投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及は業務効率化をもたらす一方で、サイバー攻撃や詐欺の手口を劇的に高度化させています。本記事では、LLM（大規模言語モデル）やディープフェイク技術が悪用された最新の攻撃トレンドを解説し、日本企業がとるべき防御策とガバナンスのあり方について考察します。
「違和感のない日本語」によるフィッシングの脅威
かつて、フィッシングメールや詐欺メッセージを見抜く最も簡単な方法は「言語の不自然さ」に注目することでした。機械翻訳特有の誤った文法や、日本国内の商習慣にそぐわない言い回しが、私たちにとっての最初の防御壁となっていたのです。
しかし、ChatGPTをはじめとする高性能なLLM（大規模言語モデル）の登場により、この状況は一変しました。攻撃者は生成AIを利用することで、流暢で自然な日本語の文章を、大量かつ瞬時に作成できるようになっています。さらに、企業のプレスリリースやIR情報、SNS上の公開情報をAIに学習させることで、特定の企業やターゲットに合わせた「文体」や「トピック」まで模倣することが可能です。
これは、日本のビジネス現場において「メールの日本語が怪しいから開かない」という従来のリテラシー教育だけでは、もはや防御が不十分であることを意味しています。文脈や敬語まで完璧に使いこなされた攻撃メールは、従業員の警戒心を容易にすり抜けるリスクがあります。
ディープフェイクによる「なりすまし」と本人確認の限界
テキストだけでなく、音声や動画におけるAI技術の悪用も深刻化しています。ディープフェイク技術を用いれば、わずかなサンプルデータから特定の人物の声や顔を複製することが可能です。
グローバルでは既に、企業のCEOやCFOの声をAIで模倣し、財務担当者に電話をかけて巨額の送金を指示する「CEO詐欺（ビジネスメール詐欺の音声版）」の被害も報告されています。日本企業においても、稟議決裁や緊急時の承認フローにおいて「電話での本人確認」を信頼の基盤としているケースは少なくありません。
また、金融機関やオンラインサービスにおけるeKYC（電子的本人確認）のプロセスにおいても、AI生成画像による突破が懸念されています。これまで「生体認証」や「対面同様の確認」として信頼されていた手段が、AIによって揺るがされつつあるのです。
ソーシャルエンジニアリングの自動化とスケール
従来、標的型攻撃（特定の組織や個人を狙った攻撃）には、攻撃者がターゲットの情報を収集し、信頼関係を築くための多大な時間と労力が必要でした。しかし、AIエージェントの活用により、これらのプロセスが自動化・効率化されつつあります。
攻撃者はAIを使ってSNS（LinkedInやFacebookなど）からターゲットの交友関係、職歴、興味関心を自動的に収集・分析し、その人物が最も反応しやすいメッセージを生成します。例えば、直近に参加したカンファレンスの話題や、取引先との関係性を巧みに織り交ぜたメッセージが届けば、受信者が添付ファイルを開いたり、リンクをクリックしたりする確率は格段に高まります。
これは、従来はコストに見合わないとされていた「中小規模の組織」や「一般従業員」に対しても、高度にパーソナライズされた攻撃が低コストで実行可能になることを示唆しています。
日本企業のAI活用への示唆
AIによる攻撃手法の進化を踏まえ、日本企業は守りの戦略を根本から見直す必要があります。単にAIツールを導入するだけでなく、以下の観点でのガバナンス強化と意識改革が求められます。
1. セキュリティ教育のアップデート
「不自然な日本語」を探す従来の訓練から脱却し、文脈の違和感や、緊急性を煽る指示への警戒、そして「なぜ今、この連絡が来たのか」という背景確認を重視する教育へシフトする必要があります。
2. 認証プロセスの多層化（ゼロトラストの徹底）
「声」や「メールアドレス」だけを信頼の根拠とせず、重要な意思決定や送金業務においては、異なる通信経路（チャットと内線電話の併用など）での再確認や、物理的な承認フローを組み合わせるなど、デジタル情報の真偽を検証するプロセスを設計すべきです。
3. AIによる防御の検討
「AIにはAIを」という考え方も重要です。人間が目視で検知できない微細な不自然さや、攻撃パターンの兆候を捉えるために、AIを活用したセキュリティソリューションの導入を検討する段階に来ています。
4. リスク情報の共有とガイドライン策定
自社だけでなく、サプライチェーン全体でのリスク管理が必要です。AIを悪用した詐欺事例を組織内で共有し、万が一インシデントが発生した際の報告ルートや対応手順を明確化したガイドラインを策定・周知することが、被害を最小限に抑える鍵となります。