パロアルトネットワークスCEOニケシュ・アローラ氏が語る、AIが引き起こすサイバーセキュリティの軍拡競争と分析SaaSの終焉
2026年6月9日 - All-In Summit
導入：サイバーセキュリティ界のリーダーを迎えて
パロアルトネットワークス（Palo Alto Networks）は、テクノロジーセクターにおける最大の勝者の一社として台頭し、サイバーセキュリティ分野の要となっている。CEOのニケシュ・アローラ氏のリーダーシップの下、同社は一貫して市場を上回る業績を上げてきた。現在のテクノロジーの状況についてアローラ氏は、人類は何十年もの間、欠陥のあるコードを書き続けてきたが、人工知能（AI）の出現はパラダイムシフトを意味すると指摘する。Googleで10年間を過ごし、検索が情報の民主化をもたらす様を目の当たりにした同氏は、AIを組織全体に知能を民主化する力であると捉えている。アローラ氏にとって財務指標は単なる進捗管理の手段に過ぎず、真の目標はこの大規模な技術変革を推進することにある。
アローラ氏がパロアルトネットワークスの舵取りを始めてから約8年、同社は驚異的な変貌を遂げた。約170億ドルだった時価総額は、現在約2,380億ドルまで急拡大している。業界観測筋は、1,000億ドルの壁を突破した企業はさらなる成長を加速させる傾向があると指摘しており、1兆ドル企業への道も野心的ではあるが十分に射程圏内にあるとの見方を示している。
Claude Mythos：6週間で数年分の脆弱性を発見
サイバーセキュリティと人工知能の交差点に位置するパロアルトネットワークスは、Anthropicの「Claude Mythos」のような最先端モデルへの早期かつ独占的なアクセス権を有している。このアクセスにより、AIがもたらす機会とリスクの両面について独自の洞察を得ることができた。アローラ氏は、AIがすでにビジネス運営に甚大な影響を及ぼしていると説明する。AIを活用することで、企業はチーム全体でアウトプットを標準化できる。例えば、マーケティング部門は一貫性の高い成果物を生み出し、数千人のカスタマーサポート担当者は均質で質の高いソリューションを提供できるようになり、顧客を悩ませていたバラつきを解消できる。
ソフトウェア開発およびセキュリティにおける最先端AIモデルの技術的能力は、特に驚異的だ。パロアルトネットワークスは、自社のコードベースでClaude Mythosモデルをテストした。わずか6週間のテストで、AIは人間のセキュリティチームが発見するのに通常5〜7年かかるであろうソフトウェアの脆弱性を特定した。これは、AIによるコード分析とセキュリティギャップの露呈が、マーケティング上の誇大広告ではなく、深刻かつ差し迫った現実であることを証明している。
さらに、AIを「持続的な思考モード（persistent thinking mode）」に設定すると、脆弱性を連鎖させ、企業システムへの斬新かつ複雑な攻撃経路を効果的に発見できる。最高レベルのコードテストとセキュリティ慣行を誇るサイバーセキュリティ企業にとって、この発見は衝撃的であった。世界中の何百万人ものソフトウェア開発者や数千もの企業が独自にコードを書いていることを考えれば、その影響は計り知れない。このレベルの分析にかかったコストは、パロアルトネットワークスにとってわずか数百万ドル台前半であり、モデルの効率化とトークンコストの低下に伴い、この数値は今後さらに低下する見込みだ。
サイバーセキュリティの軍拡競争：防御側対AI攻撃者
こうした高度な能力の急速な民主化は、諸刃の剣でもある。防御側がこれらのモデルをシステム保護に利用できる一方で、悪意のある攻撃者も必然的に同様の能力を手に入れることになる。アローラ氏は、こうした高度な攻撃能力がオープンソースや海外モデルで広く利用可能になるまで、あと数ヶ月しか残されていないと予測する。これにより、脆弱性を発見して修正しようとするサイバー防御側と、それを悪用しようとする攻撃側の間で激しい競争が生まれている。
現在、サイバー防御側は追いつくのに苦慮しており、これがシステム上のビジネスリスクを高めると同時に、高度なセキュリティソリューションへの需要を押し上げている。最高情報責任者（CIO）や最高情報セキュリティ責任者（CISO）は、ベンダーからハードウェアやソフトウェアの修正を迫られ、自社の独自コードベースを保護し、さらに巨大で規制のないオープンソースソフトウェアの海を渡ることに追われている。AI主導の脅威に対抗するため、企業は現在より10倍多くのセキュリティデータを収集・分析し、正常な動作と巧妙な攻撃を区別するために必要なコンテキストと組織的な記憶を構築する必要があるだろう。
