セキュリティ & アイデンティティ

CodeMender プレビュー版の提供開始：ソフトウェアの脆弱性を検出および修正

Wed, 22 Jul 2026 01:00:00 +0000

敵対的な AI 活用による脅威がコードへの攻撃を加速させるなか、セキュリティチームには、コードの修復を自動化し、 AI に対して AI で対抗するマシンスピードの防御策でこれらに立ち向かう必要があります。

CodeMender は、Google のマネージドコードセキュリティエージェントです。本日より、コードスキャンおよび修復機能をプレビュー版としてお客様に直接提供を開始します。

CodeMender は、Gemini Enterprise Agent Platform を通じて、一般提供中のモデルを利用できるほか、Google AI Threat Defense のコアコンポーネントとして導入することもできます。

また、CodeMender はマルチモデルアプローチに対応しており、コスト、速度、ディープスキャン性能の最適化に合わせて適切なモデルを選択できます。今年の後半には、サードパーティのフロンティアモデルの選択肢も追加する予定です。

Gemini Enterprise Agent Platform における CodeMender の概要動画をご覧ください。

CodeMender は、受動的なスキャンから自動化されたコード修復への移行を支援し、ゼロデイリスクを低減します。開発速度を損なうことなく、既存のコードセキュリティの問題を次のように検証して修復します。

最適なモデルのデプロイ：コスト、速度、詳細なスキャン、コーディングのパフォーマンスに合わせて、複数のモデルから最適なものを選択できます。
マシンスケールでの自動修復：開発者がプロセスを把握できる状態を維持しながら、手動での検証やパッチ適用による修復のボトルネックを解消できます。
悪用可能性に基づく修復の優先順位付け：概念実証（ PoC ）エクスプロイトを実行してシミュレーションを行い、コード内の脆弱性が悪用可能かどうかを検証した上で、重大な問題の修正にリソースを優先的に割り当てることができます。

AI による脆弱性の検出と修正

Google DeepMind の先駆的な AI 研究から生まれた CodeMender は、ボトルネックとなっていた手作業による脆弱性管理を、自律的かつ高速に処理するシステムへと変換します。開発者やセキュリティ担当者は、ソフトウェアの欠陥を自動的にスキャンし、実行可能なエクスプロイトで検証した上で、テスト済みの修正コードによって修復できます。

「Salesforce において、信頼は最優先の価値であり、お客様のデータを保護することは、リスクの検出、検証、軽減に関する基準を常に高め続けることを意味します。 CodeMender は、検証済みの脆弱性をテスト済みの修正へ迅速につなげることで、セキュリティライフサイクルの重要な部分に AI を導入します。AI が脅威環境を変化させるなか、このような機能はレジリエンスを強化し、お客様が安心してイノベーションを継続できるよう支援します。」

— Iain Mulholland 氏（ Salesforce CISO ）

「CodeMender は、他の AI 対応ツールが完全に見落としていた重大な脆弱性を的確に特定しました。単に理論上の欠陥を発見するだけでなく、直接的なリスクを証明し、コアビジネスロジックを妨げることなく環境を保護する、検証済みの的確な修正を提供します。」

— Scott Ponte 氏（ Robinhood セキュリティオペレーション責任者）

「CodeMender は高速かつ包括的であり、検出から修正までのプロセスを完結させるという意欲的なアプローチを備えています。これにより、チームは開発速度を落とすことなくソフトウェアサプライチェーンの安全性を確保できます。」

— Ashwin Kannan 氏（ Palo Alto Networks CTO オフィスプリンシパル AI エンジニア）

CodeMender エージェントの仕組み

CodeMender を支える実行基盤には、最新のエージェントスキル、セキュリティツール、システムプロンプトを含む Google DeepMind の研究成果を継続的に反映しています。

セキュアバイデザインな Agent Platform 上で動作する CodeMender は、VPC 経由の安全なトラフィックルーティング、データの分離と暗号化、ソースコードデータを保持しないゼロリテンションポリシーなど、エンタープライズグレードの組み込みガバナンスとセキュリティガードレールによって保護されています。

エージェントとして、既存の継続的インテグレーション / 継続的デリバリー（ CI/CD ）ワークフローに組み込むことも、軽量なコマンドラインインターフェース（ CLI ）クライアントを使用してローカルの開発環境で直接実行できます。

また、ユーザーが管理するサンドボックス内でコードをスキャンして分析するように CodeMender を設定することもできます。エージェントはコードリポジトリに接続し、VS Code や Antigravity などの開発者ツールと連携して、ファーストパーティ、オープンソース、サードパーティのソフトウェアを安全に分析します。

スキャン：柔軟なモデルスキャンで隠れた脆弱性を検出

CodeMender は、主要な脆弱性クラスをスキャンし、ソフトウェアリポジトリやアプリケーション独自のコンテキスト、目的、機能を理解します。

スキャン：新たに発見された脆弱性を重大度とタイプ別に分類します。

セキュリティコンテキストを備えた CodeMender のハーネスは、静的解析やモデルのみのスキャンでは見落としてしまう複雑な脆弱性の発見に役立ちます。メモリ破損、インジェクション、Web セキュリティ上の問題、暗号の欠陥、安全でないデータ処理など、検出が困難な脆弱性を探索します。CodeMender は、 C/C++、Go、Java、Python、Ruby、Rust、TypeScript などの一般的なプログラミング言語をサポートしています。

検証：エクスプロイトのシミュレーションと検証によりノイズを削減

CodeMender は、問題を修正する前に脆弱性が現実のリスクをもたらすことを証明することで、アラート疲れや誤検知の削減に貢献します。このエージェントは、顧客が管理する隔離された顧客管理下のサンドボックス内で自身が構築、実行するエクスプロイトコードを用いて攻撃をシミュレートし、単なる静的なコードパターン分析を超えた検証を行います。

検証：検証プランを作成し、ユーザーのサンドボックス環境内でエクスプロイトを構築およびテストします。

エージェントはこの概念実証（ PoC ）エクスプロイトを使用して、セキュリティ上の欠陥が現実のリスクをもたらすことを検証します。この重要な検証フェーズにより、セキュリティ担当者や開発者は誤検知を排除し、検証済みのリスクに優先的に対応できるようになります。

修復：コード修正の自動生成とテスト

リスクのあるセキュリティ上の欠陥を特定することは、対策の半分にすぎません。脆弱性が検証されると、CodeMender は問題を解決するための安全なパッチを自動生成します。修正内容はコードの差分（ diff ）として開発者ツールに直接提供するため、既存の開発ワークフローに組み込むことができます。

修復：開発者のレビューと承認のために、コードの差分（ diff ）を含むコード修正を生成してテストします。

さらに、CodeMender は、LLM-as-a-judge を使用して既存のアプリケーション機能に影響を与えないことを確認し、修正の精度をさらに高めます。また、独自のコーディング規約やスタイルのコンテキストを提供することで、それに沿ったコードを CodeMender に生成させることも可能です。コードがリポジトリにコミットされる前に、開発者が CodeMender のパッチを手動でレビューおよび承認するため、常に開発者が管理権限を維持します。

AI Threat Defense における CodeMender

AI Threat Defense の一部として活用する場合、Wiz はエージェント型のアプリケーションセキュリティをオーケストレートし、アプリケーションを分析して調査の優先順位付けを行います。Wiz は CodeMender を呼び出してコードをスキャンし（近日提供予定）、デプロイコンテキストを用いて Wiz Security Graph 内の検出結果を補強します。さらに、Wiz Red Agent を起動して AI ペネトレーションテストを行い、悪用可能性を検証することで、チームが特に高リスクな脆弱性に集中できるようにします。

AI Threat Defense システム内における Wiz と CodeMender の連動アーキテクチャ図。コードスキャンからペネトレーションテストまでのフローが示されている

Wiz は、AI Threat Defense における修復の管理とスケーリングを行うコマンドセンターとして機能します。Wiz Green Agent は、Security Graph から得られるアプリケーションのコンテキストで強化された高精度なパッチの生成とテストを CodeMender に指示し、このライフサイクルを制御します。このワークフローにより、チームはこれまでにないスピードと精度で複雑な脆弱性を解消できるようになります。

CodeMender を使い始めるには

CodeMender は、Google のマルチモデルアプローチに沿って、コスト、速度、詳細なスキャンパフォーマンスの最適化を支援します。

Agent Platform を通じて一般提供している Google の Gemini モデルで CodeMender を利用できるほか、 AI Threat Defense のコアコンポーネントとして導入することも可能です。

Gemini 3.5 Flash Cyber を搭載した CodeMender は、一部の政府機関や特定の組織および企業向けに提供します。アクセス対象は順次拡大していく予定です。

CodeMender は、継続的かつ自律的で自己修復を行うエージェント型のソフトウェア開発ライフサイクルに向けた重要な一歩であり、本番環境へデプロイする前に、コードの安全性確保、検証、パッチ適用を自律的に実行する未来を拓くものです。

CodeMender の詳細およびドキュメントの確認については、こちらをご覧ください。

セガサミーホールディングス: Google Security Operations と Google Threat Intelligence を導入し、セキュリティ対策をグローバルで標準化へ

Fri, 17 Jul 2026 02:00:00 +0000

セガサミーグループはグローバルにビジネスを展開する総合エンタテインメント企業です。そのコーポレート IT を担うセガサミーホールディングス株式会社（以下、セガサミー HD）IT ソリューション本部は、SIEM（Security Information and Event Management）の刷新を機に Google Cloud Security の利用検討を開始し、導入を決定。個別最適で積み上がってきたセキュリティ運用の統合管理へと大きく舵を切りました。本プロジェクトの中核メンバーに、当初の課題から選定の決め手、今後の展望までを伺います。

利用しているサービス:
Google Security Operations, Google Threat Intelligence など

利用しているソリューション:
セキュリティ

"個別最適" がもたらした、セキュリティ管理・運用体制の構造的課題

セガサミーグループは、ゲームコンテンツや映像作品などを手がける「エンタテインメントコンテンツ事業」、パチンコ・パチスロ機器の製造・販売などを行う「遊技機事業」、そしてゲーミング機器の開発や統合型リゾートの運営などを行う「ゲーミング事業」という 3 つの柱を持つ、総合エンタテインメント企業グループです。グループで保有する機密情報は、未発売ゲームタイトルの開発データから遊技機の技術情報、さらにはビジネスのノウハウやユーザー情報まで多岐にわたります。セガサミー HD IT ソリューション本部の宮地雅人氏は、「金融系の情報ではないものの、外部への漏えいは絶対に許されないものばかり」だと前置きし、同社が抱えるセキュリティ管理の課題を次のように説明します。

「当グループでは厳しいセキュリティ要件に対応すべく、各セキュリティ領域において、その時点で最も優れた製品を個別に選定・導入する方針を取ってきました。しかし結果として、機能ごとにコンソールが乱立する状況が生まれ、管理・運用の大きな負担になっていたことは否めません。こうした状況を解消し、セキュリティを統合して管理・運用できる環境に移行したいという気持ちが強まってきたのです。」

加えて、ログ管理の中核を担ってきたオンプレミス型 SIEM の老朽化が進んでいたことも解決すべき課題でした。同社 SOC（Security Operations Center）担当として、サイバー攻撃の検出やログ分析を担ってきた IT ソリューション本部グローバルセキュリティ推進室 IT インフラセキュリティ課田邉由嗣氏は、当時の SIEM 環境の課題をこう振り返ります。

「従来のオンプレミス型 SIEM は、とにかくログを集約し、オンラインで見られる状態にしておこうという発想で構築されたものでした。しかし、ログの量があまりに膨大だったため、すべてのログを入れておけない状態が長く続いており、思うような分析ができずにいたのです。増設やクラウド型 SIEM への移行も検討していたのですが、コストの増大などを嫌って後回しにしてしまい、気がつけば抜本的な見直しが急務になっていました。」

ログを蓄積するだけの運用から、インテリジェントな活用へ

そうした中、2024 年ごろ、各国の拠点で個別に管理・運用されていた IT 施策を、セガサミー HD がヘッドクオーターとなって指揮する方針が決定。セキュリティ製品についてもグローバルで統一しようという機運が高まり、蓄積してきた課題を一気に解消するチャンスが巡ってきました。グローバルセキュリティ推進室グローバルセキュリティ企画課範國貴栄氏によれば、新環境に向けたセキュリティソリューション選定で重視されたのは、総合的な利便性の高さでした。

「複数のクラウド型 SIEM を比較・検討した結果、行き着いたのが Google Security Operations（SecOps）でした。最大の決め手となったのが、その利便性の高さ。ログを蓄積してしまえば、標準で搭載されている Curated Detections が自動で脅威検知し、独自アラートルールの作成を Gemini に手伝ってもらうこともできます。我々の目指す、ログのインテリジェントな活用という方向性に最も近い選択肢だと感じました。また、ダッシュボードもカスタマイズしやすいため、グローバルなレベルで運用の標準化を促進する効果も見込まれました。」

さらに「比較・検討した他社製品と比べてコストメリットが大きかった」（宮地氏）という要因も導入を後押ししたといいます。このような中、2024 年 7 月からの PoV（価値実証）、10 月の部門内レビュー、年末の役員説明を経て、2025 年 4 月から、まずは国内での正式な活用がスタートすることになりました。

「Google Cloud のパートナーである株式会社リベルスカイの伴走や、Google Cloud サポートチームの献身的な対応もあり、スムーズに移行することができました。しいて言えば、ログを中継して SecOps に投げるサーバーの構築に少し苦労した程度です。SecOps は Gemini と連携させていくことにより、SIEM という難解な印象の強いソリューションを扱いやすくし、セキュリティに関する全社的なリテラシーを高めていく効果も期待できます。現在は旧来のオンプレミス型 SIEM も並行して動かしていますが、年内には完全に切り替えが完了し、海外拠点でも順次切り替えを進めていく見込みです。」（範國氏）

「ちなみにエストニアの拠点は、今回の取り組みに先行して SecOps の導入を進めていました。彼らも使い始めたばかりですが、実際的な運用方法や細かなチューニングなども含めて弊社グループ内で積極的に情報を共有し、より高度な活用につなげていければと考えています。」（宮地氏）

SecOps と Google Threat Intelligence による管理体制を世界 80 拠点で標準化

今回の SecOps 導入では、運用体制の変革をもたらすことも期待されています。同社の SOC 業務では、スタッフ個々の負担増加や、ノウハウが属人化してしまう状況をいかに回避するかが、目標になってきました。

「少人数 SOC による属人化状態になってしまうと、他の業務の繁忙期や、担当者が体調不良になった際に監視・分析が止まってしまうことも考えられます。しかし、SecOps のように AI も活用しながら、誰でも脅威や侵害に気づいて迅速に対策できるツールがあれば、工数をチームメンバーに分散でき、属人化も解消できます。何より、より多くの社員が実際の運用に関わるようになることで、SOC 業務が "自分ごと化" される価値も大きいと感じています。今後はチケット管理ツールなどと連携させ、アラートから通知までを一気通貫でつなげて自動化させていく予定です。SOC の負荷をさらに低減し、本来やるべきセキュリティ対策の議論に時間を割けるようにしていきたいです。」（田邉氏）

属人化の解消という点では、脅威インテリジェンスの領域でも変革が進んでいます。従来使っていた脅威インテリジェンスサービスは製品としては非常に優れていたものの、ライセンス料が高額で、各拠点に 1 ライセンスずつしか割り振れていない悩みがありました。これを解決すべく、SecOps の導入に並行して、Google Threat Intelligence も採用されています。

「ライセンスが少ないと脅威情報にアクセスできる人間が、ごく一握りになってしまいます。その点、Google Threat Intelligence であれば、同じ予算で各拠点のセキュリティ担当者全員にアカウントを払い出せます。SIEM への取り込みなど、API 連携が容易な点も魅力的です。これにより、自分たちの会社の脅威情報を自分たちでプロアクティブに見にいける環境を整えることができたと思っています。」（宮地氏）

「受け身ではない、能動的なセキュリティ対策は、数年前から目指していました。従来の環境ではうまく実現できていなかったことが、Google Threat Intelligence の導入でいよいよ本格的に実現できるのではないかと期待しています。」（田邉氏）

今後、セガサミー HD は、Sega of America、Sega Europe など、およそ 80 にもおよぶ海外拠点に対して、SecOps や Google Threat Intelligence をはじめとする Google Cloud のセキュリティソリューションを統一的に展開していく予定です。

「ここで活きてくるのが、そのブランド力です。Google Cloud は世界中の誰もが知っており、どの地域でも利用できるため、各海外拠点のエンジニアたちにもすんなりと受け入れてもらえます。今後は ASM（Attack Surface Management）や、CNAPP（Cloud Native Application Protection Platform）である Wiz なども活用し、製品開発業務の生産性や、サービスの品質を世界中で高めていきたいと考えています。」（宮地氏）

セガサミーホールディングス株式会社
2004 年 10 月 1 日に大手パチンコ・パチスロ機器メーカーのサミーと、大手ゲームメーカーのセガの経営統合により設立された総合エンタテインメント企業グループの持株会社。グループの経営管理および、コーポレート IT 整備などの附帯業務を行う。従業員数は単体で 492 名、グループ連結で 11,944 名（2026 年 3 月末現在）。

インタビュイー（写真右から）
IT ソリューション本部
・グローバルセキュリティ推進室部長兼セキュリティガバナンス管理課課長兼
　グループ CIO 室　宮地雅人氏
・グローバルセキュリティ推進室グローバルセキュリティ企画課　範國貴栄氏
・グローバルセキュリティ推進室 IT インフラセキュリティ課　田邉由嗣氏

その他の導入事例はこちらをご覧ください。

エージェントでギアを上げる: ソフトウェア定義車両のセキュリティを確保

Tue, 14 Jul 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 7 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

自動車業界は、新しいテクノロジーの導入を加速させるなかで、重要な岐路に立っています。従来のコネクテッドカーの時代は、ソフトウェア定義車両（SDV）の時代へと移行しました。SDV の時代は、多くの新機能が無線で提供され、急速にイノベーションが起こるのが特徴です。

次世代の SDV は、AI とエージェントを統合することで、未加工のテレメトリーをリアルタイムで実用的な分析情報に変換できるようになるため、車両が環境やユーザーとどのようにやり取りするかを根本的に考え直すことが可能になります。SDV のサポートとセキュリティを強化するために、Google Cloud と Valtech は提携して、Google Cloud 上に構築された、スケーラビリティの高い AI 対応のコネクテッドカープラットフォームである Nexus SDV を開発しました。この開発者向けのモジュール式オープンソースソリューションは、最大 1 億台のデバイスを管理できるように設計されており、Android Automotive OS（AAOS）と深く統合されているため、データフローと車内エクスペリエンスを合理化できます。

このたび、Nexus SDV のオープンソースコアの最初のリリースを発表いたしました。このコアは、Arm ベースのコンピューティングと Bigtable を通じて総所有コストをどのように削減できるかを示すとともに、次世代の自動車インテリジェンスを構築するための AI ネイティブ環境を提供します。

Nexus SDV での AI 主導のエクスペリエンス

Nexus AI はプラットフォームのインテリジェントエンジンとして機能し、車両を受動的なデータソースから能動的なエージェントパートナーに変えます。Nexus AI は、Gemini モデルと Gemini Enterprise Agent Platform を使用することで、複雑なテレメトリーをリアルタイムで分析し、自律的な意思決定と高度にパーソナライズされたドライバーサポートのための情報を提供できるため、ユーザーのニーズを予測するインテリジェントエージェントとして効果的に機能します。

重要なのは、この高度なインテリジェンスが、総所有コスト（TCO）の大幅な削減に重点を置いていることです。高効率の Arm ベースのコンピューティングと Bigtable 向けに最適化されたデータストレージを使用することで、このプラットフォームは大量のデータ処理に関連する運用コストを削減します。このモジュール式の AI ネイティブアーキテクチャにより、メーカーは、次世代の車両ソフトウェアに従来関連付けられていた高額なクラウド費用や開発費用をかけずに、フリートインテリジェンスを迅速にスケールできます。

クラウドネイティブな仕組み

Nexus SDV のアーキテクチャは、車両エッジとデータセンターのギャップを埋めるように設計された、モジュール式のクラウドネイティブな基盤上に構築されています。AAOS との深い互換性は、クラウドと車両の緊密な統合の要であり、高忠実度のテレメトリーがリアルタイムで取り込まれ、同期されることを保証します。この堅牢なデータループにより、Nexus AI はインテリジェントなアップデートとサービスを車両に迅速に push できます。

メーカーは、この開発者向けのオープンフレームワークを提供する Nexus SDV により、Google Cloud エコシステムのスケーラビリティと信頼性を活用して、SDV のライフサイクル全体を管理できます。

Architecture for Nexus SDV.

