2026年第2四半期の製品アップデート：Web、クラウド、データ、AIにわたるセキュリティの簡素化

Thyaga Vasudevan 著 - 製品担当EVP

2026年7月21日 7 読了時間：7分

セキュリティチームは、四半期ごとに複雑さを増す環境下で業務を行っています。AIの導入が加速し、ハイブリッドワークが依然として主流であり、機密データはクラウドアプリケーション全体に広がり続けています。一方で、セキュリティチームには、運用上の負担を増やすことなく、より強力な保護を実現することが求められています。

2026年第2四半期を通じて、Skyhigh Security は、日々のセキュリティ運用をより簡素化することを目的とした機能強化を導入しました。ブラウザベースの保護機能の拡充やAIガバナンスの強化から、ゼロトラストアクセスの効率化、セキュリティポリシーの管理容易化に至るまで、今四半期の革新的な機能により、組織はセキュリティを向上させると同時に、管理負担を軽減することができます。

今四半期に実装された主な機能強化の一部をご紹介します。

仕事が行われる場所での保護の拡大

今日の労働環境では、業務のほぼすべてがブラウザを通じて行われています。従業員が管理対象のデバイスを使用する場合でも、契約社員が社内アプリケーションにアクセスする場合でも、あるいはユーザーが個人のデバイスから作業する場合でも、組織には生産性を損なうことなくデータを保護するセキュリティ対策が求められています。

今四半期、Skyhighは「Secure Browser Controls」を拡張し、日常的なブラウザ操作に対する保護範囲を拡大しました。これにより、組織は、不正なファイルのアップロードを防止したり、機密情報がWebアプリケーションにコピーされるのを阻止したり、ダウンロード中に機密情報が抽出されるのをブロックしたり、印刷やコンテキストメニューの操作を制限したりできるようになりました。これらの制御機能により、ユーザーが普段使い慣れたブラウザで作業を続けながら、偶発的または意図的なデータ漏洩のリスクを低減することができます。

ユーザーエクスペリエンスをさらに向上させるため、「Granular Agentless Notifications」により、管理者はブラウザの通知をより細かく制御できるようになります。セキュリティチームは、Data Loss Prevention のポリシーを引き続き適用しつつ、信頼できるウェブサイトに対する既知の誤検知を抑制できるため、セキュリティを損なうことなく、不必要な中断を減らすことができます。

これらの機能強化を組み合わせることで、組織は日々の業務が行われる現場において、機密データを保護できるようになります。

ゼロトラストの導入と拡張をより簡単に

安全なアクセスの提供は、ユーザーにとっては簡単で、管理者にとっては管理しやすいものでなければなりません。

今四半期、SkyhighはPrivate Access の機能強化を通じて、ゼロトラスト運用の簡素化を実現しました。自動DNS解決機能により、Kerberos、LDAP、SMB、DNSなどのサービスに対するリクエストをPrivate Access コネクタを経由してインテリジェントにルーティングすることで、手動でのDNS設定が不要になりました。これにより、組織がIDベースのアクセスポリシーを引き続き適用しつつ、ユーザーはシームレスな接続環境を利用できるようになります。

また、強化された「アプリケーショングループ管理」機能により、アプリケーションへの安全なアクセス管理も容易になります。環境が拡大し続ける中でも、管理者はアプリケーションをより効率的に整理し、一貫したセキュリティポリシーを適用することができます。

これらの機能強化を組み合わせることで、運用上の複雑さを軽減すると同時に、組織が自信を持ってゼロトラストアクセスを拡大できるよう支援します。

ビジネスの成長に合わせて拡張可能なセキュリティポリシーの構築

組織が新しいアプリケーション、クラウドサービス、AI技術を導入するにつれ、セキュリティポリシーも当然ながらより高度なものになっていきます。その複雑さを管理するために、複雑なワークフローが必要になるべきではありません。

「ネストされた関数のサポート」により、ポリシー作成の柔軟性が向上し、管理者はクラウドポリシーエンジン内で直接、高度なポリシーロジックを構築できるようになります。直感的なインターフェースを通じてネストされた条件をサポートすることで、組織は管理、保守、拡張が容易なきめ細かなポリシーを作成できます。

その結果、管理上の複雑さを増すことなく、セキュリティチームにより大きな柔軟性を提供する、現代的なポリシーフレームワークが実現しました。

データ分類をインテリジェントな保護へと転換する

機密データの分類は、あくまで第一歩に過ぎません。リスクを低減するためには、組織は、手動による介入やユーザーの判断に頼ることなく、データの機密性に応じて自動的に対応するセキュリティポリシーを策定する必要があります。

Google ドライブのラベルを「Data Loss Prevention （DLP）」ポリシーと連携させることで、組織はPII、財務情報、機密情報、制限付きコンテンツなどのデータ分類に基づいて、コンテキストに応じた制御を適用できます。機密性の高いファイルは自動的に識別され、タグ付けされるため、セキュリティポリシーによって適切な保護措置がリアルタイムで実施されます。外部への共有権限の削除、アクセスのブロック、ファイルの隔離、不正なコンテンツの削除など、どのような措置を講じるにせよ、その実施はデータの機密性と、そのデータが使用されるビジネス上の状況に基づいて行われます。

その結果、分類を具体的なアクションへと転換する、よりスマートで自動化されたデータ保護アプローチが実現します。組織は、ユーザー体験を損なうことなく、また管理上の負担を増やすことなく、データ流出のリスクを低減し、監査対応を簡素化し、機密情報の保護を確実に維持することができます。

