SentinelOneのワインガーテンCEO：「AIが攻撃を賢くしたのではない、スピードを上げただけだ」――Transformerはそれを解決する正しいアーキテクチャではない可能性
ゴールドマン・サックス コミュニカピア＋テクノロジー・カンファレンス、2026年9月10日
SentinelOneの創業者兼CEOであるトメル・ワインガーテン（Tomer Weingarten）氏は、「ゴールドマン・サックス コミュニカピア＋テクノロジー・カンファレンス」に登壇し、業界を席巻するAIセキュリティの神話に対して異例の率直な評価を下した。最近の大々的なインシデントは洗練度ではなく「スピード」を反映したものであり、企業が自律型エージェントを真に信頼できるようになる前に、トランスフォーマー（Transformer）ベースのAIスタック全体のアーキテクチャを見直す必要があるかもしれないと主張した。就任から丸2四半期目を迎えたCFOのソナリー・パレク（Sonalee Parekh）氏とともに、ワインガーテン氏は、ネットリテンション（純継続率）の加速とAIセキュリティ製品の過去最高売上成長を示すビジネスの好調ぶりを詳説した。パレク氏が「同社が直近で打ち出した中で最大規模のガイダンス上方修正の一つ」と称する決算に続くものとなる。
新たな手法ではなく、単なる新たなスピード
ヘッドラインを賑わせるエージェント型（自律型）の侵害に対し、大手顧客がどのように反応しているか問われたワインガーテン氏は、AIが新しい攻撃手法をもたらしたという前提に強く反発した。「根本的に、新しいものは何もない」と同氏は述べた。「これらのエージェントが行っていることは、過去に人間の攻撃者が行ってきたことと何ら変わりません。新しいタイプの行動は見られません。見ているのは新たなレベルのベロシティ（処理速度）、新たなレベルのスピードであり、新しい手法ではありません」。同氏はまた、問題を解決したと主張するベンダーに対しても同様に否定的だった。「何を耳にしようとも、今私たちが直面しているスピードとベロシティの課題を解決するものなど存在しません……これを阻止できる、防げる、こうしたことが起きない世界に生きられるという考え方は見当違いです。我々にできるのはリスクを軽減することだけです」。同氏のより大きな主張は、AIがディフェンダーの裏をかいているのではなく、数十年間にわたる杜撰なサイバー衛生管理を露呈させているに過ぎないというものだ。「AIはサイバーセキュリティにおいて決して優れていません。我々は皆、安全なインフラの構築が苦手なのです。優れた検索エンジンであるAIは、私たちが長年放置してきたこうした問題をすべて見つけ出しているのです」。
同氏は今年初めの具体的な例として、LiteLLMやAxiosといった汚染されたオープンソースライブラリの事例を挙げた。これらはClaudeやCodexなどのAIコーディングツールによって知らず知らずのうちに取り込まれ、数百社もの企業を自動的な手法で危険にさらした。SentinelOneの10年の実績を持つ振る舞い検知エンジンは、特定の悪用手法に関する事前知識がなくてもこの活動を検知したという。なぜなら、既知のシグネチャとの一致ではなく、異常な振る舞いを汎用的にフラグ立てするように構築されていたからだ。「システムは単に何かを検知しただけです。それがClaudeであろうと、ユーザーであろうと、攻撃者であろうと関係ありませんでした」。
Transformerに対する異議
セッションのなかで最も印象的だったのは、トランスフォーマー・アーキテクチャ自体の持続性に対するワインガーテン氏の懐疑的な見方かもしれない。「これが今後数年間にわたる支配的なアーキテクチャであり続けるという確証は全くないと考えています」と同氏は述べ、AI支援によるコーディング速度の向上が、「思考の連鎖（チェーン・オブ・ソート）の総当たりやトークンのランダム化」に依存するものではなく、全く新しい推論アーキテクチャを可能にするかもしれないと示唆した。同氏は、膨大なAI計算投資に対する業界の投資収益率（ROI）が実際に実現しているのか疑問視した。「AIの成果はどこにあるのか？市場でどこに証明されているのか？収益、劇的な成長、素晴らしい成果、地球規模の変革がどこにあるのか」と反語的に問いかけ、それらが大半において欠如していることを暗示してみせた。
ワインガーテン氏はこの議論をハードウェアレベルの議論へとつなげ、モデルが制御対象であるモデルと同じ特権レイヤーで稼働しているセキュリティエンクレーブは、根本的に妥協を強いられている（脆弱である）と主張した。同氏は、CrowdStrikeの障害発生後に業界全体で進められた「セキュリティのカーネル外への移行」が、いまだに進展していない公約に終わっていることに言及した。「誰もがカーネル外へ移行すると言いましたが、誰も移行していません。その事件から2年、3年が経つというのに、誰も移行できていないのです」。同氏の結論として、真のAIアライメント（整合性）を達成するには、将来的には新しいチップ設計や、セキュリティ機能のためのコンピュートをモデル自体から分離するより堅牢なセキュリティエンクレーブが必要になるかもしれないとし、Appleのエンクレーブ技術ですら侵害されている点を指摘した。
