マイクロセグメンテーションは、チームが管理できる以上のポリシーを生み出している。AI ではそれを解決できない。

マイクロセグメンテーションは、現代のセキュリティの土台となりました。きめ細かな制御、ラテラルムーブメントの抑制、そしてZero Trustへの実践的な道筋をもたらします。組織がハイブリッド環境、クラウド環境、コンテナ環境へと拡大するなかで、その導入は加速しています。そして、一定の範囲までは機能しています。しかし、Gartner®レポートCompetitive Landscape: Network Security Microsegmentation（2026年3月）で結論づけたとおり、新たな課題が浮上しています。すなわち、マイクロセグメンテーションは、チームが管理しきれない量のポリシーを生み出しているということです。 可視性は向上しています。適用（エンフォースメント）も強化されています。AIは変化を加速させています。しかし、制御はどうでしょうか。その点こそ、綻びが生じ始めている領域です。

変化の兆し：セグメンテーションからポリシーの爆発的増加へ

マイクロセグメンテーションは、ワークロード間のアクセスを制限することで環境の安全性を高めるために設計されました。広範なネットワークゾーンではなく、システム、アプリケーション、ユーザーの間にきめ細かくアイデンティティを考慮したポリシーを定義します。理論上、それはまさに現代のセキュリティが求めるものです。しかし実務上は、新たな運用上の現実を生み出します。セグメンテーションに関する判断はすべてポリシーを生み出します。そして環境が変化すれば、それを統制するポリシーも変化します。

• アプリケーションが変更される
• インフラストラクチャが動的にスケールする
• 一時的なアクセスが恒久化する
• 例外が蓄積する
• 依存関係の追跡が難しくなる

セグメンテーションとして始まったものは、やがてポリシーのスプロール化、すなわち検証、監査、維持が困難な、絶えず変化するルールの網へと変わります。Gartnerはこの点を明確に指摘しています。「動的な環境、ハイブリッド環境、マルチクラウド環境の管理は依然として複雑であり、特に組織が自動化と人間による監督のバランスを取ろうとする場合にそれが顕著である」。課題はセグメンテーションそのものではありません。課題は、セグメンテーションが生み出すものを管理することにあります。

可視性と適用だけでは問題は解決しない

ほとんどのマイクロセグメンテーション製品は、2つの中核機能に重点を置いています。

• トラフィックフローと依存関係の可視化
• セグメンテーションポリシーの適用

いずれも不可欠です。しかし、どちらも十分ではありません。可視性は何が起きているかを示します。適用はそれを制御するルールを適用します。しかし、どちらも最も重要な問いには答えません。すなわち、そのポリシーは本当に正しいのか、という問いです。 時間の経過とともに、セグメンテーションポリシーは当初の意図から逸脱していきます。

• ルールが過度に緩くなる
• アクセス範囲が必要以上に拡大する
• 変更が意図しないリスクをもたらす
• コンプライアンス上のギャップが生じる

マイクロセグメンテーションが拡大するにつれ、特にハイブリッド環境やマルチクラウド環境において、ポリシー管理、監査、トラブルシューティングはますます複雑になります。その結果、危険なギャップが生まれます。組織はあらゆる場所でポリシーを適用できるものの、それが正しいことを証明できないのです。

AIは問題を解決する前に加速させる

AIは急速に、マイクロセグメンテーションにおけるイノベーションの中心となりつつあります。業界各社は次のような機能を投入しています。

• AIによるポリシー生成支援
• 異常検知
• 振る舞い分析
• 自動レコメンデーション

これらの進化は、より迅速な意思決定と手作業の削減をもたらします。しかし同時に、新たな力学を生み出します。AIはポリシーの量を減らすわけではありません。ポリシーが作成、変更、適用される速度を高めるのです。そして速度は諸刃の剣です。ポリシーの変化が速まると、組織は次の状況に直面します。

