AIエージェントの暴走をどう防ぐ？ Microsoftが「DevSecOps」専用のゼロトラスト統制策を発表：AIニュースピックアップ

MicrosoftはAI時代のゼロトラスト戦略を拡充し、AIおよびDevSecOps向けの新たな評価軸と実装指針を発表した。AIエージェントや開発パイプラインを守る15の統制群を整理し、概念設計から実践的なロードマップ策定までの支援を強化する。

[ITmedia]

　Microsoftは2026年8月4日（現地時間）、AIエージェントや自律型ワークフローの普及に伴う攻撃面と信頼境界の拡大に対応するため、AI時代に向けたゼロトラスト戦略の拡充を発表した。

　今回の更新では、AI向けの評価項目を追加した「Zero Trust Assessment」を策定した他、「Zero Trust Workshop」にDevSecOps専用の体系を新設。さらに、新たな実務指針や電子書籍も公開し、概念設計を具体的な実装へと移すための実践的な手引きを提供している。

AI評価とDevSecOps領域を追加　実装支援を強化

　Zero Trust Assessmentは、テナント設定やアクティビティーシグナルを自動評価してセキュリティ態勢を可視化し、優先順位付きの改善策を提示するツールだ。従来の「ID」「端末」「ネットワーク」「データ」に加え、新たに「AI」「Security Operations」「インフラ」の3領域を評価軸として導入した。AIエージェントや「Microsoft Copilot」、開発支援ツール、自律型処理を導入する組織が、既存環境とAI利用環境の現状ベースラインを設定し、進捗（しんちょく）や不足している対策を把握する用途を想定している。

　レポート機能では、実務担当者向けの具体的なアドバイスと、経営層向けの要約を出力する。分析されたリスクや改善状況、次に取るべきアクションはZero Trust Workshopの「First、Then、Next」フレームワークと連動しており、評価結果を段階的な是正計画に変換することで、継続的なセキュリティ改善を可能にする。

　新たに加わったDevSecOps領域は、15の統制群と91のタスクで構成されている。「明示的な検証」「最小権限」「侵害を前提とする」というゼロトラストの基本原則を、開発基盤やCI/CDパイプライン、ソースリポジトリ、依存関係、成果物、Infrastructure as Code（IaC）に適用する。AIを活用した開発においては、コード統制や許可ツールリストの運用、データ保護、AI・機械学習パイプラインのサプライチェーン保護を網羅する。

　さらにAI領域では、「Microsoft AI Memory」のフレームワークに基づく指針を組み込んだ。メモリ自体を統制対象のセキュリティ境界として扱い、利用目的やデータの由来（プロベナンス）、ライフサイクルの可視化、ユーザーの管理権限を明確化する。ワークショップを通じて対象領域と関係者を特定し、Assessmentでベースラインを作成後、対話型セッションを経て12〜24カ月のロードマップへと落とし込んでいく。

　合わせて公開された電子書籍『Zero Trust for AI』には、AIエージェントやツール、メモリ、データ、実行時運用にゼロトラスト原則を適用するための実務指針を収録。セキュリティ責任者（CISOなど）がAIリスクを評価し、導入規模に応じた統制を実装するためのフレームワークを示している。

　パートナー企業はこれらのAssessmentやWorkshopを活用することで、顧客の現状把握、優先課題の整理、経営層向け要約の作成、段階的なロードマップ策定を支援できる。実際の導入例として、Ford Motor Companyは全てのアクセス要求を継続的に検証する構成を採用した他、SEB Groupは「Microsoft Entra ID」「Microsoft Defender」製品、「Windows Hello」を軸としたセキュリティ基盤を整備している。

　Microsoftは、Assessmentによる基準点の設定と優先順位付けおよびWorkshopによる開発基盤やパイプライン、コード、成果物の保護手順を提示した。さらに「SecureNow」の活用を通じて、パッチ適用やオープンソース管理、ソースコード保護、公開資産の把握など、基本的なセキュリティ衛生管理（セキュリティハイジーン）の改善も推進していくとしている。