ショーン・ローチ、Obsidian Securityの製品マーケティング・顧客価値実証担当シニアディレクター — インタビューシリーズ

ショーン・ローチ氏は、Obsidian Securityで製品マーケティングと顧客価値の評価・実証を統括するシニアディレクターです。SaaSとAIのセキュリティ、事業展開戦略に関する部門横断の取り組みを率いています。同社初の統一的な用途整理の枠組みを作るうえで重要な役割を担い、営業、マーケティング、顧客支援部門の活動を、測定可能な事業成果に結びつけてきました。また、生成AIやAIエージェント向けのセキュリティ製品の投入も統括しています。以前はForter、Aviatrix、Oktaなどで幹部職を務め、事業価値に関する助言、価格戦略、顧客にとっての価値の実証、経営幹部向けの投資対効果の分析を専門としていました。サイバーセキュリティ、企業向けソフトウェア戦略、金融調査の経験を持ち、技術の能力を企業顧客にとって測定可能な事業上の効果へと結びつけることに精通しています。

Obsidian Security は、現代のクラウド環境でSaaSアプリケーション、AIエージェント、ID、企業のシステム連携を守るサイバーセキュリティ企業です。統合基盤を提供し、脅威の検知、SaaSのセキュリティ状態の管理、データへのアクセス統制、重要業務での危険な活動の監視を支援しています。対象にはMicrosoft 365、Salesforce (CRM )、Slackなどのクラウドサービスがあります。近年はAIエージェントのセキュリティにも進出し、自律的なAIシステムがSaaS基盤、データ、業務の流れとどう関わるかを企業がリアルタイムで把握できるようにしています。創業者はCrowdStrike (CRWD )、Okta、Cylance、Carbon Blackなどで経験を積んだセキュリティ分野の幹部です。同社は、クラウドやエージェント型AI環境の複雑化に対応する、SaaSとAIの包括的なセキュリティ基盤と位置づけています。

事業価値、リスク戦略、SaaSセキュリティが交わる領域で経験を積み、現在はObsidian Securityで顧客価値の実証と製品マーケティングを率いています。AIを活用するSaaS環境の保護に関心を持った理由は何ですか。また、OpenClawsのような新しいエージェント技術に対し、Obsidianはどのような点で異なる方法を取っていますか。

私の経験では、最大の問題はいつもセキュリティ対策から見えない部分でした。侵害は、まさにそこに潜んでいるからです。連携が切れていたり管理されていなかったりするシステムが、従来の対策では捉えられない危険を生む事例を見てきました。主要な基盤に接続するための新しい連携手段や、通常の監視範囲外の接続でも、同じことを直接経験しました。IT部門が無効化したと思った後も接続が残っていたケースさえあります。こうした経験から、リスクは保護したつもりのシステム内部だけでなく、システム間のつなぎ目にも多く存在すると分かりました。

今は、管理されていないシャドーITからシャドーAIへと問題が移っています。新しいツールやエージェントによる業務の流れは、管理の方針が追いつかない速さで現れ、広がります。多くの対策は、すべてを一つの制御基盤に集約して管理しようとします。しかし、分散環境ではこの方法が成り立ちません。特に、自社が所有せず、完全には制御できない他社のアプリケーション内で重要なデータや活動が動いている場合はそうです。

これが、AIを活用するSaaS環境の保護に関心を持った理由であり、Obsidianの方法を魅力的だと考える理由でもあります。SaaSの侵害件数は 300％増加 しているのに、多くの組織はアプリケーションが実際にどう使われているかを十分に把握できていません。私たちはこの不足を埋め、企業内で何が起き、どこに危険があるかを理解できるようにしています。OpenClawsのようなエージェント技術が成熟するほど、この方法は重要になります。問題は、特定のデータへのアクセス権があるかだけではありません。何にアクセスでき、どれほど速く行動できるかも問われるのです。

OpenClawsなどのエージェント型AIは、NVIDIA (NVDA )のGTC後に大きな注目を集めています。セキュリティ上のリスクという観点で、従来のAIツールと根本的に異なる点は何でしょうか。

