パロアルトネットワークス：アローラCEO、アンソロピックの「Mythos」がサイバーセキュリティの営業に果たした役割は自身の8年間の売り込み以上と発言、一方で経済性の観点からフロンティアモデルがポイント製品を置き換えることはないと警告
ゴールドマン・サックス主催「Communacopia + Technologyコンファレンス」（2026年9月10日）での発言より
パロアルトネットワークス（Palo Alto Networks）の会長兼最高経営責任者（CEO）であるニケシュ・アローラ（Nikesh Arora）氏は、ゴールドマン・サックス主催の「Communacopia + Technologyコンファレンス」のファイヤーサイドチャット（対談セッション）に登壇し、アンソロピック（Anthropic）のモデル「Mythos」が顧客との対話をどのように一変させたか、フロンティアLLM（大規模言語モデル）がコアとなるエンフォースメント（強制）市場で構造的に不利と考える理由、そしてネオクラウドインフラがセキュリティベンダーにとって持続可能なビジネスになるとは懐疑的である理由について語った。ジュネーブからの帰国直後に行われたこのセッションでは、AIがサイバーセキュリティの競争地図をどのように塗り替えているのか、そしてパロアルトがどこに自社のリソースを投じているのかについて、通常ではありえないほど率直な詳細が明かされた。
Mythosが需要のショックを引き起こすも、真のプロダクトはマルチモデル・ハーネス
アローラ氏によると、アンソロピックの「Mythos」ツールは、彼自身が8年間にわたって行ってきた啓蒙活動よりも、サイバーセキュリティの予算を引き出す上で圧倒的な効果を発揮したという。「私は人々に対してサイバーセキュリティの重要性を説得するのに8年費やした。ダリオ（・アモデイ氏）はそれを1週間でやり遂げた。彼の方が私より優秀なのは明らかだ。Mythosは、私が過去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役立っている」と同氏は述べた。Mythosのリリース以降、パロアルトにはCEO、CIO、CISOの各レベルから約2,000社に及ぶ問い合わせが寄せられており、いずれもこのツールが自社の脆弱性リスクに何を意味するのかを問うものだという。
同社が自社のインフラストラクチャを同ツールに通したところ、1,200件の潜在的な脆弱性が検出された。これを3〜4カ月かけてトリアージ（選別）し、最終的にはMythos導入前と同水準である「月数件の真の検出」という定常状態へと落ち着かせた。極めて重要な点として、アローラ氏は、単一のモデルで脆弱性領域のすべてを網羅することはできなかったと明かしている。検出された件数のうち約60%がMythos経由、30%がオープンAI（OpenAI）のモデル経由、残り10%がその他のモデル経由であり、パロアルトは単一のフロンティアラボに依存するのではなく、マルチモデル・ハーネスを構築せざるを得なくなった。この「発見と修復」のサイクルは現在、パロアルトがエンタープライズ顧客向けに販売するパッケージ型サービスとなっており、その後に続くプラットフォームやSIEM（セキュリティ情報イベント管理）に関する対話への入り口となっている。
アローラ氏が語る、フロンティアLLMがポイントセキュリティ製品をリプレイスしない理由
アローラ氏は、エヌビディア（Nvidia）のジェンスン・フアン（Jensen Huang）CEOが以前のステージで示唆したとされる、フロンティアモデルがセキュリティのエフォースメントポイント（強制ポイント）において大きな商業的チャンスになるという見方に強く反論した。同氏の論拠は、機能面ではなくユニットエコノミクス（単位あたりの経済性）に焦点を当てている。エンドポイントセキュリティの価格は1シートあたり年間30〜40ドル程度である一方、一般的なラップトップ（ノートPC）は1日あたり約160メガバイトのトラフィックを生成する。「ラップトップのエッジで1日160メガバイトを検査するためにフロンティアLLMを稼働させたら、年間40ドル以上のコストがかかることは間違いないだろう」と同氏は述べ、顧客がエンドポイントあたり40ドルではなく4,000ドルを支払う意志がない限り、フロンティアモデルはそのレイヤーから完全に価格競争力で排除されると付け加えた。
