投稿者 global-ai-media 
スタンフォード大学の研究により、AIエージェントが自律的に脆弱性を特定し、サイバー攻撃を実行する能力を持ち始めていることが実証データによって裏付けられました。生成AIが単なる「コンテンツ生成ツール」から「自律的に行動する主体」へと進化する中、日本企業は従来の防御策を根本から見直すフェーズに来ています。
「道具」から「エージェント」へ：AIによる攻撃の質的変化
これまで、サイバー攻撃におけるAIの利用といえば、より自然なフィッシングメールの作成や、マルウェアコードの断片的な生成といった「支援ツール」としての役割が主でした。しかし、スタンフォード大学の研究事例を含む近年の実験データが示しているのは、AIが「エージェント（自律的な代理人）」として機能し始めているという事実です。
これは、AIに対して「このシステムの脆弱性を探せ」といった抽象的な指示を与えるだけで、AIエージェントが自律的にWebサイトを巡回し、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）などの攻撃手法を試行錯誤しながら実行する可能性を示唆しています。特にLLM（大規模言語モデル）の推論能力向上により、AIは防御側の反応を見て攻撃手法を動的に変更するなど、従来の自動化スクリプトにはない適応力を見せ始めています。
「日本語の壁」の崩壊と日本企業への影響
かつて日本企業は、日本語という言語の特殊性が一種の防壁となり、海外からのサイバー攻撃（特にソーシャルエンジニアリング）に対して一定の守られていた側面がありました。不自然な日本語のメールはすぐに見破ることができたからです。
しかし、高性能なLLMの普及により、この「日本語の壁」は完全に崩壊しました。攻撃者は流暢かつ文脈に即した日本語で、取引先や経営層になりすましたスピアフィッシング（標的型攻撃）を容易に実行できます。さらに、日本の商習慣や組織構造（稟議制度など）を学習したAIエージェントが、組織内部のコミュニケーションに入り込むリスクも想定しなければなりません。
防御側の進化：AIレッドチーミングの重要性
攻撃側がAIを使うのであれば、防御側もAIを活用しなければ対抗できません。ここで重要になるのが「AIレッドチーミング」という概念です。レッドチーミングとは、攻撃者視点でシステムを攻撃し、脆弱性を洗い出す手法ですが、これをAIエージェントに行わせる動きが活発化しています。
人間が年に数回行うペネトレーションテスト（侵入テスト）とは異なり、AIエージェントであれば24時間365日、システムの変更があるたびに継続的に擬似攻撃を行い、穴を見つけることができます。日本企業においても、特に顧客データを扱うプロダクトや金融・インフラ関連のシステムでは、開発プロセス（DevSecOps）の中に、こうしたAIによる自律的なセキュリティテストを組み込むことがスタンダードになりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの脅威トレンドと日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務者は以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. 「性善説」ベースの運用からの脱却とゼロトラストの徹底
「社内ネットワークなら安全」「日本語のメールなら信頼できる」という前提はAI時代には通用しません。AIエージェントによる内部侵入やなりすましを前提とし、すべてのアクセスを検証するゼロトラストアーキテクチャへの移行を加速させる必要があります。
2. AIガバナンスとセキュリティの統合
AI活用を推進する部署と、セキュリティを守る部署（CISO室など）が分断されているケースが多く見られます。攻撃型AIのリスクに対応するためには、AIモデル自体の脆弱性（プロンプトインジェクションなど）と、AIを使った攻撃への防御を包括的に管理する体制が必要です。
3. 防御へのAI投資を「コスト」ではなく「競争力」と捉える
人手不足が深刻な日本において、セキュリティ監視を人間だけで行うことには限界があります。AIを活用した自動検知・自動対応（SOARなど）への投資は、単なるコスト削減ではなく、事業継続性を担保するための必須の経営基盤となります。最新の脅威情報は日々更新されるため、外部の専門知見とAIツールをうまく組み合わせ、自社のコアビジネスを守る盾とすることが肝要です。