人間以外の主体に割り当てられるIDとは何か、どう保護するかを理解することが、セキュリティ部門にとって不可欠になっています。現在、ITセキュリティ上の事故の 68％ に機械のIDが関わり、調査対象企業の半数は、管理されていない非人間IDが原因の侵害を経験しています。セキュリティ業界は、SaaSのセキュリティ状態や人間のIDの管理を主に重視してきました。その間に、非人間IDは裏側で増え続けました。今、企業が管理者権限を持つAIエージェントを大規模に導入する中で、管理不足が重大な問題になっています。

OpenClawsのようなシステムは、真にエージェントとして動くAIの可能性とリスクの両方を示しています。限定的で監督された業務の流れを超え、実際の自律性を持つAIが外に放たれる、初期の事例の一つです。

そうした能力が広く利用可能になると、専門家でない人も重要システムを操作し、場合によっては悪用しやすくなるため、リスクは急速に変わります。すでに人々は、APIキー、標準の連携機能、他社製アプリケーションなどを通じてAIエージェントをSaaS環境に接続し、脅威の範囲を広げています。エージェントによる新しい業務の流れが増えるたびに、アクセス経路も何倍にも増えます。

最近の Vercelの侵害事件 は、セキュリティ部門が直面する脅威の拡大を示しています。他社製アプリケーションに権限を与えると、その基盤に関わるすべての人や組織、つまりクラウド提供者、開発者、さらに彼らが接続するサービスも、暗黙に信頼することになります。多くの企業は、実際に何に同意したかを把握していません。エージェント型AIの急速な普及が、この問題を増幅しています。

多くのAIエージェントは、動きを制御する十分な仕組みなしに動作しています。識別に使える痕跡が得られなかったり、制限が弱かったりすると、エージェントが何をし、何に触れ、何が変わったのかを事後にしか把握できません。この組み合わせが、従来のAIツールと根本的に異なるリスクを生んでいます。

OpenClawsは広い権限と自律性によって新たな攻撃対象を生みうると述べています。企業がこのリスクに直面する具体的な場面を教えてください。 

OpenClawsのようなエージェントが、独立した作業から実際の本番環境へと導入された瞬間に、リスクは現実になります。これは既に起きています。

多くの組織は、適切な人がエージェントを使えるか、エージェントが期待どおりに振る舞うかを確認しています。しかし、エージェントが別のエージェントとやり取りし始めた場合を考える組織はわずかです。

そこで、攻撃対象となる範囲が大きく広がります。例えば、SlackのメッセージやJiraのチケットといった一つのシステムの出力が、別のシステムで動作を起こすきっかけになります。責任者はそのやり取りを制御できなくなり、一貫した監視や監査記録を保てません。同時に、エージェントは複数のSaaS APIに接続します。その多くには、適切な中継・制御の仕組みやセキュリティ対策がまだありません。

平均的な企業では既に数百のエージェントが動いており、その数はこの1年でほぼ 100倍 に増えています。実際に調べると、38％に中程度、高度、または重大なリスク要因があります。大半は責任者が文書化されておらず、既に存在しないアカウントで作成されたものも複数あります。それでも本番システムへの接続は生きており、実行履歴は全く残っていません。

この不足を埋めるには、アプリケーション内部まで深く把握し、各認証情報で実際に何ができるかを、システム、データセット、実行を呼び出す主体ごとに理解する必要があります。その文脈がなければ、全体の半分しか見えません。責任者は、検知から実行時の制御へと方針を変える必要もあります。被害が起きた後ではなく、動作が完了する前の実行時点で阻止するのです。

多くの組織は、SaaSのセキュリティ対策は既に十分だと考えています。エージェント型AIが登場すると、その前提はどこで崩れるのでしょうか。

多くの組織はSaaSのセキュリティを「解決済み」と考えていますが、エージェント型AIの導入が進むと、その前提が揺らぎます。予算を承認し、ツールを導入すれば対応済み、と考えがちです。しかし、その環境を支えるSaaS APIは、実際には十分に管理されてきませんでした。API層で何が起き、どのSaaS資産が相互に通信しているかを、企業が把握できる範囲は非常に限られているからです。

構造的な盲点が生まれています。IDや端末を守っていても、APIを介してSaaSのデータに誰がアクセスし、何をしているかは明確でないことがよくあります。多くの組織は、背後で起きるAPI経由のやり取りの規模や動きを十分理解しないまま、公開インターネットから重要システムへ直接接続し続けています。

