Cohesity、AI イニシアチブを強化・保護する Enterprise AI Resilience 戦略を発表

AI を活用したデータセキュリティのリーダーである Cohesity (日本法人: コヒシティジャパン合同株式会社、東京都 港区、以下「Cohesity」) は、本日、「Enterprise AI Resilience」（エンタープライズ AI レジリエンス）戦略を発 表しました。この包括的なアプローチによって、お客様は AI エコシステム全体のサイバーレジリエンスを強化すること で、自信を持って AI の導入を推進し、スケールアップを実現します。

AI の導入は加速する一方で、多くのエンタープライズ企業ではイノベーションのペースがリスクを許容できるレベルを上 回っています。AI システムが中核業務に組み込まれていく中で、企業はビジネストランスフォーメーションの勢いを維持 しながら、新しいインフラストラクチャと自動化のリスクを管理していかなければなりません。

Cohesity の Enterprise AI Resilience 戦略は、企業が防御力を高め、AI システムを保護し、エージェントリスクを 軽減します。その結果、企業は自信を持って攻めの姿勢で AI の導入を推進し、成長を促進することを実現できま す。 

Cohesity の CEO（最高経営責任者）である Sanjay Poonen（サンジェイ・プーネン）は、次のように述べてい ます。
「Cohesity は、防御力を高めるとともにデータを安全に活用できるようにすることで、責任ある高速な AI 導入基盤と して、エンタープライズ企業の AI レジリエンスを確立します。エンタープライズ企業のお客様には、AI のリスクを管理す るとともに、障害発生時に迅速に復旧できるという自信が必要です。当社はこのようなレジリエンスの基盤を提供す ることで、AI インフラストラクチャの保護、データアクセスの統制、エージェントリスクを軽減し、信頼できるエンタープライ ズデータの変革力を最大限に引き出します」 

Cohesity Japan の代表執行役員社長である田中良幸は、次のように述べています。
「当社の Enterprise AI Resilience 戦略は、お客様が AI 導入の際に要となるデータの保護と障害発生時のレジ リエンス力を強化しています。AI インフラストラクチャの保護やデータアクセスの厳格な管理、エージェントリスクの最小 化を通じて、お客様が安心して AI の可能性を最大限に引き出せる環境を実現してまいります」

防御：AI インフラストラクチャの保護、データの統制（ガバナンス）、エージェントリスクの軽減
AI システムが実験段階から実運用段階へと移行する中で、エンタープライズ企業は AI スタック全体を網羅できるよ うにサイバーレジリエンスを広げる必要があります。AI エージェントがますますエンタープライズシステムやデータと直接や り取りするようになってきたことで、運用における依存関係が複雑化しているとともに、新たなリスク領域が生じていま す。

Cohesity は、防御における 3 つの重要な側面に対応します。

AI およびエージェントインフラストラクチャの保護
エンタープライズ企業は AI システムを構築・実行するインフラストラクチャの安全を確保しなければなりません。これに は以下が含まれます。

• AI エージェントおよびエージェントメモリ
• ベクトルデータベース
• モデル設定およびポリシー
• データセットのトレーニングおよび微調整
• エンタープライズデータストア

これらのコンポーネントによって、ステートフル（状態やデータを記憶する）でマシンスピードの新たな運用層が導入さ れますが、この層には調整されたイベント駆動型のリカバリが必要となります。

Cohesity は、AI 環境のイミュータブルなスナップショットを保持し、同期したポイントインタイムリカバリ（PITR）を実 現します。リカバリの対象は、エージェントとデータに加え、ファイルやデータベース、オブジェクトストレージ、SaaS アプリ ケーション、ベクトルストア、エージェントメモリなどのサポートインフラストラクチャが含まれ、システムの完全な再構築を 必要とすることなくダウンタイムを短縮します。 

エージェントの不正なアクション、意図しないアクション、悪意あるアクションからの保護
AI システムはマシンスピードで稼働しています。このため、ロジックのエラーや不正確なインプット、プロンプトインジェク ション、悪意ある操作などによって、数秒レベルで連鎖的な自動化エラーが発生する恐れがあります。 

このような状況に検知機能だけで十分に対処することはできません。企業は、意図しないまたは悪意あるエージェント 駆動型のアクティビティを封じ込め、迅速に復旧しなければなりません。

