投稿者 global-ai-media 
サイバーセキュリティの領域において「AIによる攻撃をAIで防ぐ」という構図が現実のものとなりつつあります。CrowdStrikeのCEOをはじめとする業界のリーダーたちが警鐘を鳴らすこの変化は、人材不足に悩む日本のセキュリティ現場にどのような影響をもたらすのでしょうか。本記事では、攻撃側の進化と防御側の対応、そして日本企業が取るべき現実的な戦略について解説します。
「人間主導」の限界と攻撃の自動化
サイバーセキュリティ大手のCrowdStrike CEO、ジョージ・カーツ氏が「AIと戦うにはAIが必要だ（You need AI to fight AI）」と強調するように、セキュリティの攻防は新たなフェーズに突入しています。これは単なるマーケティングのスローガンではなく、攻撃の「速度」と「規模」が人間の処理能力を超えつつあるという冷徹な事実に基づいています。
これまで、サイバー攻撃の多くは人間がスクリプトを実行し、標的を探索するプロセスを経ていました。しかし、生成AIや自動化ツールの悪用により、攻撃者は脆弱性の発見から攻撃コードの生成、実行までを秒単位で行うことが可能になっています。これに対抗するために、防御側もログの監視や異常検知、初動対応においてAIを活用し、機械的なスピードで対抗せざるを得ない状況が生まれています。
崩れ去る「日本語の壁」とフィッシングの高度化
日本企業にとって特に深刻なのが、生成AI（LLM）の進化による「言語の壁」の崩壊です。かつて、日本企業を狙う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、不自然な日本語によって容易に見破ることができました。しかし、現在のLLMを用いれば、流暢で違和感のない、かつ日本のビジネス慣習に則った文面を大量かつ安価に生成することが可能です。
これは、従業員のセキュリティ意識教育（Awareness Training）だけで防ぐことが困難になりつつあることを意味します。「怪しい日本語に注意」という従来のアドバイスはもはや通用しません。文脈や文体を模倣した攻撃（スピアフィッシング）が一般化する中で、受信者の判断力に頼らず、AIによる文脈解析や送信元認証などの技術的な防御網を強化する必要があります。
「AIエージェント」がもたらす新たなリスク
一方で、業務効率化のために導入が進む「AIエージェント」そのものが攻撃対象となるリスクも指摘されています。最近のハッカーカンファレンス（39C3など）でも議論されているように、自律的にタスクを遂行するAIエージェントは、便利な反面、外部からの悪意ある指示（プロンプトインジェクション等）によって、機密情報を持ち出す「スパイ」に変貌する可能性があります。
例えば、社内のドキュメントを検索・要約するRAG（検索拡張生成）システムに対し、攻撃者が細工したメールを読み込ませることで、AI経由で社内情報を外部サーバーへ送信させるといった攻撃シナリオも現実味を帯びてきています。AIを防御に使うと同時に、導入したAI自体を守る「AIセキュリティ（AI Security / AI TRiSM）」の観点が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. セキュリティ人材不足をAIで補完する現実的な計画
日本は慢性的なセキュリティ人材不足にあります。高度な専門家を大量に採用することは困難です。そのため、SOC（セキュリティ監視センター）の運用において、アラートの一次切り分けやログの要約、脅威インテリジェンスの突合といった作業をAIに任せ、人間は「AIが判断に迷った高度な事案」のみに集中する体制構築が急務です。これはコスト削減だけでなく、担当者の疲弊（アラート疲れ）を防ぐためにも有効です。
2. ゼロトラストとAIガバナンスの融合
「AI対AI」の戦いでは、内部ネットワークへの侵入を前提としたゼロトラストアーキテクチャが基本となります。それに加え、社内で利用するAIモデルが学習データ汚染攻撃を受けていないか、外部のAIサービスに機密データを送信していないかといった「AIガバナンス」を既存のセキュリティポリシーに統合する必要があります。
3. 「人間」への投資の再定義
AIによる攻撃が高度化する中で、従来の「怪しいメールを見分ける訓練」から、「システムが警告を出した際の適切なエスカレーション手順の徹底」や「AIが生成した情報の真偽を確かめるクリティカルシンキング」の教育へと、従業員教育の重点をシフトさせる必要があります。
攻撃側のAI活用は不可逆的な流れです。日本企業は、AIを恐れるのではなく、防御のための強力なパートナーとして適切に実装し、同時にそのリスクを管理する「攻めのガバナンス」が求められています。