投稿者 global-ai-media 
サイバーセキュリティ企業のMalwarebytesが、ChatGPT上で不審なリンクやメールを検証できる機能の提供を開始しました。この動きは、セキュリティ対策が「専用ソフト」から「対話型AIアシスタント」へと広がりつつある現状を象徴しています。本記事では、このトレンドの背景にある技術的要因と、日本企業が従業員にAIを利用させる際のセキュリティ・ガバナンス上の注意点について解説します。
セキュリティ運用の新たな潮流：対話型AIによる一次判断
米国の大手セキュリティベンダーであるMalwarebytesが、ChatGPT上で利用可能な新しいツール（GPTs）を公開しました。これは、ユーザーが不審なURLやメールの文面をChatGPTに入力することで、それが詐欺やフィッシングである可能性を判定してくれるというものです。
これまで、セキュリティチェックといえば専用のウイルス対策ソフトを常駐させるか、情報システム部門に問い合わせるのが一般的でした。しかし、この事例が示唆しているのは、「日常的に利用するLLM（大規模言語モデル）が、セキュリティの簡易的な相談窓口になる」というユーザー体験の変化です。
技術的な観点では、これは単にChatGPTが学習データに基づいて「詐欺っぽい」と答えているわけではありません。外部の脅威インテリジェンス（Malwarebytesが持つ悪性URLやマルウェアのデータベース）とAPI連携することで、根拠のある判定を行っていると考えられます。生成AIの弱点である「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を、専門データベースとの接続（RAGやTool Useと呼ばれる手法）で補完する好例と言えます。
なぜ今、「AIによる防御」が必要なのか
背景には、攻撃側も生成AIを悪用しているという現実があります。以前のフィッシングメールは、不自然な日本語や機械翻訳調の文章で見抜くことが容易でした。しかし現在では、生成AIを使えば、流暢かつ自然な日本語で、ターゲットの業務内容に即した精巧なメールを作成することが可能です。
「怪しい日本語かどうか」という従来のリテラシー教育が通用しなくなる中、防御側もAIの文脈理解能力と最新の脅威データを組み合わせて対抗する必要に迫られています。今回のニュースは、その防御手段が専門家だけでなく、一般の従業員や中小企業の手元にも届き始めたことを意味します。
日本企業が直面するリスクとガバナンスの課題
一方で、この種のツールを日本企業が導入・活用する際には、無視できないリスクと課題が存在します。
最大のリスクは「情報の非意図的な漏洩」です。「このメールは詐欺か？」を確認するために、従業員が顧客の個人情報や社内の機密情報が含まれたメール本文を、そのままChatGPT（特に学習利用がオプトアウトされていない環境）にペーストしてしまう恐れがあります。セキュリティチェックのために情報漏洩を起こしては本末転倒です。
また、日本企業特有の商習慣として、曖昧な表現や儀礼的な文面が多く用いられます。海外製のセキュリティAIが、日本の文脈（例えば、請求書の送付フローや上長承認のニュアンス）をどこまで正確に理解し、誤検知（過剰な警告）や検知漏れを防げるかは、まだ検証が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の意思決定者やIT管理者は以下のポイントを意識してAIガバナンスを策定すべきです。
1. 「AIへの入力データ」に関するルールの徹底
セキュリティチェック目的であっても、個人情報や機密データを公衆のAIサービスに入力しないようガイドラインを策定する必要があります。可能であれば、企業向けプラン（データ学習を行わない設定）の契約や、PII（個人識別情報）をマスキングする仕組みの導入を検討してください。
2. 「AI×セキュリティ」ツールの評価と導入
従業員が個人の判断でフリーのAIツールを使う「シャドーAI」化を防ぐため、組織として信頼できるセキュリティAIツールを選定・推奨することが重要です。既存のウイルス対策ソフトベンダーが提供するAI機能のロードマップを確認し、自社の環境に統合できるか評価を始めましょう。
3. 従業員の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」教育から、「AIツールを補助として使いつつ、最終的な真贋判定は人間が行う（Human-in-the-loop）」アプローチへと教育方針を転換する時期に来ています。AIはあくまで支援ツールであり、最終責任は人間にあるという意識付けが、テクノロジーへの過信を防ぎます。