Google Cloud のセキュリティ管理機能による多層防御

安全性を重視した設計やゼロトラストアーキテクチャなど、Google のセキュアな基盤上に構築された Nexus SDV は、コンプライアンスと脅威保護に関わる煩雑な作業をサポートします。これを実現するために、Nexus SDV アーキテクチャは、6 つの主要な要素にわたって包括的な多層防御セキュリティモデルを実装しています。

相互 TLS（mTLS）と公開鍵基盤（PKI）Nexus SDV は、暗号化された信頼チェーンを利用して、データ交換が行われる前に車両を認証します。インフラストラクチャは Google Cloud Certificate Authority Service（CAS）を使用して、個別の CA プール（サーバー、工場、登録の CA）を管理し、可用性とセキュリティに優れたルートオブトラストを確保します。

具体的には、登録サーバーは、初期 TLS handshake 中にクライアントに有効な「工場出荷時」証明書を提示させることで登録を強制し、接続ストリームから直接証明書を抽出して解析することで、車両の ID を明確に証明します。登録中、サーバーは新しい運用証明書を発行する前に、車両から送信された証明書署名リクエスト（CSR）の検証を行います。

Identity and Access Managementこのシステムでは、Keycloak が中央の OpenID Connect（OIDC）ID プロバイダとしてデプロイされる ID ブローカリングを使用します。車両は、mTLS 経由で運用証明書を使用して Keycloak に対して認証を行い、有効期間の短い JSON Web Token（JWT）を受け取ります。

きめ細かいアクセス制御のために、カスタムの NATS 認証コールアウトサービスが動的なサブジェクト権限を提供します。このサービスは、すべてのメッセージングブローカー接続試行をインターセプトし、JWK 公開鍵を使用して Keycloak JWT を検証し、車両のロールを特定の NATS サブジェクトにプログラムでマッピングします。

サービス間のセキュアな通信には Workload Identity 連携を使用し、パイプラインが GitHub OIDC トークンを一時的な Google Cloud アクセス権と交換して静的認証情報を削除するようにします。一方、GKE Workload Identity では、Kubernetes サービスアカウントを Google サービスアカウントにバインドすることで、Kubernetes Pod が Bigtable などのバックエンドサービスにアクセスできるようにします。

制限付き IAM スコープによってセキュリティが強化され、専用のサービスアカウントが最小限の権限でプロビジョニングされます（データ API が Bigtable からの読み取りのみに制限されるなど）。デプロイコンテキストで VPC-SC、組織ポリシーの制約、Private Service Connect（PSC）を使用することも、セキュアな基盤の実現に役立ちます。

シークレット管理Nexus SDV は、一元化されたシークレット管理により、機密情報を保護します。すべての機密性の高い構成、データベースのパスワード、暗号署名鍵は、Terraform インフラストラクチャのプロビジョニング中に動的に生成され、Google Cloud Secret Manager 内に厳重に保管されます。

シークレットをアプリケーションコードやコンテナイメージに組み込むことを避けるために、デプロイ中にシークレットの取得が行われます。代わりに、サービスは署名鍵と認証情報を実行時にのみメモリに直接読み込み、保存時と転送時の両方でデータ漏洩のリスクを最小限に抑えます。

ネットワーク分離ネットワーク分離を強化するため、基盤となるコンピューティングインフラストラクチャは厳重に保護されています。Nexus SDV は、ワーカーノードにパブリック IP アドレスがないプライベート GKE クラスタで実行されるため、データがインターネットに直接公開されることはありません。さらに、Keycloak PostgreSQL データベースでは Cloud SQL IAM 認証が使用されています。これにより、Cloud SQL Proxy は静的なデータベースパスワードに依存したり、IP 許可リストを管理したりすることなく、IAM ロールを使用してセキュアに接続できます。

セキュア AI フレームワークGoogle Cloud は、セキュア AI フレームワーク（SAIF）のガイダンスに基づき、データプライバシー、モデルガバナンス、安全な実行を優先する包括的なエンタープライズグレードのフレームワークを通じて、これらの高度な AI 機能を保護します。Gemini Enterprise Agent Platform では、説明可能性と安全性の専用の管理機能、継続的な評価とモニタリング、セキュアなモデルレジストリなどの機能を通じて、セキュリティとガバナンスが ML ライフサイクルにネイティブに組み込まれています。

Google Cloud での AI の保護について詳しくは、こちらをご覧ください。

Data API Nexus SDV では、ダウンストリームアプリケーションや外部クライアントが Bigtable などのデータストアに直接アクセスすることを許可するのではなく、カスタムの Data API を介してデータ取得をルーティングします。このマイクロサービスは、セキュアな抽象化レイヤとして機能し、特定の車両 ID、センサーデータの種類、事前定義された時間枠のクエリなどを、厳しく制約された Bigtable の行範囲スキャンと列フィルタに厳密に変換します。

これにより、構造化されたデータアクセスパターンを適用するセキュアなゲートウェイとして機能します。

Nexus SDV の利用を始める

Nexus SDV は自動車インテリジェンスの新時代を象徴するものであり、セキュアで費用効率の高いエージェントプラットフォームを提供します。これにより、メーカーはオープンソースフレームワークで AI の力を最大限に活用できます。ソフトウェア定義車両をどのように再定義しているかについて詳しくは、こちらをご覧ください。

- 自動車 EMEA、業界アーキテクトリード、Florian Haubner

- CISO オフィス、シニアサイバーセキュリティアドバイザー、Vesselin Tzvetkov

選択、コンプライアンス、コラボレーション: 欧州のオープンなデジタル主権への道

Thu, 09 Jul 2026 00:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

欧州委員会の技術主権パッケージは、欧州におけるデジタルの未来を決定づける重要な局面で発表されました。競争力とセキュリティは欧州の企業、公的機関、市民にとっての最優先事項であり、これらの目標を達成するには、欧州のデジタル能力に多額の資金を投じる必要があります。このような状況において、チップからクラウド導入、AI データインフラストラクチャに至るまで、欧州連合のデジタルフットプリントを拡大させる方法が欧州域内で検討されているのはもっともなことです。

欧州委員会の戦略は、「オープン性、パートナーシップ、公正な競争」を基盤としています。実際、このパッケージには、ベンダーロックインに対処するための相互運用性、公共部門向けのオープンソース戦略、データセンターのより迅速なデプロイに関する原則に基づく大胆な施策が盛り込まれています。

Google は、EU 機関と連携して、これらの目標を実際に達成する方法について最高の知識を提供します。その目標を果たすために、クラウドおよび AI 開発法（CADA）の一部を改正する必要があると考えています。それは、意図しない市場の孤立を回避し、信頼できるグローバルパートナーが真のオープン性の枠組みの下で欧州のセキュリティとスケーリングの目標を継続的にサポートできるようにするためです。

Google の主権に対するアプローチは長年にわたって形成されてきたものであり、具体的で技術的かつ検証可能な管理とオープンな選択肢を提供すること、そして欧州のデジタルインフラストラクチャの成長とセキュリティに投資することを基本としています。これは、Google が理解するこの戦略の目標とも一致しています。

Google は、欧州の階層的なコンプライアンス要件をあらゆるレベルで満たすように設計された Sovereign Cloud ソリューションの包括的なメニューを開発しました。厳格な欧州データ境界を持つ標準的なパブリッククラウド構成から、独立して運用されるリージョンクラウドサービス、最も機密性の高い公共部門の業務向けの完全エアギャップ型ソリューションまで、Google は技術的卓越性を犠牲にすることなくコンプライアンスを確保します。

Google は、フランスの S3NS、ドイツの Thales、Schwarz Group、T-Systems、イタリアの PSN、ルクセンブルクの Clarence、スペインの Telefónica などの欧州の主要企業との「Made with Europe」に基づく緊密なコラボレーションを通じて、各国の既存の主権枠組みに関する最高水準の規制要件を満たすように設計された運用上のレジリエンスと管轄権に基づく統制を積極的に提供しています。

パートナー主導の主権ソリューションにおいて、フランスの S3NS サービスは欧州で最も厳格な主権規制基準である SecNumCloud 3.2 を満たすことが認定されています。Google のパートナーである Clarence と S3NS が提供するサービスは、Mistral と並び、主権クラウドを必要とする EU 機関向けのサービスとして EU デジタルサービス総局（DIGIT）の承認を受けています。Google は、これこそが真の信頼できるパートナーシップを構成するものだと考えています。また、欧州委員会に対しては、すでに成果を上げているこの既存の道筋に沿って欧州の主権に向けた取り組みを進めることを推奨します。

1. 主権認証の改善

CADA 法案の最大の懸念事項は、連合保証レベル（UAL）の設計です。加盟国間で主権基準を調和させることは建設的なステップですが、4 つの UAL の各基準は、グローバルプロバイダがどのようなセキュリティ緩和策を提供するかにかかわらず、グローバルプロバイダを制限または排除することにつながります。

厳格な地理的基準によってグローバルサプライチェーンを過度に混乱させずに管理できる可能性を損なうのではなく、主権管理に対する革新的かつ効果的な技術的アプローチの余地を確保することが規制のあり方として求められます。

Google は、欧州の政策立案者がデータ主権と域外リスクの軽減を優先していることを理解し、それを支援しています。Google Cloud は、主権ソリューションスイートのツールの一つである Cloud External Key Manager（EKM）などの機能を通じて、Google のインフラストラクチャの外部で暗号鍵を保持できるようにしています。これは、お客様の明示的な同意と認識なしに暗号化されていないデータに不正アクセスしようとする第三者に対する技術的な障壁となります。

EU はすでに、産業加速法の法案で、よりバランスの取れた代替モデルを設計しています。堅牢なグローバル貿易ルールと強力な予防措置権限に支えられたこのフレームワークにより、信頼できるパートナーは「EU 域内産」として活動できるという推定の下で、信頼できる非 EU パートナーとのコラボレーションを維持できる展望が開けています。Google は、CADA にも同様の理念を適用するよう欧州議会と欧州理事会に対して強く求めています。

2. 相互運用性の促進、ベンダーロックインの防止、調達の改革

主権は、エンドユーザーの選択肢を減らすのではなく、増やすものでなければなりません。健全な欧州のデジタルエコシステムの実現には、ベンダーロックインや選択肢の制限やコストの押し上げを防止するオープンな基盤が必要です。

Google は、オープンで相互運用可能なクラウドエコシステムを育成するという CADA の目標を強く支持しています。この目標を意義あるものにするには、インフラストラクチャ、モデル、アプリケーションというデジタルスタックのあらゆるレベルにわたるオープン性へのコミットメントと政策を一致させる必要があると考えています。

Google のアプローチは、この基盤の上に構築されています。Google は、データエグレス料金無料のオープンでポータブルなインフラストラクチャを提供し、Gemma などのオープン AI モデルを推進し、オープンスタンダードのアプリケーションをサポートしています。スタック全体にわたる Google のオープンなアプローチは、欧州の企業によるスムーズな構築、移行、スケーリングを支援する目的で設計されています。

しかし、制限の多いライセンス慣行によって単一のエコシステムに閉じ込められることから、組織はオープンなアプローチのメリットを最大限に活かすことができていません。真の選択の自由を取り戻すために、Google は 3 つの簡単な改革を提唱しています。それは、ユーザーがソフトウェアライセンスを自由に移動できるようにすること、従来のソフトウェアの公正な価格設定を確保すること、ソフトウェアがどのクラウドプラットフォームでも同様に動作することを保証することです。

3. 欧州の AI の未来に向けたサステナブルでオープンなインフラストラクチャの構築

物理的なコンピューティングインフラストラクチャは、デジタル主権の基盤です。Google は、欧州の半導体研究開発に 300 億ユーロを投資するという欧州半導体法 2.0 の目標を支持していますが、この投資は、コンピューティングインフラストラクチャへの大規模な投資を呼び込む規制ルールを確立することと同じくらい重要であると考えています。

この目標の達成に向け、Google は以下に示す施策を推奨しています。Google は欧州のデータインフラストラクチャに長年投資しており、域内で 13 のクラウドリージョンを運用しています。最近ではドイツ、ベルギー、スウェーデンへの投資を通じて、その取り組みをさらに深めています。このことから、Google のようなグローバル投資家の速度と規模を活用する政策が策定されることを期待しています。

指定されたゾーンでの許可、グリッドアクセス、電力購入契約（PPA）を合理化する「特別プロジェクト」ステータスの導入を歓迎します。これらの施策を成功させるために、Google は以下の取り組みを支持しています。

持続可能性の高いインフラストラクチャプロジェクトに対する許可の迅速化。
国のサステナビリティ基準を今後導入される EU 全体での評価制度と整合させ、水冷などのエネルギー効率の高い技術が不利になることを防ぐ。
これらの産業加速地域が新しい施設の地理的位置を人為的に制約しないようにし、指定地域外で運用されているデータセンターを支援する系統接続対策を拡大する。

今後の展望: Made with Europe

閣僚が次回の欧州理事会に向けて準備を進めているこの瞬間、欧州には、レジリエンスと競争力があり、真にオープンなデジタルの未来を築くという歴史的な機会が訪れています。

Google は、Kubernetes、Chromium、Android、TensorFlow、さらには Gemma などのオープン AI モデルへの貢献に示されるオープンソースソフトウェアの推進や欧州の業界リーダーとのソリューションの共同エンジニアリングを通じて、グローバルなイノベーションと欧州の価値をともに促進できることを証明しています。

Google は、加盟国、欧州の政策立案者、地域のパートナーとの協力のもと、最終的な技術主権パッケージが地域の経済成長を促進し、国家安全保障を確保し、世界の AI イノベーションの最先端拠点としての欧州の地位の維持に貢献することを目指しています。

- Google Cloud EMEA 政府関連業務および公共政策責任者 Giorgia Abeltino

検証可能なプライベート AI: Google Cloud が Confidential Computing の新たな領域を切り開く

Wed, 01 Jul 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI で使用される機密データの保護は、Google の先進的でセキュアなクラウドインフラストラクチャを提供するという取り組みにおいて極めて重要です。Confidential Computing は、ハードウェアベースの高信頼実行環境（TEE）で、使用中のデータを暗号で保護しながら、データの完全性を検証可能にします。

このたび、Cloud AI のデプロイにおける検証可能なプライバシーをさらに強化する、ハードウェアエコシステム全体にわたる最新の Confidential Computing のイノベーションを発表いたしました。

グローバル規模での Confidential AI

Confidential AI の機能をグローバルに拡大することで、AI の推論やファインチューニングのワークロードが、強制力のあるプライバシー保証のもとで実行されるようにします。

Confidential AI の民主化: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU を搭載した Confidential G4 VM のプレビュー版の提供開始

このたび、グローバル規模でアクセス可能な Confidential AI を発表できることを嬉しく思います。NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU を搭載したアクセラレータ最適化 G4 マシンシリーズにおいて、Confidential VMs と Confidential GKE ノードが利用可能になりました。

これが革新的なのは、そのグローバルな規模と柔軟性にあります。Confidential G4 は、標準の G4 が利用可能なすべての Google Cloud リージョンで提供されており、オンデマンド、予約、DWS Flex Start、Spot / プリエンプティブルなど、複数の使用量モデルに対応しています。

「組織が複数のインフラストラクチャ環境にわたって AI をスケールするにつれ、データや実行環境に対するプライバシーと制御の維持がますます難しくなっています。NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU を搭載した Google Cloud Confidential G4 VM は、拡大を続ける Confidential AI のインフラストラクチャエコシステムにとって重要な追加要素といえるでしょう。AI ワークフローは現在、エージェント、データソース、インフラストラクチャの境界を越えて広がっています。Super Protocol は、Google Cloud Confidential VM、他社のクラウド、オンプレミス環境にわたり一貫した Confidential AI 運用モデルを提供することで、Confidential Computing の複雑さを抽象化し、チームが AI による成果の創出に集中できるようにしています」と、Super Protocol の COO である Yulia Gontar 氏は述べています。

AMD SEV を活用した第 5 世代 AMD EPYC Turin CPU と NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU を搭載する G4 マシンシリーズは、堅牢なハードウェアベースのセキュリティを実現します。このアーキテクチャにより、TEE 内での処理中に機密データが確実に保護されるだけでなく、CPU と GPU 間のデータ転送時にもデータが暗号化されます。

「Vertebrae が、GCP の Confidential G4 VM を選択したのは当然のことでした。当社のお客様にとってプライバシーとセキュリティは譲れない条件だからです。当社のプロダクトは業務上の機密性の高い議論を処理するため、CPU と GPU の両方が TEE 内で動作していることを示す、ハードウェア署名による証明をサポートする必要があります。Google Cloud の Confidential Computing を使用することで、クラウドにおける最先端の AI のプライバシーを実現しています」と、Vertebrae の CEO である Andy Qin 氏は述べています。

Confidential G4 を使用することで、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えながら、AI 推論、ファインチューニング、HPC を実行できるほか、厳しく制限されたデータ、機密性の高いモデル、プライベートプロンプトを扱うユースケースにも対応できます。Confidential G4 VMs と Confidential G4 GKE Nodes の利用を今すぐ開始しましょう。

エンドツーエンドのプライベート推論を実現: オープンソースの Prompt Encryption SDK

Confidential AI の利用を促進する一方で、AI ワークロードにおける機密データの保護は、モデルの実行環境を保護するだけでは不十分であることも理解しています。プロンプトやレスポンスそのものに、機密性の高い情報が含まれている可能性があるからです。推論のライフサイクル全体を暗号で保護するために、Google は Prompt Encryption SDK のオープンソース版をリリースしました。現在、GitHub で公開されています。

このツールキットにより、AI 推論ワークロードのエンドツーエンドのセキュアなチャネルを確立することができます。プロンプトがクライアントから送信された瞬間から TEE で処理されるまで暗号によって保護され、モデルのレスポンスも同様に、クライアントに戻るまで保護されます。

Prompt Encryption SDK を使用したプロンプトとレスポンスの暗号化。

クライアント SDK はクライアントアプリケーションに組み込まれ、TEE で実行される推論サーバーに組み込まれたサーバー SDK と連携して動作します。SDK を使用して証明済みの TLS セッションが確立されると、クライアントは、サーバーが検証済みの Confidential Computing 環境内で認証されたワークロードを実行していることを確認できます。

これにより、クライアントアプリは、TEE でプロンプトを復号して処理できるのはこのサーバーのみであることを前提として、暗号化されたプロンプトを推論サーバーに送信できます。サーバーはレスポンスの準備ができると、暗号化された同じチャネルを介してクライアントアプリにレスポンスを返します。

GitHub リポジトリと Codelab の利用を今すぐ開始しましょう。

Google Cloud での Apple Private Cloud Compute（PCC）の活用

Google のプライバシーへの取り組みは、Google Cloud での Private Cloud Compute（PCC）の拡張に向けた Apple とのコラボレーションに深く表れています。

このたびの Apple とのコラボレーションにより、Apple のプライバシーとセキュリティへの取り組みを Google Cloud 上の PCC に拡張できることを大変誇りに思います。PCC における Apple のプライバシーへの取り組みは、Google Cloud のインフラストラクチャ上に構築されている多層的なセキュリティアプローチによってサポートされます。これには、Intel TDX を使用した Google Cloud Confidential Computing、NVIDIA Blackwell GPU を使用した NVIDIA Confidential Computing、Titan チップを使用した Titanium セキュリティアーキテクチャ、検証可能な透明性を確保するための共同設計されたオープンソースのホストスタックの活用が含まれます。

これらのテクノロジーを組み合わせることで、Google Cloud 上の Apple PCC で、データ保護とユーザーのプライバシーに関する厳格な要件を満たすことができます。このコラボレーションについて詳しくは、ブログ投稿「次世代の Confidential AI を推進」をご覧ください。

機密性の高い基盤の進化

Google Cloud は、インフラストラクチャ全体で Confidential Computing 機能を広く利用できるようにすることに取り組んでいます。Google の目標は、ハードウェアベースのセキュリティ機能を基本的なコンピューティングサービスに深く統合し、お客様がパフォーマンスや運用の柔軟性を損なうことなくデータ保護を強化できるようにすることです。

C4 マシンシリーズにインテルトラストドメインエクステンションズ（TDX）を導入

C4 マシンシリーズのインテル TDX を搭載した Confidential VMs は、まもなくプレビュー版が提供される予定です。

最新の第 6 世代 Intel Xeon プロセッサを搭載したこのインテグレーションにより、データ量の多いワークロードでのコンピューティング密度とパフォーマンスが大幅に向上します。インテル TDX を使用することで、C4 インスタンスはハードウェア的に分離された信頼ドメイン（TD）を作成し、基盤となるホストやハイパーバイザから機密性の高いアプリケーションやデータを保護します。

このアーキテクチャは、機密性とプライバシーを確保すると同時に、リモート認証も可能にするため、機密データを処理する前に環境が安全であることを暗号で検証できます。しかも、コードを変更することなく、数回クリックするだけで Confidential Computing を有効にできます。

ライブマイグレーション機能の拡張

ミッションクリティカルな本番環境の運用には、クラウドの定期メンテナンス中であっても、高可用性と継続的な稼働時間の確保が求められます。

C3D ベースの Confidential VMs におけるライブマイグレーションの一般提供が開始されています。この機能により、Google Cloud はワークロードを中断したり、暗号化されたゲストメモリを公開させたりすることなく、計画的なハードウェアメンテナンスを行うことができ、長時間実行される機密アプリケーションのシームレスな稼働時間を確保できます。

