受けました。この失敗は技術的なものにとどまらず、倫理的境界が十分に定義されていなかったことによるガバナンス上の問題でもありました。

同じ問題は企業内でも生じます。AIがユーザーアカウントをブロックしたり、従業員にフラグを立てたり、顧客のアクセスを制限したりする場合、それが誤っていたときに誰がその判断に責任を持つのかを把握しておく必要があります。AIがセキュリティ、人事、顧客対応システムのいずれで使用される場合でも、倫理原則は一貫しています。ガバナンスは、自動化が害を及ぼす前に説明責任を定義します。

規制および法的ガードレール

規制および法的ガードレールは、AIの利用が進化するグローバル規制、業界ルール、データ保護法に準拠するようにします。これらの要件は急速に変化するため、チームは機能別のサイロで運用することはできません。

法務は早い段階からAIガバナンスを主導する必要があります。Ivantiでは、セキュリティおよびITと緊密に連携し、義務を解釈して実効性のある制御に落とし込んでいます。成功には、コンプライアンス要件がAIの設計と導入に組み込まれるよう、最初から足並みをそろえることが不可欠です。

最近の事例は、規制上のガードレールを後回しにできない理由を示しています。欧州および英国の規制当局は、数十億枚の画像をスクレイピングして構築されたClearview AIの顔認識業務がGDPRなどのプライバシー法の対象であることを確認し、違反に基づいて執行措置を講じました。これは、ガバナンスが規制当局の期待と整合していない場合に組織が直面する法的リスクを示しています。

教訓は明確です。法務チームと製品開発チームは早い段階から連携し、規制上の義務をAIの設計、導入、運用に組み込む必要があります。ガバナンスは、規制当局の精査が始まってから後追いで対応するのではなく、コンプライアンス要件が標準で適用されるようにします。

AIガバナンスとAIリスク管理の違い

ガバナンスとリスク管理は密接に関連していますが、別のものです。私の考えでは、ガバナンスはルールと説明責任の構造を定めるものです。リスク管理は、システムのライフサイクル全体を通じて、AIに関連する具体的な脅威を特定し軽減することに焦点を当てます。

一般的なAIリスクには、データ漏えい、バイアス、信頼性の低い出力、自動化された意思決定への過度な依存、管理されていないツールや統合によって持ち込まれるセキュリティ上の弱点などがあります。AIシステムの自律性が高まるにつれ、これらのリスクは複合的に増大します。

AIリスク軽減をガバナンスに組み込むことで、リスクが個別に切り離されて対処されることを防げます。当社は、ビジネスへの影響、運用レジリエンス、組織のリスク選好度とあわせてリスクを評価します。これにより、最も重要なところで制御を優先し、リスクを低減しないまま進捗を遅らせる一律の制限を回避できます。

AIガバナンスを拡張する際の課題

多くの組織は、個々のチーム内で限定的なAIパイロットから開始します。エンタープライズ全体での導入へと拡張する際には、新たな課題が生じます。

サイロ化は、ガバナンスを損なう最短の道です。セキュリティ、IT、法務、ビジネスの各チームは、しばしば相反する前提で行動しています。チーム横断での共同所有が必要です。同僚のSterling Parkerが説明しているように、成功するビジョンには、「AIの拡散」を防ぐために、ビジネス全体のステークホルダーを巻き込むことが求められます。

この移行には、人間中心の運用モデルが必要です。当社のガバナンス組織は、AIが既存の役割を増幅できる領域、追加トレーニングが必要な領域、人による監督が引き続き不可欠な領域を明確に定義しています。従業員からの継続的なフィードバックは、説明責任や信頼の空白を生み出すことなく、価値をもたらす領域でAIが適用されるようにするのに役立ちます。当社は、恐れを積極的な導入へと変えるため、スキルアップを優先しています。

当社のサイバーセキュリティ調査によると、成熟した組織はこれらの課題に異なる方法で取り組んでいます。サイバーセキュリティにおいて自社を最も高度な段階（レベル4）にあると評価する組織は、中程度のサイバーセキュリティ成熟度（レベル2）の組織と比較して、包括的なAIガードレールを使用している可能性がほぼ3倍高くなっています。

これらの組織は、早期にガバナンスへ投資し、共通のフレームワークを中心にリーダーシップの足並みをそろえ、AIをツールの集合ではなく戦略的能力として扱います。こうした組織は、信頼と統制を維持しながら、エンタープライズ全体でAIを運用化できる可能性がはるかに高くなります。

責任あるAIを実装する方法

フレームワークの構築は必要条件にすぎません。AIガバナンスの真価は実行にあります。

明確なポリシーから始める：許容される利用とエスカレーションに関するポリシーです。これらは実践的であり、既存のリスク構造に直接結び付いていなければなりません。

ガバナンスは利用しやすいものでなければなりません。責任あるAIは、専門部門だけのものではなく、エンタープライズ全体の責務です。対象を絞ったトレーニングにより、すべてのユーザーがこれらのガードレールを維持するうえでの自分の役割を理解できます。

AI活用にはガバナンスに基づくアプローチを採用する。「ガバナンスに基づく活用」は、AIがすでにエンタープライズ全体で使用されていることを前提とし、どこでどのように安全に運用できるかを定義します。利用状況とリスクの変化に応じてシステムがポリシーと整合し続けるよう、継続的な監視と適用が必要です。これは一度限りのプロジェクトではなく、継続的な規律です。

責任あるAIの未来は今始まる

AIは、無視できないスピードで組織の運営方法を変革しています。もはや問うべきは導入するかどうかではなく、いかに安全に拡張するかです。強力なガバナンスを備えた組織は、信頼を犠牲にすることなく拡張できます。対応を遅らせる組織は、脅威と備えのギャップを広げることになります。

Ivantiは、最も重要なもの、すなわち当社の人材、お客様、業務を保護しながら、イノベーションを可能にするAIガバナンスの構築に取り組んでいます。これは極めて重要な取り組みであり、行動すべき時は今です。

AI導入ギャップと、先進的な組織がそれをどのように解消しているかについて詳しくは、Ivantiの「2026年サイバーセキュリティの現状レポート」をご覧ください。

CEOがCISOに求めるサイバーセキュリティリスク管理戦略の伝え方

Tue, 17 Feb 2026 13:00:01 Z

ほとんどのCEOは、四半期のベンチマークや売上を小数点以下まで正確に述べることができます。しかし、自社のサイバーリスクエクスポージャーについて尋ねると、回答は途端に曖昧になります。今日のCEOがセキュリティを重視していないわけではありません。サイバーセキュリティは、取締役会や経営幹部にとって最重要課題の一つです。問題はより根深く、セキュリティリスクをビジネスリーダーに説明する方法が根本的に機能しておらず、事業成果への影響が見落とされている点にあります。

CISOとCEOの間で起こるコミュニケーション上の問題の多くは、能力不足が原因ではありません。よくある課題、すなわち「知識の呪い」から生じています。知識の呪いとは、専門家（この場合はセキュリティリーダー）が、会議に参加している全員が技術情報や用語について一定の理解を持っていると思い込んでしまう認知バイアスです。その結果、複雑なリスクを平易な言葉に分解し、現実のビジネス文脈で説明することができなくなります。

Ivantiの2026年サイバーセキュリティの現状レポートは、この認識のずれを浮き彫りにしています。セキュリティ専門家の約6割が、自社チームによる経営層へのリスクエクスポージャーの伝達は「ある程度有効」にとどまると回答しています。

CEOとCISOが同じ言葉で話していないと、事業上重大な脆弱性が技術用語の陰に隠れてしまう可能性があります。コミュニケーションが機能しなくなると、組織は的外れな投資に時間とコストを費やし、侵害が発生して初めて対話を余儀なくされるまで、防御上のギャップに気づけないことがあります。

