BM、代理型AIの拡散に対して「データ・AI信頼層」という勝負手を打ち出す

企業データ保護会社 비엠は AI 時代に先駆けて「信頼層」の構築を進めている。同社は、生成式 AI が「代理式 AI」へと普及する背景の中で、企業が本当に必要としているのはより高い計算能力ではなく、「データの信頼性」の問題を解決するソリューションであると判断している。

비엠の最高経営責任者アナンド・エスワランは、비엠온 2026 のイベントで、同社がバックアップとリカバリーを行う企業から「データと AI の信頼基盤インフラ」企業へと変革していると述べた。彼は、もし英偉達が AI 計算を担当し、Databricks と Snowflake がデータ層を担い、OpenAI と Anthropic がモデルの知能を担当するならば、비엠はそれらの間に必要な「信頼層」を構築すると構想を語った。

エスワランは山姆・オルトマンの言葉を引用し、未来のボトルネックは計算やモデルの性能ではなく、「入力される AI のデータの信頼性」であると強調した。彼は、データ層の上、モデル層の下に、独立したデータと AI の信頼層が必要だと説明した。

この戦略の核心は、2025 年 12 月に完了した Securiti の買収にある。비엠は約 17.25 億ドル（約 2.5844 兆韓元）で Securiti を買収し、データセキュリティの状況管理、プライバシー保護、ガバナンス、コンプライアンス、AI 信頼機能を獲得した。同社は、企業顧客との議論の結果、どれだけ高度な代理式 AIを導入しても、データ管理体制が不十分であれば期待通りの成果は得られないと結論付けている。

当日、비엠は「비엠 데이터AI コマンドプラットフォーム」も発表した。同社は、これは代理式 AI 時代における業界初の統一されたデータと AI の信頼基盤インフラだと述べている。そのコアエンジン「데이터AI コマンドグラフ」は、Securiti の技術を基盤に構築されており、クラウド、SaaS、オンプレミス環境で、300以上のコネクターを通じて、細かい単位でデータの可視化を実現する。

これは、従来のツールがデータベースやストレージバケットレベルしか識別できなかったのに対し、より細粒度のデータ要素レベルまで追跡可能であることを意味する。비엠は、この構造がデータシステムだけでなく、AI システム、アイデンティティシステム、代理システムを包含する統一的な知識グラフとして機能すると主張している。

特に、同社はアイデンティティ管理と代理式 AI 時代のデータセキュリティが密接に関連していると考えている。その論理は、各データにどのような権限やポリシーが付与されているか、また人間のアカウントと非人間のアカウントがそれぞれ何にアクセスしたかを同時に把握しなければ、安全性と復旧を真に実現できないというものだ。これにより、問題が発生した場合、丸一日分の作業をロールバックする必要はなく、特定の代理の誤操作や数秒以内に発生した異常行動だけを正確に復旧できる。

エスワランはこれを「精密リカバリー力」と呼び、説明した。彼は、AI 代理が誤った判断や自動化操作により事故を起こした場合、過度なシステム全体のロールバックを行うのではなく、汚染された行動だけを選択的に復旧するこの方法は、企業環境において大きな競争優位を生む可能性があると述べている。

この動きは、AI 市場の焦点が単なるモデルの競争から「操作可能な信頼体系」へと移行していることを示している。企業にとって成功の鍵は、AI の導入そのものよりも、データの質、ガバナンス、アクセス権、復旧体制にあると言える。비엠が提唱する「AI 信頼層」が新たな標準となるかどうかは今後の観察を要するが、少なくとも代理式 AI の普及段階において、データの信頼性問題がコアなインフラ議題として浮上していることは明らかだ。

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