信頼とコラボレーションの強化: Confidential Space のイノベーション

Confidential Space は、セキュアなマルチパーティコンピューティングとデータ共有を実現するために設計された Confidential Computing 環境です。これにより、組織は共同での ML やデータ分析といった機密データを扱ったコラボレーションを、互いの組織や Google Cloud にデータを明かすことなく行えるようになります。

「Google Cloud Confidential Space を使用することで、オンプレミスサービスと同等、あるいはそれ以上のセキュリティ保証を金融機関に提供できるようになりました」と、Symphony のプラットフォームおよびサイト信頼性エンジニアリング担当バイスプレジデントである Olivier Richaud 氏は述べています。「Confidential Computing を活用できなければ、セキュリティとプライバシーへの配慮が特に必要なお客様を、クラウドベースの SaaS サービスに移行させることは不可能だったでしょう。」

Confidential Space の重要な設計原則の 1 つは、ワークロードオペレーターを信頼境界から排除し、認証された証明済みのワークロードのみがデータにアクセスできることを暗号によって保証することです。

「金融サービスにおいて、AI システムが消費者に代わって行動することが増える中、データの処理方法に対する信頼が極めて重要になっています。Sahamati では、Google Cloud Confidential Space を、インドのオープンファイナンスエコシステムでプライバシーを保護する AI を実現するための基盤技術と位置付けています。これにより、強固なセキュリティと説明責任を維持しながら、イノベーションに必要な信頼を築くことができます」と、Sahamati の最高イノベーション責任者兼 Sahamati Labs の責任者である Kiran Gopinath 氏は述べています。

Confidential Space の新たな機能強化により、柔軟性が向上し、保証がさらに強化されています。主な更新内容は次のとおりです。

独立した検証: インテル Trust Authority とのインテグレーション

このたび、Confidential Space 向けの独立した証明書検証サービスとして、インテル Trust Authority（ITA）の一般提供が開始されたことをお知らせします。

このインテグレーションにより、組織は、暗号鍵がワークロードにリリースされる前に、インテルのハードウェアルート証明書を使用して Confidential Space 環境の完全性を独立して検証できます。証明書の検証をクラウドサービスプロバイダから切り離すことで、お客様は透明性の向上、保証の強化、より堅牢な信頼モデルの恩恵を得ることができます。

「Google Cloud とインテルは、Confidential Computing をコアインフラストラクチャに組み込むことで、ハードウェアルートのセキュリティと独立した証明書を、現代のコンピューティングにおける標準機能の一部にしています。本番環境ワークロードを実行するインテル TDX 搭載の C4 Confidential VMs から、検証可能なマルチパーティコラボレーションを可能にするインテル Trust Authority を備えた Confidential Space（一般提供中）まで、お客様は極めて厳格な規制環境下でも、アプリケーションの書き換えやパフォーマンスの低下を招くことなく、最も機密性の高い AI およびデータワークフローを暗号化、検証、スケールできるようになりました」と、Intel Corporation の Intel Product Assurance and Security（IPAS）担当ゼネラルマネージャー兼バイスプレジデントである Anand Pashupathy 氏は述べています。

セキュアなコラボレーションの加速: Confidential Space の H100 GPU のサポート

セキュアなマルチパーティの AI と ML を強化するため、Confidential Space での NVIDIA Hopper GPU のサポートが一般提供されるようになりました。これにより、複数のパーティが Confidential Space 環境内で Hopper GPU を活用し、データをプールしてトレーニングや推論を行うことができます。その際、各パーティのデータは、他の参加者や Google Cloud から確実に保護されます。

Confidential Space を使用すると、機密性の高いデータセットでのフェデレーションラーニングや、データを一元化せずに共同でモデルを構築するなどのユースケースが可能になります。

「Google Cloud Confidential Space での Confidential GPU のサポートは、セキュアな AI を導入する上での最大の障壁の 1 つ、機密性の高いワークロードの保護と本番環境レベルのパフォーマンスの実現というトレードオフを解消します」と、Duality のプロダクト担当バイスプレジデントである Adi Hirschtein 氏は述べています。「これにより、ヘルスケア、金融サービス、行政機関における Duality のお客様は、機密データ上でフェデレーションラーニング、機密 AI、暗号化された RAG ワークフローを大規模に実行しながら、処理全体を通じてデータとモデルを保護することが可能になります。」

次のステップ

AI 時代において、Confidential Computing はクラウドコンピューティングに不可欠な要素となりつつあります。拡大を続ける Google の Confidential VM、アクセラレーションハードウェア、オープンソースツールのポートフォリオをご覧いただき、組織内でセキュアなコラボレーションとプライベート AI のイノベーションを実現する方法をご確認ください。

詳細については、2026 年 6 月 23 日および 24 日に開催される Confidential Computing Summit にぜひご参加ください。

- Google Cloud、Confidential Computing 担当プロダクトリード、Sam Lugani

-Google、Confidential Computing 担当エンジニアリングリード、Ranjit Narjala

AI の可能性からエージェント型の現実へ: 英国の新たな章を切り拓く

Wed, 01 Jul 2026 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

英国、特にロンドンは、ヨーロッパおよび世界における AI 開発の主要な拠点の一つであり続けています。もちろん、Google DeepMind の本拠地でもあり、Ineffable Intelligence のような重要な AI ユニコーン企業（Google Cloud のお客様）も存在します。Ineffable Intelligence は本日、Google との重要なパートナーシップを発表しました。

1 年前、Google はロンドンサミットに参加し、英国の公務員のスキルアップへの大規模な投資など、生成 AI の大きな可能性を紹介しました。本日、パートナー様を再び歴史ある Tobacco Dock の空間にお迎えするにあたり、その可能性は産業規模の現実となっています。ホワイトホール（政府機関）とシティ（金融街）のリーダーたちとの対話を通じて、焦点がチャットボットやメディアでの実験的な試みから、実運用を伴う本格的な実行へと移っていることを実感しています。今はエージェント型企業の時代です。単に会話するだけのシステムから、自ら推論し、計画を立て、複雑なワークフローを実行できるシステムへと進化を遂げようとしています。

この移行は、2030 年までに AI が英国経済にもたらすと予測される 4,000 億ポンドの経済効果の礎となるものです。Google Cloud は、エージェント型企業を現実のものにするために必要な完全統合スタック（カスタムシリコン、最先端モデル、グローバル規模のインフラストラクチャ）を提供する唯一のプロバイダです。

英国の企業と研究の新たなフロンティア

銀行業界は、この変化を実証する重要な場です。そして、世界最大級かつ極めて重要な金融機関の一つである HSBC は、その先駆者として道を示しています。このたび、Google は HSBC との複数年にわたる変革的なパートナーシップを発表し、HSBC のプロダクトとサービス全体で AI の導入をグローバルに加速させることになりました。この新たなコラボレーションにより、HSBC のグローバルな業務全体で AI を活用した働き方への移行がさらに加速します。

HSBC は、Google Cloud および Google DeepMind のエンジニアリングチームと連携して、新しい AI 搭載ツールとプログラムを共同開発します。これには、Gemini モデルや Gemini Enterprise Agent Platform などの Google の最新のエージェント型 AI 機能へのアクセスが含まれます。初期の展開では、3 つの分野に重点を置きます。具体的には、高度にパーソナライズされた資産管理サポート、金融犯罪リスク管理の強化、そして現場の担当者やリレーションシップマネージャーの顧客サービスを向上させる AI ツールです。

英国のスタートアップは、Ineffable Intelligence のような最先端の研究所の取り組みに示されているように、テクノロジー、特に AI で新たな境地を開拓し続けています。今年初めに設立された同社は、Google Cloud を優先クラウドパートナーとして選び、Google の AI 最適化ハードウェアとツールのフルスタックを活用して、Ineffable の第 1 世代の基盤モデルを構築、トレーニングしています。

AlphaGo プロジェクトで重要な役割を果たした元 Google DeepMind 研究者の David Silver 氏が率いる Ineffable Intelligence は、AI 開発に独自のアプローチを採用しています。このチームは、言語モデルの背後にあるような、人間が生成した大規模なデータセットに依存するのではなく、主に強化学習を通じて独自の経験から学習するシステムを構築しています。その野望は、試行錯誤を通じて知識を深める「スーパーラーナー」を作り出すというものです。今年、Ineffable Intelligence はヨーロッパのシードファンディングラウンドで 11 億ドルの記録を樹立しました。現在、同社は Google Cloud 上の NVIDIA Vera Rubin NVL72 プラットフォームを搭載した A5X の最大規模のクラスタの一つをデプロイすることで、トレーニング作業をサポートし、大規模なコンピューティングスケールを実現しています。

試験運用から本格的な実運用へと移行するには、企業はモデルを導入するだけでなく、明確なロードマップを必要としています。その道筋を示すため、Google は Deloitte とのパートナーシップを強化します。これに伴い、Deloitte はロンドンのキャンパスに新たな AI Studio を開設する予定です。Google Cloud とのコラボレーションで開発されたこのスタジオは、英国の組織が AI の試験運用から一歩進んで、自律的で行動指向の AI システムを大規模にデプロイできるよう支援します。

また、Deloitte は英国の AI およびデータ担当の従業員 1,000 人を対象に、Gemini Enterprise に関するスキルアップを支援することも表明しています。この認定プログラムにより、デロイトの AI およびデータエンジニアが Google の最先端のエージェントアーキテクチャを実装するための技術的専門知識を身につけ、英国のお客様に地域最大規模の認定 AI 人材プールを提供できるようになります。

将来を見据えた公共部門の構築

現代的なデジタル政府の青写真を実現するには、硬直化したレガシーな契約から脱却し、アジャイルで AI 主導の公共サービスへと転換することが求められます。住宅・コミュニティ・地方自治省（MHCLG）、i.AI インキュベーター、Google Deepmind、および Faculty との連携により、英国の「建設を促進する」という国家目標を直接的に支援する、実効性のある公共部門の改革と刷新のためのツールを実現しています。

MHCLG などの行政機関は、Google のテクノロジーを使用して構築された Extract というツールをすでに導入しています。このツールは、文書処理時間を 2 時間からわずか 2 分に短縮することで、計画策定プロセスの変革を推進しています。同時に Google は、バーネット、ドーセット、カムデンの各自治体と共同開発した AI 都市計画ツールの試験運用を支援しています。このツールは、一般的な申請における意思決定時間を 50% 短縮することを目指しています。さらに、英国運輸省（DfT）は、Gemini を活用してパブリックコンサルテーションの分析を効率化しており、年間 400 万ポンドの節約が見込まれています。

この規模のイノベーションには、安全で主権が確保された基盤も必要です。そのため、Google Cloud は英国におけるデータ所在地に関する取り組みを強化しており、その一環として、国内での AI 処理を特徴とする Gemini 3.5 Flash を、2026 年 6 月末までに機密性の高い主権ユースケース向けに提供する予定です。また、英国の組織が厳格なコンプライアンスの境界内でイノベーションを起こせるよう支援しています。

AI やその他のデジタル脅威を利用する悪意のあるアクターがもたらす課題からビジネスを保護するために、Google は最近、包括的な AI 搭載サイバーセキュリティプラットフォームである Google AI Threat Defense を発表しました。このプラットフォームは、Wiz、Mandiant、Gemini、CodeMender を組み合わせて、お客様の脆弱性を発見および修正し、安全を確保します。

小売業界から公共サービスまで、実証されたインパクト

自律型エージェントはもはや将来の予測ではなく、すでに英国経済全体に価値をもたらしています。e コマースソリューションプロバイダである THG Ingenuityとの取り組みでは、AI ショッピングアシスタントを通じてコンバージョン率が 8 倍に向上しました。同様に、Starling は、「支出インテリジェンス」ツールを提供することで、お客様が購入や支出の傾向を即座に分析できるようにしています。また、Rightmove は、Google の Gemini モデルを基盤とした AI 搭載の会話型物件検索ベータ版をリリースし、ユーザーが自分の言葉で物件を検索できるようにしました。

このインパクトの広さはあらゆる分野で確認できます。Kingfisher は小売業に特化したエージェント型アプリケーションを先駆けて開発し、Openreach は通信業界でフィールドサービスの最適化を推進しています。また、Unilever はバリューチェーン全体で AI を大規模に活用し、成長を促進して新時代の消費財において魅力的なブランドを構築しています。

一方、VMO2 は複雑なデータオペレーションを合理化し、Vodafone はネットワークパフォーマンスを再定義する 10 億ドルのパートナーシップを推進しています。また、WPP は、高品質なキャンペーンアセットの迅速かつ大規模な生成、AI エージェントの駆動、ロボットカメラオペレーターのトレーニングなど、クリエイティブワークフロー全体に Gemini を統合しています。

中小企業とスタートアップの成長エンジンを強化

英国の AI の成功の真価は、中小企業とスタートアップのエコシステムにあります。Google の AI Works 調査では、重要な転換点が浮き彫りになっています。AI は、中小企業の生産性を 20% 向上させ、英国経済に 1,980 億ポンドの生産額を創出する可能性を秘めています。小規模企業の 56% がすでに支援を求めていることを受け、Google は、どの企業も取り残されないように、AI Works for Britain スキル向上の取り組みを開始しました。

また、ロンドン AI ハブでは、Tech Nation との継続的なパートナーシップを通じて、次世代の英国ユニコーン企業の育成にも取り組んでいます。この継続的なコミットメントにより、創業者には事業拡大に必要なリソースとコミュニティが提供されます。今年 9 月には、ロンドンで Gemini Startup Forum: Cybersecurity を開催し、スタートアップが設計段階からセキュリティを考慮した AI アプリケーションを構築できるよう支援することで、このミッションをさらに推進します。

Platform 37 の Model Garden

英国の可能性に対する Google の信念は、物理的な拠点にも反映されています。Google は、増大する需要に対応するため、英国のデジタルインフラストラクチャへの投資を継続しています。2025 年 9 月にはウォルサムクロスに最先端のデータセンターを開設しました。これは、英国の AI 経済を活性化するために 2 年間で 50 億ポンドを投資する計画の重要な一環です。また、今年初めには、ロンドンのキングスクロスに新しいオフィス Platform 37 を開設しました。あわせて、AI の理解を深めるための新しい公共スペース「The AI Exchange」の計画も発表しています。

この勢いを活かし、2026 年第 4 四半期には Platform 37 の Model Garden を開設できることを嬉しく思います。ロンドンを拠点とするこのハブは、単なる物理的なスペースではありません。Google の最も重要なお客様との関わり方を根本的に向上させることを目的とした戦略的投資です。時代を超越した英国庭園の美学と、リビングデジタルウォールや 3 階建てのアトリウムなどの没入型ハイテクイノベーションを融合させた Model Garden は、Google の最高のアイデアを物理的に体験できる場所です。

エージェント型企業の青写真

英国の企業、行政リーダー、各種組織が AI の潮流をリードし続けるためには、活用するテクノロジーだけでなく、仕事の進め方の根本的なあり方も再考する必要があります。国内外の数千の組織と数百万のチームをサポートする中で、Google は AI で成功を収めるための 3 つのコア戦略を見出しました。

文化: 将来を見据えて組織を再構築する必要があります。真の変革とは、チームが AI エージェントとまったく新しい方法で協働できるよう、チームの意欲を高め、実行できる体制を整え、必要な環境を完備することです。これは単なる自動化ではなく、人と AI の協働を目指すものです。
責任: 設計段階から安全性とセキュリティを念頭に置いて構築する必要があります。ユーザー、顧客、ブランドの保護は最優先事項です。Google のフロンティアモデルは、厳格な AI 原則と、設計段階からセキュリティを考慮したインフラストラクチャを基盤として構築されています。
サステナビリティ: コンピューティング需要が高まる時代において、経済的に持続可能であり、かつ地球環境に貢献する方法で規模を拡大させる必要があります。Google は、24 時間 365 日カーボンフリーエネルギーを利用することに取り組んでおり、英国の AI の成長が気候変動目標の犠牲にならないよう確実なものにしています。

共に未来を築く

Google Cloud は、英国のエージェント型への移行における主要なパートナーです。私たちは、試験的な試みによる期待先行の段階を脱し、実運用における厳格なフェーズへと足を踏み入れています。キングスクロスの研究室から、小売業界を支える多様な企業まで、私たちは英国のレジリエントで、主権が確保された、繁栄ある未来を設計しています。

昨日、今日、そして未来に向けて、ロンドンで活動を共にしてくださる皆様に感謝申し上げます。今年は、特別なオンデマンドエクスペリエンスをご用意しました。ロンドンサミットの決定的な瞬間を、いつでもどこでもストリーミングで視聴いただけます。

- 英国、アイルランド、サハラ以南のアフリカ担当バイスプレジデント、Maureen Costello

Google が「IDC MarketScape SIEM 2026 Vendor Assessment」でリーダーに選出

Tue, 23 Jun 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

セキュリティ運用チームは、AI を使用して前例のないスピード、規模、巧妙さで仕掛けられる攻撃を防御するという大きなプレッシャーにさらされています。このような状況を乗り切り、ミッションクリティカルなワークロードを保護しながら、自信を持って防御プログラムを構築するために、組織はセキュリティ運用のバックボーンとして最新のセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムに依存しています。

このたび、Google は「IDC MarketScape: Worldwide SIEM 2026 Vendor Assessment」（#US54126826、2026 年 6 月）でリーダーに選出されました。この評価は、Google が継続的に Google Security Operations への投資とイノベーションを行い、Mandiant の最前線の専門知識、包括的な自動化、高度な AI エージェントを組み合わせながら防御者を支援してきた結果だと確信しています。

レポートによると、Google の次のような主な強みが評価されました。

アラートトリアージと調査エージェントが、証拠の収集、相関検索の実行、透明性の高い判定結果の生成を行うことで、セキュリティアナリストのワークロードを軽減しました。Google Cloud Next で発表されたその他のエージェントにより、エージェントワークフローでトリアージだけでなくプロアクティブな脅威のハンティングやルール生成にも対応できるようになりました。
Google は、シリコンの設計、インフラストラクチャの運用、DeepMind による Gemini 基盤モデルの開発、セキュリティの社内専門知識のエージェント評価ループへのエンコードを行っています。垂直統合された AI によって、サードパーティのモデル API では達成が難しいユニットエコノミクスが実現したとともに、セキュリティ固有のタスクにおけるエージェントの回答精度を高める反復サイクルを、Google がより厳密に制御できるようになりました。
Mandiant のアナリストが作成したキュレーテッド検出コンテンツは、MITRE ATT&CK にマッピングされ、定期的に更新されるようになりました。お客様からは、こうした高品質の厳選されたルールセットを導入したことで、すぐに有用な検出結果が得られるようになったという声が寄せられています。
大量データに対する検索パフォーマンスは、常に当社の技術的な強みです。アナリストは、UDM の全期間検索とクロス結合による多段階検索を組み込んだ統合データレイクを使用することで、従来のオンプレミスプラットフォームで頻発していたパフォーマンス低下を招かずに、保持期間全体をクエリできるようになりました。

IDC MarketScape ベンダー分析モデルは、特定の市場におけるテクノロジーやサービスサプライヤーの競争力を概説することを目的に設計されています。調査手法には定量的および定性的な基準に基づく厳格なスコアリング手法が採用され、その結果は市場における各ベンダーのポジションを 1 つのグラフ図にまとめた形で表されます。能力スコアは、短期間におけるベンダーのプロダクト、市場進出、ビジネスの遂行力を評価するものです。戦略スコアは、3～5 年の期間において、ベンダーの戦略が顧客の要件に適合しているかの評価です。ベンダーのマーケットシェアは円の大きさで表されます。所定の市場に対するベンダーの前年比成長率は、プラス、ニュートラル、マイナスでベンダー名の横に示されます。

AI を活用した Google Security Operations

脅威の検出とインシデント対応では、スピードと精度が重要です。Google は、防御者がより効率的に作業できるよう、セキュリティ運用イノベーションを推進し続けています。Gemini が Google Security Operations に深く組み込まれたことで、アナリストは膨大な量のセキュリティテレメトリーに対して複雑な自然言語検索を実行できます。また、トリアージエージェントや調査エージェントなどのエージェントも追加されました。これらのエージェントは、イベントの要約を迅速化し、検出ルールを動的に生成し、自動化された対応ハンドブックを数時間ではなく数秒で構築できるため、アナリストの生産性が向上します。

「Google Security Operations を導入したことで、大量のテレメトリーの取り込みとワークフローへの AI 活用が可能になり、アラートの 97% 削減を実現しました。」- Sunrun、情報セキュリティ担当バイスプレジデント Daniel Peterpaul 氏

脅威インテリジェンスへの比類のないアクセス

最新の SIEM には、データ集約だけでなくコンテキストも求められます。Google Threat Intelligence は、Mandiant の最前線の専門知識、VirusTotal コミュニティのグローバルな規模、Google のサービスとデバイスの比類のない可視性を Google Security Operations に統合します。