脅威レベルが高まり、AIを活用した攻撃が高度化し、データ侵害が毎週のように報じられるなか、CISOと経営層の間で明確にコミュニケーションを取ることの重要性は、かつてないほど高まっています。

このコミュニケーションギャップがなぜ続くのかを理解するには、根本的な課題と、成功を測定するために使われている指標の両方を検証する必要があります。

サイバーリスクのコミュニケーションが失敗する理由：知識の呪い

CEOとCISOの間にあるこの認識のずれは、データ不足が原因ではありません。むしろその逆です。CEOの立場から見ると、課題は注意力や意図の欠如ではありません。ダッシュボード、指標、略語、深刻度スコアを見せられても、それらの結果が事業全体にどのような影響を及ぼすのかを理解できないことが問題なのです。

セキュリティリーダーは、会議の参加者の多くが、CVSSスコア、攻撃対象領域、ゼロデイ脆弱性といった用語が持つ意味を理解していない可能性があると考える必要があります。CEOが求めているのは、指標、略語、深刻度スコアで埋め尽くされたダッシュボード以上のものです。

サイバーセキュリティの説明では、さらに一歩踏み込み、これらの結果が事業に及ぼす財務面、法務面、評判面の影響を示す必要があります。CISOは「今月587件の重大な脆弱性を検出しました」と報告するかもしれません。しかしCEOが本当に知る必要があるのは、「そのうちどれが顧客へのサービス提供能力を脅かしており、それに対処する計画は何か」ということです。

CEOにとって重要なサイバーセキュリティKPI

有用なKPIは、脆弱性管理の取り組みとビジネスリスクを明確に結び付けます。しかし、Ivantiのサイバーセキュリティ調査によると、セキュリティチームが最もよく使用しているKPIは、リスクの文脈を反映できていません。

現在、サイバーセキュリティのエクスポージャースコアやその他のリスクベースの指標を追跡している企業は半数（51%）にとどまります。多くのセキュリティチームは、平均修復時間（47%）や修復済みエクスポージャーの割合（41%）といったプロセス指標に依然として依存しています。

MTTR、パッチ適用速度、修復率といった指標はセキュリティチームにとって重要ですが、測定しているのは運用効率であり、事業上のエクスポージャーや潜在的な財務影響ではありません。これらを単独で見ると安心材料のように見える一方で、本当に問うべきことを覆い隠してしまいます。それは、私たちはリスクを効果的に管理できているのか。

という問いです。速度とカバー範囲に焦点を当てたこれらの指標は、それ自体では良好に見えるかもしれません。しかし、現在の修復活動が実際にリスクポスチャーを改善しているかを示すには不十分です。脆弱性をどれだけ早く修復したか、どれだけ多く対処したかは、それほど重要ではありません。より重要なのは、適切な問題に対処しているかどうかです。

セキュリティチーム、取締役会、経営幹部の間で共通理解を得るには、分かりにくい指標を現実の利害に結び付ける必要があります。CEOにとってこれは、自社に特有の最重要リスクについてCISOと認識を合わせることを意味します。たとえば、高度な不正手口、PCI-DSSやSOXのような厳格なコンプライアンス要件、顧客の金融データを狙うランサムウェアの絶え間ない脅威に頻繁に直面している金融機関なのか。機密性の高い患者データを保護するために厳格なコンプライアンス基準を維持しながら、拡大する接続医療機器ネットワークの安全確保に取り組む医療機関なのか。

技術的な指標だけに依存した経営層向けセキュリティブリーフィングと、文脈やビジネスへの影響を加えたブリーフィングの違いを見てみましょう。

CISOが伝えること：

「11,000件の脆弱性を発見しました。」
「MTTRは25日から15日に短縮されました。」
「重大なCVEの修復率は88%に達しました。」

CEOが実際に知る必要があること：

「収益を生み出すシステムに影響を及ぼす可能性のある重大な脆弱性を10件特定しました。」
「今日攻撃を受けた場合でも、昨年は48時間かかっていた重要業務の復旧を6時間で実施できます。」
「この保護により、追加のコンプライアンスリスクを負うことなくEUへの事業拡大を進められます。」

経営層レベルのリスクアペタイト・フレームワークの構築

経営層とのコミュニケーションには、リスクをどのように定義し、測定し、議論するかについて、共有されたフレームワークと共通の参照点が必要です。一貫性の欠如や混乱をなくすには、すべてのステークホルダーがリスクアペタイト・フレームワークの策定と運用に関与する必要があります。

こうした対話の大きな目的の一つは、サイバーセキュリティプログラムの目標は完全に「リスクゼロ」になることではない、とビジネスリーダーに理解してもらうことです。現代のどの組織にとっても、完全にリスクのない状態になることは不可能です。つまりCEOは、自社のリスクアペタイトとリスクポスチャーを区別できなければなりません。

1. リスクアペタイト：組織が全体的な目標を追求するうえで、現時点でどの程度のリスクを許容する意思があるか。

2. リスクポスチャー：組織が現在さらされているリスクエクスポージャーの実態。

現在ではほとんどの組織が、どの程度のサイバーリスクを受け入れる意思があるのかを正式に定義する必要性を認識しています。Ivantiの調査では、80%を超える組織が文書化されたリスクアペタイト・フレームワークを持っていることが示されています。

しかし、日々の業務でこうしたフレームワークが厳密に守られていると回答した組織は半数未満です。フレームワークが文書上は存在していても、実際の意思決定を導いていない場合、組織のリスクアペタイトとリスクポスチャーが一致していない可能性が非常に高くなります。

エクスポージャー管理がコミュニケーションギャップを埋める仕組み

エクスポージャー管理とは、攻撃対象領域全体にわたる潜在的な脅威の範囲を継続的に特定し、優先順位付けし、検証するリスクベースのアプローチです。エクスポージャー管理を実践することで、セキュリティリーダーと経営層は、サイバーセキュリティをビジネスクリティカルなリスク中心に再構築する、単一の包括的な戦略のもとで連携できます。

すべての脆弱性を同等に扱うのではなく、エクスポージャー管理では、次の問いを通じて、組織にとって最も高いリスクを特定し、優先順位を付けることに焦点を当てます。

現在のエクスポージャーのうち、脅威アクターが実際に悪用しているものはどれか。
現在の事業運営に基づいて、どの資産を優先すべきか。
侵害された場合、評判、顧客、法務面の損害という観点で最も大きな影響を及ぼす資産はどれか。

Ivantiの調査レポートによると、現在では約3分の2の組織がエクスポージャー管理に投資しており、リーダー層の理解も前年比で高まっています。しかし、実行面では依然として遅れがあります。自社のリスクエクスポージャー評価能力を「優れている」と評価している組織は、約4分の1にすぎません。

このギャップを解消し、エクスポージャー管理を効果的に運用に組み込むには、CISOは経営層とのコミュニケーションを次の3つの原則に基づけるべきです。

1. 技術的なシグナルをビジネス文脈に置き換える。脆弱性の件数を報告するのではなく、どのエクスポージャーが収益を生み出すシステム、顧客データ、規制対象環境に影響するのかを説明します。

2. 新たな脅威は量ではなく影響度で優先順位付けする。経営層は、新しい攻撃手法を一つひとつ追跡する必要はありません。事業に実質的な混乱をもたらす可能性のある状況と、それに対応する組織の準備状況を理解する必要があります。

3. スプレッドシートではなくシナリオを使う。データに裏付けられ、原因、影響、結果を結び付けるストーリーは、リーダーがリスクを腹落ちさせ、より迅速に意思決定する助けになります。

このアプローチにより、リスク軽減戦略は受動的な防御から、先回りした意思決定へと移行します。

今後の方向性

経営層とセキュリティリーダーが同じ言葉で話せるようになれば、知識の呪いを打ち破ることができます。そしてサイバーセキュリティは、事業価値を守り、成長を可能にし、セキュリティの強みを競争優位へと変える戦略的な推進力になります。

