2026年9月9日、ID脅威対策企業のSpyCloudが「2026 Identity Threat Report」を公開しました。調査の結論は明快です。AIエージェント、サービスアカウント、APIキー、トークンといった非人間ID（NHI：Non-Human Identity）が、企業への侵入経路として最も多く挙げられました。IAM（ID・アクセス管理）の管理対象は、従業員の人間IDだけでは足りなくなっています。本記事では、SpyCloudの公開資料を一次情報として、主要な数字、成熟度モデル、実務への示唆を整理します。
1. 調査の概要
- 発行元：SpyCloud（ID脅威対策の専門企業）。プレスリリースは2026年9月9日
- 調査時期：2026年6月
- 回答者：従業員500人以上の組織に所属するセキュリティ責任者・実務担当者750人（信頼水準95%、誤差±3.58%）
- 対象地域：米国、カナダ、英国、スペイン、ドイツ、オランダ、オーストリア、スイス（日本は含まれない）
- 回答者の内訳：セキュリティアーキテクト・エンジニア23%、IAM担当22%、セキュリティ責任者20%、CIO・CISOなどの経営層19%ほか
2. 主要な数字
| 指標 | 数値 | 意味 |
|---|---|---|
| ID関連イベントを経験した組織 | 68%（過去1年） | 該当組織では平均8件のイベントを経験 |
| 最も多かったIDイベントの種類 | NHIの悪用・侵害（42%） | AIエージェント、サービスアカウント、APIキー、トークンなど |
| NHIを一般的な侵入経路と回答 | 50% | 被害を受けた組織のうち、漏えい・侵害・過剰権限のNHIを挙げた割合 |
| 最も一般的な初期侵入経路 | 侵害されたNHI（31%） | 2位のフィッシング・ソーシャルエンジニアリング（17%）のほぼ2倍 |
| AI・NHIの露出への可視性に自信がある | 95% | 実際に監視している組織は36% |
| 内部システムにアクセスできるAIツール・エージェントを利用 | 91% | うち、権限のガバナンスと所有者が正式に定まっているのは56%（41%は非公式または部分的） |
3. なぜNHIが狙われるのか
SpyCloudは、人間の従業員の棚卸しは進んでいても、サービスアカウント、APIキー、AIエージェントにまで同じ可視性を広げている組織は少ないと指摘しています。NHIは利便性のために作られ、実際に強い権限を持つことが多い一方、所有者が決まっていないケースが目立ちます。
- サービスアカウントは、退職手続き（オフボーディング）の対象にならない
- 自分で資格情報をローテーションしない
- MFAの認証で失敗することもない
- そのため、一度露出すると、数か月にわたって使える状態が続きうる
- 管理・監視の外にある特権的な接続（シャドウアクセス）が生まれやすい
4. 「見えている」つもりが最大の盲点
報告書は、自信と実態のずれを繰り返し指摘しています。
- AI・NHIの露出について、95%が「十分に見えている」と考える一方、監視しているのは36%
- NHIの可視性への自信は、経営層が66%、現場の担当者が50%で、上に行くほど楽観的
- 英国は、可視性への自信が最も高い（53%）のに、IDイベントの発生率も最も高い（77%）
- 盗まれたセッションCookieを把握できていない組織は、IDイベントの発生率が50%で、把握できている組織の37%より高い
セッションCookieやトークンは、すでに認証済みのセッションを再開することで、MFAを回避できます。SpyCloudは、攻撃者が狙うデータの中で、セッション情報がパスワードを上回ったとしています。
5. サードパーティ経由のIDリスク
- サプライチェーン上のIDイベントの原因は、マルウェアに感染したサードパーティの端末（23%）と、ベンダーやパートナー関連のAPIキー・アプリケーションアクセスの露出（22%）が上位
- サードパーティのID露出が本当に解消されたかを確認する一貫した手順がない組織が、約40%
- 今後12〜18か月の投資計画は、IDインシデント対応の自動化が35%、サプライチェーン・ベンダーリスク管理の強化と従業員のID露出の削減が、それぞれ32%
