Frost & Sullivanは、クラウドワークロード保護プラットフォーム市場を評価した「Frost Radar™: Cloud Workload Protection Platforms, 2026」レポートで、Microsoftをビジョナリーリーダーに分類しました。この評価は、Microsoft Defender for Cloudがランタイム保護を統合し、インフラストラクチャ、ワークロード、アイデンティティ、アプリケーションのデータをセキュリティ対応業務と結び付ける能力に基づいています。
Microsoft Securityブログに掲載された記事によると、Frost & Sullivanは45社を超える適格ベンダーを調査し、そのうち20社を評価しました。また、Microsoftは収益ベースで最大のクラウドワークロード保護プラットフォームプロバイダーであり、世界市場で推定22%を超えるシェアを占めていると述べています。これらの数値と分類はMicrosoftによるレポートの紹介に記載されたものであり、手法と結果の詳細を確認する際の基本的な参照元は、同社の完全版レポートです。
事前スキャンからランタイム保護へ
このレポートは、クラウドワークロード保護の定義における変化に焦点を当てています。ソフトウェアイメージのスキャン、脆弱性への対処、デプロイ前の設定強化は依然として重要な実践ですが、ワークロードの実行後に現れるリスクをそれだけで明らかにすることはできません。既知の脆弱性は、誤ったクラウド設定、過剰な権限を持つアイデンティティ、または本番環境内の悪意ある活動と組み合わさることで、より重大なものになる可能性があります。
Microsoftによると、Defender for Cloudはこれらのシグナルを単一のフレームワークに集約し、セキュリティポスチャ、ワークロードのスキャン、活動の監視、対応を別々のツールに分散させません。記事は、クラウドワークロード保護市場が、コード、クラウド、ランタイム、アイデンティティ、セキュリティオペレーションセンターを結び付けるモデルへ向かっていると指摘しています。
Defender for Cloudが実際に提供するもの
記事が取り上げる機能には、eBPFを利用する軽量センサーが含まれます。これはKubernetesのイベント、プロセス活動、ネットワークトラフィックを監視し、検出結果をMITRE ATT&CKフレームワークに関連付けます。また、Azure AKS、Amazon EKS、Google GKE上のKubernetesコンテナー保護、マルウェア防止、EKS Bottlerocket環境の保護、実行中の実行可能ファイルに対する不正な変更の検出も含まれます。
予防の面では、Kubernetesのクラスターおよび名前空間レベルでポリシーを適用し、高リスクまたは非準拠のイメージが本番環境に到達する前に実行されることを防止できます。プラットフォームは、ランタイムデータ、Kubernetes監査ログ、アイデンティティシグナルをMicrosoft Defender XDRおよびMicrosoft Sentinelに送信します。これにより、インシデントは個別のアラートとしてではなく、より広いコンテキストとともにセキュリティチームに届きます。
またMicrosoftは、GitHub Advanced SecurityおよびCopilot Autofixを通じて、ランタイムの結果を開発者のワークフローに結び付け、問題をコードの所有者に移管して発生源で対処することを目指しています。記載されている機能はAIワークロードにも及び、Azure AI FoundryおよびAzure OpenAIにおけるモデルのスキャン、プロンプトインジェクションからの保護、不審なアクセスに加え、Google Vertex AIおよびAmazon BedrockにおけるAIセキュリティポスチャ管理が含まれます。
この評価が重要な理由
このレポートは、ワークロード保護プラットフォームを比較するセキュリティチームにとって重要です。評価基準をアラート数やコンプライアンスチェックから、悪用可能な経路を特定して阻止し、その詳細を対処可能な担当者に結び付ける能力へと移行させるためです。Microsoftは、Frost & Sullivanがこの市場への支出が2025年の64億3,000万ドルから2026年には約79億5,000万ドルへ増加し、2030年まで年平均成長率19.1%で成長すると予測していると述べています。
この結果は、Microsoftが伝えた分析機関による評価であり、すべての組織に対するプラットフォームの適合性を示す独立した証明ではありません。そのため、導入を検討する組織は、完全版レポートを確認し、自社のクラウド環境、コンテナー、AIワークロード、および既存のセキュリティオペレーションセンターツールとの統合における実際のカバレッジをテストする必要があります。