知識の呪いは打ち破ることができます。一つの指標をビジネスの言葉に置き換え、一つのビジネス視点の対話を重ね、一つの明確な意思決定を行うことから始まります。

お客様の成功を支える新しいハブが登場：Innovators Hubを今すぐご覧ください

Fri, 06 Feb 2026 05:00:03 Z

本日は、Ivantiのサポート体験をシンプルで直感的、かつ1か所に集約されたものにする取り組みにおける重要な節目です。Ivanti Innovators Hubが公開されました！これは単なる刷新ではありません。サポート、リソース、コミュニティをお客様のニーズに合わせて提供する、よりスマートで統合された場所へと大きく前進するものです。

必要なものがすべて揃う、ひとつの場所

今回のリリースにより、Ivanti Success PortalとIvanti Communityは、新しいIvanti Innovators Hubに統合されました。サイトを切り替える必要はもうありません。現在、すべてのリソース、ケース管理ツール、ナレッジコンテンツは、合理化された1つの環境である hub.ivanti.com に統合されています。これまでご利用いただいていたユーザーおよびアカウント管理、リソースライブラリ、ケース送信機能もすべて利用できます。ユーザー登録とログインは引き続き success.ivanti.com で行います。

Innovators Hubチャットボットによる、よりスマートなサポート

Innovators Hub内で、よりスムーズなチャットボット体験をご利用いただけるようになりました。サポートが必要な場合、チャットボットはまず製品の選択と、質問または問題の内容の入力を促します。その後、フォーラム、ナレッジ記事、技術ドキュメントを検索して関連性の高い回答を生成し、チャット内ですぐに解決策を見つけられるよう支援します。

提示された回答で問題が解決した場合は、そのまま完了できます。サポートケースを作成する必要はありません。解決しない場合は、別の質問をするか、ケース作成に進むかを選択できます。ケース作成に進むと、チャットボットが、お客様が入力した詳細情報（製品や問い合わせ内容など）をケースフォームに自動的に引き継ぐため、送信前に残りの必須項目を入力するだけで済みます。

このワークフローにより、可能な場合はすべてのユーザーが迅速なセルフサービスサポートを利用できる一方、未解決の問題を当社チームへ簡単にエスカレーションできます。チャットボットはプロンプトベースで段階的に案内するため、問題をすばやく解決し、回答を探す時間を短縮できます。

新しい拠点と新たなスタート

今回のリリースに伴い、Webアドレスも刷新されました。次のサイトにアクセスしてください：hub.ivanti.com（forums.ivanti.comに代わる新しいアドレスです）。これは、Ivantiのサポート、コミュニティ、ナレッジに対する新しい統合ビジョンを反映したものであり、新しくモダンな体験が始まることを明確に示しています。

今後の予定

3月に向けて、Innovators Hubの体験をさらに強化する準備を進めています。パーソナライズ、エンゲージメント、直感的なツールに重点を置いた新機能を予定しています。いずれもお客様からのフィードバックを念頭に置き、すべてのサポート対応をよりスムーズでシンプルにするために設計されています。

この新たな章を開始するにあたり、日頃のご協力とご支持に感謝申し上げます。Ivanti Innovators Hubの目的はシンプルです。サポート、学習、コミュニティのための信頼できる1つの場所を提供することです。お客様の成功こそが、私たちの使命だからです。ぜひ新しいHubを今すぐご覧いただき、今後も共に構築を進めていくためのフィードバックをお寄せください。

エクスポージャー管理と脆弱性管理：真のリスク低減を実現するのはどちらか？

Thu, 29 Jan 2026 13:00:01 Z

脆弱性管理は長年にわたり、組織とサイバーセキュリティ業界を支えてきました。これは有効な取り組みであり、企業が攻撃対象領域を守り、脅威アクターによる脆弱性の悪用を防ぐうえで役立ってきました。

しかし、テクノロジーとITインフラは進化しています。脆弱性管理だけでは、この進化に伴う課題に対応しきれなくなっています。今、エクスポージャー管理は、脆弱性管理ではカバーしきれない領域を補い、エンドポイントセキュリティに対してさらに包括的なアプローチを提供します。

両者の違いを詳しく見て、組織をどのように保護すべきかを検討しましょう。

脆弱性管理とは何か？

脆弱性管理とは、攻撃者が組織への侵入に利用し得る脆弱性を、継続的かつプロアクティブに特定、評価、優先順位付け、修復するサイバーセキュリティの取り組みです。

ただし、脆弱性管理には次の2種類がある点を理解しておくことが重要です。

従来型の脆弱性管理	リスクベースの脆弱性管理
できるだけ多くの脆弱性を修復しようとするアプローチです。多くの場合、多大な労力を要し、成功に対する現実的でない期待を生む一方で、誤った安心感をもたらします。	脆弱性の優先順位付けにリスクを考慮する、進化した脆弱性管理の取り組みです。これにより、組織は現実世界で脅威となる重大な脆弱性にパッチを適用でき、脅威アクターから組織を保護しながら、強固なセキュリティ態勢を維持し、リソースを効果的に管理できます。

リスクベースの脆弱性管理のアプローチは、従来型の脆弱性管理を上回り、組織に次のようなメリットをもたらします。

プロアクティブなセキュリティのために脆弱性を継続的に監視します。
実際に悪用されているエクスポージャーを特定します。
効果的な修復作業を可能にします。
リスクを低減します。
組織のコンプライアンス達成を支援します。

リスクベースの脆弱性管理は多くの領域をカバーしますが、組織が安全を維持するために必要なサイバーセキュリティへの包括的なアプローチまでは提供できません。そこで重要になるのがエクスポージャー管理です。

エクスポージャー管理とは何か？

エクスポージャー管理とは、攻撃対象領域全体にわたる包括的な可視性を提供する、進化し続けるサイバーセキュリティの取り組みです。リスクベースの優先順位付けや修復などを含め、組織がどこでエクスポージャーを抱えている可能性があるかを、IT部門とセキュリティ部門が正確に把握できるようにします。エクスポージャー管理は、組織が自ら定めたリスク許容度を維持することに重点を置きます。そのため、次の4つの段階で構成されます。

リスクベースの脆弱性管理と同様に、エクスポージャー管理は、現実世界のリスクに基づいて、どの脆弱性やエクスポージャーに最初に対処すべきかを優先順位付けするのに役立ちます。さらに、各組織のビジネスに最も関連性の高い要素も考慮します。このサイバーセキュリティアプローチにより、最もリスクの高いエクスポージャーを、攻撃者に悪用される前にプロアクティブに修復できます。

エクスポージャー管理と脆弱性管理：違いは何か？

エクスポージャー管理は、従来の脆弱性管理の先にある次の進化形です。脆弱性管理が主にサーバーやエンドポイントの弱点を特定し対処することに重点を置くのに対し、エクスポージャー管理は攻撃対象領域全体にわたる完全な可視性を提供することで、その範囲を拡張します。

