投稿者 global-ai-media 
量子コンピュータの実用化に備え、既存の暗号技術を代替する「耐量子計算機暗号（PQC）」への移行が急務となっています。最新の研究では、大規模言語モデル（LLM）を活用して、次世代暗号方式「FALCON」のハードウェア・ソフトウェア協調設計を効率化する試みが進んでいます。本記事では、セキュリティ実装における生成AIの活用可能性と、日本企業が備えるべき技術的視点について解説します。
量子コンピュータ時代のセキュリティリスクと「FALCON」
現在、インターネット上の通信や決済、機密情報の保護にはRSA暗号などの公開鍵暗号方式が広く使われています。しかし、計算能力が飛躍的に高い量子コンピュータが実用化されると、これらの既存暗号は数分〜数時間で解読されるリスク（いわゆる「2030年問題」や「Q-Day」）が指摘されています。
これに対抗するため、NIST（米国国立標準技術研究所）を中心に標準化が進められているのが「耐量子計算機暗号（PQC: Post-Quantum Cryptography）」です。その有力な方式の一つが「FALCON」と呼ばれるデジタル署名方式です。FALCONは鍵サイズが小さく処理が高速であるという利点を持ちますが、複雑な浮動小数点演算を必要とするため、従来のハードウェア（IoTデバイスや組み込みシステム）への実装において、処理速度や消費電力の最適化が大きな課題となっていました。
LLMによるハードウェア・ソフトウェア協調設計の革新
今回注目すべきは、このFALCONの実装プロセスに「大規模言語モデル（LLM）」を活用したという点です。従来、暗号アルゴリズムを特定のハードウェア（FPGAやASICなど）に最適化して実装するには、熟練したエンジニアがハードウェア記述言語（Verilogなど）と制御ソフトウェア（C/C++など）を相互に調整しながら設計する必要がありました。これを「ハードウェア・ソフトウェア協調設計（Co-design）」と呼びますが、極めて高度で工数のかかる作業です。
最新の研究事例では、LLMを用いてこの協調設計プロセスを自動化・効率化するフレームワークが提案されています。具体的には、LLMがアルゴリズムの特性を解析し、ボトルネックとなる演算部分を特定した上で、最適なハードウェア回路構成とそれを制御するソフトウェアコードの候補を生成します。これにより、設計期間の短縮だけでなく、人間の手では見落としがちな最適化パターンを発見できる可能性が示されました。
エンジニアリング領域における生成AIの真価
日本国内における生成AIの活用は、議事録作成やドキュメント要約といった「オフィス業務の効率化」に焦点が当たりがちです。しかし、グローバルな技術トレンドを見ると、今回のように「エンジニアリング・プロセスの高度化」にAIを組み込む動きが加速しています。
特に、半導体設計やセキュリティ実装といった専門性が高く人材不足が深刻な領域において、LLMは「コードを書くアシスタント」を超え、「アーキテクチャ設計のパートナー」として機能し始めています。これは、モノづくりに強みを持つ日本企業にとって、開発リードタイムを短縮し、製品競争力を高めるための重要なヒントとなります。
日本企業のAI活用への示唆
本事例から、日本の経営層および技術リーダーが得るべき示唆は以下の通りです。
- 「守り」の技術へのAI投資：AI活用を「攻め（新サービス）」だけでなく、セキュリティやインフラの「守り（マイグレーション）」の効率化に充てる視点が必要です。耐量子暗号への移行は全産業的な課題であり、ここにAIを活用することで、コンプライアンス対応のコストと期間を大幅に圧縮できる可能性があります。
- ハードウェアとAIの融合：日本には強力な製造業・組み込みシステムの基盤があります。ハードウェア設計とソフトウェア開発の境界をAIで埋める「協調設計」のアプローチは、IoT機器や自動車産業におけるセキュリティ実装の最適解になり得ます。
- 専門人材の補完：暗号技術やハードウェア記述言語を操れるエンジニアは希少です。LLMを「専門知識を持つ補助ツール」としてワークフローに組み込むことで、既存のエンジニアチームがより高度なセキュリティ実装に対応できる体制を整えることが推奨されます。
量子コンピュータの脅威はまだ先の話のように思えるかもしれませんが、自動車やインフラ設備など製品寿命が長いプロダクトにおいては、今から耐量子設計を考慮する必要があります。AIという「道具」を使いこなし、次世代の安全性をいかに効率的に担保するか、実務的な検討を始める段階に来ています。