2026年、レガシーシステムがよりスマートなエンドポイントセキュリティを必要とする理由

イントロ

レガシーシステム、つまり長年運用されてきたソフトウェアとハードウェアのインフラは、今なお世界中の多くの企業の基盤を支えています。中核的な業務運営を支える重要な役割を担っているにもかかわらず、これらのシステムは互換性、拡張性、セキュリティ上の課題にしばしば直面しています。サイバー脅威が高度化・頻発化する中、従来のエンドポイントセキュリティ対策では不十分な場合が多く、こうしたレガシー環境は複雑な攻撃に対して脆弱な状態に置かれています。 マネージドITサービスプロバイダーにとって喫緊の課題は、業務を妨げず、かつ法外なコストを発生させることなく、こうした老朽化したシステムをいかに保護するかである。

主要業務機能において60%以上の企業が依然としてレガシーシステムに大きく依存していると推定されており、この課題の広範な性質が浮き彫りになっています。この依存関係は複雑なセキュリティ環境を生み出し、従来のアンチウイルスやファイアウォールソリューションでは、エンドポイントを狙った高度な持続的脅威（APT）を適切に検知・対応できません。さらに、レガシーシステムは現代的なセキュリティプロトコルを統合する柔軟性を欠いていることが多く、時代遅れの防御を悪用しようとするサイバー犯罪者にとって格好の標的となっています。

これらの脆弱性がもたらす影響は甚大です。侵入が成功すれば、データ窃取、業務停止、深刻な財務損失につながります。IBMによれば、2023年のデータ侵害の平均コストは445万ドルに達し、特にレガシーシステムが主流の環境において、強固なセキュリティ対策が極めて重要であることを浮き彫りにしています。レガシーインフラに縛られた組織にとっての課題は、限られたIT予算とリソースを管理しつつ、セキュリティ強化と業務継続性のバランスを取ることです。

AI駆動型エンドポイントセキュリティの台頭

人工知能（AI）と機械学習（ML）技術は、特にマネージドITサービスにおいて、エンドポイントセキュリティの実装方法に革命をもたらしています。AIを活用することで、セキュリティフレームワークは膨大な量のデータを分析し、行動の異常を認識し、脅威にリアルタイムで対応する能力を獲得します。これは、現代的なセキュリティアーキテクチャを欠くレガシーシステムを保護するために不可欠な機能です。

AI駆動型エンドポイントセキュリティソリューションは、シグネチャベース検出のみに依存せず予測分析を採用することで、ゼロデイ脆弱性や未知のマルウェアをプロアクティブに検知します。この先制的なアプローチは、脆弱性が悪用される期間を大幅に短縮し、データ侵害リスクを最小化します。実際、AI搭載セキュリティツールを導入した組織では、侵害検知時間が30%、インシデント対応時間が40%短縮されたと報告されています。

マネージドITサービスプロバイダーは、こうしたAI機能をサービスに組み込むケースが増加しており、顧客はセキュリティ態勢を大幅に強化しながら業務継続性を維持できます。こうした先進技術の導入を検討する企業にとって、PrimeWave ITが提供するソリューションは既存インフラとシームレスに統合される魅力的な選択肢です。

レガシーシステムへのAIセキュリティ統合

エンドポイントセキュリティのアップグレードにおける最大の障壁の一つは、AIソリューションがレガシーシステムと互換性を持つことを保証することです。現代的なアプリケーションとは異なり、レガシー環境は最新のセキュリティプロトコルやAPIをサポートしていない場合があり、これが高度なツールの導入を妨げます。

この課題を克服するため、マネージドITサービスでは適応型AIモデルを採用し、レガシープラットフォーム固有のパラメータに合わせてカスタマイズします。これらのモデルはサンドボックス化、仮想パッチ適用、ネットワークセグメンテーションなどの技術を活用し、既存システムの大規模な改修を必要とせずに脆弱性を隔離します。例えば仮想パッチ適用は、脆弱なアプリケーションに到達する前に脅威を遮断・無力化する防護シールドとして機能し、即時交換が不可能な旧式ソフトウェアの欠陥を効果的に補填します。

さらに、AI搭載のエンドポイント検知・対応（EDR）ツールは継続的な監視と自動修復を提供します。このアプローチにより脅威の早期検知と迅速な封じ込めが可能となり、手動介入が遅延やエラーを招きやすいレガシーシステムにおいて極めて重要です。AI駆動型EDRプラットフォームはエンドポイントの動作をリアルタイムで分析し、侵害の可能性を示す不審なパターンを特定。ネットワーク内での横方向の移動を防ぐため、自動隔離プロトコルを起動します。

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マネージドエンドポイントセキュリティにおけるAIの影響の定量化

AI駆動技術のマネージドITサービスへの統合は理論上の話ではなく、業界全体で測定可能なメリットが実現されています。Cybersecurity Insidersの調査によると、AI搭載エンドポイントセキュリティを導入した組織の61%が脅威検知能力の向上を報告し、55%がインシデント解決時間の短縮を経験しました。これらの改善は、従来高度な攻撃に対して脆弱だったレガシーシステムの保護強化に直結します。

