新サービスは、AIエージェントの活動をエンドポイント・ID・クラウド・SaaS・コードのデータと突き合わせることで、セキュリティチームが脅威を検知・対応できるよう支援します。
Exaforceは、新たなエンドポイントセンサーを追加導入する代わりに、企業のセキュリティチームがすでに収集しているセキュリティテレメトリを活用してAIエージェントを発見・監視できるよう支援するサービスを提供しています。
エージェント型AIプラットフォームの利用データを、エンドポイント・クラウド・SaaS・コードのデータと組み合わせることで、Exaforce AI Securityはリスクの特定、不審な挙動の検知、脅威への対応を可能にするとExaforceは説明しています。
Exaforceの共同創業者であるAriful Huq氏は次のように述べています。「Exaforceは、SOCがすでに収集しているデータを使って、すべてのAIアプリとエージェントを棚卸しし、それぞれを操作する人物・デバイス・権限と紐づけます。そのうえで、一見正当な操作に見える不正利用や脅威をアクションごとに検知し、既存の管理体制を通じてそれらを封じ込めます」
この新製品は、Exaforceが2026年6月に発表したClaude Compliance API統合を土台に構築されています。
Exaforce AI Securityはこれを拡張し、OpenAI、Gemini、Microsoft Copilotなど他のモデルプロバイダーや、OAuth連携したAIアプリ、エンドポイントのコンテキストも監視対象としています。これを既存のSOCデータと突き合わせることで、AIエージェントが何をしているか、誰が操作しているか、何にアクセスできるか、そしてその挙動が脅威となり得るかを特定できます。
Osterman ResearchのプリンシパルアナリストであるMichael Sampson氏は、AIエージェントがデバイス、データソース、リポジトリ、IDをまたいで動作することから、Exaforceは正しいシグナルに着目していると述べています。
EDR、IAM、SaaSセキュリティ、モデルプロバイダーのロギングツールといった既存ソリューション単体では不十分な場合があると同氏は指摘します。「全体にまたがる挙動とアクションをまとめて把握し、いま起きていることが起きるべきことなのかどうかを判断する仕組みが必要です」
Exaforceによれば、こうしたデータをすべて集約するために新たなゲートウェイ、ブラウザ拡張機能、エンドポイントエージェントは一切不要だといいます。代わりに、EDRシステム、モデルプロバイダーの監査・利用ログ、生産性スイートの活動履歴からデータを収集し、AIエージェントが何をしているかを示すコンテキストを構築します。
独立系アナリストのAvivah Litan氏は、このアプローチについて「摩擦を減らし、エンドポイントをめぐる社内政治を回避でき、初期段階のガーディアンエージェント導入が実際にたどる形とも合致している」と述べています。しかし同氏は、こうした「受動的でエージェントレスな監視は、市場に依然として大きく欠けているランタイム検査や自動ブロックという点では弱い」とも指摘しています。
受動的な監視にとどまらない
Exaforceは受動的な監視だけにとどまっていません。脅威を検知した際には、既存のEDR、ID、モデルプロバイダーの管理コントロールを使って、セッションの取り消し、モデルプロバイダーのAPIキーの無効化、デバイスの隔離、エージェントのプロセス終了といった対応を取れるとしています。
競合各社は、エージェント型AIセキュリティという課題に対して、それぞれ大きく異なるアプローチを取っています。
Palo Alto Networksは3月にPrisma AIRS 3.0を発表し、AIエージェントの可視化を一元化し、ポリシーの適用やMCPサーバー周りの制御によってエージェント型AIのライフサイクル全体を保護することに重点を置きました。SentinelOneも自社のPrompt AI Agent Securityを通じてMCPの発見に焦点を当て、リスク評価、最小権限の適用、プロンプトインジェクションなどの悪意ある操作をランタイムでブロックする機能に取り組んでいます。そしてCrowdStrikeは、9月にFalcon Guardianを発表し、AIの検知・対応に特化した新たなエンドポイントソフトウェアエージェントを投入しました。
こうした取り組みの多くはAIエージェントの発見に主眼を置いていますが、最近の調査によれば、それは企業が解決すべき課題のごく一部にすぎないことが明らかになっています。Cloud Security Allianceが2026年3月に実施した調査では、68%の組織が人間の活動とAIエージェントの活動を区別できておらず、エージェントの発見が不可欠であることが示されました。しかも、把握できているエージェントであっても、必ずしも制御下にあるとは限りません。回答者の74%が自社のAIエージェントは必要以上のアクセス権を得ていると答え、52%はエージェントが本来人間向けに用意されたアクセス権を引き継いでしまうことがあると回答しています。
これにより、AIエージェントのセキュリティ課題はさらに複雑さを増しています。専用のエージェントID、厳密に絞り込んだ権限、そしてエージェントが実際に行動する時点で適用される制御なしに、既存のセキュリティテレメトリを突き合わせるというExaforceの賭けが十分な制御力を発揮できるかどうかは、まだ見極めがついていません。
Litan氏は「現行のオファリングの大半は依然として監視と体制管理にとどまり、インラインでのブロックや是正はごく限定的で、プラットフォーム純正の制御も自社のクラウド境界内で止まってしまうケースが典型的です」と述べ、実効性のあるソリューションには「クラウドやホスティング環境をまたいで、許可されたエージェントと許可されていないエージェントの両方を発見し、人間と機械それぞれの所有者を対応づけ、グローバルなエージェントレジストリが存在しない状況でも活動を正しい非人間IDに結びつけ、エージェントが生成元のプラットフォームを離れた後もポリシーを適用できる」ことが必要だと付け加えています。
Exaforceの Huq氏は、Exaforce AI Securityはその実現に近づいていると述べています。同社は、AIとエージェントのデータを、人間のIDとそのIDを引き継いだエージェントとを区別するために必要なコンテキストを提供できる、あらゆる関連データを備えたシステムに取り込んでいるといいます。
Exaforce AI Securityは現在、Exaforce Agentic SOCプラットフォーム上で一般提供されており、自社運用またはExaforce MDR経由で利用できます。