主な違いには、次のようなものがあります。

エクスポージャー管理は、より新しい種類の資産を対象に設計されています：現代のIT環境はますます複雑化しており、Software-as-a-Service（SaaS）アプリケーション、IoTデバイス、クラウドインフラなどの資産も含まれるようになっています。エクスポージャー管理は、こうした新しい種類の資産を考慮するように設計されており、IT部門とセキュリティ部門が組織内のあらゆる場所に存在するリスクを特定できるようにします。これにより、エクスポージャー管理は、すべての潜在的な侵入口を包括的に理解できるようにします。その結果、組織はこれまで以上に効果的にリスクを管理し、低減できます。
エクスポージャー管理は現実を踏まえ、リスク許容度に基づくアプローチを推進します：繰り返しになりますが、脆弱性管理は脆弱性へのパッチ適用を中心としています。リスクベースの脆弱性管理はリスクの優先順位付けと修復のオーケストレーションを提供しますが、組織がすべての脆弱性にパッチを適用することは現実的ではないという事実までは十分に考慮していません。リスク許容度とは、組織がどれだけのリスクを受け入れる意思があるかを自ら定めた指標です。これははるかに現実的なアプローチであり、チーム全体で成功を一貫して測定するための共通KPIを達成できるよう、組織全体を結束させます。
エクスポージャー管理はCVEとCVSSを超えます：脆弱性管理は主に共通脆弱性識別子（CVE）に重点を置きます。CVEはほとんどの組織にとって重要な対象ですが、脅威アクターが組織に被害を与えるために利用できる要因はそれだけではありません。ハッカーは、脆弱性管理ではカバーされない次のようなエクスポージャーも利用して、組織に侵入する可能性があります。
設定ミス。
アプリケーションセキュリティの問題。
ITシステムポリシー。
特権アクセス制御。

包括的なアプローチに立ち返ると、エクスポージャー管理はこうした最新の資産をすべてカバーします。さらに、脆弱性管理は修復の優先順位付けにおいて、共通脆弱性評価システム（CVSS）に大きく依存しています。CVSSは重大度を測る有効な指標ではありますが、リスクを調整した視点としては十分とはいえません。

リスクは、脆弱性が悪用されているか、ランサムウェアやマルウェアとの関連があるか、現在注目を集めているかといった要素を含むため、念頭に置くべき重要な要因です。リスクを考慮しないと、CVSSによって誤った緊急性が生まれ、IT部門とセキュリティ部門は実際には緊急性の高くない脆弱性に時間とリソースを浪費してしまいます。

組織を保護する方法

ここまで、エクスポージャー管理と脆弱性管理の違いを見てきました。次は、エクスポージャー管理がもたらす利点を活用する段階です。Ivantiのエクスポージャー管理ポートフォリオが、IT部門とセキュリティ部門をどのように強化できるかをご覧ください。

リスクアペタイト、CRQ、エクスポージャー管理：サイバーリスク管理のループを閉じる

Tue, 13 Jan 2026 13:54:57 Z

今日の経営層は、常にプレッシャーにさらされています。規制要件は予算を上回るペースで増え、顧客はレジリエンスの証明を求め、システム停止はすべてビジネス上の出来事になります。各部門が個別にリスクを管理していると、リーダーは戦略を前進させるよりも、対応に追われる時間が長くなります。

本当の課題は一貫性です。多くの組織はいまだに、赤や黄色で埋め尽くされたダッシュボードのような部分的な手段に依存していますが、どのリスクが重要なのか、停止が実際にどれほどのコストをもたらすのかは明確ではありません。年に一度、スプレッドシートでリスクを更新しているだけでは、計器なしで霧の中を飛行しているようなものです。サイバーリスクの定量化（CRQ）は、信頼できる指標、現実的なシナリオ、ROIに基づく優先順位という形で、そうした計器を提供します。

しかし、測定だけでは不十分です。リスクアペタイトは、組織がどの程度の不確実性を受け入れる意思があるかを定義し、エクスポージャー管理はその境界を運用に落とし込みます。CRQ、リスクアペタイト、エクスポージャー管理が連携して機能すると、リスクは制御可能な変数になります。つまり、監視を戦略と行動に結び付けるクローズドループです。

その結果、ノイズを減らし、優先順位を明確にし、リーダーがセキュリティ、収益性、イノベーションのバランスを取れる仕組みが実現します。そして、測定だけでは不十分である一方で、ITリーダーにとって測定は極めて重要な第一歩です。

測定がリーダーシップの第一歩である理由

測定できないものは管理できません。単に「重大」とラベル付けされたものの中には、5万ドル程度の小さな問題もあれば、540万ドル規模の災害もあり得ます。定量化がなければ、リーダーの意思決定は、プロセスを装った勘に頼ることになります。

測定は、制御の第一歩です。リスクが財務用語（例：損失確率、潜在的影響、対策のリターン）で表現されると、セキュリティは技術的な議論ではなく、ビジネス機能になります。価値、コスト、リターンという言語の中に再び位置付けられるのです。投資家や取締役会は、レジリエンスをガバナンス成熟度の指標として評価する傾向を強めています。定量化されたリスクは、より優れたセキュリティ態勢を支えるだけでなく、企業価値を安定させ、経営判断への信頼を高めます。

サイバーリスクの定量化（CRQ）：推測を金額に変える

サイバーリスクの定量化は、ビジネスリーダーが必要とする変換レイヤーを提供します。特定の脅威がどれほどの金銭的コストをもたらす可能性があるのか、発生する可能性はどの程度か、どの要因がエクスポージャーを増幅または低減するのかをモデル化します。入力データには、時間あたりの生産収益、契約上の違約金、データ処理コストなどの内部指標に加え、Munich Reなどの保険数理モデルが含まれます。

CRQは、3つの主要なビジネス影響カテゴリを通じてリスクを捉え直します。それぞれのカテゴリには固有の要因とタイムラインがあり、その違いを無視すると優先順位付けを誤ることになります。

事業中断：システムが停止すると、生産停止、違約金、逸失収益が時間単位で積み上がり、コストの時計が動き始めます。
データ侵害：被害は波状に広がり、復旧対応、罰金、法的措置、顧客信頼の低下が何年にもわたって影響を残します。
金銭窃盗と不正：侵害されたアカウント、不正に改ざんされた送金、偽の支払い指示によって、即時の損失が発生します。

CRQは、一般的なITの近視眼的な見方も転換します。脆弱性から出発するのではなく、ビジネスモデルのレベルから始めます。つまり、「これが当社にどれほどのコストをもたらすのか」「どのプロセスが停止した場合に最大の財務影響を引き起こすのか」を問うのです。

この分析では、時間あたりの生産収益や契約上の違約金など、企業固有のデータを使用し、Munich Reの保険数理モデルと照合します。その結果として得られるのは、信頼でき、実行に移せる数値です。経営層は、サイバー投資を他の資本投資の意思決定と比較できるようになります。「すべての脆弱性にパッチを適用する」のではなく、「投じた1ドルあたりで最大の財務リスクを削減できる施策はどれか」が問われるようになります。

この転換は、サイバーセキュリティがCFOのバランスシートに組み込まれる瞬間を意味します。そして、CISOが略語ではなく金額で語るようになると、サイバーセキュリティは恐怖の管理ではなく、企業価値を語る言語になります。

リスクアペタイト：目標達成に向けた境界を設定する

定量化だけでは計器にすぎず、リーダーシップではありません。リーダーシップには、組織が目標達成のためにどの程度のリスクを受け入れる意思があるかを定義することが求められます。その定義、すなわち組織のリスクアペタイトこそが、測定と管理をつなぐ要です。

すべての企業は、成長への意欲とエクスポージャーのバランスを取っています。高成長のスタートアップは潜在的なリターンのために変動性を受け入れる一方、規制の厳しい公益事業者は実験よりも安定性を重視します。リスクアペタイトは、こうした直感を方針へと変換し、目標を最大損失、許容可能なダウンタイム、評判への影響に対する許容度などのしきい値に結び付けます。

リスクアペタイトの定義は、定量的であると同時に、倫理的な営みでもあります。それは、企業がどれほどの損失を受け入れる意思があるかだけでなく、どのような企業でありたいのかを示します。最大損失やROIといった指標は、価値観、評判、倫理に関するより定性的な判断と共存します。

