Zscaler、AIセキュリティへの取り組みを加速 Anthropicの脅威モデルがゼロトラスト導入を後押し
2026年6月9日 - Zenith Liveカンファレンス
Zscalerは、Anthropicのプロジェクト「Methos」を背景に、AIセキュリティに対する取締役会レベルの緊急性がかつてない高まりを見せていると報告した。CEOのJay Chaudhry氏は、現在の状況をサイバーセキュリティ需要において「新型コロナウイルス禍を上回る可能性がある」と評した。同社が開催した「Zenith Live」カンファレンスにおいて、Chaudhry氏はここ数カ月で対話したほぼすべてのCIOが、毎週または隔週で取締役会に報告を行うタスクフォースを設置していると明かした。この経営陣の関与レベルは、パンデミック当時を凌駕しているという。
同社は、1月に立ち上げたAIセキュリティソリューション「AI Protect」の直近12カ月間の予約売上高が1億ドルを突破したことを開示した。さらに重要な点として、Chaudhry氏が同社最大のトランザクションベースの収益化機会となり得ると位置づける「Zero Trust for AI Agents」を発表した。エージェント関連のトランザクションにより、同社の現在の1日あたり7,500億件というトランザクション数に「ゼロが2つ」追加される可能性があるという。
Methos脅威モデルがゼロトラストへの構造的転換を創出
Anthropicの脆弱性スキャンモデル「Methos」は、顧客の行動を根本から変えつつあり、Zscalerのアーキテクチャに直接的な追い風となっている。Chaudhry氏によれば、MethosやOpenAIのAI搭載型脆弱性スキャナーは、極めて高速に脆弱性を発見しており、従来のパッチ適用アプローチでは到底追いつけない環境を生み出している。「答えは、パッチ適用を2倍、3倍に強化することではない。それではパッチ適用という作業そのものから永遠に抜け出せない」とChaudhry氏は指摘した。
この現実は、Zscalerが強みを持つ2つの防御戦略――アプリケーションの隠蔽による攻撃対象領域の最小化と、マイクロセグメンテーションによるラテラルムーブメント（横展開）の阻止――への移行を加速させている。Edward JonesのDeputy CISO、Wayne Fudersky氏は顧客パネルで、金融規制当局がすでにAIに関するコンプライアンス上の質問を増やしており、企業に対して露出をどのように制御・管理しているかを厳しく問うていると述べた。「私たちは、この状況にどう対処しているのか絶えず問い詰められている」と語った。
この緊急性は具体的な行動に表れている。Chaudhry氏によると、これまで「Zero Trust Private Access（ZPA）」を部分的にしか導入していなかった大企業顧客が、全ユーザーを対象とした完全なZPA導入へと舵を切っている。同社の第3四半期において、シート（ユーザー数）ベース以外の収益は、前四半期の新規ACV（年間契約額）の約25%から30%に拡大しており、「Zero Trust Branch」や「Zero Trust Cloud」ワークロードといったインフラベース製品の採用が加速していることを示している。
Zero Trust for AI Agentsが重要なガバナンスの欠落を解消
Zscalerが発表した「Zero Trust for AI Agents」は、顧客がAIの商用展開における最大の障壁として挙げる課題に対し、根本的なアーキテクチャ上の解決策を提示するものだ。Chaudhry氏は、「CIOやCSOから寄せられる最大のメッセージは、『パイロットプログラムをいくつか特定し、展開の準備も整い、エージェントも構築したが、ガバナンスと制御が効いていないため不安だ』というものだ」と説明する。
このソリューションは、Zscalerの既存の「Zero Trust Exchange」インフラの約70%を活用するが、MCPプロトコルやA2A（エージェント間）通信のための新しいAIブローカーに加え、プロンプトの抽出や意図・リスクの分析機能が必要となる。同社はこれを、従来のアプリケーションベースのガバナンスにおける根本的な欠陥――AIエージェントがアプリケーションを完全にバイパスしてデータソースに直接アクセスし、従来の制御ポイントを無効化してしまうという問題――に対処するためのインライン・ポリシー適用メカニズムとして位置づけている。
UKGの最高セキュリティ責任者（CSO）であるMustafa Keeve氏は、市場のニーズを次のように明快に語った。「ガバナンスが効かないものは保護できない。何が起きているか把握できなければ、ポリシーを適用することもできない」。同氏は、UKGがZscalerのプロンプト検査およびガバナンス機能を積極的に導入しているとし、過去18カ月間の成熟度の向上を「ゲームチェンジャー」と評した。