• 変更の頻度が増える
• 判断の理由が見えにくくなる
• ポリシーの正確性を検証することが難しくなる
• 意図しないアクセスや障害が発生するリスクが高まる

AIは複雑さを取り除くものではありません。複雑さをより速いサイクルへと圧縮するものです。そして制御がなければ、速いサイクルは速いミスを意味します。

信頼のギャップは現実のもの

急速なイノベーションにもかかわらず、ほとんどの組織はセグメンテーションの判断をAIに委ねる準備ができていません。Gartnerもこれを裏づけています。「AI主導のマイクロセグメンテーションには信頼性と安全性の欠如があり、モデルポイズニングなどのリスクを防ぐために、人間による監督、透明性、堅牢なセーフガードが必要である」。なぜでしょうか。セグメンテーションの判断は技術的なものであるだけでなく、文脈に依存するものだからです。判断は次の要素に左右されます。

• ビジネス上の意図
• アプリケーションの重要度
• コンプライアンス要件
• 運用上のリスク許容度

AIはパターンを分析し、関係性を推測できます。しかし、実環境におけるポリシー判断の結果を完全に理解することはできません。だからこそ、組織には依然として次のものが必要です。

• 人間による監督
• 透明性のある意思決定
• 意図しない結果を防ぐためのガードレール

AIはポリシーを提案できます。しかし、そのポリシーが正しいことを保証することはできません。

真のギャップ：ポリシー制御

これが、マイクロセグメンテーション市場全体で浮上しているギャップです。適用は向上しています。可視性は広がっています。AIは変化を加速させています。しかし、ポリシー制御は依然として分断されたままです。 セキュリティチームは、次のものをつなぎ合わせざるを得ません。

• ファイアウォール
• クラウドのセキュリティグループ
• マイクロセグメンテーション製品
• アイデンティティシステム
• コンプライアンスツール

それぞれが独自のポリシーを持ち、それぞれが独立して変化していきます。その結果、環境全体でポリシーがどう振る舞うかについて、集中的な制御が欠如することになります。ここで議論の focus が移りつつあります。「どうすればもっとセグメント化できるか」ではなく、「どうすればポリシーが正しく、一貫性があり、継続的に統制された状態を確保できるか」へと。

FireMonの視点：トラフィックだけでなくポリシーを統制する

マイクロセグメンテーションは、最新のセキュリティアーキテクチャにおいて重要な役割を果たします。しかし、セグメンテーションだけではポリシーリスクの問題は解決しません。FireMon は、セキュリティインフラストラクチャ全体にわたるポリシーのコントロールプレーンとして機能し、ポリシーが絶えず変化する環境に可視性、検証、ガバナンスをもたらします。FireMon により、組織は次のことが可能になります。

• ファイアウォール、クラウド、マイクロセグメンテーションプラットフォーム全体で一貫したポリシーを維持する
• ポリシーの変更やドリフトによって生じるリスクを特定し、低減する
• セグメンテーションポリシーがビジネス上の意図に沿っていることを検証する
• 継続的なコンプライアンスと監査対応を支援する
• 実施可能で統制されたポリシーにより Zero Trust を実運用に乗せる

FireMon は Illumio をはじめとする主要なマイクロセグメンテーションプラットフォームとも連携し、ガバナンスを実施レイヤーまで広げることで、セグメンテーションポリシーが時間の経過とともに整合性を保てるようにします。最新の環境において、セキュリティとはポリシーを実施することだけではなく、ポリシーを統制することだからです。

結論

マイクロセグメンテーションは Zero Trust の基盤になりつつあります。AI はその適用を加速させています。しかし、どちらも根本的な問題を解決するものではありません。マイクロセグメンテーションはポリシーを生み出します。AI はそれを加速します。それを統制できるのはガバナンスだけです。成功する組織は、最も多くセグメント化した組織でも、最も速く自動化した組織でもありません。次のことができる組織です。

• 自社のポリシーを理解する
• 継続的に検証する
• その変化の仕方を統制する
• そこから生まれる結果を信頼する

結局のところ、ポリシーこそが力だからです。詳しくは、本日にも当社チームのメンバーにご相談ください。 Gartner は、その出版物に記載されている企業、ベンダー、製品またはサービスを推奨するものではなく、また、最高評価やその他の指定を受けたベンダーのみを選択するようテクノロジーユーザーに助言するものでもありません。Gartner の出版物は Gartner のビジネスおよびテクノロジーインサイト部門の見解で構成されており、事実の記述として解釈されるべきではありません。Gartner は、商品性または特定目的への適合性の保証を含め、本出版物に関する明示または黙示のすべての保証を否認します。GARTNER は Gartner, Inc. およびその関連会社の商標です。