人工知能が企業の最前線に急速に浸透する中で、安全業界の焦点も変化しています。 今や単なるデータのバックアップだけでなく、「信頼」できるAIによる複雑な運用環境の構築や、それからの迅速な復旧が、コアな競争力となっています。 バックアップと災害復旧の専門企業Veeamは、最近開催された「VeeamON」イベントで、この変化を前面に押し出しました。 VeeamのCEO、アナンド・エスワランは、AI信頼インフラの重要性が高まる背景として三つのポイントを挙げました。 彼は、企業のAIエージェント採用が予想以上に広がっていること、AIインフラへの投資規模が2028年までに3兆ドル（約4,496兆ウォン）に達すると見込まれていること、 しかし、その一方で、これらを支える信頼インフラは十分に構築されていないと指摘しました。 業界アナリストのデイブ・ヴィランは次のように述べています。 「印象的なのは、81％の企業がすでにエージェントを稼働させていることです。 そのうちのほぼ半数は、自分たちがそれを十分に理解していない可能性もあります。」 彼は続けて評価しました。 「82個のエージェントを各人が持つ環境が到来しつつあり、AIは実際に従来の信頼の境界を崩しつつあります。」 Veeamは、バックアップ企業から「AI信頼層」サービスプロバイダーへと進化 今回のイベントで明らかになった最大の変化は、Veeamが単なる伝統的なバックアップ企業にとどまらず、 データの安全性と復旧能力を基盤に、事業領域を拡大し、「AIレジリエンス（韌性）」を全面的に担うプラットフォーム企業へと進化していることです。 Veeamは特に、「信頼層」の構築に注力しています。 AIに用いるデータの敏感性、アクセス権、コンプライアンス、プライバシー保護を一体化した体系を構築しています。 この戦略の一環として、同社はデータセキュリティ企業を買収し、その上にデータセキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス、プライバシー、復旧を統合した「Veeam DataAI Command Platform」をリリースしました。 これは、AI時代の核心的な課題が単なるモデルの性能ではなく、「何を学習したか」「どのデータにアクセスしたか」「問題発生後の復旧方法」に関わる判断の一貫性にあることと一致します。 言い換えれば、AIのレジリエンスは再定義されつつあり、それはもはやネットワークセキュリティのサブコンセプトではなく、企業全体の運営を支える基盤インフラとなっています。 AIは部門の壁を打ち破り、安全性とガバナンスも統合の圧力に直面 Veeamは、AIが企業内部の「孤島」を破壊していると考えています。 それは、各部門のデータやシステムの断絶構造です。 従来、安全、運用、データ管理はそれぞれ独立していましたが、AIが組織横断的なデータ運用を必要とするため、この分離は次第に通用しなくなっています。 そのため、企業はもはやAIとセキュリティを別々に考えることができません。 信頼できないデータから生じるAIの結果は意思決定の誤りを拡大し、逆に制御不能なAIはセキュリティの脆弱性を増大させます。 これは、AIの適用成功の鍵が「いかにAIを有効に活用するか」から、「AIがどれだけ信頼できるか」へと変わったことを意味します。 市場調査会社ZKリサーチのクラーラ・ズースは次のように指摘します。 「AIは専門知識の『民主化』を約束していますが、実際にはユーザーも結果を検証できる分野知識を持つ必要があります。 AIが出す答えを完全に信頼するのは難しいからです。これがAI信頼層の必要性の根拠です。」 ネットワークのレジリエンスもAI駆動の進化を遂げる 関連エコシステムでは、協力も拡大しています。 ExaGridやEverpureなどのインフラ企業は、Veeamと連携し、AIを活用した異常検知やバックアップ環境の保護機能を強化しています。 神経ネットワークを用いてバックアップデータの挙動パターンを分析し、疑わしい活動を自動検知して管理者に警告を送る仕組みです。 これにより、バックアップシステムは単なるストレージから、攻撃発生時に企業を守る「最後の防衛線」へと進化しています。 特に、ランサムウェアやデータ窃盗攻撃が加速する中で、可復元性とデータ完全性を確保することは、これまで以上に戦略的に重要になっています。 攻撃者もまた、AIを利用して脅威の速度と規模を拡大しています。 Veeam傘下のCovewareのレイ・ウメリー分析は、従来のネットワークランサムウェア戦略に大きな変化はないものの、AIによってより高速かつ精密になっていると指摘します。 攻撃の敷居が下がることで、企業の対応の複雑さは大きく増しています。 AI投資拡大とともに、企業は「コントロール力」を重視すべき 企業のIT部門は、AIインフラ投資の拡大と予算制約の間で、効率向上のプレッシャーに直面しています。 そのため、自己構築型からクラウドベースの運用モデルへの移行も加速しています。 ただし、データがローカルにあろうとクラウドにあろうと、最終的な責任は顧客企業が負う点に変わりはありません。 Veeamや業界専門家は、 多くの企業がAIの適用を急速に拡大している一方で、自社のデータがどこにあり、どのようなリスクにさらされているのかを十分に理解していないケースも多いと指摘します。 監査やコンプライアンスに必要な証拠の取得も、多くの場合不足しています。 最後に、今回のVeeamONが伝えるメッセージは明確です。 AI時代の競争力は、単なる適用速度ではなく、「信頼できるデータ」「復旧可能なシステム」「これらを一元管理する『AIレジリエンス』」にかかっています。 AIが企業運営の中心となるにつれ、信頼性のあるインフラはもはや選択肢ではなく、必須の要素となっています。 TP AI注意事項 本文はTokenPost.aiの言語モデルを用いて要約しています。 重要な内容の抜けや事実と異なる可能性があります。
