企業のリーダーには、AI導入の加速に向けて大きな圧力がかかっています。業界を問わず、組織は生産性の向上とイノベーションの促進を目指し、インフラストラクチャのモダナイゼーション、ワークフローの自動化、AIを活用したツールによる従業員の能力強化を進めています。
しかし、AIの取り組みが試験運用から本番運用へと移行する中、多くの企業がより根本的な点を認識し始めています。AIの成功は、モデルやアプリケーションだけでなく、それらを支えるデータのセキュリティとガバナンスにもかかっています。
AIシステムの信頼性は、取り込むデータと、その周囲に設けられた制御の信頼性に左右されます。クラウドリポジトリ、ファイル共有、SaaSプラットフォーム、エンドポイントに分散する機密性の高い知的財産、規制対象情報、非構造化データが、かつてない速さでAIワークフローに取り込まれています。こうしたデータを明確に可視化できず、AIシステムが意図どおりに動作していることを継続的に確認できなければ、組織は情報漏えい、コンプライアンス上の不備、敵対的攻撃のリスクにさらされます。
そのため、F5とForcepointは提携し、エンタープライズAIセキュリティに対する、より包括的なアプローチを提供します。
“F5とForcepointは連携し、組織がデータの実態把握から実行時の信頼確保へと移行できるよう支援します。これにより、AIシステムは信頼できるデータに基づき、本番環境での稼働中も継続的に保護されます。”
Forcepointがデータの検出と分類で培ったリーダーシップと、F5が持つAIアプリケーション保護、ガードレール、敵対的テストの専門知識を組み合わせることで、両社は、基盤となるデータの把握からランタイム保護、継続的な保証に至るまで、AIのライフサイクル全体にわたるセキュリティ確保を支援しています。
データレイヤーの信頼できる基盤を確立
そのライフサイクルは、データレイヤーとForcepointから始まります。
テキサス州オースティンに本社を置き、1994年に設立されたForcepointは、世界各地で事業を展開し、数千人の従業員を擁する、長い歴史を持つ多国籍サイバーセキュリティ企業です。
数十年にわたり、Forcepointはクラウド、Web、エンドポイント環境全体で機密データと知的財産の保護に注力してきました。現在では、データセキュリティ態勢管理（DSPM）、データ損失防止（DLP）、エンタープライズデータ保護に関する深い専門知識を備えた、トップクラスのデータセキュリティおよびガバナンスプロバイダーとして広く認知されています。
Forcepointの機能は、オンプレミスのファイル共有やデータレイクから、SharePoint、OneDriveなどのSaaSプラットフォームやその他のクラウドリポジトリに至るまで、データがどこに存在していても、組織によるデータの検出、分類、ガバナンスを支援することに重点を置いています。このような可視性は基盤となるものです。企業は、可視化できないものを保護することはできません。また、機密データ、規制対象データ、専有データのうち、どのデータがAIにさらされる可能性があるかを把握していなければ、AIを確信を持って導入することもできません。
同社の市場での評価は、その専門性を反映しています。Forcepointは、2025年にDLP分野のIDC MarketScapeで「Leader」、データセキュリティプラットフォーム分野のForrester Waveで「Strong Performer」に選出されるなど、主要なアナリストレポートで高く評価されています。
非公開企業であり、テクノロジー分野に特化したプライベートエクイティ企業Francisco Partnersの支援を受けるForcepointは、Fortune 100企業のうち81社を含む150か国以上のお客さまにサービスを提供し、世界有数の大規模組織によるデータリスクの大規模な管理を支援しています。
データのガバナンスは不可欠です。AIによるデータ利用を保護することも、同様に重要です。
ランタイムにおけるAIシステムの保護
AIモデルやアプリケーションは、コパイロット、研究ツール、自動化されたワークフロー、新たに登場するエージェント型システムを支え、ビジネス運営の中核を担うようになる一方で、新たな種類のセキュリティ課題をもたらします。
これらのシステムは、単にデータを保存するだけではありません。データを解釈して統合し、金融、医療、製造、行政をはじめとする多くの分野の意思決定に影響を与える出力を生成します。そのため企業は、適切なデータが使用されることに加え、導入後のAIシステムが安全かつ予測可能な形で動作することも確保しなければなりません。
