チェック・ポイント、2026年のサイバーセキュリティ予測を発表　次世代技術の融合がサイバーレジリエンスを再定義

AI、量子コンピューティング、Web4.0、自律型システムの台頭が組織に変革を迫る

サイバーセキュリティソリューションのパイオニアであり、世界的リーダーであるチェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ（Check Point® Software Technologies Ltd.、NASDAQ: CHKP、以下チェック・ポイント）の脅威インテリジェンス部門であるチェック・ポイント・リサーチ（Check Point Research、以下CPR）は、2026年のサイバーセキュリティに関する予測を発表しました。

2026年、次世代のハイパーコンピューティングとハイパーオートメーションの到来に伴って、世界のサイバーレジリエンスは再定義されることが予想されます。

AIはもはや単一の技術分野ではなく、クラウド、ネットワーク、物理システムを繋ぐ結合組織へと進化しています。また、量子コンピューティングがデジタルトラストの基盤である暗号技術に挑戦する一方で、Web 4.0はインターネットを没入型で常時接続された、現実のレイヤーのひとつへと変貌させつつあります。こうした技術の融合は、サイバーレジリエンスやガバナンス、既存のセキュリティに関する前提を揺るがします。

組織の成功は、新技術の導入だけでなく、それらを上手く連携させ、脅威の防止、透明性、俊敏性といった要素を業務のあらゆる層に組み込めるかどうかにかかっています。

2026年のグローバルサイバーセキュリティ予測の主なハイライトは、以下の通りです。

AIの進化とリスク

• 2026年、自律的に推論・計画・行動を実行するエージェント型AIの台頭が予想されます。組織はコンテンツを作成する支援型AIから戦略を実行する自律型AIへと移行し、生産ライン、マーケティング、財務、セキュリティなどの部門で、機械速度で行動するAIエージェントに依存するようになるでしょう。AIエージェントの権限が増すにつれて、企業ではAIガバナンス委員会、強力なポリシーのガードレール、そして自律的な意思決定のすべてを記録する監査証跡が必要になります。

• 攻撃者がAIを活用してより迅速かつ広範な攻撃を展開する中、組織も継続学習とリアルタイム判断を備えた防御機能の構築を迫られています。手動のワークフローを簡素化し、MTTRを短縮し、最新の脅威に対応できるAIは、セキュリティ運用の基盤となりつつあります。組織は、明確かつ統一されたAI戦略の下で、プラットフォーム全体にAIを統合するソリューションを優先すべきです。

• 生成AI技術は“真正性”を曖昧にし、技術的な真正性はもはや“本物の人間であること”を保証しません。ビジネスメール詐欺はディープフェイク、適応型言語、感情トリガーを用いた、ユーザーの信頼に基づく詐欺へと進化していくでしょう。本人確認は認証情報の検証から、行動、デバイスの整合性、位置情報による継続的な確認へ移行する必要があります。

• 企業が生成AIをあらゆる業務に組み込むにつれ、AIモデル自体が攻撃対象領域と化しています。2026年には、プロンプトインジェクションとデータ汚染の脅威が増すことが予測されます。多くの大規模言語モデル（LLM）はサードパーティーAPI経由で動作するため、1つの汚染されたデータセットが数千のアプリに拡散する危険性があります。CISOはAIモデルを重要資産として扱い、学習から出力まで保護する必要があります。

• AIブラウザとエージェント型AIの普及により、直接・間接のプロンプトインジェクションが主要な攻撃手法となるでしょう。攻撃者は改ざん情報でAIの意思決定に影響を与え、不正な動作や機密漏えいを引き起します。組織はAIへの情報経路を保護し、厳格なフィルタリングと監視を適用する必要があります。 

