Netskope、AI Command Centerを発表 AIを包括的に検出し、リスクを相関分析し、完全連携型エージェント対応を実現
Netskopeは、AI利用の急速な拡大に伴うセキュリティ課題に対し、AI資産の包括的な検出・リスク分析・自律的な対応を単一プラットフォームで提供する「Netskope One AI Command Center」を発表した。
📋 記事の処理履歴
- 📰 発表: 2026年6月3日 11:00
- 🔍 収集: 2026年6月3日 11:26(発表から26分後)
- 🤖 AI分析完了: 2026年6月3日 11:50(収集から24分後)
クラウドとAI時代に対応した最新のセキュリティとネットワーク技術で業界をリードするNetskope(NASDAQ: NTSK)は米国時間2026年6月2日、Netskope One AI Command Centerを発表しました。
本機能は、包括的なAI検出、統合リスク分析、そして自律的なエージェント型対応を単一の統合プラットフォームで提供するNetskope One AI Security スイートの最新機能であり、「どのAIが稼働しているか」「実際に対処すべきリスクはどれか」「脅威のスピードに合わせてどう対応するか」という、セキュリティチームが現在直面している重要な課題に応えるために、その機能をさらに強化するものです。
Netskope Threat Labsの調査によると、過去1年間で1社あたりが利用するAIアプリケーション数は平均5倍に増加し、AIユーザー数は3倍に拡大しました。現在では1社あたり平均37のAIエージェントが導入され、月間223件のAIデータポリシー違反が発生しています。こうした急速な普及が進む中、調査参加企業の94%がAIの利用状況の把握に課題を抱えていると回答しており、AIパイプライン全体を完全に把握できていると答えた企業はわずか6%にとどまっています。
Netskope One AI Command Centerは、企業利用か個人利用か、管理下かシャドーITか、クラウドかオンプレミスかを問わず、あらゆるAI資産を検出し、それらが接続するID、データストア、ツールとの関係をマッピングすることでリスクを低減します。マッピングが完了すると、Netskopeが保有するデータの機密性、ユーザーのリスクプロファイル、アプリケーションの信頼性といった既存の知見と相関分析し、リスクインサイトを提示します。これにより、隠れた攻撃経路やリスクの露出を明らかにし、ポリシーの作成・調整、修正ワークフロー、調査といった次のステップを、同一のインターフェース上で推奨します。
AI Command Centerのコア機能およびインラインのトラフィック検査によるAI検出に加え、今回のリリースでは新たに2つの検出機能も導入されます。
- エンドポイントAI検出: Netskope One Clientの機能強化により、管理対象エンドポイント上のインストール済みアプリケーション、実行中のプロセス、リスニングポートのスキャンが拡張され、既知のAIエージェント、ローカルモデル、ブラウザ拡張機能を識別できます。
- サーバーAI検出: 軽量なeBPFエージェントにより、企業の仮想マシンおよびKubernetesノード上でTLS暗号化されたAIトラフィックをカーネルレベルで傍受し、企業境界内のコアAIインフラまで検出範囲を拡大します。
また、Netskope One AI Command Centerと完全統合された新たなAgentSkope Agent、「AI Risk AISecOps Agent」も同時にリリースされます。これは、トリアージと調査を担い、対応を推進する自律的なインテリジェンス層であり、人員を増やすことなく、セキュリティチームの専門知識を拡張します。
NetskopeのCEO兼共同創設者であるSanjay Beriは、「多くの組織は、セキュリティチームが手動で追跡・トリアージ・封じ込めできる速度をはるかに超えてAIを導入しており、誰の承認も得ていないツールが最も高いリスクを抱えているケースがほぼ例外なく見受けられます。Netskope One AI Command Centerは、セキュリティチームがこれまで得られなかった、統合的な運用視点を提供します。環境内のすべてのAI資産、その接続状況、アクセスしているデータ、そして対処方法を一元的に把握できます。すべてのインシデントの完全なコンテキストに基づいて推論し、把握から対応へのギャップを埋める新たなAI Risk AISecOps Agentとの組み合わせにより、AIリスクに後手で対応するセキュリティチームから、AIリスクを予測・排除するセキュリティオペレーションへの根本的な転換を実現します」と述べています。