エージェント型AIは、この不足を露わにし、対策が追いつかない速さで課題を生み出しています。同時に、APIを巡る議論を促すきっかけにもなっています。

複数のシステムでデータにアクセスし、移動させ、それに基づいて動く自律型AIエージェントを、企業はどのように管理すべきでしょうか。  

今、AI導入を遅らせたい責任者はいません。速く進め、測定可能な成果を示せという圧力が高まり、評価にトークン消費量まで使われる状況では、なおさらです。AI導入の指示は経営トップから直接出されることも多く、CEOが取締役会や一般の関係者に進捗を報告するため、導入を急ぐ圧力はさらに強まります。「何が何でもAI」という姿勢が当たり前になると、従来の管理手続きでは、設定ミスや過剰な権限を十分な速さで修正できません。

問題は、エージェントが修正を待たないことです。数秒のうちにシステムを発見し、動作を連鎖させ、複数のSaaSアプリケーションにまたがる業務を実行できます。人間が気づく前、まして介入する前に、 10以上 の手順を終えていることもよくあります。

だからこそ、管理は開発の早い段階で問題を見つけるだけでは足りず、実際にエージェントが動く瞬間の制御がますます重要になります。不正使用の後にしか制御できないのでは、セキュリティ責任者はエージェントを効果的に管理できません。

エージェントがSaaS間で自律的に判断する環境では、こうした脅威を防ぐ唯一の有効な方法は、実行時に管理する「ランタイムガバナンス」です。実行後の検知を超え、権限昇格、過剰なデータアクセス、方針違反を、組織に影響する前に見つけて阻止する必要があります。対策はOWASPの標準や業界の推奨手法に沿い、明示され、実際に強制できる範囲内でエージェントを動かすものでなければなりません。そうすることで、革新を損なわず、導入の速さについていけます。

技術面から見ると、エージェント型AIがSaaS環境に持ち込む脆弱性のうち、最も見落とされがちなものは何でしょうか。

新しいSaaSツールを導入した企業が、AI機能が目立たない形で追加されたり、初期設定で有効になったりしていると気づくことが増えています。しかし、その機能には、従来のSaaS機能でセキュリティ部門が頼りにしてきた設定管理や監査のしやすさが伴わないことがよくあります。動作が実行されても、人間が始めたのか、自律型エージェントが始めたのか区別しにくいのです。SaaSアプリケーションそのものに組み込まれているため、AI機能を無効にできない場合も多くあります。

この曖昧さは、セキュリティと管理の大きな盲点になります。内蔵AIが利用者の代わりに判断する場合、組織には、その意図をたどり、判断の論理を理解し、特定の動作のきっかけを確認する明確な手段がないことがよくあります。

SaaS内部のAIの供給網を考えると、リスクはさらに深刻になります。内蔵AIは、上流のモデル、サービス、他社との連携機能に依存していることが多いからです。どこかが侵害され、性能が低下し、あるいは操作されると、SaaS内のAIが、信頼された業務アプリケーションを攻撃経路の一部に変えてしまう可能性があります。

SaaS内のAI層は、実質的に独自の供給網になっています。それ自体を監視し、管理すべき新しい種類のリスクです。内蔵AIの動きや依存するデータが見えなければ、組織はSaaSの攻撃対象範囲のうち、拡大しつつある部分を把握できません。

事業価値やリスクの定量化に長く携わってきました。保護が不十分なAIエージェントによる財務面や評判へのリスクを、組織はどう測定すべきでしょうか。  

AIエージェントの不正使用や侵害が起きた場合、直ちに影響するのは事件そのものだけでなく、その後の組織の対応です。責任者が慎重になるため、企業がAIを導入し、拡大しようとする速さが落ちます。いったん信頼が崩れると、もともと価値を生んでいた革新の原動力を再び動かすのは、はるかに難しくなります。

この影響は社内だけでなく、社外の関係者にも及びます。取締役会、顧客、株主は責任ある展開を期待しており、自律型エージェントによる失敗は、すぐに受託者としての責任や評判の問題になります。設計時からセキュリティを組み込んでいなければ、企業は事後対応として制御や安全性を協議せざるを得ず、事業全体の意思決定が遅れます。