AI エージェントは、IT サービス管理や可観測性、データプラットフォーム、自動化システムといった幅広いエンタープライ ズエコシステム全体を網羅しているため、効果的に修正するためにはこれらの環境にわたり調整されたアクションが必 要になります。ServiceNow や Datadog をはじめとする主要なコントロールプラットフォームおよび可観測性プラットフ ォームとの緊密な統合を通じて、Cohesity はエージェントリスクシグナルを自動化された API 駆動型の復旧ワークフ ローに変換します。

異常な挙動やポリシーに対する違反があった場合、これをトリガーとして API 駆動型のポイントインタイムの復旧を自 動的に開始できるので、AI が関与するインシデント封じ込めの平均時間が短縮されます。 

AI 用の機密データの管理（ガバナンス）
AI システムがクラウド環境、SaaS 環境、ハイブリッド環境のすべてを通じて機密性の高いエンタープライズデータへア クセスする中で、途切れることのない可視性とガバナンスは不可欠です。

「Cohesity Data Security Posture Management (DSPM), powered by Cyera」は、AI がアクセス可能な環 境全体にわたり機密データを発見して分類するとともに、アクセスのパターンを監視し、ガバナンスコントロールをサポー トします。これを Cohesity の復旧機能と組み合わせることで、お客様はエクスポージャーや誤用を検知し、影響を受 けたデータと AI システムを信頼できる状態に復旧することができます。 

積極的活用：AI 用に信頼のエンタープライズデータを有効化
堅固な防御態勢は、自信に裏打ちされたイノベーションを促進します。 

エンタープライズ企業は、数十年にわたり組織として蓄えてきた知識の表しである膨大な量の非構造化データと時系 列データを Cohesity Data Cloud に格納しています。これらのデータを保護・管理することで、さまざまな AI イニシア チブを安全に推し進めることが可能になります。

Cohesity は、Model Context Protocol (MCP)によるフェデレーション型のセマンティック検索を発表しました。この 機能によって、Glean をはじめ AI を活用したさまざまなエンタープライズツールが、複製したりコンプライアンスを損なっ たりすることなく、管理下にあるバックアップデータへ安全にアクセスできるようになります。

Glean 社のパートナーシップ担当 VP である Zubin Irani 氏は次のように述べています。
「AI エージェントの有用性は、安全にアクセスできる情報によって決まります。エンタープライズ企業のお客様は、数十 年分の重要な知識を複数のシステムに置いていますが、その大部分はしまい込まれたままで活用されていません。 Cohesity Data Cloud で管理統制下にあるデータへのフェデレーション型のアクセスが実現することで、お客様はこ れらの信頼できるコンテキストを Glean に取り込めるようになります。これによって、堅固なセキュリティとコンプライアン ス管理は維持したままで、AI はより精度の高い回答とアクションを提供することができます」

さらに、リリースが予定されている Cohesity Gaia Catalog が AI プラットフォームの Cohesity Gaia を拡張し、お客 様のチームはデータを複製したり ETL（抽出・変換・ロード）パイプラインを再構築したりすることなく、Databricks や Microsoft Fabric といった主要なアナリティクスプラットフォームから保護されているデータへ直接安全にアクセスで きるようになります。 

保護されているデータを Cohesity Data Cloud から直接活用できるようにすることで、お客様はデータの鮮度、ガバ ナンス、コンプライアンスを高めながら、信頼できるエンタープライズコンテキストで AI システムを強化できます。 

エンタープライズ AI レジリエンスのための統一プラットフォーム
すべての機能は Cohesity Data Cloud を通じて提供され、以下を実現します。 

• オンプレミス、クラウド、SaaS の全環境にわたりデータを保護
• AI およびエージェントインフラストラクチャを保護
• AI 環境全体を通じて機密データのエクスポージャーを管理
• AI 環境とデータを信頼できる状態へ迅速に復旧
• 管理下のエンタープライズデータを AI およびアナリティクスで安全に活用

当報道資料は、Cohesity Inc. が 2026 年 3 月 10 日（現地時間）に発表したプレスリリースに基づいて作成し た参考訳であり、記載および解釈はすべて原文が優先します。原文はこちらをご参照ください。