本機能は、包括的なAI検出、統合リスク分析、そして自律的なエージェント型対応を単一の統合プラットフォームで提供するNetskope One AI Security スイートの最新機能であり、「どのAIが稼働しているか」「実際に対処すべきリスクはどれか」「脅威のスピードに合わせてどう対応するか」という、セキュリティチームが現在直面している重要な課題に応えるために、その機能をさらに強化するものです。
Netskope Threat Labsの調査によると、過去1年間で1社あたりが利用するAIアプリケーション数は平均5倍に増加し、AIユーザー数は3倍に拡大しました。現在では1社あたり平均37のAIエージェントが導入され、月間223件のAIデータポリシー違反が発生しています。こうした急速な普及が進む中、調査参加企業の94%がAIの利用状況の把握に課題を抱えていると回答しており、AIパイプライン全体を完全に把握できていると答えた企業はわずか6%にとどまっています。
Netskope One AI Command Centerは、企業利用か個人利用か、管理下かシャドーITか、クラウドかオンプレミスかを問わず、あらゆるAI資産を検出し、それらが接続するID、データストア、ツールとの関係をマッピングすることでリスクを低減します。マッピングが完了すると、Netskopeが保有するデータの機密性、ユーザーのリスクプロファイル、アプリケーションの信頼性といった既存の知見と相関分析し、リスクインサイトを提示します。これにより、隠れた攻撃経路やリスクの露出を明らかにし、ポリシーの作成・調整、修正ワークフロー、調査といった次のステップを、同一のインターフェース上で推奨します。
AI Command Centerのコア機能およびインラインのトラフィック検査によるAI検出に加え、今回のリリースでは新たに2つの検出機能も導入されます。
- エンドポイントAI検出: Netskope One Clientの機能強化により、管理対象エンドポイント上のインストール済みアプリケーション、実行中のプロセス、リスニングポートのスキャンが拡張され、既知のAIエージェント、ローカルモデル、ブラウザ拡張機能を識別できます。
- サーバーAI検出: 軽量なeBPFエージェントにより、企業の仮想マシンおよびKubernetesノード上でTLS暗号化されたAIトラフィックをカーネルレベルで傍受し、企業境界内のコアAIインフラまで検出範囲を拡大します。
また、Netskope One AI Command Centerと完全統合された新たなAgentSkope Agent、「AI Risk AISecOps Agent」も同時にリリースされます。これは、トリアージと調査を担い、対応を推進する自律的なインテリジェンス層であり、人員を増やすことなく、セキュリティチームの専門知識を拡張します。
NetskopeのCEO兼共同創設者であるSanjay Beriは、「多くの組織は、セキュリティチームが手動で追跡・トリアージ・封じ込めできる速度をはるかに超えてAIを導入しており、誰の承認も得ていないツールが最も高いリスクを抱えているケースがほぼ例外なく見受けられます。Netskope One AI Command Centerは、セキュリティチームがこれまで得られなかった、統合的な運用視点を提供します。環境内のすべてのAI資産、その接続状況、アクセスしているデータ、そして対処方法を一元的に把握できます。すべてのインシデントの完全なコンテキストに基づいて推論し、把握から対応へのギャップを埋める新たなAI Risk AISecOps Agentとの組み合わせにより、AIリスクに後手で対応するセキュリティチームから、AIリスクを予測・排除するセキュリティオペレーションへの根本的な転換を実現します」と述べています。
よくある質問
Netskope One AI Command Centerとは何ですか?
企業のあらゆるAI資産を検出し、IDやデータストアとの関係をマッピングしてリスクを相関分析し、自律的なエージェント対応までを一元管理する統合プラットフォームです。
AI Command CenterはどのようにAIを検出しますか?
エンドポイントでのインストール済みアプリやブラウザ拡張の識別、およびサーバー(VMやKubernetes)でのeBPFエージェントによるTLS暗号化トラフィックの傍受により、AIインフラを検出します。
AI Risk AISecOps Agentの役割は何ですか?
インシデント発生時のトリアージと調査を担い、対応を推進する自律的なインテリジェンス層として機能し、セキュリティチームの専門知識を拡張します。
調査データによるとAIの利用状況はどう変化していますか?
過去1年間で1社あたりのAIアプリケーション数は平均5倍、ユーザー数は3倍に増加し、月間223件のAIデータポリシー違反が発生しています。
このソリューションは何を解決しますか?
AIの普及に伴う「どのAIが稼働しているか」「どのリスクに対処すべきか」「脅威にどう対応するか」といったセキュリティチームの可視性と対応速度の課題を解決します。