見落とされがちな、より構造的な財務リスクもあります。AIエージェントによる被害の及ぶ範囲が広いと受け止められるほど、企業は資本配分に慎重になります。想定される事故に備え、資金を留保したり、投資を遅らせたりする場合もあります。

つまり、エージェントの保護は単なるリスク軽減ではなく、売上と成長の問題でもあります。エージェントを管理し、動作を限定できていると信頼してAIを展開できる企業は、速く進めます。確信を持てない企業は、自ら減速することになります。2026年には、速さと信頼を組み合わせる能力が、大きな強みになりつつあります。

AIを素早く導入することと、責任を持って展開することには、明らかな緊張関係があります。リスクを増やさず革新を進めたい企業にとって、両立できる戦略とはどのようなものでしょうか。  

現在、導入と責任ある展開の間にある大きな不足の一つは、情報発信です。多くの企業はSaaS環境でAIを積極的に使いながら、使い方や保護策について、社外に一貫した明確な説明をしていません。実際の対策が伝わらないため、顧客や取引先が最悪の事態を想像し、かえってリスクを高めることがあります。

両立を図るには、責任あるAIの利用を、社内の法令順守の確認にとどめず、顧客に提供する価値の一部と捉えます。企業には、AIをどう管理し、何ができて何ができないのか、機密性の高いシステムと関わる際にどのような保護があるのかを、もっと明確に説明する余地があります。そうした明快さが信頼を築き、安全にAIを拡大する助けになります。

SaaS内でのAI利用を明確に説明し、その動きが体系的に管理され、観察できると示せる企業は、周囲に受け止められるリスクを増やさずに、より速く革新を進められます。

エージェント型AIを試す企業が増えています。次に大きく報道される侵害事件の当事者にならないために、セキュリティ部門が今日すぐ取るべき行動は何でしょうか。  

エージェント型AIは、新しい種類のリスクを生むだけでなく、組織がまだ把握していないリスクも加速させます。実際、シャドーAIがあると、侵害1件当たりの平均費用に 67万ドル が上乗せされます。ただし、根本の問題は把握できていないことです。AIがどこで使われ、システムとどうやり取りするかを知らなければ、事故の検知と封じ込めに時間がかかり、財務面と規制面の影響が直接大きくなります。

まず、事業全体で状況を把握できるようにする必要があります。セキュリティ部門は、承認済みと未承認のAI利用の両方を理解しなければなりません。アプリケーションだけでなく、AIが実際に判断を下し、または判断に影響する業務の流れまで見る必要があります。

把握できたら、実際に適用できる方針へと変え、仕事が行われるシステムに組み込みます。AIの使い方を事業部門と合意し、文書上のルールから、端末、SaaS基盤、エージェントシステムを横断する技術的な制御へと進めるのです。実行経路の早い段階にこうした対策を入れるほど、シャドーAIや自律型エージェントによる、高額で封じ込めにくい事故が起きる可能性は下がります。

エージェント型AIが企業の基盤にさらに深く組み込まれるにつれ、セキュリティの状況はどう変化すると思いますか。

AIによる脅威に対応するには、AIを前提として設計されたセキュリティが必要です。システムは機械の速さで動作し、セキュリティ運用を根本的に変えなければなりません。人間も関与し続けますが、AIにまだ欠けている文脈の理解や判断力を生かし、戦略的な監督へと役割を移します。

セキュリティ部門の構成も変わります。人数が減るとは限りませんが、担当範囲は大きく広がり、自動化やAIツールによって、一人の専門家がはるかに広い範囲に責任を持つようになります。

さらに、エージェント環境では監視と検知だけでは足りません。実際に制限を適用する仕組みが必要です。機能のオン・オフ、動作のリアルタイム制限、不適切に動くシステムや企業全体を危険にさらしうるシステムの隔離を行う、スイッチのような仕組みです。AIの供給網のリスクは、緊急停止スイッチに相当する制御を設計に組み込まずに済ませられるほど小さくありません。

今後もAIは加速し、人間の速さや能力を超える可能性があります。ただ、リスクだけでなく機会も議論しなければなりません。子育てと同じで、AIは成長し、間違いも犯しますが、私たちを超える力も持っています。勝つのは、AIを大規模に取り入れながら、安全に、信頼して展開するための制御の仕組みを築く組織でしょう。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい方は、 Obsidian Securityのウェブサイトをご覧ください。