AxiproのCEO兼創業者、Ali Hayat氏 – インタビューシリーズ

Ali Hayat氏はAxiproのCEO兼創業者です。産業リスク管理とISO監査の経験を持ち、サイバーセキュリティおよびコンプライアンスのコンサルティングにも携わってきました。キャリア初期には、安全性、規制要件、オペレーショナルリスクが極めて重要となる、重大なリスクを伴う産業環境で業務に従事しました。その後、外部からの資金調達を受けずにAxiproを立ち上げ、成長企業が実践的なセキュリティ対策を導入し、監査に備え、新たに生じるAIリスクに対処できるよう支援することに注力してきました。

Axiproは、SOC 2、ISO 27001、ISO 42001などのフレームワークやデータ保護要件への対応を支援する、サイバーセキュリティおよびコンプライアンスのコンサルティング会社です。コンサルティング、コンプライアンスの自動化、監査準備、セキュリティテストを組み合わせ、継続的なモニタリングと人による監督を重視しています。本インタビューでは、Hayat氏が、AIを活用したコンプライアンス業務、シャドーAI、自律型エージェントのリスク、地域ごとのガバナンスの違い、認証取得とサイバーセキュリティのレジリエンスとの隔たりについて語ります。

あなたはキャリアの初期に、安全性、リスク管理、規制遵守が極めて重要となる重大なリスクを伴う産業環境で、Saudi Aramco、ADNOC、TotalEnergiesが関わるプロジェクトに携わっていました。産業安全と監査の分野からサイバーセキュリティへ転身したきっかけは何ですか。また、最終的にAxiproを創業しようと決めた理由は何でしょうか？

品質管理の仕事をしていたときに市場のギャップに気づき、Axiproを創業しました。2021年、新しいサイバーセキュリティプラットフォームが次々と登場し、SOC 2やISO 27001への準拠を半自動化するサービスを提供していることに気づきました。

こうしたプラットフォームによって技術チームのコンプライアンス対応の負担は大幅に軽減される一方、導入時の設定や継続的な保守は依然として必要だと分かりました。成長への対応に追われるスタートアップは、コンプライアンスを確実に管理してもらうため、人が主導するチームに費用を払うだろうと考えたのです。こうしてAxiproが誕生しました。

そして2022年、最初のAIプラットフォームがリリースされました。これもまた、新たな気づきを得た瞬間でした。業界の多くの人が仕事を奪われることを恐れるなか、私はすぐに、これが大きなチャンスだと気づきました。AIによってサイバー攻撃はおそらく指数関数的に増加し、それに対応するため、スタートアップのセキュリティとコンプライアンスのニーズを導く熟練した人材が必要になるでしょう。

現在、当社はDrataのエリートパートナー、Vantaのプリファードパートナーとして、主要なサイバーセキュリティおよびAIの基準への準拠に向け、300社を超える企業を支援してきました。

外部からの資金調達を受けずにAxiproをゼロから築き上げ、数百社の顧客を抱える国際的なコンサルティング会社へと成長させました。サイバーセキュリティ事業を自己資金で立ち上げ、運営するうえで最大の課題は何でしたか。また、サービスの品質を維持しながら事業を拡大するために、テクノロジーや自動化はどのように役立ちましたか？

最初の数年間は非常に厳しいものでした。子どもが生まれる直前に貯金を使い果たしたことから、業界を席巻する最初のAIモデルを目の当たりにしたことまで、最初の2～3年間が、今の私に白髪をもたらした原因の一つでしょう。

確立された評判、大規模なオフィス、多額のマーケティング予算を持つ、数社の巨人を相手に競争していました。私はバーレーンを拠点とし、品質管理の経験はあったものの、マーケティング予算はゼロでした。

そこで私は、あえて逆張りの道を選びました。組織をスリムかつ効率的に保ち、大手企業よりも低価格でサービスを提供したのです。

その結果、多くの新規顧客を獲得できましたが、利益率は低いままでした。キャッシュフローの管理は一種の芸術となり、最初の2年間はかろうじて乗り切りました。初めて複数のフレームワークに対応する5桁の契約を締結したことで、すべてが変わりました。これにより少し余裕が生まれ、初めてフルタイムの社員を採用できたほか、パートナーシップや紹介以外のマーケティングにも取り組むことを考え始めました。

