Upwind、クラウドとAIのセキュリティ強化に向け、企業価値38億ドルで4億ドルを調達

Upwind Securityは、企業価値38億ドルでシリーズCの4億ドルの資金調達を完了した。企業によるAIアプリケーションや自律型エージェントの導入が進むなか、クラウドとAIのセキュリティプラットフォームを拡大するための新たな資金を確保した。今回のラウンドはBessemer Venture Partnersが主導し、製品開発と市場開拓の拡大に充てられる。

Canapi Venturesに加え、既存投資家のCyberstarts、Greylock Partners、Craft Ventures、Leaders Fund、Salesforce Ventures、TCV、Alta Park Capital、Penny Jar Capital、Cerca Partners、Swish Ventures、Picture Capitalも出資した。

同社によると、2026年には売上高が4倍になったという。ただし、発表では具体的な売上高は明らかにされていない。今回の企業価値は、2026年1月のシリーズBでの15億ドルと比べて高い。2022年に創業したUpwindは、セキュリティチームが、スキャンや構成レビューから分かる潜在的なリスクだけでなく、稼働中のシステム内部で実際に何が起きているかも把握する必要がある、という基本的な考え方を軸に事業を展開している。

ランタイムのコンテキストが投資の中核に

クラウドセキュリティでは、脆弱なソフトウェア、リスクのある権限、構成上の問題が長いリストとして挙がることがある。運用上の課題は、どのような組み合わせが攻撃者に実際に到達可能なリスクを生み出すのか、そして何に優先して対処すべきかを判断することだ。

Upwindは、クラウドワークロード、API、AIエージェントに関する情報とランタイムインテリジェンスを組み合わせ、セキュリティ、開発、DevOpsの各チームによる判断を支援する。各アラートを個別の問題として扱うのではなく、影響を受けたワークロードを、その活動、依存関係、権限、周辺インフラと結び付けることを目指すプラットフォームだ。

「社内外のリスクを管理するうえで、コンテキストが重要です。セキュリティチームは、クラウドとAIがリアルタイムでどのように相互作用するかを理解する必要があります」と、UpwindのCEO兼共同創業者であるAmiram Shacharは資金調達の発表で述べた。

ソフトウェアエージェントがツールを呼び出し、認証情報を使い、インフラを変更できる場合、このアプローチの重要性はさらに増す。脆弱性の一覧だけでは、エージェントが行っていることのすべてを把握できない。リアルタイムの活動は、理論上の弱点と、実際に発生しているインシデントを見分けるための、もう一つの証拠となる。

Upwindが稼働中のワークロードからシグナルを収集する方法

Upwindのセンサーに関するドキュメントでは、こうしたコンテキストを支える技術の重要な一端が説明されている。同社のランタイムセンサーはeBPFを使用し、プロセスの実行、システムコール、ネットワークアクティビティ、ファイルアクセスなど、Linuxカーネルレベルの活動を監視する。ドキュメントによると、カーネル内でフィルタリングと適用処理を行う一方、センサー自体はユーザーモードのプロセスとして動作する。

Kubernetes環境では、Upwind OperatorがセンサーをDaemonSetとしてインストールし、ノードレベルでコンテナを可視化する。別のクラスター管理コンポーネントがクラスターのメタデータを収集し、センサーが取得したシグナルを補完する。同社は、悪意のあるプロセスのブロックや、侵害されたコンテナの停止といった予防機能も説明している。

同社のクラウドセキュリティプラットフォームは、ランタイムセンサーとエージェントレスのクラウドスキャナーを組み合わせている。この違いは重要だ。ランタイム監視は実際の挙動に関する証拠を加える一方、スキャンはより広範な資産一覧とセキュリティ態勢の把握に役立つ。Upwindは、アプリケーションセキュリティ、セキュリティ態勢管理、検知・対応の各領域で、これらのアプローチを統合している。

AIエージェントを保護し、エージェントをセキュリティに活用

UpwindのAI戦略には二つの側面がある。一つは、顧客が導入するモデル、アプリケーション、ツール、エージェントを保護すること。もう一つは、専門エージェントを活用し、セキュリティチームによる調査と指摘事項への対処を支援することだ。

AIセキュリティプラットフォームのページでUpwindは、AIリソースや未承認ツールの検出、AIアプリケーションを構成する要素のマッピング、そしてそれらのシステムがアクセスできる機密データや権限の特定について説明している。また、リスクのある構成やプロンプトインジェクションにつながる経路を特定するため、エージェントの指示やModel Context Protocol接続を検査する機能も挙げている。MCPはAIアプリケーションを外部のツールやデータに接続するため、こうした接続もセキュリティ境界の一部となる。

同社のAgentic Packでは、セキュリティ業務を名称の付いたエージェントに分担させている。Blueはインシデントを調査し、ランタイム、クラウド、アイデンティティのシグナルを関連付ける。Redは悪用可能な攻撃経路を検証する。Greenは修復に重点を置き、Choppyはエージェントを調整して各段階の間で証拠を引き継ぐ、対話型の制御プレーンとして機能する。

これらは、Upwindが説明する製品機能である。自律的な調査や修復と、対応の優先順位や許容できる運用上の変更に関する人間の判断とは、引き続き別のものだ。資金調達の発表では、エージェントによってトリアージの作業を減らし、チームが判断と対応に注力できるようにすることを目指している。

企業のクラウド環境への展開を拡大

Upwindは、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Oracle Cloud Infrastructureに対応している。発表によると、AWS Security Hubとの連携により、顧客はAWSコンソール内でUpwindを利用でき、AWS経由で導入手続きや請求を行うこともできる。

同社は、Siemens、Roku、Carvana、Nubank、Supabase、ClickUpを顧客として挙げている。今回の4億ドルの資金調達は、相互接続がますます進むクラウドおよびAIシステムを管理する企業への支援を目指す同社にとって、プラットフォームのさらなる開発と事業拡大を後押しする。

今回の投資は、エンタープライズインフラへのエージェントのアクセスを保護する幅広い取り組みの一環であり、認証情報およびアクセス基盤を手がけるInfisicalが最近資金を調達したこともその一例だ。Upwindが注目するのは、アクセスに伴う活動、すなわち何が稼働しているのか、何にアクセスできるのか、どのような露出が重要なのか、そして挙動が変化したときにセキュリティチームがどう対応するのかだ。