Google の高度な脅威インテリジェンス機能により、セキュリティチームは手動モニタリングよりも、アラートのコンテキスト化にさらに多くの時間を費やせるようになるため、より適切な意思決定が可能になります。Google は Mandiant Hunt などのサービスを通じて最前線の専門知識を Google Security Operations に直接統合することで、防御者が、検出されていない攻撃や、攻撃者の戦術、手法、手順（TTP）を、被害が深刻化する前に見つけられるよう支援します。

グローバル企業のオペレーショナルレジリエンスを確保

世界中の組織は、Google と提携することで、使用するテクノロジーとセキュリティ運用に対する考え方の両方において大きな飛躍を遂げています。セキュリティテレメトリーと脅威インテリジェンスを統合する機能により、組織はフルサービスの復旧と包括的なセキュリティ変革を可視化できます。

「SOC のエンジニアは、忠実度の高い真陽性のみを処理しています。忠実度の高い真陽性が検出されたら、そのアラームにできるだけ多くのコンテキスト情報を付加したいと考えるのは当然のことでしょう。Gemini in SecOps を使用することで、そのような運用の転換が可能になります。AI を従業員のために活用し、従業員には人間の知性、創造性、全体像を把握した問題解決能力を活かして、攻撃経路を考え、予測し、環境を極めて攻撃困難なものにしていきたいと考えています」と、Lloyds Banking Group の最高セキュリティ責任者である Matt Rowe 氏は述べています。

サイバー防御を強化する次のステップ

優れた脅威インテリジェンス機能を持ち、セキュリティ運用に包括的に取り組むグローバルなセキュリティリーダーとの連携を希望されるならば、Google をご検討ください。Google の機能と、Google がリーダーに選出された理由について詳しくは、IDC MarketScape: Worldwide SIEM 2026 Vendor Assessment をご覧ください。

- GCP セキュリティ担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー、Jon Ramsey

- Google Cloud、プロダクト管理担当ディレクター、Payal Chakravarty

次世代の Confidential AI を推進

Thu, 18 Jun 2026 02:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 6 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud は、要求の厳しい AI ワークロード向けに、先進的で安全性の高いプライベートインフラストラクチャを提供することに尽力しています。また、幅広く多様な組織とのパートナーシップにより、それぞれの AI ワークロードのニーズに確実に応えられるよう支援しています。

今週開催された WWDC 2026 において、Apple は同社の Private Cloud Compute（PCC）システムを Google Cloud とのコラボレーションによって拡張することを発表しました。Apple と Google は緊密に連携し、Apple が PCC に求める厳格なセキュリティ、機密性、透明性の目標を満たすサービングプラットフォームを Google Cloud 上に構築しました。この成果は、両社のみならず、Intel および NVIDIA との強力なコラボレーションの証でもあります。

Confidential Computing によるプライバシーへの取り組み

Apple とのコラボレーションは、Google Cloud のセキュリティとプライバシーのテクノロジーを活用した、プライバシーに対する深いコミットメントを基盤としています。このコラボレーションの中心にあるのは、Google の Confidential Computing ポートフォリオと Titanium セキュリティアーキテクチャです。

Titanium アーキテクチャには、Google がカスタム設計した Titan チップが搭載されており、Google のインフラストラクチャやサービスのセキュリティと完全性を支えるハードウェアのルートオブトラストを提供します。Confidential Computing は、このセキュアな基盤上に構築されており、ハードウェアベースの高信頼実行環境（TEE）内で、保存時、転送時、そして最も重要な使用時を含め、ライフサイクル全体にわたってデータを保護します。

Confidential Computing は、使用中のデータを保護することで、AI システムの信頼を構築するための基本かつ基盤となる要素となり、機密性の高いワークロードに対して検証可能な完全性と分離性を提供します。データは暗号化されたまま分離されるため、不正アクセスを防止できます。

Google Cloud での Apple Private Cloud Compute（PCC）の活用

このたびの Apple とのコラボレーションにより、PCC インフラストラクチャのプライバシーとセキュリティの機能を Google Cloud に拡張できることを大変誇りに思います。PCC における Apple のプライバシーへの取り組みは、Google Cloud のインフラストラクチャ上に構築されている多層的なセキュリティアプローチによってサポートされます。これには以下が含まれます。

Google Cloud Confidential Computing: コアとなる Confidential Computing プラットフォームは、PCC に必要なハードウェアベースの TEE を提供します。Intel TDX（Trust Domain Extensions）と NVIDIA Confidential Computing を活用することで、仮想マシン向けにハードウェアベースの分離を実現し、暗号化による保証の下でワークロードを実行できる、安全性の高いプライベートな環境を実現します。
Google Titanium セキュリティアーキテクチャと Titan チップ: Google Titan チップは、Google Cloud 上の PCC インフラストラクチャのセキュリティと透明性の確保に不可欠なコンポーネントです。Google のフリート全体に展開されている Titan は、強固なハードウェアのルートオブトラストを確立し、ブートプロセスとハードウェアプラットフォーム自体の完全性を確保します。
Intel TDX と NVIDIA Confidential Computing: Google Cloud は、Intel CPU と NVIDIA Blackwell GPU のセキュリティ機能を活用して、高パフォーマンスの AI 推論時の使用中のデータを保護することで、CPU から GPU に至るまでのコンピューティングパス全体を保護します。
オープンソースによる透明性: 検証可能なセキュリティに対するコミットメントの一環として、Apple と Google は、特に PCC の透明性をサポートするためにオープンソースのホストスタックを共同で開発しました。これにより、システムのセキュリティプロパティを独立して検査および検証できます。

これらのテクノロジーを組み合わせることで、Google Cloud 上の Apple PCC で、強制可能な保護機能、特権ランタイムアクセスの禁止、検証可能な透明性といった要件を満たせるようになります。

プライベート AI インフラストラクチャの未来を築く

Apple とのコラボレーションは、Apple、Google Cloud、Intel、NVIDIA の各社が持つテクノロジーと標準を基盤とした、AI 向けのセキュアなクラウドをさらに強化するうえで重要なマイルストーンとなります。ハードウェアからソフトウェアまで、スタックのあらゆるレイヤが検証可能かつセキュアなシステムとして機能するよう設計することで、PCC アーキテクチャが求める厳格なユーザープライバシーとデータセキュリティ基準を確実に満たす先進的なプラットフォームが実現しました。

このコラボレーションを通じて実現された機能強化は、すべての Google Cloud のお客様にメリットをもたらします。Google は、今後も継続的な改善に取り組み、あらゆる種類のワークロード、特に AI や機密データを扱うワークロード向けに、より透明性が高く、セキュアで、レジリエンスに優れたプラットフォームを提供してまいります。

Confidential Computing について詳しくは、こちらをご覧ください。

- Google Cloud、エンジニアリング担当シニアディレクター、Amit Patil

- Google、上級エンジニア、Andrés Lagar-Cavilla

Google AI Threat Defense 発表：攻撃者の先を行くために

Thu, 28 May 2026 03:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 5 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

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最近、 AI を活用したサイバー脅威が大きな注目を集めており、 AI は脅威の状況（ランドスケープ）を変化させました。サイバー犯罪者は AI を使用して、サイバーセキュリティチームが手動で修正するよりも早く、セキュリティの抜け穴を見つけ出しています。実行に数週間かかっていた攻撃が、今ではわずか数時間や数日で発生する可能性があります。組織は、 AI エージェント主導の高速な攻撃に遅れを取らずに自組織を守る必要がありますが、もはや従来の手動の手法に頼ることはできません。

このような広範な脅威から防御するために、組織が必要としているのは単一のモデルやエージェント以上のものです。1 つのモデルですべてを捕捉することはできないため、複数のモデルのコレクションを使用して複数回のチェック（マルチパス）を実行することが推奨されます。さらに、システムを分析し、最も重大な脅威に優先順位を付け、脆弱性に迅速にパッチを適用し、新たな攻撃を継続的に監視できるソリューションが必要です。こうした状況を踏まえ、Google Cloud はビジネスに影響が及ぶ前に AI による脅威を継続的に監視し、阻止できるよう設計された自動化セキュリティシステムである Google AI Threat Defense の提供を開始します。

10 年にわたるセキュリティリーダーシップに基づく基盤

セキュリティは、 Google の技術スタックの単なる 1 つのレイヤーではなく、基盤そのものです。当社のセキュア・バイ・デフォルトのアーキテクチャは、毎分 1,000 万件のスパムメールを自動的にブロックし、当社の幅広いポートフォリオ全体で何十億ものユーザーとお客様を保護しています。

しかし、現代の企業を保護するには絶え間ない進化が必要です。信頼に基づいて構築されたアーキテクチャが必要になったとき、私たちはゼロトラストの先駆者となりました。ハードウェアを保護するために、私たちは Titan チップを構築しました。そして、企業が雪崩のように押し寄せる脅威データを管理できるよう、 Google Security Operations を開発しました。

現在、 AI がサイバーセキュリティのルールを書き換えつつあります。Mandiant と Wiz の専門知識に、 Gemini の高度な推論機能とコード生成機能を組み合わせることで、お客様のために大規模な防御の自動化を実現しています。Google Cloud は LLM を活用した分析を展開して自律的にソフトウェアの欠陥を発見し、 Wiz や CodeMender 全体の AI エージェントを活用して、脆弱性が悪用される前にリスクを検証し、修正案を生成し、修復ワークフローをサポートしています。セキュリティチームに優先順位付けされていない AI 生成アラートの膨大なリストを単に手渡す他のモデルプロバイダーとは異なり、優先順位付けされた修正を提供することで修復を加速し、防御側の優位性（ Defender’s Advantage ）を確保します。

Google AI Threat Defense のご紹介

Google AI Threat Defense は、 Gemini やその他のフロンティアモデルの推論能力、 Wiz によるコンテキストに基づくリスクの優先順位付け、 Gemini と CodeMender のコード修復機能、そして Mandiant の最前線での専門知識を融合させています。現実世界の露出（エクスポージャー）を自律的なパッチ作成と優先順位付けに直接結びつけることで、 AI Threat Defense は組織が攻撃経路を予防的に予測し、最も重大な脅威に優先順位を付け、検証済みの修正を攻撃者よりも早く展開できるよう支援します。

AI Threat Defense は、今日の脅威と闘い、 4 つのステップのフレームワーク全体で脆弱性管理を変革するという Google 独自のアプローチに基づいています。

準備 ( Prepare ) : 基盤を強化し、マシンスピードでの優先順位付けと対応に向けたフレームワークを運用可能にします。
スキャンと優先順位付け ( Scan and prioritize ) : 詳細な分析と AI 主導のポスチャ検証を実施します。
修復 ( Remediate ) : 脆弱性のパッチ適用を自律的に検証し、加速させるワークフローを実装します。
監視 ( Monitor ) : 継続的な検出と、訓練に基づく能動的な対応プレイブックへと移行します。

Google AI Threat Defense は、脆弱性の特定と修復の変革を支援します。

準備：マシンスピードでの対応に向けた基盤の強化

より多くの脆弱性が発見され、悪用が加速する中で、最優先すべきは不必要な露出（エクスポージャー）を減らすことです。パッチの適用状況に関わらず、機密アセットにはインターネットから到達できたり、信頼できない経路を通じて露出したりしてはなりません。目標は、既知の重大な問題を修正することだけでなく、到達可能（リーチャブル）なものを減らし、実際に悪用される可能性のあるものを検証し、新たなリスクの対応が手動のトリアージに依存しないようにすることです。

そこから、組織は、露出したテクノロジー全体にわたってどれだけ迅速にパッチを適用し、対応できるかを把握する必要があります。共通脆弱性識別子 ( CVE ) の量が増大し、悪用されるまでの期間が短縮する中で、チームには、次の緊急の脆弱性が現れる前に、明確なオーナーシップ、優先順位付け、実行経路が必要です。露出しているアプリケーション、サービス、またはテクノロジーはすべて、到達可能性、悪用可能性、およびビジネスへの影響に基づいて優先順位を付け、適切なオーナーに問題を転送して修復を促すための迅速なプロセスを備えている必要があります。

最後に、組織は AI を使用してすべての露出をスキャンする必要があります。すべての脆弱性がコード内に存在するわけではないため、これはコードスキャンに限定されるべきではありません。現実の攻撃経路の多くは、ライブ環境でアプリケーション、 API 、アイデンティティ、構成、権限、およびビジネスロジックがどのように相互に連携しているかによって生み出されます。従来のアタックサーフェスマネジメントは、何が露出しているかを特定するのに役立ちますが、現在の組織に必要なのは、すべての露出を継続的に分析し、それが実際に悪用される可能性があるかどうかを判断し、攻撃者によって実行される前に、それが攻撃者に対して何を可能にするのかを理解できる AI ペネトレーションテスターです。

AI Threat Defense は Wiz を通じてこのプロセスを運用します。Wiz は、露出しているアプリケーション、インフラストラクチャ、 API 、アイデンティティ、ランタイム環境を継続的に検出し、ライブの露出マップを作成することで、不必要な到達可能性（リーチアビリティ）を減らせるよう支援します。Wiz のコンテキストを認識する AI 搭載ペネトレーションテストエージェントは、攻撃をシミュレートして、従来のテストでは見逃されがちなアプリケーション層やアイデンティティ主導のリスクを含む、悪用可能な複雑な経路を特定して検証します。

Wiz がコードリポジトリ、 CI/CD パイプライン、 AI プラットフォームとモデル、ハイブリッドクラウドなどを継続的にスキャンし、 AI ネイティブのリスクを表面化させる方法をご覧ください。

Wiz がコードリポジトリ、 CI/CD パイプライン、 AI プラットフォームとモデル、ハイブリッドクラウドなどを継続的にスキャンし、 AI ネイティブのリスクを表面化させる方法をご覧ください。

スキャンと優先順位付け：詳細な分析、 AI 主導の敵対的テスト、悪用可能性の検証の実施

戦略的防御には、表面的なチェックから AI 主導の深いコード分析へと移行する、環境スキャンの複数のレベルが必要です。フロンティアモデルは、複雑なロジックの欠陥、危険な信頼境界、脆弱な依存関係、露出した API 、および悪用可能な経路につながる、重大度の低い問題の連鎖を明らかにすることができます。しかし、これらの詳細なスキャンはコストが高く、時間がかかり、すべてのアセットにわたって継続的に実行することは困難です。

そのため組織は、インターネットに面したアプリケーション、顧客向けのサービス、機密データのフロー、認証と承認のロジック、特権サービス、およびその他のビジネスに不可欠なシステムにおける詳細なスキャンを優先する必要があります。

サイバーセキュリティのタスクによってモデルのパフォーマンスが異なるため、複数のモデルを使用し、複数回のチェック（マルチパス）を実行することで、カバレッジを向上させることができます。あるモデルはアプリケーションのロジックに強く、他のモデルはクラウドの構成、バイナリ分析、悪用可能性の検証、または修復ガイダンスに強い場合があります。単一のモデルが、他のモデルが見つける脆弱性のスーパーセットを発見することはありません。組織はトークンあたりの最適なコストで幅広い脆弱性を見つけるために、モデルのコレクションを使用する必要があります。

Google Cloud のマルチ AI 戦略により、さらに費用対効果の高いスキャン戦略が作成されます。広範かつ継続的なカバレッジには軽量で高速なモデルを使用し、フロンティアモデルは最もリスクの高いアプリケーションや検出結果のために確保します。Wiz を使用すると、これらの優先順位は、露出、脆弱性、アイデンティティ、機密データへのアクセス、ランタイムシグナルなど、実際のリスクコンテキストによって導かれます。そのため、最もリスクの高いアセットは一度だけでなく、リスクの変化に応じて継続的に詳細なスキャンが行われます。

AI Threat Defense は、 AI セキュリティエージェントを展開して、深く潜む脆弱性を積極的にハンティングできるよう支援することで、このプロセスを運用します。これらのエージェントは、 Gemini Enterprise Agent Platform （お客様が CodeMender をテストするプラットフォーム）を介して、業界をリードする複数のフロンティアモデルを活用し、企業としての厳格なプライバシー、セキュリティ、データガバナンスを犠牲にすることなく、組織がその仕事に最適なモデルを選択できるよう支援します。

このデモでは、開発者が CodeMender のコマンドラインインターフェース ( CLI ) を使用して、いかに簡単にアプリケーションを保護できるかを紹介しています。

このデモでは、開発者が CodeMender のコマンドラインインターフェース ( CLI ) を使用して、いかに簡単にアプリケーションを保護できるかを紹介しています。

コードの欠陥が発見されると、 AI Threat Defense は、 Wiz からのライブなアーキテクチャおよびランタイムコンテキストを使用して、検出結果を即座に充実させ、検証します。この機能は、モデルによる検出結果の生のリストを、実際のビジネスリスクの優先順位付けされたマップへと変換し、ノイズをフィルタリングして到達可能なものだけに焦点を当てます。

この可視性により、開発者はソースコードのライブラリやバイナリ全体の依存関係を調べ、例えば特定のライブラリのシグネチャや動作を変更する必要がある場合など、連携して行うべき変更を理解できるようになります。AI Threat Defense は詳細な分析を効果的なアクションへと変換し、 Mandiant の専門知識を組み込んで実行可能な対応計画を作成します。この戦略的なガイダンスは、組織が重大な問題の急増を管理し、レガシー製品を安全にリタイアさせるための戦略を作成し、エンジニアリングチームに過度な負担をかけることなく AI が生成したパッチの展開を支援するのに役立ちます。

修復：即時の修正による解決の加速

脆弱性を特定した後に目指すべき目標は、修復にかかる時間を数週間から数分へと短縮することです。AI Threat Defense は、開発チームに実装の重い負担をかけることなく、修正を提供して優先順位を付ける高速で自律的なワークフローを推進することで、そのスピードを実現します。

セキュリティが展開スピードに確実に遅れを取らないようにするため、このプラットフォームは、開発者がビルドを行う際に、開発者の IDE や CLI で直接、脆弱性の修正をプロアクティブに生成します。Gemini の推論能力を最大限に活用する CodeMender は、 Antigravity や Wiz とシームレスに連携し、エンジニアリングチームが脆弱なコードを置き換え、古いコードを最新のメモリセーフな言語に書き直し、ライブラリの依存関係を分析してシームレスなロールアウトを調整できるようにします。それと並行して、トリアージを自動化し、アプリケーションやクラウドインフラストラクチャ全体での修復の優先順位を付けます。

パッチが本番環境に適用される前に、プラットフォームは自動的にテストを生成し、すべての修正を検証します。修復が完了すると、ライブラリにはソース管理環境と本番環境の両方でタグが付けられ、完全なエンドツーエンドのトラッキングが提供されるため、組織は、いつどのモデルを使用してどのパッチが生成されたかを確認できます。

全体的なリスクポスチャの一環として、脆弱なシステムが機密データにアクセスできる場所を把握する必要があります。これらの経路はデータ流出のリスクを高めるためです。データアセット全体の可視性を統合することで、リスクの高いワークロードから到達可能な機密データサービスを特定し、暗号化、アイデンティティ、ネットワーク制御、データ流出の監視などを優先することができます。さらに、ソフトウェア開発ライフサイクルに対する可視性を統合することで、ソフトウェアや構成の変更がどのように展開されているかを制御できるようになります。

最終的に、Google Cloud のアプローチは人間の監視下での自律性を提供し、スピードや戦略的コントロールを犠牲にすることなく、チームがセキュリティのバックログを消化し、ソフトウェア開発ライフサイクルを強化できるようにします。

CodeMender は、コードベースの深く潜む脆弱性を見つけて修正することができます。

監視：マシンスピードでの検出と、訓練に基づく能動的な対応の確立

強固な基盤があっても、真のレジリエンスにはランタイムにおける絶え間ない警戒が必要です。コードレベルのスキャンパイプラインは、展開前に欠陥を捕捉するのには優れていますが、アクティブなエクスプロイトをブロックすることはできません。AI Threat Defense は、運用を手動の監視からマシンスピードの検出およびリアルタイムの防御へとシフトさせます。

露出のサイクルが加速する中、 AI Threat Defense は、 Mandiant の最前線の専門知識に基づき、オーナーシップが定義され結果が追跡される一貫した運用フレームワークを確立することで、レジリエンスを構築します。自動化された攻撃者に対する積極的な防御をサポートするため、 AI Threat Defense は自律型エージェントを活用し、チームが隠れた脅威を迅速にハンティングし、不審なアクティビティを調査し、ライブ攻撃にリアルタイムで対応できるようにします。

AI Threat Defense と共に、 Google Security Operations のエージェント型セキュリティオペレーションセンター ( SOC ) 機能は、ネットワーク、アイデンティティ、アプリケーションテレメトリ全体での新たな異常の自動検知、トリアージと調査、ハンティングをさらに可能にします。これにより、継続的な監視機能が提供され、攻撃者よりも先に脆弱性を発見できるようになります。