Axiproは、デジタルトランスフォーメーションと自動化を通じて、複雑なコンプライアンスフレームワークへの対応を簡素化することに注力しています。人工知能は従来のコンプライアンス業務をどのように変えていますか。また、AIによる効率化の機会が最も大きいのは、どのような業務だと考えていますか？

コンプライアンス業界はAIから大きな恩恵を受けています。以前は、証拠資料の収集と対応付け、セキュリティ質問票への回答、ポリシーの作成など、反復作業の多くに頼っていました。現在、こうした作業のほぼすべてが自動化されています。また、AIにより、サイバーセキュリティやコンプライアンスに関するリスクの継続的なモニタリングと兆候の検知も可能になりました。

現在、コンプライアンスプロセスのほぼすべての段階にAIが関わっています。新しい顧客の受け入れ後、当社独自のAIが、その企業の業界、規模、所在地に基づいて自動でリスク評価を実施します。これまでの支援案件に関する大規模なデータベースを活用し、潜在的なリスクや危険信号を自動的に洗い出しています。これはおそらく、AIがもたらす最大の付加価値です。

サイバー攻撃者もAIの恩恵を受けており、攻撃は指数関数的に増加しています。自動脅威検知に取り組む当社のような企業と、攻撃を自動化するハッカーとの間で、いわばAI対AIの軍拡競争が起きています。

ここで人間の判断が必要になります。それは、当社の仕事の中核でもあります。AIに反復作業を担わせ、業務効率を高めることで、人間が脅威を判断し、対応することに集中できるようにしなければなりません。

多くの組織では今も、監査の準備を中心とした定期的な取り組みとしてサイバーセキュリティコンプライアンスに対応しています。AIを活用したツールやDrataのような継続的モニタリングプラットフォームは、この取り組みをどのように変えているのでしょうか。また、継続的なコンプライアンスへの移行は、企業にとって何を意味するのでしょうか？

私がコンプライアンスの仕事を始めた頃は、誰もが監査シーズンを嫌がっていました。企業は一年の大半、管理策を放置し、監査期限が迫ると、スクリーンショットやログを集めるために何週間も費やしていました。監査に合格すれば、その日に限ってコンプライアンスを満たしていたというだけで、それ以上のことはほとんどありませんでした。

Drataをはじめとする同様のプラットフォームが、この状況を変えました。企業のクラウド環境や人事ツールに接続し、管理策を毎日確認します。誰かが多要素認証（MFA）を無効にした場合や、退職した従業員がまだアクセス権を持っている場合は、すぐに検知され、私たちのチームがただちに対処します。

企業にとって、コンプライアンスは年に一度のプロジェクトではなくなり、日常業務の一部になっています。監査はより短期間で、より低コストで済むようになり、営業チームは大企業の購買担当者に自社のセキュリティ状況を求めに応じて提示できます。その結果、商談をより早く成立させられます。

データプライバシーとサイバーセキュリティは、機密性の高い業界で事業を行うための要件から、マーケティング上の付加価値へと、徐々に位置づけを変えつつあります。

組織がセキュリティ関連文書の作成、リスク評価、コンプライアンスに関する証拠の確認にAIをますます活用するなか、こうしたシステムが正確で信頼できる結果を出すには、どのような対策が必要でしょうか？監査や認証のプロセスにおいて、人間の専門知識が不可欠な領域はどこでしょうか？

AIは、もっともらしい文書を書くことに非常に長けています。方針文書の体裁が完璧でも、実際には会社に存在しないプロセスを記述していることがあります。

私たちは、AIに文書の草案を作成させ、問題点を指摘させたうえで、クライアントや監査人に提出する前に、チームの誰かがすべてを確認するようにしています。また、AIが生成した内容はすべて、その根拠となる証拠を示す必要があります。そうすれば、内容を検証できます。

内部監査と外部監査については、私は明確な一線を引いています。監査人は自分の名前と職業上の信用をかけて承認します。AIは証拠の確認を効率化する助けにはなりますが、企業を認証するかどうかの判断は人間が下すべきです。責任を負う人がいなければ、認証の価値は失われます。

Axiproは、ISO 27001、SOC 2、そしてAIマネジメントシステムに関する国際規格であるISO 42001などの規格への対応に取り組む組織を支援しています。責任あるAIガバナンスの確立を目指す企業は、どのような新たな課題に直面していますか？また、AI関連リスクの管理は、従来の情報セキュリティコンプライアンスとどのように異なるのでしょうか？