新たなテクノロジー基盤

• 2026年は、空間コンピューティング、デジタルツイン、XR、AIがOSレベルで融合する「Web 4.0」基盤が築かれる年です。都市や産業施設はリアルタイムの仮想モデルと連動し、エンジニアは物理環境より前に仮想空間でシミュレーション可能になります。また、XRインターフェースがダッシュボードに置き換わり、スタッフはデータを読むのではなく“歩く”ように操作できます。企業は没入型インターフェースとデータの両方を保護する、統一的なセキュリティモデルが必要です。

• 量子コンピューティングは発展途上ですが、政府やクラウド、大企業はRSAやECCからポスト量子暗号（PQC）への移行を急いでいます。特に懸念されるのが「HNDL（今収穫し、後で復号）」戦略で、攻撃者は現在解読不能なデータを盗み、量子計算が実用化された時点でまとめて解読することを狙っています。企業は暗号資産をカタログ化するCBOMに投資し、NIST承認のPQCを導入する必要があります。対応の遅れは、将来的な機密データの遡及的侵害を招きます。 

心理、構造、信頼を狙う脅威と初期侵入の進化

• ランサムウェアは暗号化より“心理的圧力”に軸足を移しています。攻撃者は盗んだ機密データを漏えいし、規制当局・顧客・報道を通じて被害者に圧力をかける「データプレッシャー」作戦を展開します。企業は法的戦略、広報、データ検証、漏えい防止を組み合わせた対応が必須です。

• ベンダー、API、SaaSの相互依存によって、サプライチェーン全体が“ハイパーコネクテッド”な攻撃対象となり、新たなリスクをもたらします。攻撃者は最も脆弱なサプライヤーから侵入し数千社を同時に侵害します。一方、エージェント型AIは依存関係の把握やコンプライアンスなどの監視を自動化し、リスク管理を強化します。しかし、ハイパーコネクテッドな状態では、侵害されたコードやAPIトークンがエコシステム全体へ高速に波及するリスクも増幅します。企業は第四者まで可視化し、継続的な監視や自動スコアリング、リアルタイムでのアシュアランスを導入すべきです。

• 2026年、初期侵入はエッジデバイスの悪用およびAIによる高度なID攻撃の台頭が予想されます。国家支援型の攻撃者はルーターやIoT、ファイアウォールを足掛かりに従来の検知を回避します。サイバー犯罪グループは生成AIを使って複数チャネルで精巧なデジタルペルソナを作成し、ソーシャルエンジニアリングを展開します。最も深刻なのは、AIが文章や声、行動パターンを精巧に模倣し、現在のKYCや静的な本人確認を無力化するID攻撃です。企業は行動シグナルとコンテキストを検証しリアルタイムな異常検知に基づく継続的な本人確認へ移行する必要があります。 

規制とガバナンス

• AI導入が急速に広まる中、2026年は企業が本格的な“見直し”に向き合う年となります。拙速な導入により、多くの組織は管理されていないシステム、露出したAPI、コンプライアンスの盲点に直面しています。この幻滅期はAIを実験段階から説明責任を伴う運用へ移行させる転換点であり、企業は公平性・堅牢性・セキュリティを監査可能な形で示すAIアシュアランスフレームワークの採用を迫られます。AIの価値は透明性と継続的な検証によって評価される時代になります。

• 2026年、世界の規制は“リアルタイムでの証明”を求める段階へ移行します。EUのNIS2、AI Act、米国のSEC開示規則などは、企業に対しサイバーセキュリティを継続的に測定・実証することを要求する方向に収束していきます。デジタル依存が進む社会では、事業継続性こそ規制強化の核心であり、レジリエンスの欠如は市場アクセスの喪失につながります。年次コンプライアンスの時代は終わり、企業は自動監視、機械可読なポリシー、リアルタイム認証、AIベースのリスク分析へと転換していきます。取締役会やCEOは個人として監督責任を負い、CISOは運用の各データを統合管理し、継続的アシュアランスを提供する必要があります。

