ルーブリック ゴールドマン・サックス Communacopia + Technology Conference 2026

予防と検知だけでは十分ではないと、私たちはここ何年も話してきました。防ぎようのないものは防げないのですから、皆さんは復旧とレジリエンスについて真剣に考える必要があります。Mythosや最先端モデルが示したのは、あらゆるものを予防し、検知することは実際にはできないということです。攻撃はマシンスピードで行われ、その速度では予防できません。過去20年、30年にわたって私たちがサイバーセキュリティ向けに構築してきた技術は、いずれも人間の運用担当者と人間の攻撃者を前提としていました。私たちはまったく異なる時代にいます。これは新たな局面です。できるのは、システムにマシンスピードでパッチを適用するにはどうすればよいか、そしてマシンスピードでサイバー復旧を実現するにはどうすればよいかを考えることです。それがRubrikがお客様のために解決している課題であり、マシンスピードでサイバー復旧を実現しています。

私たちの目標は、運用のあらゆる側面にレジリエンスを提供することです。私たちは何をしているのでしょうか。第一にデータです。データを復旧し、アプリケーションを稼働状態に戻せるようにしたいと考えています。第二にアイデンティティです。データリスクの原因がアイデンティティにあることを踏まえ、アイデンティティシステムが稼働し、正しい状態にあることを確保したいからです。そして第三がAIです。ご存じのとおり、エージェントはアイデンティティを引き受け、機密データを扱います。ですから、エージェントにもレジリエンスとセキュリティが必要です。エージェントが正しい行動だけを取るようにするには、どうすればよいでしょうか。誤った行動を取った場合、そのエージェントの行動をどう巻き戻せばよいでしょうか。私たちの見方は明確です。市場にはAIとサイバーセキュリティという二つの大きな潮流があります。AIとサイバーセキュリティの基盤にあるのは、アイデンティティとデータです。

データ、アイデンティティ、そしてエージェント型の世界全体に、包括的なサイバーレジリエンスを提供したいと考えています。

私の考えでは、攻撃がマシンスピードで行われるようになるため、継続的に攻撃を受ける世界になります。今日、どの企業でも運用とサイバーセキュリティは、別々のチームが担う別々の業務です。この二つ、つまり運用とセキュリティは一体化していくと考えています。継続的な攻撃、継続的な復旧、継続的なパッチ適用が行われる状況になるでしょう。継続的な攻撃と継続的なパッチ適用が行われるこの世界では、少なくとも人間が関与する仕組みが必要です。人間が判断を下し、機械がその判断を実行するのです。サイバーセキュリティはこの方向に向かいます。パッチ適用では人間が関与せず、復旧でもほとんど人間が関与しない世界になるでしょう。

Mythosや最先端のAI、マシンスピードという考え方について言えば、企業、特に取締役会やCEOは、サイバーセキュリティが技術上の議論からリスクの議論へと変わったことをますます認識しています。エンドポイント、ネットワーク、クラウド、ゼロトラストネットワークといった、そうした専門用語だらけの話からの変化です。つまり、事業を継続して稼働させられるかということです。1日、2日、あるいは3日間、事業が停止した場合、どれだけの金額がリスクにさらされるのでしょうか。ランサムウェア攻撃やサイバー攻撃だけで、大規模な製造事業が完全に停止するような事態が起きないでしょうか。今、議論されているのはそういうことです。Rubrikはこの議論において役割を果たしています。Preemptive Recovery Engineにより、AIによる攻撃であれ、人間による攻撃であれ、マシンスピードの攻撃であれ、何が起きてもお客様の事業は常に稼働し続けると保証しているからです。

平時にクリーンなデータ状態を事前計算しておくことで、マシンスピードでの復旧を実現します。このメッセージは響いています。もちろん、Rubrikの製品は慎重に検討したうえで購入されるものです。何百万人もの人が一晩でダウンロードして市場を席巻するようなFacebookアプリとは違います。購入には一定のプロセスがあります。私はそのプロセスを歓迎しています。最終的には、Rubrikに長年にわたって一貫した高成長を続けてほしいからです。それを実現できる体制は整っていると考えています。

エージェントを例に考えてみましょう。エージェント型AIのセキュリティとガバナンスには、さまざまな要素があります。まず、承認済みか未承認かを問わず、すべてのエージェントを可視化する必要があります。第二に、アイデンティティに基づき、これらのエージェントの活動を必要なときに限って制御できるでしょうか。これが第二の要素です。つまり、アイデンティティに基づいてMCPサーバーレベルで、どのデータベースのどのエンティティをエージェントが更新できるかを制御することです。第三はランタイムセキュリティです。ここではエージェントの意図を理解することが重要になります。OpenAIとHugging Faceで起きたことは、エージェントが目標を達成するために、自らのために設けられたガードレールを実際に回避したということです。そのため、エージェントの意図を理解し、エージェントとのやり取りのたびにその意図を確認する必要があります。そうすることで、行動が実行される時点で、ランタイムにエージェントの行動を止められます。