さらに同氏は、より明確な技術的区別として、LLMは主流のケースに基づいてトレーニングされているのであってエッジケースではないと指摘し、そのギャップを、ウェイモ（Waymo）がデフォルトの分布から外れたシナリオに対して明示的なトレーニングを必要とする状況に例えた。脆弱性検知モデルは業界のコーディングアシスタントへの投資効果を活用して実質的にトレーニングされているため、不良コードの発見には非常に優れているものの、悪意のある意図と正当なテストを区別することができない。例えば、攻撃をシミュレートするためにパロアルト自身が設計した内部コードを、モデルが誤ってフラグ付けしてしまうケースを挙げた。同氏の結論は、AIがセキュリティにとって無関係であるということではなく、時間の経過とともに「平均的な知能は無料化」していく一方で、コンピュートは依然として希少で有料のインプットであり続けるというものだ。つまり、サイバーセキュリティベンダーは、フロンティアモデルに仲介されて排除される存在ではなく、自社製品に組み込まれたフロンティアトークンの消費者になるということである。
プラットフォームのテーシス：AIは統合データを有する既存大手（インカベント）に有利に働く
アローラ氏の核心的な戦略的論拠は、AIの能力が防御において有用であるためには、結合されたクロスドメインのデータが必要であり、それが複数のエフォースメントポイントをすでに押さえているベンダーに構造的な有利さをもたらすという点にある。同氏は、ラップトップ、データセンターのファイアウォール、クラウドデータベースを横断する仮想的な攻撃のシナリオを例に挙げた。これらはそれぞれ異なるベンダーによって防御されているが、共有データ層がなければ、どのベンダーも完全な攻撃チェーンを再構築することはできないと主張した。「誰かがすべてのデータを収集し、それを意味のある形に統合しなければならない」とし、単一ベンダーによるスタックはこれをネイティブに解決する一方、マルチベンダー環境ではエージェント同士が他のベンダーのエージェントと調整を行う必要があり、「それは単に複雑な解決策にすぎない」と述べた。同氏の枠組みは、「AIはプラットフォームスタックを持つ既存大手（インカベント）に有利に働く」というものである。
この傾向は、すでに契約更新のサイクルにも表れている。アローラ氏は、顧客がアクティブなリプレイス（置き換え）キャンペーンを行うこともなく、すでにスタックの3つのうち2つをパロアルトが保持しているという理由だけで、3つ目のネットワークベンダーをパロアルトに一本化しているメールトラフィックの事例について説明した。対照的に、SOC（セキュリティオペレーションセンター）の変革は、段階的な進化というよりも、一過性の6カ月の取り組みになる傾向があるという。
広範なAIインフラ投資に連動するネットワークトラフィックの追い風
エージェント型（エージェント起因の）トラフィックの増加がファイアウォールの更新サイクルに及ぼす影響について問われたアローラ氏は、パロアルトの直近のアーニングズコール（決算説明会）でのデータポイント（SASEプラットフォーム上のエージェント型トラフィックが9倍に増加したこと）を改めて挙げつつ、それをより大きなテーシスの中に位置づけた。今後5年間で5兆ドルのAIコンピュート投資が行われるのであれば、トラフィックのボリュームもそれに比例して増加するはずであり、今日の企業トラフィックの事実上すべてが、SASE、ソフトウェア、ハードウェアファイアウォールのいずれかを問わず、何らかの検査の対象となっているという。例外はコーディングトラフィックだという。「コーディング分野で1,000億ドル超のARR（年間経常収益）が生み出されている一方で、ほとんどのコーディングインスタンスはセキュリティで保護されていない。我々はまずそこを修正しなければならない。そこはまだ解決されていないのだ」
パロアルトを含め、どのベンダーもまだAIセキュリティスタックを構築していない
アローラ氏は、AIセキュリティ向けの付加価値ソフトウェア層は業界全体を見渡してもまだ存在しないと、異例の率直さで言い切った。「我々を含め、どのベンダーもフルスタックを保有していない」と述べ、メタ（Meta）が新たに発表した「Muse」アーキテクチャを例に挙げた。これは、エージェント型セキュリティのアーキテクチャがいかに急速にベンダーの足元で変化しているかを示すものであり、新しい統合フックを理解するだけでも3〜6カ月を要するという。また、アンソロピックのClaude CodeもオープンAIのCodexも、現時点ではサードパーティ製のインラインセキュリティに必要なフックを公開していないことを指摘した。