分析SaaSの死とコアインフラの台頭
AIの持続的な知能は、ソフトウェア業界全体、特にSaaS（Software-as-a-Service）を再編しようとしている。アローラ氏は、顧客から料金を徴収してデータを収集・分析する「分析SaaS」企業は、事実上時代遅れであると予測する。最新の大規模言語モデル（LLM）があれば、企業はSalesforceのようなシステムに格納されたデータを分析するためにサードパーティのアプリケーションを必要としない。その代わり、自然言語を使用して自社のデータに直接クエリを投げることができ、中間的な分析ソフトウェアモジュールは不要となる。
この変化により、組織はすでにソフトウェアライセンスの統合を進めている。Slackのようなコミュニケーションプラットフォームを介して、Claudeのような自然言語インターフェースにデータを直接接続することで、企業はシートライセンスやソフトウェア支出を最大90%削減できる場合もある。今後は、営業生産性ツール、在庫データベース、ERPシステムなど、断片的なソースからのデータを統合リポジトリに集約するようになるだろう。AIエージェントが部門横断的なクエリを瞬時に実行するため、複数の独立したSaaSインターフェースを操作する必要はなくなる。
分析SaaSが深刻な逆風に直面する一方で、コアインフラソフトウェアは依然として過小評価されている。Databricks、Snowflake、MongoDB、Oracleといった堅牢なデータベースやストレージシステムへの需要は急増するだろう。企業は今後3年間で、AIモデルのトレーニング、検証、実行のために、現在より10倍多くのデータを保存する必要がある。その結果、企業データの収集、保存、管理を容易にするあらゆる技術が、持続的な成長を遂げることになる。
「業務システム」や「記録システム」と呼ばれる中間層のソフトウェアも、劇的な進化を遂げる。人間がデータベースと対話するために技術者が設計した従来のユーザーインターフェースは、自律型エージェントがワークフローを引き継ぐにつれて大部分が姿を消すだろう。従業員はCRMやERPシステムに手動でデータを入力する代わりに、エージェントが電子メール、会議、文書から文脈を受動的に取得し、自動的に記録を更新する形に依存するようになる。この移行には、今後5年間でビジネスアプリケーションを全面的に再設計し、手動入力から自然言語対話へとシフトさせることが求められる。
国家安全保障、経済的混乱、そしてグローバルなモデル管理
国家安全保障の観点から見れば、高性能モデルの拡散は経済的混乱の可能性という懸念を引き起こす。しかしアローラ氏は、サイバーセキュリティ侵害の大半は、高度な暗号学的悪用ではなく、資格情報の盗難や脆弱なパスワードといった初歩的な失敗によって発生していると指摘する。重要な国家インフラは多額の専用セキュリティ予算によって概ね適切に防御されているが、より広範なリスクは、準備の整っていない小規模な組織が標的になることで引き起こされる「システム的な経済混乱」にある。
Change Healthcareの侵害はその好例だ。中央清算システムへのランサムウェア攻撃は、全国の独立系診療所を事実上麻痺させ、事業継続のために数十億ドルの緊急資金を必要とする事態を招いた。レガシーシステムが徐々にアップグレードされ、置き換えられていく中で、こうしたシステム的な脆弱性に対処するには時間がかかる。アローラ氏は、規制による一時停止を通じて国内AIモデルの進歩を抑制しようとすることに対し、我々はグローバルな競争の中にいるとして警鐘を鳴らす。最先端AIのモデルウェイト全体はUSBメモリ1本に収まるため、海外の競合他社やオープンソースの代替手段が前進を続ける中で、アクセスを短期間制限しようとすることは現実的ではない。
モデルのユーティリティ化、利益の源泉、そしてアプリケーションの未来
アローラ氏はAIモデルの将来を業界の他の専門家とは異なる視点で見ており、最終的には「ユーティリティ（公共事業）層」になると予測している。単一の超知能モデルがすべてのタスクを支配するのではなく、タスクの特定の要件に基づいて、その都度最適な知能が動的に購入されるようになる。単純な顧客サービスの問い合わせには低コストの標準的な知能モデルが利用され、極めて複雑なエンジニアリングの課題にはプレミアムな高知能モデルが呼び出されるだろう。
