AIエージェントという新たな内部脅威にどう備えるか？ExabeamがGoogleセキュリティ運用と統合し、行動分析で可視化へ

統合の仕組み

アーキテクチャ上の核心的な変更点は、セキュリティテレメトリを外部の分析エンジンにルーティングするのではなく、Exabeamの行動モデルをGoogle Security Operations内に既にホストされているデータ上で直接実行する点にある。これにより、セキュリティチームは、人間のユーザーに適用してきたのと同じ行動ベースライン化と異常検知を、非人間型アイデンティティ（AIエージェント）にも、単一の統一プラットフォーム上で適用できるようになる 。

このソリューションはGoogle Cloud Marketplaceでも調達可能で、Google Cloudエコシステムに既にいる組織の管理負荷を軽減する 。

AIエージェントの「盲点」をどう塞ぐか

従来のセキュリティ監視は、人間の行動パターン（ログイン時間、ファイルアクセス量、エスカレーション手順など）に基づいて構築されてきた。AIエージェントはそのモデルを壊す。彼らは24時間365日稼働し、APIを直接呼び出し、正当なクレデンシャルを正規のワークフローで使用し、基盤モデルが更新・再学習されるにつれて静かに意図から逸脱する可能性がある 。

ExabeamとGoogleの統合は、以下の3つのメカニズムでこのギャップに対処する。

非人間型アイデンティティのための行動分析。 セキュリティチームは、AIエージェントの活動パターンを人間のユーザーと同じプラットフォーム上で監視し、誤用や不正、侵害を示す異常を検知できる 。エージェントが通常のスコープ外のシステムにアクセスし始めたり、異常な順序でツールを呼び出したりした場合、行動モデルがフラグを立てる。

人間とエージェントにわたる統一された内部脅威検知。 Exabeamの行動インテリジェンスは、従業員、契約社員、AIエージェントのいずれに由来するかに関わらず、リスクのある活動を特定する。Exabeam CEOのPete Harteveld氏は「AIエージェントの台頭は、仕事の進め方と、組織がリスクをどう考えるべきかを根本的に変えている」と指摘する 。Exabeamの最高AI・プロダクト責任者であるSteve Wilson氏は、さらに直接的にこう述べている。「AIエージェントが企業環境内でデジタルワーカーとなった今、組織は人間と非人間の両方のアイデンティティを、同じレベルの監視下で保護し統治しなければなりません」 。

データ移動のオーバーヘッドなし。 分析はGoogle Security Operationsに既に存在するデータ上で直接実行されるため、チームはエージェントのテレメトリを別のツールにルーティングする運用上の複雑さを回避できる。Exabeam社内テストによれば、これにより検知、調査、対応（TDIR）のワークフローを最大80%高速化できるという 。

なぜ今、この統合が重要なのか

この統合は、2025年から2026年にかけてExabeamが「エージェンティック・エンタープライズ」向けに行動インテリジェンスを適応させるために継続的に行ってきた取り組みの一環である。同社は2026年7月、AIに特化した検知カバレッジを90の検知モデルに倍増させ、OpenAI ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、GitHub Copilotに加えてAnthropic Claudeのサポートを追加し、OWASPエージェンティックTop 10カバレッジインサイトをリリースした 。また、2026年のGoogle Cloud Partner of the Year Award（Security: Analytics & Operations部門）も受賞している 。

根底にあるテーゼは、AIエージェントのリスクは内部脅威と非常によく似ている — 正当なクレデンシャルを持つ承認されたエンティティが、予期せぬ、または危険なことを行う — が、従来のツールは人間向けに較正されているため、それを見ることができない、というものだ。エージェントの行動分析を、セキュリティチームが既にユーザー監視に使用している同じコンソールに折り込むことで、ExabeamとGoogleは、解決策は新しいツールではなく、チームが既に使っているツールの中でのより良い可視性にあると賭けている。