最後に、このプラットフォームは環境を根本から保護します。毎日構築、署名、検証される堅牢化されたコンテナイメージを使用することで、導入の初期段階からアタックサーフェスを最小限に抑えます。

パートナーによる AI Threat Defense の活用方法

自律型防御の可能性を最大限に引き出すために、クラウドセキュリティジャーニーを導いてくれる信頼できる戦略的アドバイザーとチームを組むお客様が増えています。Accenture 、 Deloitte 、 Netenrich 、 PwC 、 TENEX.AI などのエコシステムパートナーは、独自のクラウドアーキテクチャを評価し、既存の開発パイプラインに AI 主導のセキュリティ機能を組み込むために必要な重要な専門知識をもたらします。

これらのパートナーは、 AI Threat Defense の初期展開にとどまらず、継続的な管理、カスタムハーネスの構築、カスタマイズされたセキュリティワークフローを提供します。私たちは協力して、組織固有の運用およびコンプライアンス要件に沿いながら、脅威がマシンスピードで特定され、自動的に修復されるよう支援します。

今後の展望： AI で攻撃者の先を行く

脆弱性の悪用までの期間（エクスプロイトウィンドウ）が崩壊したことで、 1 つのことが明らかになりました。それは、人間のスピードによる脆弱性管理は、もはや企業リスクに対する戦略として成り立たないということです。マシンスピードでの攻撃の時代には、自律的で継続的な防御が求められます。

Wiz のコンテキストに基づくリスクの優先順位付け、 CodeMender のコード修復機能、 Gemini のインテリジェンス、そして Mandiant の最前線での専門知識を組み合わせることで、攻撃者のスピードに対抗するために必要なアーキテクチャを提供します。また、 AI Threat Defense はさまざまなモデルを使用することで、組織がコストを管理しながら脆弱性の最大のコレクションを見つけられるようにし、ソフトウェアアセットを継続的にスキャン、修復、および維持できるようにします。

Google Cloud のアプローチの重要な部分は、業界リーダーによる重要かつ成長中のコミュニティとの緊密なパートナーシップである Google Cloud CISO Community です。このグループには、 Morgan Stanley 、 MSCI 、 TELUS 、 Thales などの企業の幹部が含まれています。私たちは共に、リアルタイムのアイデアをソリューションに組み込み、 AI 防御の未来を形作っています。

企業が自動化で能力が強化された攻撃者に遅れをとらないだけでなく、常に彼らの先を行くために、 Google AI Threat Defense がどのように AI を用いて AI と戦い、お客様を支援できるかについて、ぜひ詳細をご確認ください。

Next ’26: Google Cloud と Wiz が AI 時代のセキュリティを再定義

Mon, 11 May 2026 02:00:00 +0000

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※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI の時代には、セキュリティも新たな時代へと進む必要があります。組織は、AI の可能性を活用すると同時に、その悪用に対抗するという二重の課題に直面しています。Google Cloud は、こうした変化への適応と成長を支援します。

Google Cloud の最新調査によると、攻撃者は AI を利用して、攻撃の速度、規模、巧妙さを高めています。一方、M-Trends 2026 によると、脅威アクター間の連携強化により、初期アクセスからセカンダリ脅威アクターへの引き継ぎに要する時間は、過去 3 年間で 8 時間から 22 秒へと短縮されたことが示されています。

本日開催の Google Cloud Next では、ますます巧妙化する脅威への防御をマシンスピードで実現し、AI とマルチクラウド環境を保護しながら、大規模なクラウドワークロードを安全に運用するための Google Cloud の取り組みをご紹介します。

エージェント型防御の提供

チップからモデルまでをカバーする Google のフルスタック AI アプローチにより、優れた統合性とスピードを実現し、顧客保護を強化するための競争優位性をもたらします。さらに、グローバル規模の脅威モニタリングと Mandiant の最前線の専門家による分析情報に加え、Google DeepMind の最先端のインサイトや技術的ブレークスルーを活用し、お客様のプラットフォームのセキュリティ強化を支援します。

本日 Google は、Google Security Operations に、AI のスピードでの防御を支援する 3 つの新しいエージェントを発表しました。

現在プレビュー提供中の Threat Hunting エージェントは、従来の防御を回避する新たな攻撃パターンや、ステルス性の高い攻撃者の挙動を、チームが先回りして検出できるようにします。
現在プレビュー提供中の Detection Engineering エージェントは、カバレッジギャップを特定し、脅威シナリオに応じた新たな検出機能を生成します。手間のかかる作業を削減し、検出機能の作成を手作業中心の運用から自動化されたプロセスへと刷新します。
近日プレビュー提供予定の Third-Party Context エージェントは、サードパーティコンテンツから得られるコンテキストデータを活用し、ワークフローを強化します。

Threat Hunting エージェントで脅威ハンティングを開始

Triage and Investigation エージェントは、過去 1 年間で 500 万件以上のアラートを処理し、通常 30 分かかる手動分析を、Gemini の活用により 60 秒へ短縮しました。

「運用レジリエンスとサイバーセキュリティは、BBVA におけるお客様からの信頼を支える基盤です。Triage and Investigation エージェントのような高度な AI を導入することで、新たな形で運用を拡張できるようになります」と、BBVA のセキュリティテクノロジー責任者である Diego Martinez Blanco 氏は述べています。

また同氏は、「初期対応に伴う負荷の高い作業を担い、誤検知を取り除くことで、人による判断が必要な問題に優先的に対応できます。さらに、エージェントが判断根拠を明確に示すことで、チームは推奨事項を理解し、より複雑な調査にリソースを集中できるようになります」とも述べています。

Google Security Operations 向けリモート Google Cloud Model Context Protocol (MCP) サーバー対応が一般提供となり、独自のセキュリティエージェントを構築できるようになりました。さらに利便性を高めるため、プレビュー提供中の Google Security Operations のチャットインターフェースから、MCP サーバークライアントへ直接アクセスすることも可能です。

Google Cloud のエージェント型防御を活用し、インテリジェンス主導かつ AI による拡張を取り入れた最新のセキュリティ運用を進める組織は、高い ROI を実現できます。 Christopher Kissel 氏、IDC リサーチ担当バイスプレジデント

Threat Hunting エージェントが作成した検出結果レポート

セキュリティチームは、Google Security Operations のエージェント型自動化を活用することで、対応業務を自動化できます。さらに、チームの手動トリアージからエージェント型防御への移行を進めるため、Google Threat Intelligence にダークウェブインテリジェンスを導入しました。こちらは現在プレビュー提供中です。内部テストによると、この機能は 1 日あたり数百万件の外部イベントを 98% の精度で分析し、真に重要な脅威を優先的に特定できます。

「IDC は、AI を活用したコンテキストと自動化により、組織が平均検出時間と平均対応時間の大幅な短縮、誤検知の減少、アナリストの生産性向上など、定量的に把握できる運用成果を得ていることを明らかにしています。こうした運用上の改善は、業務中断期間の短縮、インシデント関連コストの削減、セキュリティポスチャーや意思決定に対する経営層の信頼感向上など、重要なビジネス成果につながります」と、IDC のリサーチ担当バイスプレジデントである Christopher Kissel 氏は述べています。「Google Cloud のエージェント型防御を活用し、インテリジェンス主導かつ AI による拡張を取り入れた最新のセキュリティ運用を進める組織は、高い ROI を実現できます。」

Google Security Operations の新しいパートナー連携ワークフロー

本日さらに、Google Security Operations 向けの充実した新しいパートナーインテグレーションも発表します。導入後すぐに利用できる高精度なセキュリティワークフローを提供する、Google Cloud Security 統合エコシステムの最新パートナーには、Darktrace、Gigamon、SAP などが含まれます。

あらゆるインフラストラクチャで、AI とクラウドアプリケーションを保護

AI とクラウドアプリケーションは、複数のプラットフォームやモデルにまたがって構築されています。これらをエンドツーエンドで保護するため、構築環境や方法にかかわらず、リスクをより簡単かつ迅速に軽減できるようにします。こうした保護機能は、アマゾンウェブサービス（AWS）、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud などの主要なクラウド環境に加え、OpenAI などの SaaS（Software as a Service）環境、さらにセルフホスト型の環境にも対応しています。

さらに、Wiz が Google Cloud の一員となったことで、お客様が構築し運用するアプリを保護する機能が拡大し、一段と強化されました。Wiz は、AI を迅速かつ安全な導入を可能にするとともに、AI 開発ライフサイクルの保護も強化します。

Wiz は、RSA Conference で AI-Application Protection Platform（AI-APP）を発表しました。AI アプリケーション向けに、高度な可視化、リスクポスチャーの把握、ランタイム分析が可能になります。また、Wiz Security Agents と Wiz Workflows も発表し、リスクや脅威をマシンスピードで特定し、迅速に対応できるようになりました。

Google は、あらゆるクラウド、プラットフォーム、AI 環境でお客様を保護する体制を一段と強化します。その一環として、Wiz は、Databricks に加えて、AWS Agentcore、Gemini Enterprise Agent Platform、Microsoft Azure Copilot Studio、Salesforce Agentforce などの新しいエージェントスタジオにも対応します。チームがどのプラットフォームを選んで構築しても、お客様は全体の可視性の確保が可能です。

Wiz は Google Cloud Apigee、Cloudflare AI Security for Apps、Vercel プラットフォームなど、クラウドの外側レイヤーとのインテグレーションによってセキュリティエコシステムとの連携を継続し、Wiz Security Graph の適用範囲をさらに拡張しています。また、Google は、Wiz Defend のセキュリティ検出機能と Google Security Operations および Mandiant Threat Defense との連携方法のアップデートにより、アナリストが脅威情報の自動転送をより容易に設定できるようになりました。

さらに、Wiz は、AI ネイティブな開発ライフサイクルを保護し、チームがより迅速かつ安全にイノベーションを進められる新機能も発表しました。

バイブコーディングアプリケーションを保護: Wiz は、5 月に一般提供予定の新しいインテグレーションを発表しました。これにより、Wiz のセキュリティスキャンを Lovable プラットフォーム内で直接実行できるようになります。Wiz が検出した脆弱性、シークレット、設定ミスは、Lovable の組み込みセキュリティビュー上に表示され、チームがすでに開発を進めている環境でそのまま確認することができます。
AI 生成コードの保護: Wiz は、AI 生成コードに含まれるリスクを、生成された瞬間に取り除きます。インライン AI セキュリティフックは、IDE やエージェントワークフローに直接統合され、プロンプトを評価するとともに、AI 生成出力を即座にスキャンします。これにより、コードがコミットされる前にセキュリティガードレールを組み込むことができます。
エージェントベースの修復: Wiz Skills は、コーディングエージェントや AI ネイティブ IDE に、コードからクラウドまでの包括的なコンテキストと、Wiz Security Graph による検証済みの攻撃対象領域に関する検出結果を提供します。この機能により、チームは、デベロッパー個人の IDE 上でも、バージョン管理システム内のリポジトリや pull リクエスト単位でも、エージェント主導の自動修復ワークフローを実行することができます。
シャドー AI の排除: Wiz の動的な AI-Bill of Materials（AI-BOM）は、環境全体に存在するすべての AI フレームワーク、モデル、IDE 拡張機能を自動的にインベントリ化します。これにより、スタック全体でどのツールがコード生成に使われているかを完全に可視化し、Gemini Code Assist や GitHub Copilot などの承認済みツールを管理すると同時に、未承認のシャドー AI プラグインを検出することができます。

Wiz の発表について詳しくは、こちらをご覧ください。

AI エージェントとエージェント型ウェブの保護

クラウドと AI ワークロードを保護するだけでなく、Google Cloud の安全性を重視して設計された基盤は、エージェント、不正対策、ウェブ領域に至るまで、AI 時代のスピードでイノベーションを加速します。

Gemini Enterprise Agent Platform によるエージェントの保護とガバナンスGoogle は本日、エージェントの構築、オーケストレーション、ガバナンス、最適化を支援する、Gemini Enterprise Agent Platform を発表しました。主な内容は次のとおりです。

Agent Identity により、アクセス管理と AI ガバナンスを大規模に実現できます。新機能では、エージェントごとに固有の ID を付与し、特定の認証フローや、ユーザーから範囲を限定して委任された権限のもとで、自律的に動作できるようになります。
Agent Gateway は、すべてのエージェント間接続およびエージェントとツール間の接続に対して、ポリシー適用を実現します。エンタープライズ向けエージェントトラフィックを管理するとともに、MCP や Agent2Agent（A2A）などのエージェントプロトコルに対応し、あらゆるエージェント間インタラクションを検査して保護します。
モデルとエージェントのインタラクションを保護するランタイム保護機能 Model Armor は、Agent Gateway、Agent Runtime、Langchain との統合をプレビュー提供します。Firebase との統合は一般提供となります。デベロッパーはコードを変更することなく、エージェントのトラフィックやインタラクションに対して、インラインでのポリシー適用と無害化処理を行うことができます。これらのインテグレーションにより、プロンプトインジェクション、ツールポイズニング、センシティブデータ漏洩などのランタイムリスクに対する Model Armor の保護範囲が、Google Cloud の各種サービスと AI 製品群全体に広がります。

Google Cloud Fraud Defense と Chrome Enterprise でエージェント型ウェブを保護本日、Google は reCAPTCHA をさらに進化させる新サービスとして、Google Cloud Fraud Defense をリリースしました。本サービスは一般提供されています。この包括的なプラットフォームは、ボット、人間、エージェントが正当な利用主体であり、適切な権限を持っているかどうかを見極められるよう設計されています。さらに、Fraud Defense は Google のエコシステム保護と同等のスケールおよびシグナルを活用し、人間ユーザーと AI エージェント向けの新機能をまもなくプレビュー提供します。これにより、アカウント作成やログインから、支払いやチェックアウトに至るまで、デジタルコマースジャーニー全体の安全性を強化します。

AI の安全性を確保するという Google の取り組みは、AI とのインタラクションに不可欠なエンドポイントであるブラウザにも広がっています。Chrome Enterprise は、企業データを守りながら AI を安全に活用するために必要な可視性とコントロールを提供し、AI 時代に向けた包括的なデータ保護を実現します。

現在プレビュー提供中の AI 拡張機能向け脅威検出機能は、高度な拡張機能テレメトリーを可視化し、セキュリティチームが AI エージェントの異常な挙動を検出し、迅速に対応できるようにします。
まもなく一般提供される新しいシャドー AI レポート機能は、従業員による未承認のウェブベース AI や SaaS アプリケーションの利用を検知することで、シャドー AI の利用実態を可視化できます。

Trusted Cloud の新機能

Google は、お客様の環境を保護するため、クラウドプラットフォーム全体で新たなセキュリティコントロールの提供を続けるとともに、ID、データ、ネットワーク領域にわたる機能強化を進めています。今回は、以下のアップデートをご紹介します。

最新の IAM による権限管理の簡素化最小権限を迅速かつシンプルに実現するため、事前定義ロールのカタログを簡素化し、管理者、編集者、閲覧者などの使いやすいロールに整理しました。あわせて、IAM role picker や機密性の高い操作に対する再認証機能なども提供します。

データセキュリティクラウドプラットフォームのデータセキュリティポートフォリオ向けに、最もセンシティブなデータを保護し、AI による変革を加速する複数の新機能を提供します。

Confidential Computing: NVIDIA とのパートナーシップにより、Google は本日、Confidential Computing の G4 VM 向けサポートを発表しました。Google Compute Engine（GCE）の Confidential G4 VM は、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU を搭載し、グローバルでプレビュー提供されます。これにより、機密性の高いさまざまな AI ワークロードにおいて、機密性と完全性を強化します。さらに、Intel とのパートナーシップのもと、Google は C4 Confidential VMs のプレビュー提供も開始します。第 6 世代 Intel Xeon プロセッサに Intel TDX を採用し、業界をリードするコンピューティング密度とパフォーマンスを実現するとともに、さまざまな AI および分析ワークロードを保護します。
Cloud Key Management Services（KMS）: 新たに Confidential External Key Manager（cEKM）をプレビュー提供します。任意のリージョンで外部鍵をホストして保護しながら、機密環境内で検証可能な統制を維持できる柔軟な運用が可能になります。
ポスト量子暗号（PQC）: 新たに KMS Quantum Safe Key Imports をプレビュー提供します。これにより、耐量子アルゴリズムを用いた、お客様独自の鍵を持ち込めるようになります。
Secret Manager: パスワード漏洩防止とプロンプトインジェクションのリスク緩和に向け、Secret Manager と Agent Development Kit のネイティブ統合を一般提供します。

ネットワークセキュリティGoogle Cloud のクロスクラウドネットワークセキュリティ製品群に、複数の新機能を追加します。

Cloud NGFW: 巧みに検知を回避するゼロデイ脅威への防御強化に向け、Cloud NGFWの高度なマルウェアサンドボックスを、今年後半にプレビュー提供します。この機能は、Palo Alto Networks Advanced Wildfire を基盤としており、70,000 社を超える Palo Alto Networks の顧客から得られたデータを基にトレーニングし、既知か未知を問わずマルウェアの 99% を阻止します。
Cloud Armor: Thales Imperva を活用した新しい Cloud Armor マネージドルールをプレビュー提供します。レイヤ 7 のアプリケーション攻撃やゼロデイ CVE（React2Shell など）を検出できます。

SCC で Google Cloud のセキュリティを強化Google Cloud ネイティブのセキュリティソリューションである Security Command Center（SCC）は、Google Cloud 上の従来のアプリケーションと AI アプリケーションの両方を保護するために、クラウドセキュリティのベースラインを確立します。

AI エージェント、モデル、MCP サーバーは、継続的な検出と包括的なリスク分析により、脅威、脆弱性、設定ミスを特定することで保護されます。
SCC は、Google Cloud ワークロードのシャドー AI を把握するために、ランタイムの詳細な可視化を強化します。近日プレビュー提供予定の SCC では、エージェント、Cloud Run または GKE 上でホストされる MCP サーバー、GKE 上で稼働する推論エンドポイントなど、非管理下のエージェント型ワークロードを自動検出し、SCC 上でポスチャー検出結果として表示されます。
強化された Security Command Center Standard ティアは、データセキュリティポスチャー管理、コンプライアンス管理、脆弱性管理、リスク分析を備えています。これにより、Google Cloud のすべてのお客様は追加費用なしで、導入初日から強力なセキュリティ、コンプライアンス、リスク対応体制を確立できます。

次のステップ

Google をセキュリティチームの一員に迎えることで、インテリジェンス主導の AI ネイティブな防御力、安全性を重視して設計されたオープンクラウドの柔軟性、そして自社チームの延長として頼れる、業界屈指の現場経験を持つエキスパートを得られます。

こうした新たなイノベーションと、これから先を守る方法については、セキュリティスポットライトをご覧ください。また、Next ’26 の発表内容についてさらに詳しく知るには、ライブ配信またはオンデマンドで視聴できる多数のセキュリティ関連ブレイクアウトセッションもぜひご覧ください。

- Francis deSouza、Google Cloud COO 兼セキュリティプロダクト担当プレジデント

Gemini Enterprise・NotebookLM Enterprise の ISMAP 登録を完了

Tue, 28 Apr 2026 01:00:00 +0000

Google Cloud は、生成 AI サービスである Gemini Enterprise と NotebookLM Enterprise が「政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（ISMAP）」の基準を満たしたことにより、本登録が完了したことをお知らせいたします（登録された内容は ISMAP ポータルサイトでご確認いただけます）。すでに ISMAP 登録済みの Google Cloud（旧称 Google Cloud Platform）、Google Workspace、AppSheet、 Bare Metal Solution（BMS）、Firebase、Looker Data Platformの各サービスに加えて、これらの AI サービスが新たに登録されました。

中央省庁、地方自治体、政府関連機関を含む公共部門のお客様には、さらに安心して弊社のサービスをご利用いただけるようになりました。

ISMAP は、国家サイバー統括室（NCO）、デジタル庁、総務省（MIC）、経済産業省（METI）が共同で運営しています。また、クラウドサービスプロバイダのアプリケーションの評価と登録を目的として、ISMAP 運営委員会が NCO 内に設置されているほか、経済産業省傘下の独立行政法人である情報処理推進機構（IPA）が ISMAP の実務と評価にかかる実用的な技術支援を担当しています。

Google Cloud のインフラストラクチャは、増え続けるコンプライアンス規格や規制の認証を受けているほか、独立第三者機関によるデータの安全性、プライバシー、セキュリティに関する監査試験においてもグローバルレベルでそのセキュリティの高さが認定されています。詳細は Google Cloud コンプライアンス状況のページをご覧ください。

セキュリティベースラインの引き上げ: 必須の AI とクラウドのセキュリティがデフォルトで有効に

Wed, 22 Apr 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI の急速な進化により、さまざまな業界で常識が塗り替えられる一方で、各組織は新たなリスクにさらされてもいます。Google Cloud は、最新のクラウド防御にデフォルトで AI 保護が組み込まれ、アクセス可能であるべきだと考えています。こうして、AI 展開のセキュリティ強化に不可欠なガードレールと制御をネイティブで確保できます。