ハイパーコネクテッド時代におけるレジリエンスとリスク

2026年、AIエージェント、Web 4.0、量子コンピューティングの衝突がイノベーションと不安定性を同時にもたらします。

重要インフラのレジリエンス：エネルギー、通信、輸送ネットワークはデジタルツインと予測AIへの依存度をますます高めています。各国政府は統一されたセキュリティ基準を施行し、共有型の危機シミュレーションプラットフォームへの投資を進めるでしょう。

自律型サプライチェーン：リアルタイムのAI監視によって自己修復する物流が実現される一方で、リスクを共有するエコシステムが形成され、連合型のセキュリティモデルが求められるようになります。

システムのレジリエンス：継続性は、業務のあらゆるレイヤーに設計されなければなりません。レジリエンスは、適応的なインテリジェンスによって駆動される生きたプロセスとなります。

 

まとめ – 防止、ガバナンス、レジリエンスの再定義

AI、量子技術、没入型テクノロジーの融合は、サイバーセキュリティにおける新たな哲学を要求します。チェック・ポイントの4つの原則が、そのための基盤を提供します。

1. 防止を最優先：攻撃が発生する前に予測し、ブロックします。 

2. AIファーストのセキュリティ：自律的な脅威の先手を打つために、責任を持ってインテリジェンスを活用します。 

3. 接続基盤の保護：あらゆるデバイス、データフロー、クラウドサービスを、ひとつのエコシステムとして保護します。

4. オープンプラットフォーム：企業全体で可視性、分析、制御を統合します。 

これらの原則を採用する組織は、脅威への対応から脅威の管理へと移行するでしょう。これこそ自律性と説明責任のバランスであり、2026年とその先におけるデジタルレジリエンスを定義するものです。

 

2026年 経営陣向け行動チェックリスト

✔    自律型AIシステムを監督するAIガバナンス評議会を設置する

✔    重要ビジネスの領域におけるデジタルツインのパイロット運用を開始する

✔    NIST基準に沿ったPQCインベントリプロジェクトを開始する

✔    脅威を予測し、防止する、AI搭載セキュリティへの投資を行う

✔    自動化されたリスクスコアリングによるベンダーの継続的な保証を導入する

✔    人と機械の効果的な協働を実現するために、チームをトレーニングし育成する

脅威の防止、透明性、俊敏性を企業全体に組み込むことで、組織は2026年に押し寄せるテクノロジーの津波を乗り越え、より強固な組織として、その先へ進んでいくことができるでしょう。

本プレスリリースは、米国時間2025年11月25日に発表されたブログ（英語）をもとに作成しています。

Check Point Researchについて 
Check Point Researchは、チェック・ポイントのお客様、脅威情報コミュニティを対象に最新のサイバー脅威インテリジェンスの情報を提供しています。チェック・ポイントの脅威インテリジェンスであるThreatCloud AIに保存されている世界中のサイバー攻撃に関するデータの収集・分析を行い、ハッカーを抑止しながら、自社製品に搭載される保護機能の有効性について開発に携わっています。100人以上のアナリストや研究者がチームに所属し、セキュリティ ベンダー、捜査当局、各CERT組織と協力しながら、サイバーセキュリティ対策に取り組んでいます。

ブログ: https://research.checkpoint.com/ 
X: https://x.com/_cpresearch_ 

チェック・ポイントについて 
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ（https://www.checkpoint.com/）は、デジタルトラストのリーディングプロバイダーとして、AIを駆使したサイバーセキュリティソリューションを通じて世界各国の10万を超える組織を保護しています。同社のInfinity Platformとオープンガーデン型エコシステムは、防止優先のアプローチで業界最高レベルのセキュリティ効果を実現しながらリスクを削減します。SASEを中核としたハイブリッドメッシュネットワークアーキテクチャを採用するInfinity Platformは、オンプレミス、クラウド、ワークスペース環境の管理を統合し、企業とサービスプロバイダーに柔軟性、シンプルさ、拡張性を提供します。Check Point Software Technologiesの全額出資日本法人、チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ株式会社（https://www.checkpoint.com/jp/）は、1997年10月1日設立、東京都港区に拠点を置いています。

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