リスクアペタイト・ステートメント（RAS）がこれらの境界を明文化し、リスクキャパシティ、許容度、絶対的な制限を区別すると、リーダーは意思決定のための共通言語を得られます。たとえば、多くの組織では、イノベーションには高いリスクアペタイト、運用には中程度、セキュリティには最小限、コンプライアンスには低いリスクアペタイトを設定します。各組織は、こうしたトレードオフを明確にする必要があります。

明確なRASは整合性を確保します。RASがなければ、部門はばらばらに動きます。マーケティングはスピードを求め、法務は慎重さを求めるからです。明確に定義されたリスクアペタイトは、その摩擦のバランスを取ります。また、信頼の醸成にも役立ちます。投資家や規制当局は、リスクガバナンスが意図的で、透明性があり、測定可能であることを確認できます。さらに、主要リスク指標がこれらのしきい値に対するパフォーマンスを追跡し、状況が悪化する前に早期警告を提供します。

エクスポージャー管理：可視性と制御が交わるところ

日々の運用に結び付くまでは、リスクアペタイトは理論にすぎません。エクスポージャー管理は、3つの領域、すなわちアタックサーフェス管理（ASM）、リスクベースの脆弱性管理（RBVM）、検証と修復を統合することで、その境界を運用に落とし込みます。これは、スコープ設定、発見、優先順位付け、検証、動員から成るGartnerのContinuous Threat Exposure Management（CTEM）モデルに沿ったものです。

アタックサーフェス管理（ASM）：シャドーITを含め、攻撃される可能性のあるすべての資産を可視化します。
リスクベースの脆弱性管理（RBVM）：脆弱性を、悪用可能性とビジネス影響の観点から文脈化します。
検証と修復：どの脅威が本当に悪用可能なのか、対策が有効かどうかを確認します。

実際には、エクスポージャー管理は可視性とガバナンスの間で機能する生きたフィードバックループです。データ集約により、脆弱性と資産価値を関連付けてサイロを解消し、検証によって理論モデルが現実と一致していることを確認します。修復は、統合されたITSMワークフローを通じてループを自動的に閉じます。

たとえばオンライン小売業者は、収益を最大化するためにブラックフライデーにはより高いリスクを許容することを選ぶかもしれません。ただし、その場合も可視性を高め、迅速な緩和策を講じます。こうしてセキュリティは、事後対応型の危機管理ではなく、動的な均衡になります。

従来の脆弱性管理が事後対応型で不完全であるのに対し、現代のエクスポージャー管理は資産、エンドポイント、アプリケーション、クラウドにまたがり、組織が定義したリスクアペタイトに継続的に適応します。自動化、エスカレーション、リアルタイムレポートにより、リーダーは組織の現在地、停止時のコスト、財務的エクスポージャーを最も大きく削減する施策を常に把握できます。

クローズドループ：サイバーリスクを制御可能なシステムに変える

サイバーリスクの定量化、リスクアペタイト、エクスポージャー管理が連携して機能すると、リスクは制御可能な変数になります。つまり、経済面と運用面のクローズドなフィードバックループです。

CRQは、脆弱性がどれほどの財務的損害を引き起こし得るかを示します。リスクアペタイトは、組織がそのリスクをどの程度受け入れる意思があるかを定義します。エクスポージャー管理は、企業のアタックサーフェスがこのしきい値と正確に整合するようにします。この3つが一体となって、測定、方向付け、制御のシステムを形成します。

CRQがなければ、基盤がありません。
リスクアペタイトがなければ、戦略がありません。
エクスポージャー管理がなければ、実行が担保されません。

このクローズドループは、サイバーセキュリティをコンプライアンス上の義務から、パフォーマンスを高める規律へと変えます。経営層は、他の領域で用いているものと同じレバー、すなわち指標、しきい値、継続的なフィードバックを手にします。取締役会で、リスクの変動が利益率の変動と同じように自然に議論され、レジリエンスが競争力を示すKPIになる場面を想像してみてください。

長年、サイバーセキュリティはインシデントを防ぐためにアイデアを遮る「ノー」の部門でした。定量化とエクスポージャー管理は、それを「どのように実現するか」を示す部門へと変えます。リーダーは今や、計算されたリスクを取り、レジリエンスのROIを証明し、投資家や規制当局が共有する言語、すなわち影響、確率、バリューアットリスクでコミュニケーションできるようになります。

測定されたリスクは、管理された価値になります。そしてリーダーシップは、ようやく前進する力を取り戻します。かつてイノベーションのブレーキだったサイバーセキュリティは、戦略的な自信を支える操舵システム、すなわち先見性を語る新たな言語になります。それ未満の取り組みは賭けにすぎず、最終的に勝つのは攻撃者だけです。

ITOps向けエージェント型AIが大規模に価値を引き出す方法

Mon, 05 Jan 2026 17:00:02 Z

AI時代には、あるパラドックスがあります。組織は、生産性と企業変革を引き出す鍵としてAIがもたらす可能性に注目し、ITチームもAIと自動化が提供するメリットに全面的に期待しています。しかし、その変革を妨げているのも、同じ組織なのです。

IT担当者の大多数がAI導入を支持している一方で、運用面、文化面、予算面の障壁が、企業によるAIの大規模な実装を阻んでいます。その結果、今日の多くの企業は、真のビジネス価値を生み出す画期的なAIと自動化のユースケースを、まだ運用レベルに落とし込めていません。

もちろん、多くの企業がAIを使っていないというわけではありません。ただし、その用途は主に比較的低レベルのタスクの実行や、個人の生産性向上に限られています。これは重要な一歩ですが、企業がAI投資から大きなROIとデジタルトランスフォーメーションを実現するには、より大きく、より長期的な視点で考える必要があります。

自動化とアウトプット対エージェント型AIの自律性

生成AIの導入という点で、ITチームは一歩先を進んでいます。Ivantiの2025年調査レポートによると、ITプロフェッショナルの84%が職場で生成AIツールを使用しています。同じ調査では、ITプロフェッショナルがAIと自動化に対して非常に前向きであることも示されています。

83%が、今後1年でAIが生産性を向上させると予想しています。
70%が、AIにより仕事の満足度が高まると回答しています。

しかし、こうした進展にもかかわらず、企業はAI駆動型テクノロジーのより深い可能性を十分に活用できていません。多くのチームは、チケットルーティング、パスワードリセット、ログ要約といったタスクレベルの自動化を習得していますが、実行を超えて自律的な推論と最適化を行うエージェント型AIを取り入れているチームはまだ少数です。

自動化と変革の間にあるこのギャップは、業界全体で起きているより大きな問題を反映しています。ほとんどの組織はすでに何らかの形でAIを利用していますが、AIツールから測定可能なビジネスインパクトを得ている組織はごく一部にとどまります。McKinseyは、この状況を「生成AIのパラドックス」と呼んでいます。

AIアプリケーションとROIの間にあるこの乖離は、2025年8月に発表されたMITのレポートでも裏付けられています。同レポートでは、生成AIに300億〜400億ドル規模の投資が行われているにもかかわらず、実に95%もの組織がリターンを得られていないことが示されています。

問題の理由は明確です。生成AIは「生成」します。コンテンツを作成し、タスクを自動化し、ワークフローを加速します。しかし、自ら学習し、推論し、適応するわけではありません。エンタープライズAIの次の段階は、解釈、予測、動的なアクションが可能なシステムによって推進されます。それが現在、エージェント型AIと定義されています。

Ivantiの調査は、今日の多くの企業が、より複雑なAIユースケースをITワークフローにまだ統合できていないという事実をさらに明確に示しています。

組織の67%がチケットルーティングを自動化している一方で、根本原因分析やその他の予測型ユースケースにAIを適用している組織は3分の1未満です。これは、多くのチームが依然として、エージェント型AIによってシステムに自律的な思考と行動を可能にすることよりも、タスクの標準的な自動化を優先していることを示しています。