さらに、サイバーセキュリティ分野におけるAIの世界市場は、2021年から2028年にかけて年平均成長率（CAGR）23.3％で拡大すると予測されており、これらのソリューションの採用が拡大していることを示しています。この成長は、AI駆動型セキュリティが単なる技術的進歩ではなく、進化するサイバー脅威に直面する組織にとって戦略的必要性であるという認識の高まりを反映しています。

AI駆動型エンドポイントセキュリティの費用対効果も重要な役割を果たします。脅威の検知と対応を自動化することで、組織は人的リソースへの依存を減らせます。人的リソースは往々にして不足しており、コストも高い傾向にあります。この自動化は、手動のセキュリティプロセスが非効率的でエラーが発生しやすいレガシーシステムの管理において特に有益です。

AI駆動型エンドポイントセキュリティ導入のベストプラクティス

レガシーシステム保護におけるAIの効果を最大化するため、組織は以下のベストプラクティスを検討すべきである：

1. 包括的評価：既存のレガシーシステムを徹底的に評価し、脆弱性と互換性問題を特定することから始めます。これにはハードウェア・ソフトウェア資産の棚卸し、パッチ適用の状況評価、通信プロトコルの理解が含まれます。

2. カスタマイズされたAIモデル：管理型ITサービスプロバイダーと連携し、特定のレガシー環境に合わせたAIモデルを開発します。カスタマイズにより、AIアルゴリズムが旧式システムの固有の動作や制約を考慮し、誤検知を減らし検知精度を向上させます。

3. 継続的監視：24時間365日の監視と自動脅威対応を提供するAI駆動型EDRツールを導入します。継続的監視は脅威の早期検知と潜在的な侵害の影響最小化に不可欠です。

4. 定期的な更新とトレーニング：AIアルゴリズムを頻繁に更新し、新たな脅威に対応できるようにするとともに、スタッフがAIセキュリティメカニズムを理解できるようトレーニングを実施します。AIアラートの解釈や情報に基づいた意思決定においては、人間の専門知識が依然として不可欠です。

5. 協働アプローチ：ITチームとマネージドサービスプロバイダー間の緊密な連携を促進し、円滑な統合とインシデントへの迅速な対応を確保する。このパートナーシップにより知見の共有とセキュリティ態勢の継続的改善が可能となる。

6. 段階的導入：混乱を最小限に抑えるため、AI駆動型セキュリティツールの統合には段階的アプローチを採用する。重要なエンドポイントから開始し、レガシー環境特有の課題に対処する時間を確保しながら段階的に拡大する。

これらの手順に従うことで、組織はレガシーシステムをセキュリティ上の弱点からITエコシステムの強靭な構成要素へと変革できます。この変革はリスクを軽減するだけでなく、レガシーインフラの運用寿命を延長し、投資対効果を高めます。

レガシーシステムとAIセキュリティの未来

AI技術の進歩に伴い、エンドポイントセキュリティ強化におけるその役割はさらに高度化します。将来の開発には、AIとIoTデバイスの深い統合、攻撃発生前の予測分析の精度向上、脅威ハンティングと修復の自動化強化などが含まれるでしょう。

堅牢なセキュリティ機能に欠けることが多いIoTデバイスは、特にレガシーシステムに接続された場合、拡大する攻撃対象領域となる。AI駆動型セキュリティソリューションは、これらのデバイスの監視、異常検知、悪用防止において極めて重要となる。さらに、フェデレーテッドラーニングの進歩により、プライバシーを損なうことなく分散データソースからAIモデルが学習できるようになり、多様な環境における脅威検知が強化される可能性がある。

マネージドITサービスプロバイダーは、レガシーシステムと現代システムの両方に沿って進化するスケーラブルで適応性の高いセキュリティソリューションを提供し、これらの革新を推進する上で極めて重要な役割を果たす。究極の目標は、俊敏でインテリジェントであり、将来の複雑なサイバー脅威に対抗できるセキュリティインフラを構築することである。

さらに、世界的に規制要件が強化される中、AI駆動型セキュリティツールは詳細な監査証跡とリアルタイムリスク評価を提供することで、組織のコンプライアンス維持を支援します。このコンプライアンス面は、レガシーシステムが広く普及しデータ保護が最優先される医療や金融などの業界において特に重要です。

結論

AI駆動型エンドポイントセキュリティとマネージドITサービスの融合は、レガシーシステムに依存する企業にとって変革的な転換点となる。AIの能力を活用することで、組織は旧式インフラに内在する脆弱性を克服し、脅威検知と対応能力を強化し、ますます敵対的なサイバー環境下でも事業継続性を確保できる。

サイバー脅威が日々高度化する時代において、マネージドITサービス内でAI駆動型エンドポイントセキュリティを採用することは単なる選択肢ではありません。持続可能なデジタルレジリエンスのための必要不可欠な要素です。これらの先進技術への投資により、企業は重要な資産を保護し、業務効率を維持し、進化するデジタル環境を確信を持って航行できます。