パロ・アルト・ネットワークス Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

私は「恐怖を煽る」という表現が好きです。私が8年間かけて、サイバーセキュリティが重要だと人々に納得させようとしてきた、という見方が少しあります。

Darioはそれを1週間でやってのけました。明らかに私より上手です。Mithosは、私が8年間に行ったどんなことよりも、マーケティングツールとして私の役に立っています。彼らが、より高性能で、人々をもっと恐怖に陥れる新しいモデルを開発してくれることを願っています。

恐怖を煽ることの裏側ですね。

Palo Alto Networksに対して、「Nikesh、これを解決してくれ」と言うわけです。

まず何より、皆さんにお会いできてうれしいです。この会場に残ってくださって、ありがとうございます。入ってくる途中で大勢の人が出ていくのを見たので、誰もサイバーセキュリティに関心がないのか、あるいは今回のカンファレンスで話すべきことはすでにすべて話されてしまったのかと思いました。あるいは、バーが開いているのかもしれません。そのどれかでしょう。CEOから電話がかかってくるようになってから、特に最近では、CEO、CIO、最高セキュリティ責任者を合わせて約2,000社と話をしたと思います。当然、彼らは「Mithosとは何なのか」と知りたがります。それは私の生活にどのような影響を与えるのか。それについて私は何をすべきなのか。Mithosは、AIの能力と、AIが組織のテクノロジースタックの脆弱性を発見できることを示す、最初の具体例だと思います。

私たちなら何週間、何カ月もかかることや、わざわざ探しに行こうとは思わないものを、AIならかなり短時間で実行できます。脆弱性の発見件数が、突然ピークに達するのを目にすることになります。Mithosが登場した当初、初めてテストした際に、Palo Altoでは1,200件を発見しました。どれが本物でどれが誤検知なのかを把握し、修正するための整理に3～4カ月かかりました。現在は通常の安定した状態に戻っています。Mithosが登場する前と同じように、毎月数件程度を発見しています。私たちは大きな学習曲線を経て、発見フェーズを進め、修正しなければなりませんでした。多くの企業はまだその経験をしていません。そして今起きているのは、Mithosが防御側にも利用可能になり、私たちがサービスを提供するようになったことです。顧客のもとへ行って、「私たちにテストしてほしいですか」と尋ねられます。

「テストします」と言えます。興味深いのは、発見したものの60％はMithosを通じたもので、30％強はOpenAIを使い、10％は他のモデルを使っていました。現在のAIが発見を支援できるすべての脆弱性を見つけるには、単一のモデルを使うのではなく、実際にはマルチモデルのハーネスを使う必要があります。それが私たちの取り組みです。その会話は非常に速く次の段階へ進みます。それは素晴らしい。では、これは将来にとって何を意味するのでしょうか。脆弱性を発見した際、より迅速に対応できるようにするにはどうすればよいのでしょうか。インフラ内の攻撃者を迅速に発見し、最悪の事態になる前に修正できるようにするには、テクノロジースタックに何を施せばよいのでしょうか。通常、その段階でプラットフォームの話やSIEMの話が始まり、私たちは「マルチベンダー構成でスタックを増強し続けるのはやめましょう」と伝え始めます。