標準的な自動化ツールや生成AIツールは、ITチームによって、個人の生産性向上や、低レベルで反復的なタスクを人手だけの場合よりも高速に処理する目的でよく利用されています。より少ない時間とリソースで効率を高められることは、AIの重要な利点です。特に、常に「より少ないリソースでより多くを」求められている逼迫したITチームにとってはなおさらです。しかし、効率向上は全体の一部に過ぎません。

Ivantiのデータは、より深い組織的課題も明らかにしています。ITチームのほぼ半数が、自社にはレジリエンスが不足していると回答しています。ここでいうレジリエンスとは、変化に迅速に適応し、障害から回復し、過度な手作業に頼らずに事業継続性を維持する能力です。

真のエンタープライズアジリティには、問題を予測し、潜在的な解決策を推論し、最適な成果を継続的に実現する方法を学習できる、自律的かつ適応型のAIソリューションが必要です。

ここで、多くの先進的な組織がエージェント型AIに目を向けています。自律型AIエージェントは、従来のIT運用を、リアクティブな自動化からプロアクティブで目標志向のコラボレーションへと再構築する機会をチームにもたらします。AIによるITOpsの変革とは、個別の自動化の成功から、システム全体にわたるインテリジェンスへ移行することを意味します。

ITSMとITOpsにおけるインパクトの大きいエージェント型AIのユースケース

エージェント型AIは、ダウンタイムの削減、コスト削減、組織のアジリティ向上を通じて、すでに成果を生み出し始めています。

インパクトの大きいITにおけるエージェント型AIのユースケースを5つ紹介します。

1. 自律的なインシデント修復

自律的な修復は、AIがサポートから戦略へと進化し始める領域です。従来のIT運用では、問題の特定と修正に、人によるトリアージやエスカレーションで何時間もかかることがあります。

エージェント型AIを活用すれば、同じインシデントをリアルタイムで検知、診断、解決できます。多くの場合、ユーザーが中断に気づく前に対応できます。

エージェント型AIは、そのIT領域内の異常を検知し、根本原因を診断するだけではありません。解決策をインテリジェントに立案し、人の介入なしに修正を実行します。さらに、機械学習により、AIは過去のインシデントから学び、その経験を活用して今後の対応を継続的に洗練・改善できます。

2. プロアクティブな問題予防

プロアクティブな問題予防は、AIが潜在的な技術的問題に対して、単に反応するのではなく予測できるようになることで実現します。既知の問題を解決するのではなく、エージェント型AIはデータパターンを継続的に監視し、サービス中断やセキュリティ問題へ発展する可能性のある小さな逸脱を早期警告信号として検知します。

つまり、ITOpsをプロアクティブな予防へと移行させ、先行指標を監視し、問題が重大化する前に対処できるようにします。

3. エンドツーエンドのライフサイクル管理

自律型AIエージェントは、資産ライフサイクル管理に対して、より包括的で効果的なアプローチを提供します。

自動化をライフサイクル全体で捉えるこの視点は、個々のチケットやインシデントを超え、IT運用のあらゆる段階に及びます。

新しいデバイスのオンボーディングから、古くなったインフラストラクチャのパッチ適用と廃止まで、エージェント型AIはシステムの安全性、コンプライアンス、コスト効率を維持します。

問題を修正するだけでなく、プロビジョニングから廃棄まで、ITシステムを検知、診断、最適化します。ITエコシステム全体のパターンから学習する継続的改善エンジンとして機能し、リソースをプロアクティブに最適化し、更新を効率化し、ITスタッフの長期的な負担を軽減します。

4. 動的な変更・リリース管理

動的な変更・リリース管理は、エージェント型AIがオーケストレーション能力を真に発揮する領域です。多くの企業では、変更管理はいまだに摩擦の大きいプロセスであり、複数のチーム、ツール、環境をまたいだ調整が必要です。

エージェント型自動化は、AIエージェントがサイバーセキュリティインシデント対応やソフトウェア展開を含む複雑なワークフローで連携できるようにすることで、これを変革します。最小限の人による監督のもとで協力し、インシデントを解決し、リソースをプロビジョニングし、コンプライアンスを確保します。

これらのエージェントはインテリジェントな調整役として機能し、システム全体で更新を同期し、構成を検証し、異常が発生した場合には変更を自動的にロールバックします。その結果、変更サイクルはより迅速、安全、予測可能になり、ITチームはリソースを大量に消費する火消し対応ではなく、イノベーションに集中できるようになります。

5. 自律的なリソースおよびキャパシティ管理

リソースおよびキャパシティ管理は、ITパフォーマンスにおいて最も重要でありながら、しばしば見落とされがちな領域の一つです。AIを活用することで、企業は過去の利用傾向、ワークロードの変動、需要の急増を分析し、将来のリソース需要を予測できます。エージェント型システムは、ボトルネックが発生する前にコンピューティング能力、ストレージ、帯域幅を自動的に割り当て、継続的な人の監督なしに最適なパフォーマンスを維持できます。

時間の経過とともに、これらの自己調整型システムは運用データから学習し、キャパシティを継続的に微調整します。これにより無駄を削減し、コストを最小化し、予期しない急増時にもサービス継続性を確保できます。

IBMのレポートエージェント型AIの戦略的台頭の調査は、この変化のスピードを示しています。2027年までに、ワークフロー内でAIエージェントが自律的な意思決定を行うと予想する経営幹部は、現在の2倍に増える見込みです。現在、そのレベルの自律性を報告している経営幹部は24%に過ぎませんが、2年以内には67%がそれを標準になると予想しています。

障壁を克服し、企業へのインパクトを生み出す

しかし、進展はしばしば停滞します。その理由は意欲の欠如ではなく、構造的な障壁にあります。ITリーダーはまず、価値重視の業務へ進化するうえで立ちはだかる障害を克服しなければなりません。これらの障壁は、技術面、文化面、運用面にわたります。

AIに積極的なIT組織であっても、深い自動化に向けた構造的な準備が整っていない場合があります。たとえば、Ivantiの「2025 Technology at Work Report」では、次のことが明らかになっています。

ITプロフェッショナルの38%が、複雑なテクノロジースタックを効果的なIT運用における課題として挙げています。
また、72%が、自社のITデータとセキュリティデータは組織内でサイロ化していると回答しています。

持続可能なAI戦略を構築するには、前向きな姿勢だけでは不十分です。ITとより広範なビジネスとの整合が求められます。成功している組織は、明確なデータ構造、統一されたプロセス、新しいAI駆動型ワークフローを管理できるチームに支えられながら、テクノロジー目標を具体的な成果と結び付けています。この整合性がなければ、どれほど優れたツールであっても、企業全体へのインパクトを生み出すことは困難です。

IBMの調査は、さらに別の側面を明らかにしています。経営幹部の45%が、AIの意思決定に対する可視性の不足を大きな障壁として挙げています。このAIの「ブラックボックス」問題は、単なる技術的な問題ではありません。信頼、明確なコミュニケーション、AIガードレールにも関わる問題です。エージェント型AIを拡張するには、自動化された意思決定を理解、監査、説明できるガバナンスフレームワークが必要です。

こうした変革では、人間を中心に据え続ける必要があります。置き換えではなく、拡張を目的として設計することが重要です。

エージェント型AIの運用モデル

エージェント型ITOpsは、単なる効率化のアップグレードではなく、従来のITワークフローを全面的に再構築するものと捉えるべきです。変革の次の段階をリードする組織は、システムが企業全体で自律的に意思決定し、連携し、適応する方法を再考しています。

そのレベルのデジタルトランスフォーメーションには、トップからのリーダーシップが必要です。CIOと経営層のステークホルダーは、実験から実行へと軸足を移さなければなりません。エージェント型AIの組み込みを副次的なプロジェクトとしてではなく、テクノロジー、データ、人材を共通の成果へと整合させる中核的な運用モデルとして捉える必要があります。