次世代の AI イノベーターをサポートするために、このたび、新たに強化された Security Command Center（SCC）Standard ティアで、必須の AI セキュリティとクラウドセキュリティをデフォルトで有効にします。この基本的なセキュリティとコンプライアンスの管理サービスは、対象となるお客様に対して自動的に有効になります。

AI 保護とクラウドセキュリティの民主化

お客様が AI プロジェクトを順調に進められるように、SCC Standard では現在、いくつかの機能強化を無料で提供しています。

AI 保護の民主化: 無料の Standard ティアに AI 保護ダッシュボードが統合されました。保護されていない Gemini 推論を検出したり、大規模言語モデルとエージェントとのやり取りにおけるガードレール違反を報告したりできるほか、4 つのベースライン AI ポスチャー設定が用意されています。これらの機能は 6 月末までに一般提供が開始される予定です。
セキュリティポスチャーチェックのアップグレード: Standard ティアの無料セキュリティベースラインでは、Google Cloud Security Essentials（GCSE）コンプライアンスフレームワークに基づく 44 以上の構成ミスチェックが提供されるようになり、以前の Standard ティアバージョンよりも 21 件増えました。また、SCC Standard には、エージェントレスの重大な脆弱性スキャンとグラフ駆動型のリスク分析情報も含まれるようになりました。これにより、組織に最大の脅威をもたらす最も重大な問題に優先的に対処できます。
データセキュリティとコンプライアンス: SCC Standard にデータセキュリティポスチャー管理（DSPM）が追加され、Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage にわたってデータ資産を検出して可視化できるようになりました。また、コンプライアンスマネージャーも含まれるようになり、GCSE コンプライアンスフレームワークに対する自動のモニタリングとレポート作成が可能になりました。
コンテキストに応じたセキュリティの可視性: SCC により、Cloud Hub ダッシュボード内でコンテキストに応じたセキュリティ検出結果（プレビュー版）が新たに実現しました。これまで Google Compute Engine（GCE）と Google Kubernetes Engine（GKE）のダッシュボードで、SCC を活用したセキュリティ分析情報を利用できましたが、それに加えて、クラウド管理者やインフラストラクチャ管理者が関連情報を確認して、セキュリティの問題をより迅速に修復できるようになります。

基本的なセキュリティを簡単に利用

Google Cloud は、基本的な AI 保護とクラウドセキュリティがイノベーションを加速させるだろうだと考えています。インフラストラクチャ管理者や AI デベロッパーは、既存のワークフローを離れることなく、リスクポスチャーを即座に確認し、モデルとエージェントを保護できます。

Google Cloud の Cloud Hub、GCE、GKE のセキュリティダッシュボードでセキュリティポスチャーをご確認ください。高度な脅威検出や脅威インテリジェンス、仮想レッドチームによるリスク分析、マルウェアスキャン、ライフサイクル全体の AI 保護をご希望の場合は、こちらから、またはコンソールから直接、SCC Premium の 30 日間の無料トライアルを開始できます。

Security Command Center の詳細については、Cloud Next 2026 でご確認いただけます。4 月 23 日に開催されるセッション「Built-in defense: The next evolution of Security Command Center for AI-era（防御の組み込み: AI 時代に向けた Security Command Center の次の進化）」への参加をぜひお申し込みください。

- プロダクトマネージャー、Griselda Cuevas

- シニアプロダクトマネージャー、Aniket Patankar

Google が管理する MCP サーバーを使用してプロダクションレディな AI エージェントを構築する方法

Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

デベロッパーがより高度な推論システムを使用した AI エージェントを構築するのに伴い、真のビジネス価値を推進するために、より高品質な燃料として、エンタープライズデータと専用ツールが必要になります。このオクタン価の高い組み合わせを最大限に活用するために、Google は Google が管理する Model Context Protocol（MCP）サーバーを提供しています。これは、AI エージェントが Google および Google Cloud サービスと安全にやり取りするために構築されたエンジンです。

これらの Google がホストするフルマネージドエンドポイントにより、AI エージェントは Google マップ、BigQuery、Google Kubernetes Engine、Cloud Run、その他多くの Google サービスと通信できます。AI エージェントを大胆に構築するにあたっては、責任を持って構築することも重要です。

このガイドでは、Google のマネージド MCP サーバーでエージェントを安全に構築する方法を説明します。

Google が管理する MCP サーバーを使用する理由

ローカルでのテストからエンタープライズグレードの AI に移行するには、スケーリングと監視を優先する堅牢なマネージドインフラストラクチャを採用する必要があります。主なメリットは次のとおりです。

本番環境への準備: オープンソースの MCP サーバーはローカルでの開発には最適ですが、本番環境ではスケーラビリティ、単一障害点、管理オーバーヘッドの問題が生じます。Google のマネージド MCP サーバーでは、Google がホスティング、スケーリング、セキュリティに対応するため、インフラストラクチャのプロビジョニングは不要です。
統合された検出機能: シンプルなディレクトリサービスを使用して、Google サービス（maps.googleapis.com/mcp など）で利用可能なすべての MCP エンドポイントを公開アクセスでクエリし、簡単に検出できます。
エンタープライズセキュリティ: Google MCP サーバーは、Cloud IAM、VPC-SC、Model Armor などの Google Cloud セキュリティスタックとネイティブに統合されています。
統合されたオブザーバビリティと監査機能: Google MCP サーバーは Cloud Audit Logs と統合されており、すべてのツール呼び出しアクティビティを一元的に表示できます。これにより、プラットフォームチームは、単一のエンタープライズグレードのロギングペインを通じて、エージェントのパフォーマンスのモニタリング、コンプライアンスの確保、インタラクションのトラブルシューティングを行うことができます。

図 1: Google MCP サーバーのアーキテクチャ概要図

ADK と Google MCP サーバーを使用する AI エージェントの例

Cityscape は、Google の Application Development Kit（ADK）を使用して構築されたデモエージェントです。「京都の景観を生成して」のようなシンプルなテキストプロンプトを、AI が生成した独自の都市画像に変換します。信頼できる場所情報には Google Maps Grounding Lite によって管理される MCP サーバーを使用し、画像生成には Nano Banana モデル（ローカル MCP サーバー経由）を使用します。

この軽量アプリは、サーバーレスランタイムである Google Cloud Run に簡単にデプロイされ、ユーザーとやり取りします。以下は、エージェントがローカルのリアルタイムの気象状況に基づいて生成した 2 つの画像の例です。

図 2: リアルタイムの天気情報を使用して Cityscape エージェントが生成した画像の例

1. ADK エージェントから Google MCP サーバーを呼び出す:

下の get_weather コードスニペットで示されているように、Cityscape エージェントはストリーミング可能な HTTP エンドポイントを利用して、Google マップ MCP サーバーとやり取りします。このサーバーは、指定された都市のリアルタイムの気象状況をエージェントに提供します。提供されたデータは、生成された都市景観画像に天候を設定するために使用されます。

これは Google が管理するリモート MCP サーバーであるため、Google がホスティング、スケーリング、セキュリティに対応します。そのため、エージェントは、あらゆるトラフィックレベルに対応する自動スケーリング、Google の本番環境インフラストラクチャによる組み込みの信頼性、エンタープライズグレードのセキュリティといったメリットをすぐに活用できます。ユーザーが管理するインフラストラクチャはありません。以下のようにマップ URL を指定し、API キーで認証するだけです。本番環境へのデプロイに最適です。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '# Remote Google MCP server: connects to Google Maps Grounding Lite \r\n# to fetch real-time weather conditions for a given city.\r\nget_weather = McpToolset(\r\n connection_params=StreamableHTTPConnectionParams(\r\n url="https://mapstools.googleapis.com/mcp",\r\n headers={"X-Goog-Api-Key": os.environ["MAPS_API_KEY"] }\r\n ),\r\n)'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53bdc4bee0>)])]>

Google Maps Grounding Lite は Google が管理するリモートエンドポイントですが、Cityscape エージェントは、画像生成のためにローカルでホストされる MCP サーバーという、対局的な例も示しています。nano_banana ツールセットは、StdioConnectionParams を使用して GenMedia MCP サーバーに接続します。

この設定により、エージェントは、先ほど収集したランドマークと天候のデータを取り込んで、デザイン化されたアイソメトリックな都市景観画像を生成します。自己ホスト型 MCP サーバーを実行すると、プロセスのライフサイクルと環境構成を完全に制御できますが、ホストマシンまたはサイドカーコンテナにローカルバイナリが必要になるため、ホスト型アプローチと比較して設定が複雑になります。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '# Self-hosted MCP server: launches the GenMedia MCP server (mcp-gemini-go)\r\n# as a subprocess to generate cityscape images via the Gemini image model.\r\nnano_banana = McpToolset(\r\n connection_params=StdioConnectionParams(\r\n server_params=StdioServerParameters(\r\n command="mcp-gemini-go",\r\n env=dict(os.environ, PROJECT_ID=os.environ["GOOGLE_CLOUD_PROJECT"]),\r\n ),\r\n timeout=60,\r\n ),\r\n)'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53bdc4b700>)])]>

ADK は、Google が管理する MCP サーバー、リモート MCP サーバー、自己ホスト型 MCP サーバーをサポートしています。Google が管理する MCP サーバーは運用オーバーヘッドがゼロの、プロダクションレディなインフラストラクチャを提供し、リモート MCP サーバーと自己ホスト型 MCP サーバーはカスタムツールや試験的なツールに対する柔軟性を提供します。

2. エンタープライズグレードのセキュリティとコンテンツのガードレール

エージェントの時代において、セキュリティは後回しにできません。2 つの主要なセキュリティ機能を Cityscape エージェントに適用する方法をご紹介します。

IAM 拒否ポリシーによる MCP ツールのきめ細かい制御

Google Cloud では、IAM 拒否ポリシーを使用して MCP ツールへのアクセスを制御できます。これは、他の Google Cloud リソースですでに使用しているガバナンスフレームワークと同じです。

たとえば、過去の都市景観メタデータや人口統計のデータセットをクエリするために、BigQuery MCP サーバーを追加して Cityscape エージェントを拡張するとしましょう。BigQuery MCP サーバーは、get_dataset_info や list_datasets などの読み取り専用ツールと、データを変更できる execute_sql などの書き込みツールの両方を公開します。

このユースケースでは、エージェントは BigQuery に情報をクエリするだけで、データの挿入、更新、削除を行う SQL を実行してはなりません。Google が管理する MCP サーバーを使用する場合、プロンプトエンジニアリングだけに頼ってこれを適用する必要はありません。

代わりに、読み取り専用としてアノテーションが付けられていないツールをブロックする IAM 拒否ポリシーを適用します。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '// IAM deny policy: blocks all MCP tool calls that are not read-only.\r\n{\r\n "rules": [\r\n {\r\n "denyRule": {\r\n "deniedPrincipals": ["principalSet://goog/public:all"],\r\n "deniedPermissions": ["mcp.googleapis.com/tools.call"],\r\n "denialCondition": {\r\n "title": "Deny read-write tools",\r\n "expression": "api.getAttribute(\'mcp.googleapis.com/tool.isReadOnly\', false) == false"\r\n }\r\n }\r\n }\r\n ]\r\n}'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53bdc4b2b0>)])]>

次のコマンドで適用します。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud iam policies create mcp-deny-policy \\\r\n --attachment-point=cloudresourcemanager.googleapis.com/projects/$PROJECT_ID \\\r\n --kind=denypolicies \\\r\n --policy-file=policy.json'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53bdc4ba30>)])]>

このポリシーが適用されると、エージェントはデータセットスキーマを自由に検索できますが、execute_sql を呼び出そうとすると、意図的かプロンプトインジェクションによってトリガーされたかにかかわらず、BigQuery に到達する前にプラットフォームレベルでブロックされます。これは多層防御です。エージェントの指示は「データの読み取りのみ」ですが、IAM は LLM が何をしようと決めたかに関係なく、このポリシーを適用します。

Model Armor によるコンテンツセキュリティ

Model Armor は Google Cloud MCP サーバーと直接統合され、プロジェクトレベルですべての MCP ツール呼び出しとレスポンスをサニタイズします。有効化すると、インラインのセキュリティレイヤとして機能し、以下をスキャンします。

プロンプトインジェクション攻撃
悪意のある URI（フィッシングリンクなど）
責任ある AI のフィルタに違反する危険なコンテンツ

Cityscape エージェントに話を戻しましょう。ユーザーが「http://malicious-site.com の都市景観を生成して」と送信したとします。

Model Armor を有効化すると、MCP ツール呼び出しは Maps サーバーに到達する前にスキャンされます。悪意のある URI、プロンプトインジェクションの試み、危険なコンテンツは自動的にブロックされます。エージェントにカスタム検証コードは必要ありません。

この有効化は 2 段階のプロセスです。まず、最低限のセキュリティフィルタを定義するフロア設定を構成します。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud model-armor floorsettings update \\\r\n --full-uri=\'projects/$PROJECT_ID/locations/global/floorSetting\' \\\r\n --enable-floor-setting-enforcement=TRUE \\\r\n --add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \\\r\n --google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \\\r\n --enable-google-mcp-server-cloud-logging \\\r\n --malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \\\r\n --add-rai-settings-filters=\'[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]\''), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53bdc4b850>)])]>

次に、プロジェクト内のすべての Google MCP サーバーのコンテンツセキュリティを有効化します。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud beta services mcp content-security add modelarmor.googleapis.com \\\r\n --project=$PROJECT_ID'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53bdc4b0a0>)])]>

有効化すると、呼び出し元のエージェントまたはクライアントに関係なく、プロジェクト内のすべての MCP トラフィックが自動的にスキャンされます。ブロックされたリクエストは Cloud Logging に記録されるため、潜在的な脅威に対する完全なオブザーバビリティが得られます。

ご利用にあたって

Google MCP サーバーは、AI エージェントがプロトタイピングから抜け出せない原因となるインフラストラクチャのハードルを取り除きます。マネージドエンドポイントとプラットフォームレベルのセキュリティ（IAM 拒否ポリシー、Model Armor、Cloud Audit Logs）を組み合わせることで、運用オーバーヘッドを最小限に抑えながら、プロダクションレディな基盤を構築できます。自律エージェントの時代が到来しています。スタックの準備を整えましょう。

ADK Cityscape エージェントのコードリポジトリはこちら
Google MCP サーバーとサポートされているサービスの詳細については、こちらをご覧ください
ハンズオン Codelab: ローカルからクラウドへの移行 - Gemini CLI、Cloud Run、Cloud SQL MCP サーバーを使用したフルスタックアプリの移行
Google Cloud Run で AI エージェントを構築: エージェント型 AI アプリケーション向けのサーバーレスランタイム

- Google Cloud、プロダクトマネージャー、 Lisa Shen

- Google Cloud、ソリューションリード、 Daniel Strebel

Google Cloud、「The Forrester Wave™: Sovereign Cloud Platforms, Q2 2026」においてリーダーに選出

Mon, 20 Apr 2026 01:30:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

現在のグローバル経済において、データは戦略的資産です。多くの組織、特に規制の厳しい業界や公共部門の組織にとって、AI によるイノベーションの能力は、データ主権、データ所在地、運用上の自律性の厳格な要件とのバランスが取れていることがよくあります。

このたび、Google Cloud が「The Forrester Wave™: Sovereign Cloud Platforms, Q2 2026」においてリーダーに選出されました。

The Forrester Wave™: Sovereign Cloud Platforms, Q2 2026

組織が単純なデータ所在地から完全なデジタル主権へと移行するなか、このレポートは、主権を重視した設計アプローチを提供するという Google の取り組みを認めています。Forrester はレポートで、「Google は、デプロイメントにおいて幅広いソブリンクラウドのオプションを必要とする組織にとって理想的な選択肢です」と述べています。

お客様それぞれの状況に対応: 選択肢を備えたプラットフォーム

デジタル主権の実現に万能なアプローチはありません。Google の戦略は、3 つの異なるソブリンクラウドプラットフォーム全体で、AI ソリューションを含む一貫したエクスペリエンスを提供することがベースとなっており、これにより企業や政府機関はイノベーションを実現し、コンプライアンス義務を果たすことができます。

Google Cloud Data Boundary: Assured Workloads で提供され、データの所在地、アクセス、担当者の管理など、パブリッククラウドにおける主権データとアクセス境界を提供します。このサービスは、データの保存場所とアクセス権限に関する厳格なルールを適用しながら、グローバルインフラストラクチャのアジリティとスケーラビリティを実現できるように設計されています。顧客管理の暗号鍵、外部鍵マネージャー、ローカライズされたアクセスポリシーを使用することで、管理アクションの透明性が維持され、アクションが制限されます。このオプションは、分離インフラストラクチャや運用上の主権の複雑さを伴うことなく、地域のコンプライアンス義務を満たす必要がある商業企業、規制の厳しい業界、公共部門の組織に最適です。

Google Cloud Dedicated: より高度な管理を求める組織向けに設計されており、地域の独立したオペレーターによって提供される完全なリージョンデータと運用上の主権を提供します。Google なしでも最長 1 年間存続できるように設計されています。この環境は、運用を監督する信頼できる現地パートナーによって管理されます。これにより、組織と Google の間に機能的なバッファが設けられ、クラウドが特定の地域のガバナンスに確実に準拠するようになります。特に、運用上の主権を持つクラウドを必要とする組織を対象としており、Google との接続が中断された場合でも、重要インフラストラチャが機能し続けるという安心感を提供します。たとえば、フランスでは、独立した法人である S3NS が Google Cloud Dedicated を基盤とする PREMI3NS を提供しています。PREMI3NS は、フランス情報システムセキュリティ庁（ANSSI）から、世界で最も厳しい主権基準の一つである SecNumCloud 3.2 認証を取得しています。

Google Distributed Cloud: コンプライアンス、レイテンシ、データ主権に関する厳格な要件によりパブリッククラウドの導入が妨げられている組織に提供されるオンプレミスソリューションです。最大限の柔軟性を実現するように設計された Google Distributed Cloud（GDC）は、主権要件を満たすために、接続された構成とエアギャップのある構成の両方を提供します。完全にエアギャップのあるデプロイオプションは、公共のインターネットや Google ネットワークへの外部接続なしで動作します。お客様の施設内で物理的に自己完結するため、Google によるリモートアクセス、更新、シャットダウンを防止する設計になっています。このソリューションは、防衛、インテリジェンスのほか、外部への漏洩を一切許容できない、規制の厳しい分野でセキュリティを最も重視する他のお客様に最適な選択肢です。

主権を重視した設計

Forrester が指摘した主な差別化要因の一つは、Google Cloud のロードマップです。このロードマップでは、主権を標準機能として搭載することが求められています。Forrester は、Google Cloud のロードマップには、主権を標準機能として搭載し、3 つのソブリンクラウドサービスすべてで整合性を確保することが含まれていると述べています。

この整合性は、特に Google AI の機能において顕著です。Forrester は、Google の AI サービスが「真の差別化要因」であり、Google Cloud が「3 つの主権環境すべてにおいて AI 主権開発サービスとアプリケーションサービスに優れている」と強調しています。

今後の展望

「Forrester Wave™: Sovereign Cloud Platforms, 2026」でリーダーに選出されたことは、あらゆる組織がデジタル自律性を実現できるよう支援するという Google の取り組みにおけるマイルストーンです。Google は、地域の事業者とのパートナーシップと「主権を重視した設計」という理念に引き続き取り組んでまいります。

レポートについてさらに詳しく知りたい場合は、こちらから「The Forrester Wave™: Sovereign Cloud Platforms, Q2 2026」レポートの全文をダウンロードしてご覧ください。

- 規制対象およびソブリンクラウド担当 VP 兼 GM、Jai Haridas

- カスタマーエンジニアリング担当バイスプレジデント、Chris Lindsay

AI 時代におけるダークウェブインテリジェンスの進化

Mon, 30 Mar 2026 02:20:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

脅威インテリジェンスチームは膨大なデータを持っているのが常ですが、一方で大量の誤検出に悩まされており、それによって真に重要な脅威が隠されてしまうという状況に陥りがちです。アラートを減らすだけでは、重大な脅威を見逃すリスクがあるため、よりスマートなソリューションが必要となります。そこで役立つのが、Google Threat Intelligence です。

問題はデータの不足ではなく、関連性の欠如です。セキュリティチームに対して真に重要なデータを提供し、増え続ける脅威に関して迅速かつ正確な意思決定ができるよう、Google はこのたび Google Threat Intelligence に新しいダークウェブインテリジェンス機能を導入しました。具体的には、Gemini を使用して 1 日あたり数百万件におよぶダークウェブイベントを分析して、重要業務やビジネス運営との関連性が深い脅威を浮かび上がらせます。これにより、セキュリティチームは攻撃ライフサイクルの早い段階で重大な脅威に集中することが可能となります。

