投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及はビジネスの生産性を飛躍させる一方で、サイバー攻撃のコストを劇的に低下させ、攻撃のハードルを下げています。Fortune誌のレポートを起点に、かつて「言語の壁」に守られていた日本市場における新たな脅威の質的変化と、日本企業が取るべき「AIを活用した防衛」および組織ガバナンスについて解説します。
「攻撃コストの低下」が意味するもの
米Fortune誌の記事では、AIによってハッキングが安価に行えるようになり、ビジネスにおける脅威の前提条件が根本から変わりつつあると指摘されています。これまで、高度なサイバー攻撃には専門的なスキルと多大な時間、つまり高い「コスト」が必要でした。しかし、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の進化は、攻撃コードの生成、脆弱性の自動探索、そして精巧なフィッシングメールの作成を容易にし、攻撃者の参入障壁を劇的に下げています。
これは「攻撃の民主化」とも呼べる現象です。高度な技術を持たない攻撃者でも、AIツールを利用することで、かつての国家レベルの攻撃者に近い能力を持てるようになりつつあります。日本企業にとって、これは単なる「攻撃数の増加」以上の意味を持ちます。
崩れ去った「日本語というファイアウォール」
日本企業にとって最大のリスク変化は、生成AIの翻訳・文章作成能力の向上により、「不自然な日本語」という従来の防御フィルターが機能しなくなったことです。かつて海外からのフィッシング詐欺やビジネスメール詐欺（BEC）は、文法ミスや不自然な言い回しによって容易に見抜くことができました。
しかし現在のLLMは、日本の商習慣に則った自然な敬語や文脈を生成可能です。取引先や経営層を装った攻撃メール（スピアフィッシング）が、以前とは比較にならない精度と規模で作成され、ばら撒かれるようになっています。日本固有の「空気を読む」文化や「権威への追従」を利用したソーシャルエンジニアリング（人間の心理的な隙や行動のミスにつけ込む攻撃手法）に対して、従業員の警戒心だけを頼りにするのは限界に来ています。
AIにはAIを：防御側のパラダイムシフト
攻撃側がAIで武装し、24時間365日休まずに脆弱性を突き、自動化された攻撃を仕掛けてくる以上、防御側も人力だけの対応では勝ち目がありません。「AIにはAIを」という考え方が、今後のセキュリティ戦略の中心となります。
具体的には、SOC（Security Operation Center）業務におけるAIの活用です。膨大なログ解析、異常検知、そしてインシデント発生時の初期対応をAIに任せることで、セキュリティ担当者はより高度な判断が必要な領域に集中する必要があります。また、日本企業で根強い「境界型防御（社内ネットワークは安全という前提）」から、すべてのアクセスを疑う「ゼロトラスト」アーキテクチャへの移行も、AIによるなりすまし攻撃への有効な対抗策となります。
開発・運用（DevOps）におけるリスクと対策
エンジニアリングの現場でも注意が必要です。開発効率化のためにGitHub Copilotなどのコーディング支援AIを導入する企業が増えていますが、AIが生成したコードに脆弱性が含まれていないか、あるいは機密情報を含むコードをパブリックなAIに入力していないかといったガバナンスが求められます。
また、オープンソースのライブラリに悪意あるコードを混入させるサプライチェーン攻撃も、AIによってより巧妙化する恐れがあります。これに対しては、SBOM（ソフトウェア部品表）の管理や、AIを用いた静的・動的解析ツールの導入など、DevSecOps（開発・運用・セキュリティの融合）のプロセスを強化することが急務です。
日本企業のAI活用への示唆
AIによる攻撃コストの低下を受け、日本企業は以下の3つの観点から実務を見直すべきです。
1. 防御プロセスの自動化とAI武装
人手不足が深刻な日本において、セキュリティ人材の増員は容易ではありません。攻撃の自動化に対抗するため、AIを組み込んだセキュリティ製品（EDR/XDRなど）の導入や運用自動化を進め、防御のスピードと精度を向上させる必要があります。
2. 教育のアップデートと「性悪説」への転換
「日本語が怪しいから詐欺」という従来の教育は通用しません。従業員に対しては、メールやチャットの文面ではなく「送信元の真正性」や「認証プロセス」を確認するよう教育を刷新する必要があります。また、経営層自身の音声や動画がディープフェイクで悪用されるリスクも認識し、重要な意思決定には多要素認証やオフラインでの確認プロセスを組み込むことが推奨されます。
3. AIガバナンスとシャドーAI対策
従業員が業務効率化のために、許可されていないAIツールに社内データを入力してしまう「シャドーAI」のリスクも高まっています。一律に禁止するのではなく、安全な利用環境とガイドラインを整備し、公式にAIを活用できる環境を提供することが、結果としてセキュリティリスクの低減につながります。