戦略的買収が差別化されたAIセキュリティプラットフォームを構築
Zscalerの買収戦略は、AIセキュリティという現在の局面において極めて時宜を得たものとなっている。SPLXの買収により、Methosを含むあらゆる基盤スキャンモデルを用いてAIモデルを継続的にテストできる自動レッドチーミング機能が加わった。買収前からSPLXの顧客であったKeeve氏は、セキュリティ、センチメント、検証にわたる自動テストが、UKGが8万人の顧客に向けてAIエージェントを展開する計画において不可欠であったと強調した。
Symmetry Systemsの買収は、Zscalerが「Access Graph」と呼ぶ機能を実現した。Chaudhry氏によれば、これは参入障壁の高い「非常に困難な課題」を解決するものだ。この技術は、企業内のアプリケーションからメタデータを集約し、どのIDやエンティティがどのデータソースにアクセスしているかを把握することで、「コンテキストグラフ」を構築する。これは単なるデータガバナンスや従来のSOXコンプライアンスだけでなく、「Agentic Exchange」において、どのエージェントグループがどのアプリケーションやデータソースにアクセスできるかを判断するためのポリシー適用に不可欠となる。
CFOのKevin Rubin氏は、Red Canaryがカンファレンスで正式発表された新しい「Agentic SecOps」オファリングに統合されていると述べた。この取り組みはAdam Geller氏が主導する。このアプローチは、データの重心としてのZscalerの立ち位置を活用し、ZIA、ZPA、DLP、クライアントデータ全体にわたるエージェント型フレームワークによって、検知や調査を強化する。これは従来、サードパーティのSIEMプラットフォームへデータをストリーミングしなければ実現できなかったものだ。
サービス可能な市場規模（SAM）は1,200億ドルへ拡大
Zscalerは現在、サービス可能な市場規模（SAM）を1,200億ドル超と試算しており、新規カテゴリーからの大幅な拡大を見込んでいる。同社はこれを4つのセグメントに分類している。ユーザー、クラウド、拠点をカバーする「Zero Trust Everywhere」（約650億ドル）、AIによるデータ生成で加速する「データセキュリティ」、初期段階にあるSecOpsおよびIT運用を中心とした「Agentic Ops」（約30億ドル）、そして同社が「確かな勢い」を確立した全く新しい市場セグメントである「AIセキュリティ」である。
特に「Zero Trust Branch」の機会が注目を集めている。EatonのDeputy CISO、Jason Coler氏は、SD-WANではデバイスレベルまでのセキュリティを担保できなかったため、同社が約100カ所の工場にゼロトラスト・アプライアンスを導入したと説明した。「ダウンタイムは許されない。生産現場は稼働し続けなければならない」と同氏は述べ、潜在的なインシデントを隔離・封じ込める能力が極めて重要であったと付け加えた。
注目すべきは、現在600社以上の大企業顧客が「Zero Trust Everywhere」を導入している点だ。これは、ユーザー、拠点、クラウドワークロードすべてにおいてゼロトラストを実装していることを意味する。1四半期前の550社から増加しており、プラットフォーム全体を採用するアプローチの加速を示している。
市場開拓（GTM）戦略の調整で未開拓セグメントを攻略
社長のMike Rich氏は、第3四半期のガイダンスに対する投資家の懸念について言及した。ガイダンスでは、主要な営業担当者の退職が保守的な見通しの一因として挙げられていた。Rich氏はこれを「たまたま2人が重なっただけ」と説明し、Zscalerでは高い成果を出す人材には明確なキャリアパスがあり、退職時には社内昇格を優先していると強調した。また、離職は組織全体のレベルを引き上げるための健全な新陳代謝になり得るとも述べた。
より重要なのは、同社が市場開拓（GTM）の焦点を、Zscalerのターゲットである約2万社の大企業の中にありながら、これまで十分なカバーができていなかった従業員数2,000人から1万人のセグメントに再調整している点だ。「既存顧客への対応は案件をまとめやすいため、誰もがそこに取り組もうとする」とRich氏は認める。同社は外部分析を取り入れ、「ここには大きな機会がある」と認識し、より焦点を絞ったテリトリー計画とマーケティング支出の最適化を図っている。
Rich氏は、大規模な戦略的案件は順調に進んでいるものの、企業が構成を検証し、複数のステークホルダーを統合する過程でテストサイクルが長期化する可能性があると強調した。「次の段階に進む前に、私たちが提供すべき新たな要件が提示されることもある」とし、Zscalerの緊密な顧客関係と迅速な機能提供が依然として差別化要因であると付け加えた。
価格体系は消費ベースモデルへと進化