同氏は航空セキュリティに例えて次のように語った。「飛行機が発明されたとき、TSA（米運輸保安庁）の発明はなかった。TSAが我々を苦しめるようになるまでには長い時間がかかった。したがって、AIの連中を苦めるようになるまでにはしばらく時間がかかるだろう」。パロアルトは現在、プロンプトインジェクションやモデル操作を網羅するリアルタイムAIセキュリティ製品「Prisma AIRS」から約1,000万ドルの収益を上げているが、アローラ氏は、広範なエージェント型セキュリティのTAM（獲得可能市場）はいまだ構築段階にあると評し、昨年資金調達を行った約3,000社のAIセキュリティスタートアップのうち、約2,000社は生き残れないだろうと警告した。
ネオクラウドセキュリティの機会は、語られているストーリーほど大きくはない
アローラ氏は、セキュリティの機会としてのネオクラウドインフラの構築について、著しく弱気な見解を示した。マルチテナント型データセンターにはセグメンテーションのためのファイアウォールが必要だが、新設されるデータセンター容量のうちマルチテナント型はわずか10%〜15%にとどまると見積もっており、大部分は単一目的・単一テナント型であるという。例として、アンソロピックがデータセンターの容量全体を直接買い取り、サードパーティ製ファイアウォールを使用せずに自社で施設間の接続を管理している実態を挙げた。企業が運営するソブリンAIデータセンターについても同様に懐疑的であり、それらを適切に運営するために必要な人材は圧倒的にフロンティアラボに偏在していると主張した。「92%の人々は（理解が）追いつかないだろう――今や教師が宿題を作り直さなければならないようなものだ」と述べ、基盤となる技術が依然として流動的である現状を鑑みれば、DIY（自社製）インフラへの投資は早計であると警告した。ネオクラウドの経済性に関する同氏の公の発言は、ソーシャルメディア上で反発を招くほど鋭いものであり、資本集約型のデータセンター構築を株式で賄うことは現状機能しているとしても経済的に拙劣であると主張した際、いわゆる「ネビウス（Nebius）愛好家」から受けた反発についても言及した。
M&A（合併・買収）の枠組み：「トークン・フロー」への参入
アローラ氏は、クロンスフィア（Chronosphere）の観測可能性（オブザーバビリティ）関連の買収を含め、パロアルトのM&A戦略の背後にある論理をこれまでで最も明確に説明した。セキュリティは通常、基礎となるIT支出の2%〜5%を占めるため、企業のAI支出が年間経常収益で1兆ドル規模に向けて拡大する場合、たとえ小さなアタッチ率（帯同率）を獲得するだけでも極めて価値が高い。「私はトークン・フローに乗り込むための手段を見つける必要があるだけだ」と述べ、データ量をトークンエクスポージャーの代理指標として用いていると語った。同氏は、観測可能性、SOC、エンドポイント検査を3大データ事業として挙げ、パロアルトの買収は意図的に「データ収集を一度行い、Cortex周辺のConsole製品を介した内部ITデータを含む複数のユースケースで収益化する」という設計になっていると述べた。2018年以降、パロアルトは47件の買収を完了し、現在では年間約70件の製品リリースを行っている。これは、2015年から2018年のアローラ氏の着任までの間に意味のある製品イノベーションが一切なかった状況とは対照的である。
モート（経済的壕）の指標と業界の統廃合
変化の激しい市場において、パロアルトをディスラプション（破壊）から守るものは何かと問われたアローラ氏は、ソフトウェア単体ではなく、スケールの指標を挙げた。世界中に配備された1億8,000万個のセンサーと、Google Cloudを通じて処理される1日あたり19ペタバイトのデータであり、これらは競合他社がシェアを獲得する前に物理的にリプレイスすることが不可能な規模であると主張した。また、サイバーセキュリティ業界の時価総額は、シマンテック（Symantec）が約30%のシェアを握っていた2012年の400億ドルから、現在は670億ドルへと成長しており、その中でパロアルト単体で300億ドル近くを占めていることを指摘した。このことは、業界が断片化するのではなく、プラットフォームベンダーを中心に引き続き統合が進んでいるという同氏の見解を裏付けている。さらに、AI駆動型の生産性向上により、パロアルトは小規模な競合他社よりも500〜600ベーシスポイント（5〜6%）高い効率性でビジネスを運営できると見積もり、利益を伴うスケール自体が競争優位性であると位置づけた。