Google Workspace 全体におけるコラボレーションのセキュリティ強化

組織がクラウドを活用したコラボレーションを導入するにつれ、Google Drive や Google Chat といったプラットフォームを通じて、機密情報がより広範囲に共有されるようになっています。強固なセキュリティ体制を維持するためには、データがどのように共有されているか、誰がアクセス権を持っているか、そしてどこにセキュリティ上の脆弱性が存在する可能性があるかについて、継続的に把握しておく必要があります。

Google Workspace向けの継続的なセキュリティ態勢管理機能は、ドライブとチャットにおける共有アクティビティを一元的に把握できるため、組織は、セキュリティインシデントに発展する前に、過度に公開されているデータ、リスクの高い共有設定、ポリシー違反を特定することができます。セキュリティのベストプラクティスや組織のポリシーに基づいて設定を継続的に評価することで、実用的な洞察、ガイド付き是正措置、継続的なセキュリティ態勢の改善を提供し、生産性を損なうことなく、安全なコラボレーションを実現します。

その結果、組織がデータの漏洩リスクを低減し、ガバナンスを強化し、大規模な安全なコラボレーションを実現するのに役立つ、先を見据えたセキュリティフレームワークが実現します。

インテリジェントなプロンプト保護によるAIとのやり取りのセキュリティ確保

生成AIが現代の職場において不可欠な要素となるにつれ、組織は敵対的プロンプト、有害なコンテンツ、および不正利用に対する効果的な対策が必要となっています。セキュリティ対策は、イノベーションや生産性、ユーザー体験を損なうことなく、AIを安全に導入できるようにすべきです。

「AI Prompt Protection」は、従業員が使用するAIアプリケーション全般において、プロンプト注入攻撃、ジェイルブレイク試行、有害または偏ったコンテンツ、マルウェアの生成、その他の敵対的技術に対して継続的な保護を提供します。このソリューションは、ユーザーのプロンプトとAIが生成した応答の両方を検査するとともに、AIモデルが参照する可能性のある電子メール、文書、その他のコンテンツソースに埋め込まれた、隠れたプロンプト注入の試みも検出します。 トレーニングデータやナレッジリポジトリを継続的に評価してデータポイズニングを検知し、組織のAI利用ポリシーを徹底することで、AIアプリケーションが安全かつ責任を持って、定義されたビジネスガイドラインの範囲内で稼働するよう支援します。

その結果、企業のAI活用を保護し、AIモデルの改ざんを防止するとともに、組織がセキュリティ、コンプライアンス、信頼性を維持しながら、生成AIを安心して導入できるようにする包括的なAIセキュリティフレームワークが実現しました。

機密データの発見における死角の解消 

新しいアプリケーション、ユーザー、クラウドサービスが追加されるたびに、企業のデータ範囲は拡大し、機密情報の追跡がますます困難になっています。APIによって管理される承認済みサービス間でデータが絶えず移動する中、組織にとっては、あらかじめ定義された検出ポリシーや手動による監視に頼ることなく、データを自動的に検出、分類、把握するための、よりシンプルな方法が必要とされています。

「Auto Data Discovery」は、企業全体にわたる機密データを継続的に検出して分類する自動化されたアプローチを提供し、組織の絶えず変化するデータフットプリントをリアルタイムで可視化します。データが作成、変更、または承認済みのクラウドサービス間で移動されると、そのデータは自動的に識別され、コンテキストに基づくリスクに関する洞察が追加されます。また、管理者は特定のデータセットや場所を対象にスキャンを絞り込むことができるため、セキュリティチームは、検出ポリシーの管理に伴う複雑さを抱えることなく、重要なデータがどこに存在するか、どのように露出しているか、そしてどこで対応が必要かを把握することができます。

その結果、セキュリティチームが機密データに対する継続的な可視性を確保できる最新のデータディスカバリー・フレームワークが実現しました。これにより、セキュリティチームは隠れたリスクを特定し、保護対策の優先順位を決定し、運用上の複雑さを増すことなく、絶えず変化するデータ環境のセキュリティを確保できるようになります。 

アラート疲労を引き起こさずに機密データの可視性を拡大する

組織がクラウド環境全体で生成・保存するデータ量が増加するにつれ、機密情報に対する完全な可視性を確保することはますます困難になっています。データ検出の範囲を拡大しても、不必要なアラートが発生したり、既存のセキュリティ運用に支障をきたしたりしてはなりません。

「継続的な二次データ検出」は、一次DLPポリシーの適用範囲外にある機密性の高いクラウドデータを特定・分類することで、データの可視性を拡大します。この機能は、組織のデータフットプリントに関する正確かつ統一されたビューを「データエクスプローラー」に継続的に反映すると同時に、管理者がスキャン対象とするデータ分類やクラウドサービスインスタンスを正確に定義できるようにします。検出とポリシー適用をインテリジェントに分離することで、組織は、不要なDLPインシデントを発生させたり、ほぼリアルタイムのセキュリティワークフローに影響を与えたりすることなく、これまで見過ごされていた機密データを特定することができます。

その結果、機密データに対する可視性をさらに高め、スキャンリソースを最適化し、運用上の負担を増やすことなくセキュリティチームがデータ保護を強化できるようにする、より包括的なデータディスカバリーフレームワークが実現しました。

展望

セキュリティチームは、より強力な保護と運用上の簡便性のどちらかを選ばなければならないような状況に陥るべきではありません。

第2四半期を通じて実現されたイノベーションにより、Skyhigh Securityは、導入、管理、拡張が容易な統合プラットフォームを通じて、組織がデータ、Web、クラウド、プライベートアプリケーション、AIのセキュリティを確保できるよう支援するという取り組みを継続しています。

セキュリティ環境が絶えず変化し続ける中、Skyhighは、組織が新たなリスクに先手を打つことができるよう支援しつつ、日常業務をシンプルに保つための実用的なイノベーションを提供することに引き続き尽力しています。

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