ここでF5の専門知識が力を発揮します。
F5は、実行時のAIシステムのセキュリティ確保に注力しています。AIガードレール、レッドチーミング、アプリケーションレイヤーの保護などの機能により、組織はAIアプリケーション、API、モデル、エージェント全体でテストや監視を行い、ポリシーを適用できます。これらの制御は、プロンプトの悪用の検知、データ流出の防止、悪用される前の脆弱性の特定に役立ちます。
境界防御や静的なポリシーだけに依存するのではなく、F5はランタイム保護とテレメトリを提供し、セキュリティチームによるAIの動作の継続的な検証を支援します。これにより、本番環境で進化するAIシステムのレジリエンスと信頼性を維持し、エンタープライズガバナンス要件への適合を確保します。
「理想的な組み合わせ」
Forcepointによる企業データの詳細な可視化と、F5による実行時のAIシステム保護。この2つの機能を組み合わせることで、参加企業の少なくとも1人の経営幹部が「理想的な組み合わせ」と評する成果が生まれます。
理由は明快です。
AIセキュリティは、継続的なライフサイクル全体を対象とする必要があります。まず、機密データを検出して分類します。次に、最も重要なAIユースケースと、それらのシステムに公開すべきデータを特定します。さらに、AIアプリケーションの稼働後は、ランタイムでの適用、監視、テストまで対象を広げます。
Forcepointは、組織がどのようなデータを保有し、それがどこに存在し、どの程度機密性が高いかを把握できるよう支援することで、データレイヤーにおける信頼できる情報基盤を確立します。
続いてF5は、ランタイムでの制御と保証を提供し、監視、敵対的テスト、ポリシー適用を通じて、そのデータを扱うAIシステムを保護します。
両社は連携して、組織がデータの実態把握から実行時の信頼確保へと進めるよう支援します。これにより、AIシステムは信頼できるデータに基づき、本番環境での稼働中も継続的に保護されます。
AIを安全に導入するための現実的な道筋
重要なのは、この課題が特定の業界に限られないことです。金融サービス、医療、小売、製造、行政のいずれの分野でも、組織はAIを実運用に移す際に同様の問いに直面します。
- AIシステムがアクセスできるようにすべきデータは何か？
- 最も大きなリスクをもたらすAIのユースケースはどれですか？
- AIアプリケーションのデプロイ後、セキュリティポリシーをどのように適用できますか？
- AIシステムを継続的に評価し、検証するにはどうすればよいでしょうか？
これらの課題に対処するには、従来は別々に管理されてきたデータセキュリティとアプリケーションセキュリティの連携が必要です。
F5とForcepointのパートナーシップにより、これらの領域が統合されます。
初期段階では、両社が連携した市場展開と、F5とForcepointの機能をすぐに組み合わせて活用できる顧客向けソリューションに注力します。この実践的なアプローチにより、企業は当初から製品を緊密に統合することなく、現在直面しているAIセキュリティの課題に対応できます。
お客さまのユースケースの進展に伴い、実際の需要と新たに生じるAIセキュリティ要件を踏まえながら、両社のパートナーシップを拡大し、両社のテクノロジー間の統合をさらに深化させていきます。
信頼できるAIの基盤を構築
AIは驚異的な速さで進化しています。しかし、ガバナンスを伴わないスピードはリスクを生み、セーフガードを欠いたイノベーションは、組織を予期せぬ結果にさらす可能性があります。
企業には、モデルを支えるデータから、そのモデルを導入するアプリケーションの実行時の挙動に至るまで、AIを包括的に扱うセキュリティ戦略が必要です。
Forcepointがデータ検出とガバナンスの分野で培ったリーダーシップと、F5が持つアプリケーションセキュリティ、ランタイム保護、敵対的テストの専門知識を組み合わせることで、両社は組織が今後進むべき明確な道筋を確立できるよう支援しています。
データを保護する。AIシステムを守る。動作を継続的に検証する。
組織がデータレイヤーの信頼性とランタイム保証を結び付けることで、AIの実験をはるかに超える価値を得られます。
組織は、AIをセキュアに運用し、企業全体で責任を持って拡張できるという確信を得られます。
詳細については、パートナーシップの発表に関するプレスリリースおよび関連するForcepointブログをご覧ください。本ソリューションに関するお問い合わせは、forcepointalliance@f5.comまでご連絡ください。
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