AIエージェントの企業利用が加速している。ただし、AIエージェントのセキュリティ・リスクと、その対策法は現状において広く知られてはいない。ガートナー シニア ディレクター,アナリストの矢野薫氏が、AIエージェントの業務活用において認識しておくべきセキュリティ・リスクと、その低減に向けた“6つの対処法”を、推奨事項とともに解説する。

AIが仕事を代替し始める中、サイバー攻撃の検知や対応を担うセキュリティ・オペレーション・センター（SOC）も例外ではない。実際、脆弱性評価や検知エンジニアリングなどでは、すでにAIによる代行が進みつつあるという。それならSOCはいずれ「完全自律型」になるのか。ガートナーの答えは否定的だ。その理由と残る課題とは。今、新時代のSOCへの変革が求められる背景と変革の具体策を解説する。

ランサムウェアをはじめとするサイバー攻撃の被害が広がる中、「うちの会社は大丈夫なのか」という問いが、株主から経営者へ、経営者からCIOやCSOへと、あらゆる立場に向けて投げかけられるようになった。ところが、この問いに答えるのは容易ではない。そもそも何を基準に「大丈夫」とするかがはっきりせず、セキュリティ対策に“万全”も存在しないからだ。では、何を、どこまでやれば「大丈夫」と言い切れるのか。ガートナーの鈴木弘之氏は、その到達点を「60点」「90点」「100点」の3段階の回答として示す。本記事では、その3つの中身と、被害にあってしまった際に影響を最小限に抑えるための道筋を解説する。

ゼロトラストは、広く適用すればするほど安全になる──そう考えるのは危険だ。対象を広げすぎればシステム構成は複雑になり、ユーザーや管理者の運用負荷増大だけでなくコストも膨らむ。米ガートナー シニア ディレクター、アナリストのラジプリート・カウル氏が、ゼロトラスト導入を成功に導く「8つのステップ」と、失敗を招く典型的な「落とし穴」を明らかにする。

サイバー攻撃の高度化を背景に、エンドポイント保護（EDR）ツールの採用は、すでに一定規模以上の組織では当たり前になった。ところが、導入したものの「機会があればベンダーを変更したい」と考える企業は少なくない。とはいえEDRは、脅威の検知から調査、封じ込め、復旧までを担うカバー範囲の広いツールだ。しかも成熟化によって機能面での優劣は付けにくくなっており、横並びの比較は一筋縄ではいかない。では、乗り換え先は何を基準に選べばいいのか。ガートナーの鈴木弘之氏は、調査レポート「マジック・クアドラント」の読み解き方に加え、機能の比較表では見えてこない“ある能力”を選定の決め手に挙げる。本記事では、その正体と、ツールの入れ替えとセットで取り組むべき運用改善のポイントを解説する。

「生成AIの導入で業務コストを削減できるはず…」そんな期待とは裏腹に、AIサービス導入後に想定外のコスト増加で苦しむ企業が増えている。問題は単なる「使いすぎ」ではない。料金体系や契約条件の見直しによって、これまでベンダー側が負っていたコスト増加のリスクが、ユーザー企業側へ転嫁されつつあるのだ。契約内容を見誤れば、導入後にコストが膨らみ続ける恐れがある。では、企業は契約前に何を見極め、どう備えるべきか。実践すべき4つの“防衛策”を解説する。

AIエージェントやポスト量子暗号など、企業が無視できない先進技術が次々に登場している。だが、限られた予算と人員の中で、IT部門は「何を優先し、いつ導入するのか」を見極めなければならない。判断を誤れば、競争力を失うだけでなく、セキュリティやレジリエンスの面でも大きなリスクを抱えかねない。そこでガートナーが提案するのが、先進技術の成熟度やインパクトを可視化する手法だ。2026年に本当に注目すべき技術は何か。ガートナーのシニア プリンシパル, アナリスト、リマ・グレヴィッチ氏が、徹底的に読み解く。

AIを導入したのに、成果が出ない――そんな悩みを抱える企業が後を絶たない。成功企業と失敗企業を分ける決定的な要因は何なのか。そのヒントを、ガートナーが明らかにした。1つは「AIリーダー職」という存在だ。AI活用の成熟度の高い企業の実に96％が、このAIリーダーを配置している。では、AIリーダーとは何なのか、どうすれば成功できるのか。ガートナー ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリストのエリック・ブレテヌー氏が分かりやすく解説する。

生成AIの活用が本格化し始める中、より大きな成果を上げるための非構造化データの管理に本腰を入れる企業も広がっている。ただし、多くの企業にとってそれは初めての経験だ。非構造化データの管理とは具体的にどんな取り組みなのか。また、そこで注意すべきことは何か。ガートナー シニア ディレクター,アナリストのジェーソン・メッド氏が、基本から応用までを概述する。

生成AI活用が進む中、AIエージェントへの関心が盛り上がっている。この商機をつかむべく、ベンダー各社は自社の強みを生かす製品を続々とリリースしている。だが、製品の急増が、製品ごとの機能の違いを把握しにくくさせている。ガートナー バイス プレジデント,アナリストの桂島航氏がそもそもAIエージェントとは何か、どのような製品が市場に存在するかを解説したうえで、その活用を通じた価値創出のための進め方について解説する。

「AIを導入したものの、小粒な成果しか出ない」と悩む企業は多い。実は、単なる効率化で終わる企業と、ビジネスの「抜本変革」を実現する企業の間には、明確な違いが存在する。その鍵を握るのが、成熟企業の9割がすでに配置している「AIリーダー」の存在だ。AI時代の勝敗を分けるこの新たな役職は、社内でどのような役割と責任を負うべきなのか。ガートナーのアナリストであるエリック・ブレテヌー氏が、効率化止まりの悲劇から脱却し、企業を次の変革ステージへ導くための戦略を解説する。

新たなイノベーション創出の切り札として、多くの企業が期待を寄せる生成AI。しかし現実に目を向けると、「導入したものの価値を生んでいない」「現場に定着しない」と行き詰まりを感じている企業は少なくない。実際、ガートナーの調査でも、生成AIアシスタントの大規模展開を計画する企業の少なさが浮き彫りになっているという。なぜ、多くの企業が生成AIの導入に失敗してしまうのか。本記事では、ガートナーのアナリストであるマックス・ゴス氏の解説をもとに、AI導入の“壁”を突破し、確実な成果を生み出すための「4つの対応策」を徹底解説する。