AI拡散により安全性の焦点が移行……企業は「バックアップ」を超えて「AIレジリエンス」の競争へ
人工知能が企業の最前線に急速に浸透する中で、安全業界の焦点も変化しています。
今や単なるデータのバックアップだけでなく、「信頼」できるAIによる複雑な運用環境の構築や、それからの迅速な復旧が、コアな競争力となっています。
バックアップと災害復旧の専門企業Veeamは、最近開催された「VeeamON」イベントで、この変化を前面に押し出しました。
VeeamのCEO、アナンド・エスワランは、AI信頼インフラの重要性が高まる背景として三つのポイントを挙げました。
彼は、企業のAIエージェント採用が予想以上に広がっていること、AIインフラへの投資規模が2028年までに3兆ドル（約4,496兆ウォン）に達すると見込まれていること、
しかし、その一方で、これらを支える信頼インフラは十分に構築されていないと指摘しました。
業界アナリストのデイブ・ヴィランは次のように述べています。
「印象的なのは、81％の企業がすでにエージェントを稼働させていることです。
そのうちのほぼ半数は、自分たちがそれを十分に理解していない可能性もあります。」
彼は続けて評価しました。
「82個のエージェントを各人が持つ環境が到来しつつあり、AIは実際に従来の信頼の境界を崩しつつあります。」
Veeamは、バックアップ企業から「AI信頼層」サービスプロバイダーへと進化
今回のイベントで明らかになった最大の変化は、Veeamが単なる伝統的なバックアップ企業にとどまらず、
データの安全性と復旧能力を基盤に、事業領域を拡大し、「AIレジリエンス（韌性）」を全面的に担うプラットフォーム企業へと進化していることです。
Veeamは特に、「信頼層」の構築に注力しています。
AIに用いるデータの敏感性、アクセス権、コンプライアンス、プライバシー保護を一体化した体系を構築しています。
この戦略の一環として、同社はデータセキュリティ企業を買収し、その上にデータセキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス、プライバシー、復旧を統合した「Veeam DataAI Command Platform」をリリースしました。
これは、AI時代の核心的な課題が単なるモデルの性能ではなく、「何を学習したか」「どのデータにアクセスしたか」「問題発生後の復旧方法」に関わる判断の一貫性にあることと一致します。
言い換えれば、AIのレジリエンスは再定義されつつあり、それはもはやネットワークセキュリティのサブコンセプトではなく、企業全体の運営を支える基盤インフラとなっています。
AIは部門の壁を打ち破り、安全性とガバナンスも統合の圧力に直面
Veeamは、AIが企業内部の「孤島」を破壊していると考えています。
それは、各部門のデータやシステムの断絶構造です。
従来、安全、運用、データ管理はそれぞれ独立していましたが、AIが組織横断的なデータ運用を必要とするため、この分離は次第に通用しなくなっています。
そのため、企業はもはやAIとセキュリティを別々に考えることができません。
信頼できないデータから生じるAIの結果は意思決定の誤りを拡大し、逆に制御不能なAIはセキュリティの脆弱性を増大させます。
これは、AIの適用成功の鍵が「いかにAIを有効に活用するか」から、「AIがどれだけ信頼できるか」へと変わったことを意味します。
市場調査会社ZKリサーチのクラーラ・ズースは次のように指摘します。
「AIは専門知識の『民主化』を約束していますが、実際にはユーザーも結果を検証できる分野知識を持つ必要があります。
AIが出す答えを完全に信頼するのは難しいからです。これがAI信頼層の必要性の根拠です。」
ネットワークのレジリエンスもAI駆動の進化を遂げる
関連エコシステムでは、協力も拡大しています。
ExaGridやEverpureなどのインフラ企業は、Veeamと連携し、AIを活用した異常検知やバックアップ環境の保護機能を強化しています。
神経ネットワークを用いてバックアップデータの挙動パターンを分析し、疑わしい活動を自動検知して管理者に警告を送る仕組みです。
これにより、バックアップシステムは単なるストレージから、攻撃発生時に企業を守る「最後の防衛線」へと進化しています。
特に、ランサムウェアやデータ窃盗攻撃が加速する中で、可復元性とデータ完全性を確保することは、これまで以上に戦略的に重要になっています。
攻撃者もまた、AIを利用して脅威の速度と規模を拡大しています。
Veeam傘下のCovewareのレイ・ウメリー分析は、従来のネットワークランサムウェア戦略に大きな変化はないものの、AIによってより高速かつ精密になっていると指摘します。
攻撃の敷居が下がることで、企業の対応の複雑さは大きく増しています。
AI投資拡大とともに、企業は「コントロール力」を重視すべき
企業のIT部門は、AIインフラ投資の拡大と予算制約の間で、効率向上のプレッシャーに直面しています。
そのため、自己構築型からクラウドベースの運用モデルへの移行も加速しています。
ただし、データがローカルにあろうとクラウドにあろうと、最終的な責任は顧客企業が負う点に変わりはありません。
Veeamや業界専門家は、
多くの企業がAIの適用を急速に拡大している一方で、自社のデータがどこにあり、どのようなリスクにさらされているのかを十分に理解していないケースも多いと指摘します。
監査やコンプライアンスに必要な証拠の取得も、多くの場合不足しています。
最後に、今回のVeeamONが伝えるメッセージは明確です。
AI時代の競争力は、単なる適用速度ではなく、「信頼できるデータ」「復旧可能なシステム」「これらを一元管理する『AIレジリエンス』」にかかっています。
AIが企業運営の中心となるにつれ、信頼性のあるインフラはもはや選択肢ではなく、必須の要素となっています。
TP AI注意事項
本文はTokenPost.aiの言語モデルを用いて要約しています。
重要な内容の抜けや事実と異なる可能性があります。