その転換こそが、今後の真の試金石となります。

エージェント型AIイニシアチブの将来的なROI

生成AIテクノロジーによって生産性が向上しているとはいえ、ITチームが必要としているのは、さらに多くのツールではありません。必要なのは、測定可能な成果をもたらすインテリジェンスです。チームは、ITリーダーとビジネスリーダーの双方に響く導入前後の指標を設定する必要があります。効率向上（時間短縮、解決の迅速化、コスト削減）に加えて、労務コストの削減、リソースを大量に消費する障害の減少、ツールの乱立の抑制も測定すべきです。

変革を推進する組織は、AIを漸進的、あるいは表面的な効果に限定する組織に比べて、生産性、効率性、収益成長、ブランド力、顧客ロイヤルティなど、あらゆるビジネス指標でより大きなインパクトを得ています。

実際、先に言及した同じIBMレポートによると、AI導入における3つの主要領域で優れた成果を上げている組織は、トップクラスのビジネスパフォーマンスを達成する可能性が32倍高くなっています。

結論

今後12〜24か月は、ITリーダーが実験を持続的な価値へと転換できるかを試す期間になります。早期にエージェント型AIを取り入れる組織は、より速く学習し、継続的に適応し、潜在的な問題を未然に防ぎ、障害から本能的に回復できる組織を構築できるでしょう。

IT部門はこれまで、AI導入に対する強い意欲とコミットメントを一貫して示してきました。今こそ、より深いレベルで再び主導すべき時です。エージェント型AIは次の成熟段階を示します。自己学習、自己修復、自己最適化を行うシステムにより、企業全体でより高いアジリティとレジリエンスを実現します。

これは「設定したら終わり」ではありません。ITチームは、価値の実現を確実にするために、エージェント型AIを構築、トレーニング、監視、測定、改善し続ける必要があります。

IT運用を変革するツールとしてのAIの役割や、ITにおけるエージェント型AIと自動化の画期的なユースケースについて詳しくは、Ivantiの調査レポート「AI：ITSM自動化の未来」をご覧ください。

DLLハイジャック：リスク、実例、攻撃を防ぐ方法

Wed, 17 Dec 2025 14:00:02 Z

最近、CVE-2025-56383（2025年9月26日公開）をめぐって注目が集まっています。これはNotepad++ v8.8.3におけるハイジャックの脆弱性で、DLLファイルが差し替えられることで悪意のあるコードが実行される可能性があります。

このCVEについては複数の関係者から異議が唱えられていますが、ここではその是非についてコメントするものではありません。本稿では、DLLハイジャックに焦点を当て、組織に及ぼす現実的な脅威について解説します。DLLハイジャックとは何か、そしてDLLを安全に保つために取れる対策を見ていきましょう。

DLLハイジャックとは何か、どのように発生するのか

DLLハイジャック（DLLプリロード攻撃とも呼ばれます）とは、Windowsアプリケーション内の正規で信頼されたダイナミックリンクライブラリ（DLL）ファイルが、悪意のあるファイルに置き換えられるセキュリティ上の脆弱性です。

この手法は、複数のプログラムで使用されるコードやデータを含むDLLファイルをアプリケーションが読み込む仕組みを悪用します。悪意のあるDLLを読み込ませることで、脅威アクターは正規アプリケーションと同じ権限で独自のコードを実行でき、権限昇格、永続化、防御回避につながる可能性があります。

プログラムの起動時には、特定の機能を実行するために、通常は信頼されたシステムディレクトリから複数のDLLを読み込む必要があります。しかし、アプリケーションがDLLの検索場所を適切に管理していない場合、安全でない場所や予測可能な場所（現在の作業ディレクトリやネットワーク共有など）から悪意のあるDLLを読み込んでしまう可能性があります。これは、アプリケーションがDLLへのフルパスを指定していない場合や、攻撃者がアクセスまたは変更できるディレクトリ内でDLLを検索する場合に発生し得ます。

この種の攻撃は新しいものではありませんが、手法がシンプルであるため、現在も有効です。また、この特定の問題はWindowsアプリケーションに関するものですが、同様の脆弱性は他のオペレーティングシステム（共有ライブラリの動的読み込みを使用するLinuxやmacOSなど）にも影響する可能性がある点に注意が必要です。

DLLハイジャックは、次のような複数のセキュリティリスクをもたらします。

データ窃取：悪意のあるDLLは、パスワードや個人情報などの機密データを傍受し、盗み出す可能性があります。
システム侵害：攻撃者がシステムを制御し、さらなる攻撃や追加のマルウェアのインストールにつながる可能性があります。
マルウェア：悪意のあるDLLがマルウェア拡散の経路となり、システムやネットワークの他の部分に感染を広げる可能性があります。

DLLはさまざまな方法でハイジャックされる可能性があります。代表的な手法は次のとおりです。

安全でないDLL検索順序：攻撃者は、正規DLLの場所よりも先に検索されるディレクトリに悪意のあるDLLを配置します。
相対パスの操作：アプリケーションが相対パスを使用する場合に、悪意のあるDLLが読み込まれます。
DLLリダイレクト：パス操作などの手法により、DLLの読み込みプロセスをリダイレクトします。
脆弱な権限設定：攻撃者は、権限設定が不十分なディレクトリ内で正規DLLを悪意のあるDLLに置き換えます。
ファントムDLLハイジャック：攻撃者は、存在しないDLLを読み込もうとするアプリケーションを悪用し、検索対象のディレクトリに同名の悪意のあるDLLを配置します。

こうした潜在的な脆弱性は、この種の攻撃を防ぐうえで、安全なコーディング手法とディレクトリ権限管理がいかに重要であるかを示しています。

DLLハイジャックを防ぎ、DLLを安全に保護する方法

DLLハイジャックは依然として脅威ですが、より安全でセキュアなIT環境を実現するために、リスクを軽減できるベストプラクティスを導入できます。

安全なDLL読み込み：

フルパスを使用する：DLLを読み込む際は、必ずDLLへのフルパスを指定します。これにより、アプリケーションは安全でないディレクトリではなく、信頼された場所からDLLを読み込むようになります。
安全な検索パスを設定する：WindowsのSetDllDirectory関数を使用して、信頼されたディレクトリを検索パスに追加し、安全でないディレクトリを除外します。これにより、アプリケーションが想定外の場所からDLLを読み込むことを防ぎやすくなります。

ファイル整合性チェック：

デジタル署名：DLLがデジタル署名されていることを確認し、DLLを読み込む前に署名を検証します。これにより、DLLが改ざんされていないことを確認しやすくなります。
ハッシュ検証：暗号学的ハッシュ関数を使用して、DLLファイルの整合性を検証します。DLLのハッシュが期待値と一致しない場合、そのファイルは変更されている可能性があります。

ユーザー権限：

最小権限の原則：アプリケーションは必要最小限の権限で実行します。これにより、悪意のあるコードが有害な操作を実行するために使用できる権限が少なくなるため、DLLハイジャックによる潜在的な被害を抑えられます。
ユーザーアカウント制御（UAC）：WindowsシステムでUACを有効にし、昇格された権限でアプリケーションを実行する前にユーザーへ許可を求めるようにします。これにより、システムファイルへの不正な変更を防ぎやすくなります。

アプリケーション制御と権限管理：

既知で信頼されたアプリケーション：アプリケーション制御により、既知で信頼されたアプリケーションのみを起動可能にし、未承認アプリケーションが持ち込まれるリスクを排除します。
権限制御：効果的な権限管理は、DLLハイジャックを防ぐうえで重要です。アプリケーションが起動に必要な適切な権利と権限を持つようにすることで、未承認ユーザーが悪意のあるファイルを持ち込む能力を制限できます。この制御は重要な障壁として機能し、攻撃者がDLL検索メカニズムを悪用するために必要なアクセスを制限することで、環境のセキュリティを強化します。