「脅威インテリジェンスは、これまで専門性の高い技術分野でしたが、今では、戦略的な新しいサイバーセキュリティ対策を推進するための原動力へと進化しています。しかし、セキュリティ組織が脅威インテリジェンスの価値を実感できるのは、それが明確であり、コンテキストの関連性があり、組織の方向性に合致している場合のみです」と、Forrester 2025 年 12 月版の The State of Threat Intelligence で Jitin Shabadu 氏と Merritt Maxim 氏は述べています。

内部テストによると、Google Threat Intelligence は 1 日あたり数百万件の外部イベントを 98% の精度で分析できます。新しいダークウェブインテリジェンス機能では、世界でも特に追跡が困難な脅威や脅威アクターに関するインサイトが新たな方法で提供されるようになります。

「過去の職務でダークウェブツールをいくつか使用したことがありますが、誤検出の割合は平均で 90% を超えています。新しいダークウェブインテリジェンス機能は、この状況を覆します。具体的には、ノイズをフィルタリングして、人間のアナリストではすぐに見つけられないような事象間の関連性を見出します。これは、火事が発生した後に対応するのと、火種を消すのとの違いです」と、LastPass の脅威インテリジェンス担当ディレクター、Michael Kosak 氏は述べています。

ビジネスの詳細コンテキストと AI を駆使して敵を制する

Google の新しいダークウェブインテリジェンス機能なら、キーワードを手動で入力、更新する必要はありません。ビジネス運営や重要業務に関する組織プロファイルが Gemini によって自律的に構築され、なんらかの変更が生じると自動的に調整されます。インテリジェンスの使用、統合を進めると、プロファイルが自動的に進化していくため、管理作業の負担なく、システムのコンテキストを最新の状態に保てます。

ダークウェブインテリジェンスを使えば、脅威アクターの振る舞いに基づき、リスクの高まりを特定できます。たとえば、イニシャルアクセスブローカーが地下フォーラムで、年間収益 150 億ドルのヨーロッパ大手小売業者のアクティブな VPN へのアクセスと、同社の中央の給与ポータルと物流ポータルにアクセスするための認証情報を売りに出したとしましょう。

従来の主なツールは、ブランド名とキーワードの完全一致に頼っていますが、ブローカーは意図的にブランド名を避けるため、セキュリティチームにアラートは届きません。

一方、新しいダークウェブインテリジェンスは、より堅牢なアプローチを採用しています。ブローカーの投稿を組織のプロフィールと照合し、収益額や、地理情報、ポータルの種類から、ある小売グループの子会社との一致を特定します。これらの情報を結び付け、侵害されたエントリーポイントに対して警告を発し、ブローカーによる販売を未然に防ぎます。

Google は、自社のチップ、コンピューティング、基盤の Gemini モデルを組み合わせる独自の垂直統合によって、計算力において確実に敵より優位に立てるようにしています。この方法によって、フォーラムや、サービス、技術インフラストラクチャから集まる膨大なイベントストリームに対応し、従来のツールでは困難だった大規模分析を実現しています。さらに、ダークウェブに造詣の深い Google Threat Intelligence Group（GTIG）のアナリスト陣が、Gemini 機能の裏付けとなる重要なコンテキストを提供しています。

新しいダークウェブインテリジェンスのデモを見る

RSA Conference への参加をご予定でしたら、ブース N6062 にぜひお立ち寄りください。Google Threat Intelligence の新機能のライブデモで、ダークウェブのノイズがアクティブな防御へと生まれ変わる様子をご覧いただけます。

こちらのポッドキャストでは、ダークウェブインテリジェンスについてさらに詳しく説明しています。

- プロダクトマネージャー、Brandon Wood

- プロダクトマーケティングマネージャー、TJ Alldridge

Identity-Aware Proxy（IAP）で Cloud Run のセキュリティを簡素化する

Tue, 24 Mar 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Cloud Run は、アプリケーションのデプロイに適した、強力かつスケーラブルなプラットフォームです。このたび、Cloud Run のセキュリティに関する 2 つの主要な機能強化の一般提供を開始いたしました。Identity-Aware Proxy（IAP）の直接統合と、ドメインで制限された共有（DRS）に対応した Cloud Run サービスへの公開アクセスを許可する方法です。

Cloud Run への IAP の直接導入

IAP を使用すると、Google Cloud で実行されているアプリケーションへのユーザーアクセスを簡単に制御できるようになります。これまで、IAP を Cloud Run と統合するには、アプリケーションロードバランサやその他の複雑なネットワーク設定を手動で構成する必要がありました。この運用上のオーバーヘッドの増加は、サーバーレスのシンプルさという Cloud Run の中心的なメリットを損なうものでした。

今日からそれが変わります。Cloud Run で IAP を直接有効にできるようになりました。ワンクリックで実行できてロードバランサは不要、追加費用もかかりません。Google Cloud では、IAP は課金されません（一部例外あり）。また、ロードバランサの使用料金も発生しません。

Cloud Run サービスで IAP 認証を直接有効にする

メリット:

有効化の簡素化: UI で IAP を有効にするか、gcloud で単一のフラグ（--iap）を使用して有効にすることで、デプロイが大幅に簡素化され、貴重な時間と労力を節約できます。
すべてのウェブアプリに対するエンタープライズグレードのセキュリティ: ユーザーまたはグループの ID に基づく IAP の認証および認可ポリシーと、コンテキストに応じた要素（IP アドレス、位置情報、デバイスのセキュリティ状況など）を使用します。
Workforce Identity 連携のサポート: 既存の ID プロバイダを使用して、従業員やパートナーのアクセスを簡単に管理できます。
クロスオリジンリソースシェアリング（CORS）の簡素化: Cloud Run で IAP を直接構成し、CORS リクエストに対する未認証の HTTP OPTIONS を許可します。これにより、他のすべてのリクエストで確実に認証を行いながら、ブラウザのプリフライトチェックの条件を満たすことができます。

すでに、L’Oreal など、Cloud Run ワークロードを保護するために IAP を導入する組織が急増しています。

「L'Oréal は、Google Cloud の Identity-Aware Proxy（IAP）を重要なセキュリティレイヤとして利用し、Google Cloud でホストするすべてのウェブアプリケーションへのアクセスを、細心の注意を払ってフィルタおよび制御しています。IAP の魅力は、そのシンプルさと効果にあります。IAP は、無料であるだけでなく、多様なアプリケーション環境全体に非常に簡単に実装できるセルフマネージドソリューションです。このデプロイの容易さと、独自に構築したソリューションでは実現できなかったセキュリティポスチャーにより、IAP はデジタルアセットを保護するために欠かせないツールとなっています。」 - L'Oréal、グループデータおよび AI アーキテクト、Antoine Castex 氏

DRS 使用時に公開アクセスを許可する

簡素化された、Cloud Run の新しい認証 UI

Cloud Run 上の社内向けビジネスアプリケーションにおいては IAP が推奨される認証メカニズムですが、サービス間通信を管理するには Cloud IAM が依然として不可欠です。

従来、Cloud Run のデフォルトの動作では、HTTPS エンドポイントへのリクエストごとに IAM チェック（run.invoker ロール）が実行されていました。これは強力なセキュリティベースラインとなりましたが、ドメインで制限された共有ポリシーも適用されている場合は特に、一般公開アプリを作成しようとしたときにボトルネックとなる可能性がありました。

アプリケーションの [公開アクセスを許可する] をオンにすると、この IAM の「起動元」チェックを無効にできます。

この設定により、組織のポリシー、ネットワークレベルの制御、サービスのカスタム認証 / 認可といった他のセキュリティレイヤを柔軟に活用できます。また、より幅広いユースケースにも対応できます。

公開ウェブサイト: 店舗検索サイトを Cloud Run でホストし、組織のポリシーで共有が制限されている（DRS が有効である）場合でも、誰でもアクセスできるようにします。これを行うには、[公開アクセスを許可する] をオンにし、内向きを [すべて] に設定します。
プライベートマイクロサービス: ネットワークレベルのセキュリティで十分な、内部からの内向きアクセスしか行われないサービスの場合、[公開アクセスを許可する] をオンにすると IAM チェックをバイパスできます。

「Bilt Rewards では、マルチリージョントポロジにデプロイされた複数のミッションクリティカルな Cloud Run サービスに対し、「IAM の無効化」機能を利用しています。これらのインスタンスで IAM を無効にすることにより、エッジから直接、制約のないパスを確立しながら、グローバルロードバランサ上で Cloud Armor を使用してセキュリティを維持しています。この簡素化されたアプローチにより、インフラストラクチャの複雑さが軽減され、組織のポリシーを通じて組織全体のセキュリティポスチャーを保持しながら、よりパフォーマンスの高いソリューションを提供しています。」 - Bilt Rewards、最高技術責任者、Kosta Krauth 氏

ご利用にあたって

ご関心をお持ちの場合は、簡単に Cloud Run で IAP を直接有効にすることができます。

詳細:

- プロダクトマネージャー、Ruchika Goel

- Google Cloud、シニアプロダクトマネージャー、Muthuraj Thangavel

AI データセキュリティにコンテキストが欠けている理由

Mon, 23 Mar 2026 02:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI は基本的にデータドリブンです。データは、モデルのトレーニングとチューニング、エージェントによる計画と推論、エンドユーザーとのやり取りの促進に使用されます。しかし、機密データの漏洩、不要なデータの収集、データの不正使用などのリスクも生じます。

AI 時代では、手動タグ設定と単純なキーワードマッチングに依存するセキュリティ管理だけでは不十分です。データ保護を効果的に行うには、コンテキストを理解することが重要になりました。

この課題に対処するため、Google Cloud の Sensitive Data Protection（SDP）は、高度な AI テクノロジーを使用して、新しい一連のコンテキスト分類器（医療や金融など）と画像オブジェクト検出器（顔やパスポートなど）を強化しました。強化されたルールエンジンは、データの（画像やリッチドキュメント内のデータも含む）コンテキストを理解することにより、機密情報をより効果的に特定してマスクし、AI エージェントが必要なデータのみにアクセスできるようにします。

この新しい SDP 機能の一般提供が開始され、初期トレーニング、ファインチューニング、リアルタイムのエージェント回答など、AI の取り組みのあらゆる段階でデータの価値を安全に引き出すことができるようになりました。個人情報（PII）などの機密性の高い識別子を選択的に削除できるようにすることで、関連するリスクを伴うことなく、モデルに高品質のデータをフィードできます。

ここでは、これらの新しい SDP 機能を AI 戦略に統合する方法をいくつかご紹介します。

Vertex AI での AI チューニングとデータサニタイゼーション

Gemini のようなモデルを自社のビジネスデータでチューニングすると、データに隠れた新たなリスクが入り込む可能性があります。Vertex AI では、Sensitive Data Protection を使用することで、マネージドデータ検出を有効にしてこれらのリスクを軽減できます。組織や選択したプロジェクトを継続的にスキャンすることで、機密マーカーが検出されます。これには、非構造化画像データ内のマーカーも含まれます。

たとえば、SDP の検出では、高度な光学式文字認識（OCR）とオブジェクト検出を使用して、クレジットカード番号、顔、写真付き身分証明書を検出できます。機密データが検出された場合、破棄してトレーニングデータセットの価値を低下させるのではなく、SDP を使用して秘匿化されたバージョンを生成できます。

下の画像は、破損した梱包が人物の隣に置かれている様子を示しています。このシステムでは、プライバシーを確保するために顔や人物全体を選択的に隠しながら、トレーニングのために画像を保持できます。

図 1: Sensitive Data Protection が AI トレーニングデータから画像内の機密オブジェクトや不要なオブジェクトを秘匿化する

SDP で識別して AI トレーニングデータから削除できるオブジェクトタイプの詳細なリストをご確認ください。

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', '300 ドル分の無料クレジットで Vertex AI を試用'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53be36ee80>), ('btn_text', '無料で構築を始める'), ('href', 'http://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/vertex-ai/'), ('image', None)])]>

ライブ AI インタラクションの保護

モデルのチューニングとデプロイが完了すると、課題はライブインタラクションの管理に移ります。エンドユーザーがビジネスエージェントと対話する際、モデルが処理する前に、各会話の内容が適切であり、コンプライアンスを確保していることを確認する必要があります。

Sensitive Data Protection は、自然言語のコンテキストをより深く理解できるため、この課題の解決に役立ちます。たとえば、ユーザーが「腕を骨折してタッチスクリーンが使えない」と入力すると、サービスは特定の健康状態コンテキスト（DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/HEALTH）を検出します。これは機密データと認識されるため、入力を秘匿化するか、会話を完全にブロックするようシステムを構成できます。

一方、ユーザーが「Wi-Fi が壊れた」と言った場合、システムはセマンティックの違いを認識します。システムはこれを医療上の問題ではなく技術的な問題であると理解し、エージェントは注文のトラブルシューティングを進めることができます。

コンテキスト分類タイプの詳細なリストを見ると、Sensitive Data Protection が AI 会話のコンテキストの確認にどのように役立つかを確認できます。

コンテキストとルールを組み合わせた精度の向上

コンテキスト自体でも重要ですが、複雑なシナリオでは、従来の検出器と組み合わせる必要があることがよくあります。正規表現（regex）などの標準的なアプローチは、パターンの検出には効果的ですが、ニュアンスが欠けていることが多いため、誤検出につながります。

Sensitive Data Protection は、コンテキストとパターンマッチングを組み合わせることで、この問題に対処します。セマンティックカテゴリ（「金融」、「医療」、「法律」など）を理解することで、システムは検出結果を強化または抑制して、実際のリスクに合わせることができます。

たとえば、「注文番号は 75337 で、その次は 324323 です」というフレーズを考えてみましょう。この場合、サービスは信頼度の低い GENERIC_ID を検出します。コンテキストから標準的な追跡番号であることがわかるため、Sensitive Data Protection は秘匿化の必要がないと判断します。

図 2: Sensitive Data Protection がコンテキストに基づいてデータを保持する

次に、少し変更した「ウォレット番号は 75337 で、その次は 324323 です」を考えてみましょう。数字は同じですが、「ウォレット」という単語により強い DOCUMENT_TYPE/CONTEXT/FINANCE シグナルがトリガーされます。この金融コンテキストにより、ID 検出の信頼性が高まり、ID が秘匿化を必要とする機密データとして検証されます。

図 3: Sensitive Data Protection がユーザーコンテキストに基づいて機密データを秘匿化

AI エージェントの自律性が高まり、データ形式が複雑化するにつれて、ビジネスリスクを適切に軽減するため、デベロッパーには静的ルール以上のものが必要になります。Google Cloud の Sensitive Data Protection を使用すると、セキュリティを損なうことなくそれらのテクノロジーを導入できます。

使ってみる

Sensitive Data Protection は、Model Armor、Security Command Center、Contact Center as a Service のデータ検出とセキュリティガードレールを強化する、基盤となる検出および検査エンジンです。Cloud コンソールで新しいインライン構成とテストインターフェースを直接確認し、Model Armor で使用する SDP を構成する方法を学習することができます。

- グループプロダクトマネージャー、Scott Ellis

- エンジニアリングマネージャー、Ivan Medvedev

Google、「IDC MarketScape: U.S. State and Local Government Professional Security Services 2025–2026 Vendor Assessment」のリーダーに選出

Thu, 19 Mar 2026 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

昨今のサイバー脅威の状況において、米国の州政府と地方自治体は継続的な攻撃にさらされており、悪意のある脅威アクターは AI を利用して、より迅速かつ巧妙に行動しています。ミッションクリティカルなワークロードを保護する必要性は、かつてないほど高まっています。こうした課題を踏まえ、Google は IDC MarketScape: U.S. State and Local Government Professional Security Services 2025–2026 Vendor Assessment でリーダーに選出されました。

IDC MarketScape のこのレポートでは、この分野の具体的なニーズを強調し、次のように述べています。「州政府と地方自治体は、最先端のテクノロジーを活用したソリューションの開発と、政府組織の運営に特有の課題に取り組むことの両方の経験を持つパートナーを切実に求めています。さらに、連邦政府、州政府、地方自治体による指令に準拠した包括的なセキュリティ変革を実現するために、セキュリティとクラウドインフラストラクチャのサービス全般で強固なパートナーエコシステムを持つプロバイダの支援を必要としています。」

出典: 「IDC MarketScape: U.S. State and Local Government Professional Security Services 2025–2026 Vendor Assessment」（Ruthbea Yesner 氏、Alison Brooks 博士、Massimiliano Claps 氏、Matthew Leger 氏、Alan Webber 氏、2025 年 12 月、IDC #US53891025。

IDC MarketScape ベンダー分析モデルは、特定の市場におけるテクノロジーやサプライヤーの競争力を概説することを目的に設計されています。調査手法には定量的および定性的な基準に基づく厳格なスコアリング手法が採用され、その結果は市場における各サプライヤーのポジションを 1 つのグラフ図にまとめた形で表されます。能力スコアは、短期間におけるサプライヤーのプロダクト、市場進出、ビジネスの遂行力を評価するものです。戦略スコアは、3～5 年の期間において、サプライヤーの戦略が顧客の要件に適合しているかの評価です。サプライヤーのマーケットシェアは、アイコンの大きさで表されます。

AI を活用した常時機能するセキュリティ

Google が米国州政府および地方自治体向けのプロフェッショナルセキュリティサービスのリーダーとして認められたことは、常時稼働のセキュリティに対する Google の揺るぎない取り組みを裏付けるものだと考えています。

Google は、AI に最適化された安全なインフラストラクチャと Mandiant の最前線の専門知識により、州政府および地方自治体のレジリエンスと変革を加速します。IDC MarketScape は次のように述べています。「Mandiant は、コンサルタントの生産性を高めるために Google の Gemini AI の統合をますます進めており、攻撃者のスクリプトの分析の迅速化、検出ルールの自動生成、インシデント調査ワークフローの迅速化を実現しています。」これにより、最新の敵対者の戦術、手法、手順（TTP）を、州政府と地方政府のセキュリティ評価と準備計画に直接取り入れることができます。

侵害が進行中で迅速な対応が必要な場合でも、危機管理コミュニケーションや経営幹部レベルの関与を含む包括的なサポートが必要な場合でも、Google は、お客様がサービスを提供するコミュニティのレジリエンスを確保するために必要な専門知識を提供することに専念しています。IDC MarketScape は次のように述べています。「Mandiant のコンサルティングアプローチは、クライシスコミュニケーション、法的助言の調整、サイバー保険のやり取り、取締役会レベルの報告など、インシデントのライフサイクル全体を対象としており、これらは政府機関との連携の標準的な要素となっています。」

州および地方自治体のミッションのレジリエンスを確保

州政府と地方自治体は、Mandiant のサービスを利用してセキュリティポスチャーを強化しています。

バージニア州フェアファックス郡: フェアファックス郡は、Mandiant を戦略的パートナーとして活用し、脅威ハンティング、インシデント対応プロフェッショナルサービス、マネージド防御などのサービスを利用して、Expertise On Demand（EOD）に多額の投資を行い、組織の成熟度を高めています。このパートナーシップは、郡の限られたスタッフを補完し、インシデントの準備と対応活動に関する専門的で迅速なガイダンスを提供する Mandiant の貴重な地域専門知識が活用されるため、地方自治体にとって特に重要です。
ネバダ州: Mandiant は、即時のインシデント対応だけでなく、カスタマイズされた封じ込めと根絶の計画を提供しました。これにより、ネバダ州はより強固で防御しやすい環境を構築できました。Mandiant は、州の内部チームとシームレスに連携しながら、エリートレベルの脅威インテリジェンスを提供できるため、ネバダ州の住民に対するフルサービスの復旧を実現するうえで重要な役割を果たしました。
ハワイ大学: Mandiant はハワイ大学にとって重要なパートナーであり、深い技術的専門知識でミッションクリティカルなイベントに対応し、大学の運営を防御しています。さらに、Google Threat Intelligence は、悪意のあるコンテンツを迅速にコンテキスト化して特定するための不可欠なツールとなり、ハワイ大学は環境内の脅威を即座に把握できるようになりました。

Google は、より安全な未来をともに築くこうした取り組みを支援できることを光栄に思います。

ミッションのセキュリティを強化する次のステップ

米国州政府および地方自治体向けの Google のセキュリティ機能について詳しくは、IDC MarketScape: U.S. State and Local Government Professional Security Services 2025–2026 Vendor Assessment の無料の抜粋記事をご覧ください。

3 月 9～11 日にワシントン DC で開催される Billington Cybersecurity Summit にぜひお越しください。州政府および地方自治体向けの最新のセキュリティについて、Google のエキスパートから直接お話をお聞きいただけます。

- Google Public Sector、マネージングディレクター兼最高セキュリティ責任者、Ron Bushar

- Google Public Sector、プロフェッショナルサービスおよび Mandiant コンサルティング、地方教育機関担当ディレクター兼責任者、Jon Ford

セキュリティをシンプルに: Google Cloud の推奨セキュリティチェックリストのご紹介

Mon, 16 Mar 2026 03:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 6 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

