投稿者 global-ai-media 
生成AI（GenAI）の進化は、企業の生産性を向上させる一方で、サイバー攻撃者の手にも強力なツールを渡すことになりました。セキュリティベンダーSentinelOneのレポートなどの最新動向を分析すると、攻撃者はAIによって「全く新しい攻撃手法（革命）」を生み出しているというよりは、既存の攻撃プロセスを劇的に「効率化（加速）」させている実態が浮かび上がってきます。本記事では、AIが悪用される現実的なメカニズムと、かつて「言語の壁」に守られてきた日本企業が今とるべき対策について解説します。
AIはサイバー攻撃を「発明」するのではなく「最適化」している
大規模言語モデル（LLM）の登場以降、「AIが自律的に破壊的なマルウェアを作成し、制御不能な攻撃を行う」といったディストピア的なシナリオが議論されることがありますが、現時点での実務的な脅威ランドスケープは少し異なります。多くのセキュリティ専門家やSentinelOneのようなベンダーが指摘するように、現在の攻撃者にとってのAIは、革命的な新兵器というよりも、日々の業務（攻撃）を効率化するための「オペレーショナル・アクセラレーター（運用の加速装置）」として機能しています。
具体的には、ランサムウェア攻撃グループは以下のような領域でAIを活用し、ROI（投資対効果）を高めています。
- 偵察の自動化：ターゲット企業の公開情報を短時間で収集・分析し、脆弱なポイントや組織構造を把握する。
- スクリプト作成の補助：攻撃インフラの構築や、侵入後の横展開（ラテラルムーブメント）に必要なスクリプトの作成・デバッグをAIに行わせ、エンジニアリング工数を削減する。
- フィッシングの高度化：説得力のある文面の作成や、ターゲットの言語に合わせたローカライズ。
崩壊した「日本語の壁」とソーシャルエンジニアリングのリスク
日本企業にとって最も警戒すべき変化は、生成AIによる「言語の壁」の突破です。これまでのサイバー攻撃、特に海外からのフィッシングメールやビジネスメール詐欺（BEC）は、不自然な日本語（「てにをは」の間違いや不自然な敬語）によって、ある程度直感的に見抜くことができました。
しかし、高性能なLLMが悪用されることで、攻撃者は日本語のネイティブスピーカーと遜色のない、あるいはそれ以上に洗練されたビジネスメールを容易に作成できるようになりました。日本の商習慣特有の「お世話になっております」といった定型句や、謙譲語・尊敬語の使い分けもAIは難なくこなします。
これにより、従業員がメールの違和感に気づく「人間の検知能力」への依存は極めて危険な状態になっています。攻撃者は技術的なハッキングを行う前に、AIを使って作成した巧みなメールで担当者を騙し、認証情報を盗み出す「ソーシャルエンジニアリング」の手法を加速させています。
「スキル不足の攻撃者」の参入による攻撃の増加
もう一つの重要な視点は、攻撃への参入障壁の低下です。かつては高度なコーディングスキルが必要だった攻撃ツールの調整や難読化（セキュリティソフトによる検知を回避するためのコード改変）が、AIの支援によって比較的容易になりました。
これにより、技術力の低い攻撃者（スクリプトキディなど）であっても、AIを「家庭教師」や「コーディングアシスタント」として使うことで、一定レベルの脅威をもたらすことが可能になっています。結果として、日本企業に対する攻撃の「質」が劇的に上がるというよりは、一定水準以上の攻撃の「量」と「頻度」が増加し、セキュリティ部門のリソースを逼迫させるリスクが高まっています。
日本企業のAI活用への示唆
AIを悪用した攻撃の「加速」に対抗するため、日本企業のリーダーや実務者は以下の視点で対策を再構築する必要があります。
1. 「怪しい日本語」を探す教育からの脱却
従業員向けのセキュリティ教育において、「日本語が変なメールに注意」という従来の指針はもはや有効ではありません。文脈の不自然さ、緊急性を煽る内容、通常とは異なる振込先指示など、言語以外のシグナル（行動やプロセス）に着目したトレーニングへと転換する必要があります。
2. 防御側もAIで対抗する（AI for Defense）
攻撃者がAIで攻撃を自動化・高速化している以上、防御側が人手によるログ分析や対応を行っていては間に合いません。異常検知やインシデント対応の初期段階において、AIを活用したセキュリティ製品（EDR/XDRなど）を導入し、機械的なスピードで対抗できる体制を整えることが不可欠です。
3. 生成AIの社内ガバナンスの徹底
攻撃者がAIを使う一方で、自社の従業員が業務効率化のために未許可のAIツールに社内データを入力し、情報漏洩を引き起こすリスク（Shadow AI）も同時に管理する必要があります。AIの利用を禁止するのではなく、安全な環境整備とガイドライン策定を行い、公式にAI活用を推進することが、結果として隠れたリスクを低減させます。