同社は、純粋なシートベースの価格体系からの脱却に関する最新情報を開示した。第3四半期には、シートベース以外の新規ACVが30%に達し、前四半期の25%から上昇した。「Zero Trust Branch」の価格はデバイス数とトラフィックフロー、「Zero Trust Cloud」はワークロード数とトラフィックに基づいており、新しい「Agentic Exchange」はエージェント数とトラフィック（トークン消費量に換算）に基づくことになる。
AIコストの不確実性を踏まえ、トークンベースの価格体系に対する顧客の受容性について問われたEdward JonesのFudersky氏は、「『納得感』という言葉は強すぎるかもしれない。コストがかかることは想定内だが、それを受け入れるには、まだ慣れが必要だ」と慎重な見方を示した。同氏は初期のクラウド導入時を例に挙げ、当時は企業が「とにかく何でもクラウドに放り込んでいた」が、後にコスト管理を学んだと指摘。AI関連の消費課金についても、同様の学習曲線が待ち受けていると示唆した。
Chaudhry氏は、Zscalerは「Agentic Exchange」の正確な価格設定を「現在模索中」であり、最初の10〜20社の顧客と協力してトラフィックフローを理解し、今後数カ月かけて価格モデルを固めていくと強調した。同社は、導入規模の拡大に合わせて進捗指標を共有する予定である。
プラットフォーム全体で製品開発スピードが加速
AIセキュリティ以外でも、Zscalerは「ZIA」および「ZPA」製品全体で年間200以上の機能を継続的に提供している。最近の強化点には、SquareXの買収によるブラウザ拡張機能、30年前のサイト間VPNに代わるサプライチェーンセキュリティ向けの「B2B exchange」、セグメンテーション機能の向上などが含まれる。同社は、すべての製品でエージェント型インターフェースを可能にする統合エージェントフレームワークを導入しており、自動化されたデジタルエクスペリエンス管理を行う「ZDXエージェント」がその初期例となっている。
特に「AI Protect」では、250以上の生成AIアプリケーションへの対応と完全なプロンプト検査機能を発表した。SaaSアプリケーションに組み込まれたAIや、権限・リスク分析を含むエンドポイント上のAI活動も可視化できる。AnthropicおよびOpenAIのコンプライアンスAPIとの統合は完了しており、プロンプト強化機能や、プロトコル普及に伴うMCPサーバー向けのレッドチーミング機能も追加された。
Chaudhry氏は、ZscalerがAIセキュリティに対して「社内スタートアップのような姿勢」で取り組んでおり、Dhawal Sharma最高製品責任者（CPO）の下、専任リソースが驚異的なスピードで製品を構築していると述べた。「私たちがこれらの製品を開発するペース、そして顧客から寄せられる関心と引き合いの強さには、これ以上ないほど満足している」と語った。
ゼロトラスト・アーキテクチャにおける競合優位性を強化
Chaudhry氏は、Zscalerのアーキテクチャと従来のセキュリティアプローチの間には明確な一線を画していると強調した。「他社がSaaSについて語る際、彼らはZscalerが先駆けた領域である『ユーザーへの安全なアクセス』について語るが、クラウドでセキュリティを実装している競合他社は、本質的には『仮想ファイアウォールを立ち上げているだけ』に過ぎず、そこにゼロトラストは存在しない」と指摘した。同氏は、ファイアウォールベンダーは「自社のファイアウォールを共食いさせることになる」ため、真のゼロトラストを追求できないと主張し、かつて通信事業者がMPLSの排除に抵抗した状況を例に挙げた。
ID管理についてChaudhry氏は、ZscalerはOktaやMicrosoftのようなベンダーが提供する基本的なIDプロビジョニングとは競合せず、その上に認証サービスを付加するものだと説明した。「IDが作成されると、私たちはそれを引き継ぎ、スイッチマン（転轍機）の役割を果たす。そしてその上で、スキル、ツール、アクセス権限など、あらゆる認証サービスを付加できる」と説明した。特にエージェントにとって、こうした追加の認証層は基本的なID管理以上に「極めて重要」であり、それこそがデータ系列やガバナンスを理解するためにSymmetry Systemsの「Access Graph」技術が重要視される理由である。
同社が世界160カ所以上のエクスチェンジ（拠点）を擁し、主要顧客向けにパブリックおよびプライベートの環境を展開していることは、AIモデルでは模倣できない参入障壁となっている。「エージェントが接続やネットワークトラフィックのルーティングといったインフラをすべて構築することはできない。これらは非常に複雑で洗練された領域だ」とChaudhry氏は指摘し、エージェントの導入拡大はセキュリティプロバイダーを代替するのではなく、むしろポリシー適用やインライン検査の需要を押し上げるだろうと結論付けた。