セキュリティソフトウェア：

アンチウイルスおよびアンチマルウェア：信頼できるアンチウイルスおよびアンチマルウェアソフトウェアを使用して、悪意のあるDLLの読み込みを検知・防止します。これらのツールは、既知の悪意のあるファイルや挙動をスキャンできます。
侵入検知システム（IDS）：IDSを導入し、DLLファイルへの予期しない変更や、安全でない場所からDLLを読み込もうとする試みなど、通常とは異なるアクティビティを監視します。

パッチ管理：

ソフトウェアを最新の状態に保つ：アプリケーションとオペレーティングシステムを最新のセキュリティパッチで定期的に更新します。多くのDLLハイジャック脆弱性は更新によって修正されるため、最新の状態を維持することで既知の脅威から保護しやすくなります。
パッチ適用の自動化：すべてのシステムを手動介入なしで最新の状態に保つには、自動パッチ管理ツールを使用します。これにより、攻撃者が既知の脆弱性（DLLハイジャックに利用され得るものを含む）を悪用できる機会を減らせます。このプロアクティブなアプローチは、アプリケーションとオペレーティングシステムの整合性維持に役立ち、攻撃者が悪意のあるDLLを挿入することをはるかに困難にします。

これらのベストプラクティスを導入することで、DLLハイジャックのリスクを大幅に低減し、アプリケーションとシステム全体のセキュリティを強化できます。

適切なツールと対策を組み合わせてDLLハイジャックを防ぐ

DLLハイジャックは長年にわたって継続的に使われてきた攻撃手法であり、今なお有効であることから、今後も組織にとって課題であり続けるでしょう。

上記のベストプラクティスに、Ivanti Neurons for App Controlのような実績あるソリューションを組み合わせることで、組織を将来の脅威に備えさせ、DLLの保護を支援できます。Trusted Ownershipのような機能は、項目の所有者が承認済みの信頼できる所有者リストと一致することを確認し、ハイジャックされたDLLの実行を検知して拒否します。

また、アプリを最新の状態に保ち、既知の脆弱性への露出を抑えましょう。Ivanti Neurons for Patch Managementでパッチ適用を自動化することで、人為的ミスのリスクを排除し、システムが自動的に更新され保護されるようにします。

ITAM：サイバー脅威防御における想定外の第一線

Tue, 16 Dec 2025 14:00:02 Z

サイバーセキュリティの話題になると、多くの人はファイアウォール、侵入検知システム、最先端のエンドポイント保護を思い浮かべます。しかし、こうした高度な防御の土台には、不可欠でありながら見過ごされがちな基盤があります。それが、堅牢なIT資産管理（ITAM）です。

危険性が高まるデジタル環境の中で中堅企業や大企業を導くCIOにとって、ITAMは運用上の明確性をもたらすだけでなく、サイバー脅威防御の強力な第一線となります。

以下では、包括的なITAMが組織のテクノロジー環境に対する重要な可視性をどのように提供し、進化するサイバー脅威に対する防御を強化し、規制コンプライアンスを支援し、セキュリティ運用を加速するのかを見ていきます。ITAMを戦略の中核に据えることで、高額なコストを伴う侵害を防ぎ、真のサイバーレジリエンスを構築する方法をご確認ください。

世界のサイバー攻撃は前年比で30%増加し、ランサムウェア攻撃は現在、1日平均20～25件の重大インシデントに達しています。

ITAMが重要な理由：サイバーセキュリティの課題は不十分な可視性から始まる

サイバー脅威はほぼ例外なく、組織が把握できていない弱点を悪用します。シャドーIT、旧式のデバイス、不正なソフトウェア、未承認のアクセスポイントは、従来のセキュリティでは見落とされがちな目に見えない脆弱性です。包括的な資産インベントリは、単なる管理の徹底ではありません。効果的なサイバーリスク管理の出発点です。

組織の90%が強力な検知能力を有していると主張しているにもかかわらず、57%は完全な可視性の欠如により重大なセキュリティインシデントを経験しています。

次の点を考えてみてください。2023年データ侵害調査レポートで、Verizonは侵入インシデントの相当な割合が放置された資産に起因していると指摘しました。忘れられていたためにサーバーにパッチが適用されず、エンドポイントはライフサイクルを可視化できないままプロビジョニングされる、といった状況です。

ここでITAMは、非常に価値の高い早期警戒システムとして機能します。すべてのハードウェア、ソフトウェア、クラウド資産をリアルタイムで継続的に更新されるマップとして提供することで、ITリーダーは攻撃者より先にリスクを発見できます。

サイバーレジリエンスにおけるITAMのメリット

以下では、堅牢なITAMがもたらすさまざまなメリットが、組織のセキュリティ体制をどのように強化するのかを見ていきます。

ライフサイクル管理により弱点を排除

資産がリスクをもたらすのは、取得時だけではありません。オンボーディング、保守、更新から最終的な廃棄に至るライフサイクル全体には、管理不備が発生しやすく、サイバー攻撃者の侵入口となり得る機会が数多く存在します。ベンダーサポートのない旧式システム、ミッションクリティカルなアプリを稼働し続けるサポート終了ソフトウェア、データ消去なしで廃棄されたデバイスなどは、複雑な環境でよく見られます。

組織の45%は、自信を持てておらず、使用中のすべてのアプリケーションを把握できていないため、攻撃者に悪用される死角が生じています。

堅牢なITAMにより、すべての資産が追跡され、定期的に評価され、安全に廃棄されます。これにより、偶発的な露出だけでなく、レガシーインフラを標的とする高度な攻撃も防ぐことができます。

規制コンプライアンスにより統制を証明し、罰則を回避

CIOは、IT資産に対する統制を実証することを求める規制環境に、ますます直面しています。NIST、ISO 27001、GDPRなどのフレームワークはいずれも、機密データと重要インフラを効果的に管理するための前提条件として、資産の可視性を重視しています。成熟したITAMの実践はこれらの要件に直接対応し、監査や規制当局からの照会に必要な文書化と証明可能な監督を提供します。

侵害の80%以上は攻撃対象領域管理のギャップに関連しており、その背景には脆弱なインターネット公開資産や不十分な資産インベントリ運用があります。

たとえばGDPRでは、個人データを処理する脆弱な資産を迅速に特定して修正できることは、優れたセキュリティ対策であるだけでなく、法的な必要条件でもあります。

ITAMとセキュリティの連携：単なるインベントリ追跡を超えて

真のITAMは、リストを管理するだけにとどまりません。統合された資産管理は、コンテキストをセキュリティ運用ツールに直接提供します。脆弱性スキャナーは、露出を検出するために正確なインベントリに依存しています。インシデント対応では、どのシステムが関係しているかを正確に把握することが不可欠です。セキュリティポリシーの適用には、資産の役割と関係性を明確に理解することが求められます。

一例として、ある金融機関ではITAMデータをSIEMプラットフォームに統合したことで、侵害発生時にセキュリティチームが影響を受けた資産を即座に特定して隔離できるようになり、インシデント対応時間が半減しました。この価値は測定可能であり、再現性があります。

レジリエントなサイバー防御には堅牢な資産管理が不可欠

IT資産管理は、単なる運用上の衛生管理ではありません。プロアクティブでレジリエントなサイバーセキュリティ戦略に不可欠な要素です。CIOにとって、堅牢なITAMソリューションへの投資は、表面的なセキュリティと真のリスク低減を分ける要因となり得ます。

当社のITAMソリューションが、組織のセキュリティ体制を基盤からどのように強化できるかをご確認になりたい場合は、今すぐ当社チームにお問い合わせいただき、真のサイバーレジリエンス構築に向けた第一歩を踏み出してください。