ランサムウェアがもたらす業務上・評判上の打撃
- ランサムウェア被害が依然として増加中
- 業務停止・金銭損失・風評被害の三重の脅威が組織を追い詰める
- 自社だけでなく利用サービスのセキュリティ対策も不可欠
AIエージェントが新たなサプライチェーン危機を生み出している。正しく対処するための時間的余裕は限られている
- AIエージェントが使うスキルやMCPサーバーに深刻な脆弱性が相次いで発覚
- 11のMCPマーケットプレイスのうち9つが悪意あるテスト投稿を承認した
- 今すぐ組織内のスキルとMCPサーバーを棚卸しし、承認リストを設けるべき
エージェントインフラの「半減期」は今やわずか数ヶ月
- AIエージェントのインフラは数ヶ月単位で刷新が必要になっている
- 安定性より「入れ替えやすさ」を優先した設計が重要
- 変化を前提に抽象化・評価基盤・監視体制を整えることが有効
AIの時代におけるファイルシステム：コンテンツインフラがかつてないほど重要な理由
- AIエージェントが増える時代に、ファイル管理基盤が重要になっている
- BoxはAIエージェントにも人間と同じ権限管理・監査ログを適用できる
- AI導入を進める企業は、コンテンツ基盤の整備を最優先にすべき
AIシステムにおける「セキュア」の意味を再考する
- AIシステムでは入力が動作を制御するため、従来のセキュリティ手法が通用しない
- 操作への耐性・行動の制約・障害の可視化・意図と権限の一致が新たな安全基準
- AIの失敗は実行中にしか現れないため、継続的な監視と評価が必要
OpenAI GPT-5.5、エンタープライズ向けコンテンツユースケースを大幅に前進させる
- GPT 5.5がGPT 5.4より全体精度で10ポイント上回った
- 複数ステップの推論が必要な業務で特に精度が向上
- 金融・医療・公共分野での複雑な文書処理に活用できる
Box AgentsとGoogle Cloud：AI相互運用性の次の時代を切り開く
- BoxのAIエージェントがGemini Enterpriseアプリに追加予定
- BoxのコンテンツをGoogle環境内で検索・分析・自動化できる
- 今すぐBox Agentを試して、正式リリースに備えられる
あなたのコンテンツというマルチエージェント生産性のスケーリング問題
- 複数のAIエージェントを増やしても生産性は自動的に上がらない
- ガバナンスされた共通のコンテンツ基盤がないと、矛盾や重複が拡大する
- 権限・バージョン・出所を統一管理することでエージェントの効果が複利的に高まる
AIが金融に参入する中、ガバナンスはどのように「その過程を示す」ことができるか？
- 金融機関でのAI活用に対し、規制当局が記録管理と人間の監督を重視
- ツールの統合、目的に応じた技術導入、人間による出力検証が重要
- AI判断の根拠を記録・証明できる体制が競争優位につながる
Aaron LevieとGoogleのRao Surapaneniが語る、ガバナンス、セキュリティ、そしてエージェント時代
- AIエージェントの企業導入と課題についての対談
- 既存業務への導入で改善できるが、将来は60〜70%のプロセス再設計が必要
- エージェントを積極的に使い、フィードバックを返すことが重要
AIが27年間見逃してきたバグを発見した。さて、どうする？
- AnthropicがClaude Mythos Previewを発表し、数十年前の脆弱性を複数発見
- 攻撃より防御側が恩恵を受けられる可能性があり、脆弱性の予防にも活用できる
- CISOは脅威モデルの更新とパッチ対応の準備を今すぐ始めるべき
RSA 2026: Signal、ノイズ、そして少し疲れた足
- RSA 2026参加で得た10の気づきをまとめた
- ツールより人・チーム間の連携が本当の課題
- 公式セッションより合間の本音会話に価値がある
AI変革が本当に起きる仕組み
- BoxがAI活用を進めた1年間の変革プロセスを公開
- エージェントは信頼できるコンテンツ基盤がなければ機能しない
- 全社員のAI教育と管理体制の整備が変革の核心になる
州および地方政府機関のAIをパイロットから本番運用へ移行させる5つの方法
- AIを活用できる統合コンテンツ基盤の構築が行政機関に必要
- 現場の課題から始め、人間の監督を残す設計が導入成功の鍵
- セキュリティと標準化を先に整えると、AI展開を安全に拡大できる
5つの大きなサイバーセキュリティへの賭け：継続的な敵対的検証
- AIが攻撃を自動化し、脆弱性発見が数日から数時間に短縮
- 定期的なペネトレーションテストをAIによる継続的な検証に移行
- 環境変化をトリガーに自動でテストし、常に最新リスクを把握できる
5つの大きなサイバーセキュリティへの賭け #4: AI優先の世界でセキュリティアーキテクチャをスケーリングする
- セキュリティ設計レビューをAIエージェントで自動化する取り組み
- 脅威モデルをAIが解析し、コーディングやテストの各エージェントに直接入力できる構造化データとして出力
- セキュリティ担当者が定型作業から解放され、複雑な設計判断に集中できる
Moltbookに学ぶエンタープライズAIエージェントの失敗事例
- AIエージェント同士が自律的に取引交渉する時代が近づいている
- Moltbookの事例でAPIキー流出や不正攻撃など深刻なリスクが露呈した
- 企業導入には身元確認・監査ログ・権限管理の仕組みが不可欠
Big Bet #3: AIが脆弱性管理を再定義する
- CVSSスコア頼みの脆弱性管理をAIで優先順位付けに転換
- 悪用される脆弱性は全体の5%以下で、本当に危険なものに集中すべき
- AIで自動PR生成や開発時点での修正提案を行い、攻撃面を縮小できる
Owens Corning、85年分の研究ノートをAI活用のナレッジベースに変換
- 老舗建材メーカーが、社員の自由なAI試行を通じて業務を変革している。
- 研究資料の検索や工場の安全管理など、現場の課題をAIで解決している。
- 小さな成功を共有して社員の主体的活用を促す手法は、組織変革の参考になる。
Big Bet #2：インテリジェンスと検知のギャップを埋める
- Box社がAIを活用し、サイバー攻撃をリアルタイムで検知する仕組みを開発中だ。
- 外部の脅威情報をAIが読み取り、検知用プログラムを自動で生成し検証まで行う。
- 数日かかっていた対応が数分で完了し、人間はより高度な防衛戦略に専念できる。