次のサイバーセキュリティのフロンティアとしてのAIアライメント
ワインガーテン氏は、モデルが人間の意図に従って動作するように保証する「AIアライメント」を、今後5〜10年におけるサイバーセキュリティの最も重要な投資テーマとして挙げ、これは業界がこれまで解決したことのない問題であると称した。「AIアライメントの問題は、サイバーセキュリティで見られる他のほぼすべての問題に取って代わるでしょう」と同氏は述べた。同氏の処方箋は、より高性能なモデルではない点が特筆される。「AIのアライメントを維持するために超知能は必要ありません。必要なのは、よりバランスの取れたもの、賢くあるためではなく、意図が示された行動と異なる時点をただ知るために設計された、統御のための仕組みです」。同氏は、現在実装されているガードレールが機能し続けることには懐疑的だった。「モデルは、自分が与えられた目標に奉仕していると信じていることを実行します。ガードレールを見て、『なるほど、ガードレールはあるが、こうしようか』と考えるのです。まるで子供のようです」。
ファインチューニングの誇大広告に対する警鐘
SentinelOneが自社の独自テレメトリを適用して、オフェンス・ディフェンス（攻防）自動化のための大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングするかと問われたワインガーテン氏は、ベンダー間で人気の「レッドエージェント、ブルーエージェント」という語り口を一蹴し、事後学習によるカスタマイズの価値全般を軽視した。「事後学習で行うことには、非常に、非常に限界があります」と同氏は述べた。「モデルの真の生来の振る舞いを変えることはできません」。同氏はNvidiaのNemotronモデルを名指しし、こうした取り組みの背景にある欠陥ある論理の例として挙げた。「あんなものは、正直に言ってどんなベンチマークで見ても推論パフォーマンスでトップ10かすりもしません……たった一つのモデルを選んで、これをすべてのモデルの中で最高のものになるようにトレーニングすると言うのは、完全に我田引水な希望的観測に過ぎません」。同氏はまた、中国のオープンソースモデルの競争力について踏み込んだ主張を行い、「彼らがモデルをスケールさせるための信じられないほど洗練された方法を追加しているのを見てきた」とし、一部のモデルは議論の中で言及された特定の西洋の代替品よりも「おそらく5倍程度優れている」と述べた。
おとぎ話よりファンダメンタルズ
より大きなマーケティング予算を持つ大手ライバルとSentinelOneがどのように競合しているか問われたワインガーテン氏は、規模ではなく中身対ナラティブ（物語）の戦いであるとして、同氏らしい率直さでその議論を組み立てた。「当社は毎日、世界をリードする企業とのPoC（概念実証）に臨んでおり、Microsoft、Palo Alto Networks、CrowdStrikeの規模に関係なく、何度も勝利を収めています」と同氏は述べ、競合他社は「より大きなマイク（発言力）」を持っているが、必ずしもより優れた技術を持っているわけではないと付け加えた。同氏は、ライバル企業のアーニングズコール（決算説明会）でよく見られるプラットフォーム統合のナラティブ、特にアイデンティティセキュリティや連続的な買収に関する主張に狙いを定めた。「なぜ人々はそうした話を信じ続けるのでしょうか？これらの話は変わります。たった3〜6ヶ月前を振り返ってみても、もはや成り立っていません……それは、実際の環境で起きていることとは完全に乖離したサイバーセキュリティの演劇のように感じられます」。
メッセージを裏付ける数字
財務面について、パレク氏は、SentinelOneが前四半期に通期売上高ガイダンスを上方修正した（ビート＆レイズ）ことを改めて強調し、壇上のアナリストからも、同社がここ数四半期で発表した中で最大級のビート（市場予想上回り）の一つであったことが指摘された。パレク氏は、ガイダンスの上方修正幅がビート自体の規模をも超えており、将来の需要に対する経営陣の自信を反映していると述べた。同氏は、プラットフォーム戦略の正当性の証として、10万ドル以上の顧客層におけるネットリテンションの強さを挙げ、さらに同社のAIセキュリティ製品である「Prompt」および「Purple AI」のARR（年間経常収益）の前年比成長率が3倍に達したことを示した。パレク氏はまた、ロングテールの更新プロセスの自動化による初期の生産性向上と、小規模ながらも測定可能な販売サイクルの短縮にも言及し、これら双方が報告される数値に現れ始めていると述べた。ワインガーテン氏との2026会計年度の計画を見据える中で、中核となる優先事項は、顧客がプラットフォームのより多くの機能を導入するにつれてチャーン（解約）およびダウングレードをさらに削減することであり、これが新規顧客獲得よりも経済的に効率的な成長レバーであると主張した。