MINDは、分類、調査、ポリシー、修復、例外管理に焦点を当てた機能を備える「MIND AI DLP Agents」を発表しました。MINDにはさらにModel Context Protocol（MCP）インターフェースも搭載されており、セキュリティチームはMCP対応の任意のクライアントを通じて、自然言語でデータセキュリティ業務を指示できます。
AIの登場によって、機密データが移動する速度と規模は根本的に変化しました。生成AIアプリケーションやエージェント型AI、自律型ワークフローは、セキュリティチームが手作業で統制できる速度をはるかに超えるスピードでデータを生成し、移動させています。しかし多くのデータセキュリティチームは、分類器の構築、問題の調査、ポリシーの調整、例外の監視、露出リスクの修復といった作業に業務時間の大半を費やしているのが現状です。
データはかつてない速度で移動するようになりました。データセキュリティも同様のスピードで対応する必要があります。
「AIはデータの生成方法や移動の仕方を根本的に変えましたが、ほとんどの組織におけるデータの守り方は変わっていません」と、MINDのCEOであるEran Barak氏は述べています。「セキュリティチームは、本来AIが代行すべき作業に今も膨大な時間を費やしています。データセキュリティもAIのスピードに追いつくべき時が来ています」
MIND AI DLP Agentsは、セキュリティチームが日々DLPを運用する必要をなくし、従来データセキュリティプログラムの大半を占めていた作業を代行します。セキュリティチームの傍らでフォースマルチプライヤーとして機能することで、その効果とスケーラビリティを高めると同時に、チームがリスク低減とビジネス・イノベーションの両立に集中できるようにします。MIND AI DLP Agentsは、顧客が特定した特に時間を要する業務に特化しています。
- Custom Classifier Agent：ドキュメント単位・データ単位の両レベルで、事業固有のデータ分類器を自動構築し、誤検知については判定機能に照会した上で自己改善を行う。
- Policy Producer Agent：観測された挙動と自然言語による指示をもとに、ポリシーを提案・作成し、継続的に改善する。
- Issue Investigator Agent：インシデントを分析し、パターンを明らかにするとともにリスクを説明し、修復アクションを提案する。
- Rapid Response Agent：修復アクションを実行し、人による承認が必要な場合はエスカレーションする。
- Reason Reviewer Agent：ユーザーによるオーバーライドの正当化理由を、組織のポリシー指針に照らしてリアルタイムに評価する。
MINDはさらにMCPインターフェースを導入し、AI DLP AgentsをMCP対応のAIクライアントから利用できるようにしました。セキュリティチームは平易な言葉で業務を割り当て、調査を依頼し、ポリシーを起草し、修復ワークフローを開始できるため、複数のコンソールを行き来したり、反復的な運用作業を手作業で行ったりする必要がなくなります。会話形式のワークフローと、MINDの自動化およびコンテキスト認識型データセキュリティプラットフォームを組み合わせることで、組織はより高速かつ一貫性のある形で、大規模にデータセキュリティを運用できるようになります。
MINDを導入している組織からは、DLPプログラムにかかる労力が80%削減されたこと、誤検知がほぼゼロになったこと、インシデント1件あたりの調査時間が50%削減されたことが報告されています。また顧客からは、数分でソリューションを導入でき、数時間以内にデータセキュリティリスクを低減する具体的な対策を講じられ、業務を中断することなくスケールして運用できているとの声も寄せられています。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/29/mind-ai-dlp-agents/