6. Identity Threat Protection Maturity Trail：成熟度の4段階
報告書は、可視性、監視、ガバナンス、自動化、修復の観点から、回答者を4つの成熟度に分けています。
| 段階 | 特徴 | 回答者の割合 |
|---|---|---|
| Reactive | 可視性が限られ、手作業が中心で、修復が一貫しない | 9% |
| Building | 基礎的なプロセスは整いつつあるが、可視性と運用の一貫性に課題 | 37% |
| Operational | 繰り返し可能なワークフローと、測定できる成果があり、自動化が進む | 45% |
| Optimized | 最も成熟した段階（自動化された調査・修復が定着） | 残り（約9%） |
Optimizedの割合は、資料上の表記が不明瞭なため、他の3段階の合計から見た値です。主な知見は次のとおりです。
- IDイベントの発生率が最も高いのはBuilding。可視性が上がって露出が見え始める一方、プロセスや自動化がまだ追いついていないためと報告書は説明しています
- Buildingから上に進むにつれて、発生率は大きく下がる
- 完全に自動化された修復の割合は、Operationalの24%からOptimizedの81%へ急増する
- 手作業中心の組織は、自動化が進んだ組織に比べ、インシデント対応コストが高く（39%対32%）、顧客・パートナーの信頼の喪失も多い（47%対36%）
7. IAMの管理対象を広げる（筆者の考察）
以下は、報告書を受けた筆者の整理であり、SpyCloudの主張そのものではありません。
| 従来のIAM | これから必要な範囲 | |
|---|---|---|
| 対象 | 人間ID（従業員） | 人間、AIエージェント、サービスアカウント、APIキー、トークン |
| 主な制御 | MFAによる認証 | 認証に加え、誰が何にアクセスできるかの認可 |
| 守る先 | SaaS | SaaSとデータ |
実務では、次の順で取り組むのが現実的です。
- NHIの棚卸しをする。サービスアカウント、APIキー、トークン、AIエージェントごとに、所有者と用途を決める
- AIエージェントに付与する権限は、人間と同じく最小権限を基本にし、承認の手順と所有者を定める
- 資格情報のローテーション、セッションとトークンの失効、権限の削減を、手作業ではなく自動化できる形にする
- NHIとセッション情報の露出を、継続的に監視する
- ベンダーのID露出が実際に解消されたかを確認する手順を作る
AIエージェントの権限を、データ側のポリシーで制御する考え方は、以前の記事でも触れました。NIST IR 8611「m-NGAC」を解説：DB内部で認可を強制する新しいアクセス制御も、あわせてご覧ください。
8. 読むときの注意点
- SpyCloudはID脅威対策の製品を提供する企業です。報告書が推奨する継続的な監視と自動修復は、同社の事業領域と重なります。数字は参考にしつつ、結論は独立して検討してください
- データはアンケートの自己申告に基づく。「最も一般的な初期侵入経路」は、被害を受けた組織の回答者の認識であり、実際の侵害の統計ではありません
- 対象は従業員500人以上の組織で、日本は調査地域に含まれない。中小企業や日本国内の実態とは異なる可能性がある
- 本記事は、公開されているプレスリリースと報告書のWebページを根拠にしている。PDF版全文の詳細は確認していません
まとめ
- 2026年版のSpyCloudの調査では、侵害されたNHIが、最も一般的な初期侵入経路（31%）となった
- AI・NHIの露出を監視している組織は36%にとどまり、多くが可視性を過信している
- AIツールの利用が91%に及ぶ一方、権限の正式なガバナンスと所有者を定めている組織は56%
- 成熟度が上がるほどIDイベントは減り、自動化された修復が差を生む
- IAMは、人間のID・MFA中心から、エージェントやAPIキーを含む認可の管理へ広げる必要がある
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