投稿者 global-ai-media 
産業制御システムや重要インフラのセキュリティ領域において、AIによる自律的な防御システムの導入が進んでいます。Frenos社が新たに公開した「Adversary Intelligence Engine」とAIエージェント「SAIRA」のコミュニティ版提供は、従来ブラックボックスになりがちだったAIの判断プロセスを透明化しようとする重要な動きです。本記事では、この事例を端緒に、AIセキュリティにおける「説明可能性」の重要性と、日本企業が自律型AIを採用する際のポイントを解説します。
攻撃者の行動をシミュレートする「Adversary Intelligence」の台頭
サイバーセキュリティの領域では、単に攻撃を検知するだけでなく、攻撃者の意図や戦術を予測・分析する「Adversary Intelligence（敵対者インテリジェンス）」の重要性が高まっています。Frenos社が発表した新しいエンジンは、数千ものデータポイントを相関分析し、攻撃者の挙動をAIエージェントが自律的に解析する仕組みです。
従来のルールベースの防御では、未知の脅威や複雑な攻撃キャンペーンに対応することが困難でした。しかし、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の進化により、断片的なログデータから攻撃の文脈（コンテキスト）を読み解くことが可能になりつつあります。これは、人手不足が深刻な日本のセキュリティ運用（SecOps）現場において、アナリストの負荷を大幅に軽減する可能性を秘めています。
「ブラックボックス」からの脱却：なぜ透明性が重要なのか
今回のニュースで特に注目すべき点は、同社がAIエージェント「SAIRA」の動作ロジックの一部をコミュニティ版として公開し、「We’re showing our work（我々の手の内を見せる）」という姿勢をとっていることです。これは、AIセキュリティ製品が抱える「ブラックボックス問題」への回答と言えます。
多くのAIセキュリティ製品は「なぜその通信を遮断したのか」「なぜそのファイルを危険と判断したのか」という根拠が不明瞭なまま提供されています。誤検知（False Positive）が業務停止に直結する産業用制御システム（ICS）や金融システムにおいては、この不透明性がAI導入の最大の障壁となっていました。ベンダーがロジックを開示し、ユーザーが検証可能な状態にすることは、AIに対する信頼（Trust）を醸成する上で不可欠なプロセスです。
産業・重要インフラ分野におけるAI活用のリスクと機会
元記事の背景にある産業サイバーセキュリティ（Industrial Cyber）の分野では、ITシステム以上に可用性（止まらないこと）が重視されます。AIが自律的に脅威を封じ込めることは理想ですが、誤った判断で工場のラインを止めてしまえば、その損害は甚大です。
そのため、日本国内の製造業や重要インフラ事業者がこの種の技術を導入する場合、AIにすべての判断を委ねる「完全自律型」ではなく、AIが提示した根拠を人間が承認する「Human-in-the-loop（人間が介在する）」アプローチから始めるのが現実的です。Frenosのような透明性を重視したアプローチは、日本の現場が求める「納得感のある自動化」と親和性が高いと言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のFrenos社の事例を含め、グローバルなAIセキュリティのトレンドから、日本企業は以下の3点を意識して実務に落とし込むべきです。
1. 「説明可能性（Explainability）」を選定基準に含める
AIソリューションを選定する際、単に検知精度が高いかどうかだけでなく、「なぜその判断に至ったか」を説明できる機能を備えているかを重視すべきです。特にコンプライアンスや説明責任が厳しく問われる日本企業において、ブラックボックスなAIはリスク管理上のボトルネックになり得ます。
2. オープンかつ検証可能な技術への注目
独自のプロプライエタリな技術で囲い込むベンダーよりも、コミュニティに対して技術の一部を公開したり、第三者による検証を受け入れたりしているベンダーの方が、長期的なパートナーとして信頼性が高い傾向にあります。技術の透明性は、ベンダーロックインのリスク軽減にもつながります。
3. 防御の自動化は「可視化」から始める
いきなりAIによる自動遮断（防御）を導入するのではなく、まずはAIエージェントを用いて「攻撃の予兆」や「脅威の文脈」を可視化・レポーティングさせることから活用を開始することを推奨します。これにより、現場のエンジニアがAIの挙動を理解し、信頼関係を構築した上で、徐々に自動化の範囲を広げていくステップ・バイ・ステップのアプローチが成功の鍵です。