技術革新には安全な基盤が不可欠です。組織がエージェント型 AI を導入する際には、クラウドセキュリティとリスク管理を優先し続けることも必要です。

組織がセキュリティ要件をより適切に管理し、構成を設定できるようにするため、Google はこのたび、Minimum Viable Secure Product（MVSP）の原則に沿った推奨セキュリティチェックリストを公開しました。厳選されたこれらの管理項目は、セキュリティを、ビジネスにとっての障害と見なされるものから、ビジネスの成功に不可欠なものへと変えるのに役立つ明確な出発点となります。

卓越したセキュリティへの明確な道筋を示すこのチェックリストはすでに、お客様が復元力とセキュリティに優れたクラウド環境を構築するのに役立っています。チェックリストに早期アクセスした組織からは、重要なセキュリティ管理項目を即座に特定して有効化し、セキュリティベースラインを未完成の状態から強固な基盤へと 1 回のセッションで変革できたという声が寄せられました。

クラウドセキュリティのベストプラクティスに関する調査では、組織が着実にクラウドに移行するなかでも、最も一般的なリスクは変わっていないことが判明しました。2025 年の Google Cloud の Threat Horizons レポートによると、脆弱な認証情報（47%）と構成ミス（29%）が侵害の原因の約 76% を占めています。

Google Cloud の推奨事項

これらの推奨事項は、運命共有アプローチに沿って、Google Cloud の CISO オフィスと 6 つの分野（1. 認証と認可、2. 組織リソース管理、3. インフラストラクチャリソース管理、4. データ保護、5. ネットワークセキュリティ、6. モニタリング、ロギング、アラート）の専門家によって精査された 60 のセキュリティ管理項目を特徴とする、厳選された階層化チェックリストです。

Google Cloud セキュリティチェックリストは、次のように設計されています。

シンプル: アーキテクチャに関係なく適用される、普遍的に有益な対応に焦点を当てています。
スケーラブル: 組織の成長に合わせてセキュリティ管理項目を維持できるように、ガイダンスが基本、中級、高度のカテゴリにグループ化されています。
自動化可能: 変更に必要なツールを含めることで、印刷可能なチェックリスト以上のものにしました。チェックリストは、頻繁に更新される GitHub の Terraform コードのリポジトリで補完されているため、即座に一貫したデプロイが可能です。
AI 対応: この厳選されたチェックリストは、エージェント型 AI などの革新的なテクノロジーを導入するために必要な基本コンポーネントを提供することで、組織がより迅速にモダナイズできるよう設計されています。

業界標準に準拠

最新のクラウドセキュリティの状況に関する調査では、パフォーマンスの高い組織は、より多くのことを行っているだけでなく、常に正しいことを行っていることが強調されています。

Google Cloud は 20 年以上にわたり、セキュア AI フレームワークやソフトウェアアーティファクトのためのサプライチェーンレベルなど、IT およびサイバーセキュリティコミュニティの標準の開発と維持を支援するために多額の投資を行ってきました。

使ってみる

クラウド環境におけるセキュリティポスチャーとリスクへの対処は困難に感じられるかもしれませんが、Google Cloud は、ビジネスの成功に不可欠なものとしてセキュリティ強化をわかりやすく説明し、簡素化する支援をいたします。このチェックリストは、中小企業にもグローバル企業にも、AI 時代に向けて環境を準備するために必要な基本的なベースラインを提供します。

Google Cloud の実用最小限の安全なプラットフォームのチェックリストの項目は今すぐ実施できます。

- Google Cloud、CISO オフィス、ディレクター、John Stone

- CISO オフィス、プログラムマネージャー、Natalie Kudlicki

Cloud CISO の視点: セキュリティの重要課題に対する Google の取り組み（基本から AI まで）

Thu, 12 Mar 2026 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

2026 年 2 月、2 回目の投稿となる「Cloud CISO の視点」をご覧いただきありがとうございます。今回は、エンジニアリング担当バイスプレジデントの Royal Hansen が、昨今の最も困難なサイバーセキュリティの課題に対する Google の取り組みについて説明します。

これまでのすべての「Cloud CISO の視点」と同様、このニュースレターのコンテンツは Google Cloud 公式ブログに投稿されます。ニュースレターをウェブサイトでご覧になっていて、メール版の配信をご希望の場合は、こちらからご登録ください。

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セキュリティの重要課題に対する Google の取り組み（基本から AI まで）

エンジニアリング担当バイスプレジデント、Royal Hansen

エンジニアリング担当バイスプレジデント、Royal Hansen

私たちは今、技術スタック全体を世代交代レベルでリファクタリングするという、他に類を見ない局面にいます。2025 年は、AI がサイバーセキュリティの重要事項として広く認知される年となりました。2026 年に入り、攻撃者と防御者の双方を取り巻く状況が大きく変化していることは明らかです。この業界に身を置く人々にとって、今は非常に刺激的であると同時に、困難な時期でもあります。

Google Cloud では、サイバーセキュリティコミュニティを支援するために、無料で参加できるオンラインの Security Talks を四半期ごとに開催しています。ここでは、セキュリティリーダーや実務担当者が集まり、Google や業界の専門家の話を聞くことができます。最新の Security Talks では、脅威ランドスケープの把握から AI インフラストラクチャのリスク管理、将来に向けた復元力のあるセキュリティ戦略の構築に至るまで、昨今の最も困難なサイバーセキュリティの課題に対する Google の取り組みについて詳しく紹介しています。

セキュリティオペレーションセンターでエージェントを使用することは、Google が AI でイノベーションを起こすための重要な目標です。2026 年を通じて関連サービスの提供をさらに拡大する予定です。

急速に進化する AI の脅威ランドスケープ

脅威アクターは AI の試行を重ねつつ、実際の活動にも取り入れています。この点については、John Hultquist が今月初めに述べたとおりです。攻撃者は、ソフトウェア開発や知識労働と同様に AI を扱い、自らの活動を自動化および高度化するために活用しています。

特に懸念される動向としては以下のようなものがあります。

AI を活用したマルウェアや侵入活動の自動化: これらの大規模で自動化された動的な攻撃は、人間が関与する攻撃よりもはるかに短時間で影響が拡大するため、防御が困難です。
重要インフラやサプライチェーンを標的とする攻撃: 医療サービス、エネルギー企業、食料品店など、重要なサービスを脅威アクターが標的にするのは新しいことではありませんが、AI によって攻撃の規模と範囲が変化しています。
より攻撃的な手法: ランサムウェア（脆弱性を悪用して収益化できる攻撃者にとって最も容易な手段）、個人への脅迫、ビッシングなどが増加しています。
ビッシングの拡大: 攻撃者は、メールでフィッシングメッセージを配信する以外に、音声通話やテキストなどを駆使するようになっており、同時にその手法も巧妙化しています。

AI インフラストラクチャの根本的なリスク

本質的に、AI インフラストラクチャの制御を失うリスクが伴うのは、ソフトウェアの作成時だけではなく、リリースプロセスやソフトウェア開発プロセスにも及びます。そのため、ビジネスプロセスのいずれかのステップで AI の利用方法を制御できなくなる可能性があり、そのことがガバナンスの問題となり得ます。

Google は、AI における主要なリスクを適切に管理できるよう取り組んでおり、以下について評価を行っています。

制御喪失のリスク: AI を制御できなくなることを防ぐために、リリース、ソフトウェア開発、手続き型のビジネスプロセスに対して、包括的なガバナンスを実装することを強くおすすめします。
サプライチェーンのリスク: モデル、オーケストレーションサーバー、エージェントが呼び出すツール、サードパーティのセキュリティに関連するリスクに対して、従来のソフトウェアサプライチェーンのベストプラクティスを反映しつつ、それらを拡張した改ざん防止された来歴を実装することを提唱しています。
データのリスク: データは新しい境界です。モデルのトレーニングに使用されるデータが不正に操作され、バックドアを仕込むために悪用される可能性があります。
入力や出力のリスク: また、プロンプト操作のリスクをより適切に管理するために、プロンプトをコードと同様に扱うことをおすすめします。これは、従来の SQL インジェクションのリスク管理に似ています。

Google の防御戦略と AI エージェント

防御と AI については、これまで多くのことをお伝えしてきました。また、エージェントを使用して防御者の日々のワークフローを強化する方法についても紹介しています。エージェント AI は、エージェントが高度な AI モデルとセキュリティツールを組み合わせることで、従来のセキュリティ運用を変革しています。すでに、エージェントが防御者に代わって問題を識別し、推論を行い、目標を達成するための行動を取れるようになっています。

こうした機能は根本的な変革を示すものであり、エージェントがセキュリティチームと連携することで、人間のアナリストは専門知識を真に必要とする課題により多くの時間を費やせるようになります。セキュリティオペレーションセンター（SOC）でエージェントを使用することは、Google が AI でイノベーションを起こすための重要な目標です。2026 年を通じて関連サービスの提供をさらに拡大する予定です。

これまでの取り組みの中で特に注目すべき分野としては、以下のものがあります。

半自律型防御の構築: 現在、特に重点を置いているのは、半自律型 SOC の実現です。これは、人間参加型（アナリストやフォレンジック専門家など）でありながら迅速化を図り、最終的には自律型の自己防御状態へと移行するものです。
エージェントワークフロー: 既存のツール、チーム、プロセスをそのまま活用しつつ、各ステップをより迅速に連携させることでアナリストの能力を強化します。完全に自動化されたタスクには、アラートのトリアージと脅威ハンティングが含まれます。
インターフェースとユーザビリティ: インターフェースは Gemini に類似しており、アナリストは自然言語を使用してワークフローの調査や操作を行えます。
プロンプトの再利用: アナリストは、エージェント SOC の特定のユースケースやアクションに有効なプロンプトを保存し、チームメンバーと共有できます。また、ユースケースを絞り込み、プロンプトインジェクションの脆弱性を軽減することで、リスク管理に役立てることができます。
エコシステムの統合: 既存のサードパーティ製ツールとファーストパーティプロダクト（Google Security Operations や Google Threat Intelligence など）を統合することで、既存のインフラストラクチャを置き換えることなくサードパーティ製ツールの機能強化のメリットを享受できるようになります。
保護: Identity and Access Management（IAM）、Cloud Armor（モデルのファイアウォールとして機能）、ポリシー、ロギングによってエコシステムを保護し、データのポイズニングやプロンプトインジェクションなどの AI リスクに備えます。

Google のセキュリティ対策

この 1 年間、セキュリティの重要課題に対する Google のアプローチを公開してきました。具体的には、AI レッドチームの実装、ソフトウェアの脆弱性の発見と修正、脅威インテリジェンスを使用したサイバー犯罪者の追跡、脅威モデリングのモダナイズ、グローバル規模のセキュリティプログラムの構築といったものがあります。

さらに詳しく知りたい方は、最新の Security Talks のプレゼンテーションをご覧ください。

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その他の最新情報

セキュリティチームからこれまでに届いた今月のアップデート、プロダクト、サービス、リソースに関する最新情報は以下のとおりです。

クラウド、データセンター、公益事業者がサイバーセキュリティパートナーになるべき理由: 公益事業者、データセンター、クラウドプロバイダは、レジリエンスを開発し、重要インフラを保護するために連携する必要があります。その理由をご覧ください。詳細はこちら。
安全でオープンな主権のあるデジタル世界の実現: Google Cloud は、信頼を基盤としてデジタルサービスを構築すべきだと考えています。この目標達成を支援するため、このたび Sovereign Cloud ポートフォリオを拡大することになりました。詳細はこちら。
2025 年における Google Play と Android アプリのエコシステムの安全確保: 不正な行為者は AI を活用して戦術を変え、ますます巧妙な攻撃を仕掛けてきます。こうした脅威がユーザーに達する前に阻止し、優位性を維持するために、Google は過去 1 年をとおして、Google Play と Android アプリのエコシステムに対する AI とリアルタイム防御への投資を強化してきました。詳細はこちら。
AI 時代のレジリエンス: Google が IT コミュニティやビジネスコミュニティに奨励しているセキュリティに対するフルスタックの共同アプローチと、国境を越えた共有デジタル基盤の構築に関する最新の取り組みを紹介します。詳細はこちら。

今月公開されたその他のセキュリティ関連の記事については、Google Cloud 公式ブログをご覧ください。

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脅威インテリジェンスに関するニュース

GRIDTIDE グローバルサイバーエスピオナージキャンペーンの阻止: Google Threat Intelligence Group（GTIG）は、Mandiant およびパートナー企業との連携により、4 大陸にわたる数十か国の通信組織や政府機関を標的としたグローバルエスピオナージキャンペーンを阻止するための措置を講じました。詳細はこちら。
UNC6201 が Dell RecoverPoint for Virtual Machines のゼロデイ脆弱性を悪用: Mandiant と Google Threat Intelligence Group（GTIG）は、中国との関連が疑われる脅威クラスタ UNC6201 による、Dell RecoverPoint for Virtual Machines の高リスク脆弱性のゼロデイ攻撃を確認しました。詳細はこちら。
防衛産業基盤への脅威: 現代の防衛部門は、国家支援型アクターや犯罪グループによるサイバーオペレーションの絶え間ない攻撃に直面しています。Google Threat Intelligence Group（GTIG）の近年の観測では、防衛産業基盤を標的とする攻撃が複数の特定の領域に集中しています。詳細はこちら。
UNC1069、新たなツールと AI を活用したソーシャルエンジニアリングで暗号通貨セクターを標的に: 北朝鮮の脅威アクターがその技術や知識を進化させ続け、暗号通貨セクターと分散型金融（DeFi）セクターを標的とするようになっています。Mandiant は最近、このセクターのあるフィンテック企業を標的とした侵入について調査しました。この侵入は、少なくとも 2018 年から活動している金銭目的の脅威アクターである UNC1069 によるものと考えられます。詳細はこちら。

今月公開されたその他の脅威インテリジェンス関連の記事については、Google Cloud 公式ブログをご覧ください。

注目の Google Cloud ポッドキャスト

エージェント SOC の成功の測定方法について 2 人のセキュリティリーダーが考察: エージェント SOC の成功を評価するために使用する指標として最適なものは何でしょうか？また、どのように測定すべきでしょうか？Allianz SE のグローバル副 CISO である Alexander Pabst 氏と、Google の検出および対応担当ディレクターである Michael Sinno が、ホストの Anton Chuvakin と Tim Peacock とともに、SOC の次の進化について議論します。ポッドキャストを聴く。
新しいツールでは（AI を導入しても）SOC プロセスの問題点を解決できない理由: Fiserv の脅威検出および対応担当バイスプレジデントである Daniel Lyman 氏が、Anton と Tim とともに、新しい製品を購入しても古いプロセスをそのまま残すことと、真の SOC 変革との違いについて語ります。ポッドキャストを聴く。
バイナリの裏側: ジェイルブレイク、プロンプトインジェクション、MCP のエージェントの欠陥: ホストの Josh Stroschein が Kevin Harris 氏をゲストに迎えます。Harris 氏は、熟練した攻撃者は、私たちが知っているすべての防御を 100% の成功率で突破できると語ります。ポッドキャストを聴く。

月に 2 回発行される「Cloud CISO の視点」のメール配信をご希望の場合は、ニュースレターにご登録ください。次回も Google Cloud からセキュリティ関連の最新情報をお届けします。

- プライバシー、安全、セキュリティのエンジニアリング担当バイスプレジデント、Royal Hansen

セキュリティ & アイデンティティ

CodeMender プレビュー版の提供開始：ソフトウェアの脆弱性を検出および修正

Gemini Enterprise Agent Platform における CodeMender の概要動画をご覧ください。

AI による脆弱性の検出と修正

CodeMender エージェントの仕組み

スキャン：柔軟なモデル スキャンで隠れた脆弱性を検出

検証：エクスプロイトのシミュレーションと検証によりノイズを削減

修復：コード修正の自動生成とテスト

CodeMender を使い始めるには

セガサミーホールディングス: Google Security Operations と Google Threat Intelligence を導入し、セキュリティ対策をグローバルで標準化へ

"個別最適" がもたらした、セキュリティ管理・運用体制の構造的課題

ログを蓄積するだけの運用から、インテリジェントな活用へ

SecOps と Google Threat Intelligence による管理体制を世界 80 拠点で標準化

エージェントでギアを上げる: ソフトウェア定義車両のセキュリティを確保

Nexus SDV での AI 主導のエクスペリエンス

クラウドネイティブな仕組み

Google Cloud のセキュリティ管理機能による多層防御

Nexus SDV の利用を始める

選択、コンプライアンス、コラボレーション: 欧州のオープンなデジタル主権への道

1. 主権認証の改善

2. 相互運用性の促進、ベンダー ロックインの防止、調達の改革

3. 欧州の AI の未来に向けたサステナブルでオープンなインフラストラクチャの構築

今後の展望: Made with Europe

検証可能なプライベート AI: Google Cloud が Confidential Computing の新たな領域を切り開く

グローバル規模での Confidential AI

Google Cloud での Apple Private Cloud Compute（PCC）の活用

機密性の高い基盤の進化

次のステップ

AI の可能性からエージェント型の現実へ: 英国の新たな章を切り拓く

英国の企業と研究の新たなフロンティア

将来を見据えた公共部門の構築

中小企業とスタートアップの成長エンジンを強化

Platform 37 の Model Garden

エージェント型企業の青写真

共に未来を築く

Google が「IDC MarketScape SIEM 2026 Vendor Assessment」でリーダーに選出

AI を活用した Google Security Operations

脅威インテリジェンスへの比類のないアクセス

グローバル企業のオペレーショナル レジリエンスを確保

サイバー防御を強化する次のステップ

次世代の Confidential AI を推進

Confidential Computing によるプライバシーへの取り組み

Google Cloud での Apple Private Cloud Compute（PCC）の活用

プライベート AI インフラストラクチャの未来を築く

Google AI Threat Defense 発表：攻撃者の先を行くために

10 年にわたるセキュリティリーダーシップに基づく基盤

Google AI Threat Defense のご紹介

準備：マシンスピードでの対応に向けた基盤の強化

Wiz がコードリポジトリ、 CI/CD パイプライン、 AI プラットフォームとモデル、ハイブリッドクラウドなどを継続的にスキャンし、 AI ネイティブのリスクを表面化させる方法をご覧ください。

このデモでは、開発者が CodeMender のコマンドラインインターフェース ( CLI ) を使用して、いかに簡単にアプリケーションを保護できるかを紹介しています。

パートナーによる AI Threat Defense の活用方法

今後の展望： AI で攻撃者の先を行く

Next ’26: Google Cloud と Wiz が AI 時代のセキュリティを再定義

エージェント型防御の提供

あらゆるインフラストラクチャで、AI とクラウド アプリケーションを保護

AI エージェントとエージェント型ウェブの保護

Trusted Cloud の新機能

次のステップ

Gemini Enterprise・NotebookLM Enterprise の ISMAP 登録を完了

セキュリティ ベースラインの引き上げ: 必須の AI とクラウドのセキュリティがデフォルトで有効に

AI 保護とクラウド セキュリティの民主化

基本的なセキュリティを簡単に利用

Google が管理する MCP サーバーを使用してプロダクション レディな AI エージェントを構築する方法

Google が管理する MCP サーバーを使用する理由

ADK と Google MCP サーバーを使用する AI エージェントの例

1. ADK エージェントから Google MCP サーバーを呼び出す:

2. エンタープライズ グレードのセキュリティとコンテンツのガードレール

Model Armor によるコンテンツ セキュリティ

ご利用にあたって

Google Cloud、「The Forrester Wave™: Sovereign Cloud Platforms, Q2 2026」においてリーダーに選出

お客様それぞれの状況に対応: 選択肢を備えたプラットフォーム

主権を重視した設計

今後の展望

AI 時代におけるダークウェブ インテリジェンスの進化

ビジネスの詳細コンテキストと AI を駆使して敵を制する

新しいダークウェブ インテリジェンスのデモを見る

Identity-Aware Proxy（IAP）で Cloud Run のセキュリティを簡素化する

Cloud Run への IAP の直接導入

DRS 使用時に公開アクセスを許可する

ご利用にあたって

スキャン：柔軟なモデルスキャンで隠れた脆弱性を検出

2. 相互運用性の促進、ベンダーロックインの防止、調達の改革

グローバル企業のオペレーショナルレジリエンスを確保

あらゆるインフラストラクチャで、AI とクラウドアプリケーションを保護

セキュリティベースラインの引き上げ: 必須の AI とクラウドのセキュリティがデフォルトで有効に

AI 保護とクラウドセキュリティの民主化

Google が管理する MCP サーバーを使用してプロダクションレディな AI エージェントを構築する方法

2. エンタープライズグレードのセキュリティとコンテンツのガードレール

Model Armor によるコンテンツセキュリティ

AI 時代におけるダークウェブインテリジェンスの進化

新しいダークウェブインテリジェンスのデモを見る

AI データセキュリティにコンテキストが欠けている理由

Vertex AI での AI チューニングとデータサニタイゼーション

セキュリティをシンプルに: Google Cloud の推奨セキュリティチェックリストのご紹介