私たちが話をする企業の多くは、自社でどれほどAIを利用しているのかさえ把握していません。これを「シャドーAI」と呼びます。

マーケティング部門はあるツールを契約し、開発者は製品にモデルを組み込み、財務部門の誰かはスプレッドシートの内容をチャットボットに貼り付けています。いずれも悪意によるものではありません。皆、仕事を速く進めようとしているだけで、AIツールは安価で、すぐに使えます。しかし、その結果、企業データが簡単に外部へ流出するおそれがあります。

ISO 42001やAIコンプライアンスに関するプロジェクトの多くでは、まず何よりも、こうした利用状況をすべて洗い出すことが重要です。経費報告書、ソフトウェアの契約状況、ネットワークデータを確認し、各チームに日々実際に何を使っているのかを尋ねます。そうしてできあがる一覧は、ほとんどの場合、予想よりも長くなります。

AIを禁止してもうまくいかないことが多く、逆効果で非効率です。私たちは、クライアントがAIモデルによる効率化の恩恵を受けられるようにしたいと考えています。より良い方法は、業務に役立つ承認済みツールをスタッフに提供し、どのようなデータを入力できるか明確なルールを定め、新しいツールを簡単に申請できるようにすることです。

AIガバナンスでは、情報セキュリティではこれまで問われなかった点も確認する必要があります。ISO 27001で主に重視されるのは、不適切な人物がデータにアクセスできないようにすることです。ISO 42001ではそれに加え、AIが適切に動作しているか、その判断を説明できるか、そしてAIが誤った結果を出したときに誰が責任を負うのかも把握しなければなりません。

こうしたリスクは、変化のスピードも速くなります。ベンダーが一晩でモデルを更新し、こちらが何も変更していないのに、製品の動作が変わることもあります。

すでにISO 27001を取得している企業は、有利な立場から取り組みを始められます。両規格は同じマネジメントシステムの構造を採用しているため、基盤となる作業の多くはすでに完了しています。

機密情報へのアクセス、企業システムとの連携、業務プロセスの実行が可能な自律型AIエージェントが登場するなか、組織はどのような新たなサイバーセキュリティおよびコンプライアンス上のリスクに備えるべきでしょうか？自律性を高めるこうしたシステムに、既存のセキュリティフレームワークで対応できるのでしょうか？

今、私が最も注目しているのはエージェントです。通常のソフトウェアは、指示されたとおりに動作します。一方、エージェントは自ら判断を下し、だまされることもあれば、他者をだますこともあります。hugging faceのインシデントで見られたとおりです。

私たちが最もよく目にするリスクは、プロンプトインジェクションです。攻撃者はメールやPDFに指示を隠すことができ、エージェントがそれを読み込むと、与えられたアクセス権限を使ってその指示に従ってしまいます。

2つ目のリスクは、企業が手軽さを優先して、エージェントに過剰なアクセス権を与えてしまうことです。従業員が専用アカウントではなく、自分のメールアカウントを通じてAIエージェントにアクセス権を付与することもよくあります。その場合、人間とボットのどちらが変更を加えたのかを特定するのが非常に困難になります。ログの記録が不十分なら、エージェントが何をしたのかさえ分からない可能性があります。

ISO 27001とSOC 2は、アクセス制御やログ記録といった基本事項を引き続きカバーしており、ISO 42001はAI関連の側面に役立ちます。ただし、いずれも自律型エージェントを想定して策定されたものではないため、近いうちに新たなガイダンスが示されると考えています。

AIUC-1はAIUC-1向けの主要な標準として台頭しつつあり、私たちはその導入に向けたスタッフの研修を始めたばかりです。クライアントとは何度か話し合っていますが、まだ提示できる事例研究はありません。大手サイバーセキュリティ企業から強い支持を得ているため、このフレームワークがAIエージェントの主要な標準になると期待しています。

中東、欧州、米国で業務に携わるなかで、規制環境やリスク管理のアプローチの違いを経験されてきました。AIガバナンスやデータ保護における地域ごとの違いは、企業のAI導入にどのような影響を及ぼしていますか。また、複数の法域で事業を展開する組織には、どのような課題が生じますか？