その結果、AI時代の主要な利益の源泉は、基盤となるモデルではなく「アプリケーション層」に宿ることになる。これは、CodeiumやClaude Codeといった、特定の高価値ワークフローを直接ターゲットにした専門ツールの急速な普及によって証明されている。最先端モデルの開発者が自ら生産性アプリケーションを構築して利益を確保しようとする可能性がある一方で、企業はゼロから独自の営業・人事ツールを構築するよりも、信頼できるベンダーからパッケージ化された専門アプリケーションを購入することを好む。これらのアプリケーションにとって重要な技術的課題は、誤検知率（false positive rate）の低減である。攻撃的なセキュリティツールが脆弱性を特定する際には30%の誤検知率が許容されるかもしれないが、保険金請求を処理したり、自動運転車を操作したりするような防御システムやビジネスアプリケーションにおいては、商業的利用に耐えうるためにゼロに近い誤検知率が求められる。
アームチェアCEO：Waymo、Google、OpenAIを評価
Googleとソフトバンクでの豊富なリーダーシップ経験に基づき、アローラ氏は主要なテクノロジープレイヤーについての見解を共有する。Uberの取締役を務める同氏は、配車サービス大手についてのコメントは控えるものの、Waymoに対しては強い熱意を示しており、その自動運転車の信頼性を称賛し、より多くの都市への迅速なグローバル展開を促している。
アローラ氏はGoogleを過小評価されすぎていると見ており、存命中に時価総額10兆ドルに達する最初の企業になる可能性があると予測する。同氏は、Googleがすべての必要な技術的資産に加え、実世界でのAI導入を推進するために不可欠な大規模かつ確立された法人営業部門を保有している点を強調する。これは、純粋なAI研究ラボには欠けている資産だ。リーダーシップのダイナミクスについてアローラ氏は、創業者CEOは大胆なリスクを取る姿勢で称賛されることが多いが、プロフェッショナルCEOであっても、ビジネスとその戦略的方向性に対して絶対的なオーナーシップを持つことで、大規模な企業変革を成功させることができると指摘する。
OpenAIとより広範な競争環境に関して言えば、統計によればAnthropicはビジネス特化型の統合に注力することで、エンタープライズ向けの経常収益を急速に拡大させている。業界は、アプリケーションレベルの利益の源泉を確保するためのハイステークスな競争の中に留まっている。企業がすでに確立された予算を持っているため非常に収益性の高い「代替TAM（獲得可能な最大市場規模）」に注力するプレイヤーもいれば、極めて強固であることが証明されている低コストの消費者向けサブスクリプションをターゲットにするプレイヤーもいる。
パロアルトのM&A戦略と1兆ドル企業への道
今後を見据えると、高スループットかつ低レイテンシのデータ処理を管理するために、ハードウェアは依然として不可欠である。特に金融サービス企業は、取引の収益性に直接影響するレイテンシのトレードオフを懸念し、パブリッククラウドへの完全移行を躊躇しており、専門的なオンプレミスハードウェアの市場は継続的に確保されている。AIはハードウェアの設計サイクルを加速させているが、最大のボトルネックは物理的な生産にある。GPUや高度なメモリチップに対する爆発的な需要を満たすために、世界の製造能力はバックオーダーを抱えている状態だ。
パロアルトネットワークスは、規模を拡大する中でM&A（合併・買収）に対する規律あるアプローチを維持する計画だ。歴史的に同社は、専門的な製品企業を買収して堅牢な市場投入エンジンに統合することで、既存の法人顧客へのアップセルを効率的に行い、評価額を高めてきた。最近では、IDおよびプラットフォームセキュリティ分野に拡大し、数十億ドル規模の事業を買収してエージェントベースのセキュリティ能力を強化した。アローラ氏は、究極の競争優位性はAIを活用して世界で最も運営効率の高い企業経営を行い、業界をリードする営業利益率をターゲットにすることにあると確信している。
アローラ氏がGoogleからパロアルトネットワークスに移籍して指揮を執り始めた当初、市場には懐疑的な見方もあったが、同社の実行力は批判者を沈黙させた。アローラ氏は人員削減を行うのではなく、これまで以上に多くの技術スタッフを雇用することを想定している。AIの広範な採用により、あらゆる企業が根本的な技術変革を余儀なくされており、高度なサイバーセキュリティエンジニアリングに対する前例のない需要が生まれているからだ。