バーレーンを拠点に、欧州や米国のクライアントと仕事をするなかで、AI関連の規則が収れんするとは考えなくなりました。むしろ、地域間の隔たりは広がっています。

欧州では法律によって規制されています。EU AI法はAIシステムをリスクに応じて分類し、それぞれのカテゴリーに求められる対応を定めているため、欧州企業は慎重に進め、あらゆることを文書化する傾向があります。米国には連邦レベルのAI法がなく、規制の大部分を市場に委ねています。買い手は契約でNISTのAIリスク管理フレームワーク（AI RMF）のような枠組みを求め、残りは賠償責任によって補われます。中国は3つ目の道を取り、テクノロジーが新たなリスクを生むたびに新しい規則を設けています。

私が最も興味深いと感じるのは湾岸地域です。たとえばサウジアラビアには、まだ分野横断的なAI法がありません。拘束力のある規則の大半はデータ保護法と政府調達にあり、これは政府がこの地域で最大のテクノロジー購入者だからです。遵守すべき要件は、顧客が誰かによって大きく異なります。サウジアラビアの規制当局であるSDAIAが2024年に自らISO 42001の認証を取得したことで、入札時にどの規格が求められるのかが市場に示されました。

最も難しいのは、企業がこれらの地域のうち複数で事業を展開する場合です。欧州向けに販売するリヤドのSaaS企業は、EUの技術要件を満たしていても、サウジアラビアのデータ登録や移転に関する規則に抵触することがあります。どちらの側も、もう一方の側の書類を受け入れません。

私たちは、ISO 42001とISO 27001を組み合わせた、どの地域でも通用する基盤を構築し、その上に各地域の要件を加える方針です。ISO 42001を取得しても、それだけでどこかの地域の法令遵守が保証されるわけではありませんが、これらすべての地域で受け入れられる共通言語に最も近いものです。

セキュリティ認証の取得と、真のサイバーセキュリティ・レジリエンスの維持との間には、大きな隔たりがあることが少なくありません。組織はAIや自動化をどのように活用すれば、チェックリストを満たすだけのコンプライアンスを超え、新たな脅威に継続的に適応するセキュリティ対策を構築できるでしょうか？

真新しいSOC 2報告書を取得している一方で、誰も気づいていなかった基本的なセキュリティ上の欠陥を抱える企業を見てきました。そうした企業の目標は監査に合格することでした。認証は、ある特定の日に企業が基準を満たしていたことを示しますが、攻撃を防げるかどうかまでは示しません。

そこから先へ進むには、それぞれの管理策がテストに耐えられるかを確かめる必要があります。ここでは自動化が大いに役立ちます。継続的な監視によって、問題がまだ小さいうちに発見でき、最新の脅威データを用いることで、リスク評価を攻撃者の現在の動向に即したものにできます。定期的な侵入テストや攻撃シミュレーションを行えば、管理策が実際に機能するかどうかも確認できます。

今年CREST認証を取得したのも、その取り組みの一環です。クライアントのセキュリティをテストし、その結果を文書化したいと考えました。

今後3～5年を見据えたとき、AIはサイバーセキュリティおよびコンプライアンス・コンサルティング業界をどのように変革するとお考えですか？AIエージェントがいずれ、定型的なコンプライアンス業務の大半を自律的に担うようになると思いますか。また、こうしたテクノロジーの成熟に伴い、Axiproはどのように進化していくとお考えですか？

5年以内に、AIエージェントは証拠の収集、ポリシーの更新、セキュリティ質問票への回答など、定型的なコンプライアンス業務の大半を担うようになると思います。そうした業務について、明確な専門性がないまま作業時間に応じて料金を請求している企業は、苦境に立たされるでしょう。

とはいえ、エージェントだけでコンプライアンス業務を担うようになるとは思いません。AIが担う業務が増えるほど、残された判断の重要性は高まります。監査を承認し、問題が起きたときにその影響に対処する人は、これからも必要です。攻撃者もAIを使うようになるなか、熟練した防御担当者への需要は増え続けるでしょう。

Axiproでは、文書作成に費やす時間を減らし、クライアントへの助言やセキュリティのテストにより多くの時間を使うようになると考えています。社内のAIがより多くの業務遂行を担い、チームは人間の判断を要する決定に注力するでしょう。2022年当時は、私たちのような企業はAIによって不要になると考える人が大勢いました。ところが実際には逆で、私たちは成長を続けています。月次で10％を超える成長を記録することもあり、時には対応しきれないほどの仕事を抱えています。今後、状況が落ち着くとも考えていません。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。サイバーセキュリティコンプライアンス、AIガバナンス、継続的なセキュリティ対策の構築について詳しく知りたい読者は、Axiproをご覧ください。