投稿者 global-ai-media 
SimbianとLRQAが発表した自律型AIによるペネトレーションテスト（侵入テスト）エージェントは、従来のセキュリティ診断のあり方を大きく変える可能性があります。慢性的なセキュリティ人材不足に悩む日本企業にとって、AIエージェントによる「継続的かつ文脈を理解した」診断はどのようなメリットとリスクをもたらすのか。最新の技術動向を踏まえ、実務的な視点から解説します。
「点」の診断から「線」の診断へ
サイバーセキュリティの領域において、ペネトレーションテスト（侵入テスト）は長らく人間の専門家による高度な職人芸とされてきました。しかし、Simbianが国際的な第三者認証機関であるLRQAと提携して開発した「AI Pentest Agent」のようなソリューションの登場は、この常識を覆しつつあります。これまでのペネトレーションテストは、高額なコストをかけて年に1回程度実施する「点」の診断（Point-in-time）が一般的でした。しかし、日々新たな脆弱性が発見され、システムがアジャイルに更新され続ける現代において、1年前の診断結果はもはや安全の証明にはなりません。
AIエージェント活用の最大の利点は、この診断を「継続的（Continuous）」なプロセスへと移行できる点にあります。AIが24時間365日、休むことなくシステムの変更を監視し、新たな攻撃手法を用いて擬似攻撃を行うことで、セキュリティホールをリアルタイムに近い速度で検知・報告することが可能になります。
文脈を理解するAIエージェントの強み
従来の自動化ツール（脆弱性スキャナなど）と、最新のAIエージェントの決定的な違いは「コンテキスト（文脈）の理解」にあります。従来のスキャナは既知のパターンを機械的に照合するだけでしたが、LLM（大規模言語モデル）をベースとしたAIエージェントは、システムのアーキテクチャやビジネスロジックをある程度理解した上で、攻撃シナリオを自律的に組み立てることができます。
例えば、「このAPI単体では問題ないが、特定の順序で呼び出し、かつ特定権限のユーザーが操作した場合のみ情報漏洩が起きる」といった複合的なリスクは、従来のツールでは検知が困難でした。AIエージェントは人間のように推論を行い、こうした複雑な脆弱性を突くことが期待されています。LRQAのようなリスク管理の専門知見がAIの学習やガードレールに組み込まれることで、その精度と信頼性は実用レベルに達しつつあります。
日本企業が直面する課題とAIの役割
日本国内に目を向けると、セキュリティ人材の不足は深刻です。経済産業省やIPAの報告でも常に指摘されている通り、高度なペネトレーションテストを行えるエンジニアを自社で抱えることは、多くの日本企業にとって現実的ではありません。また、外部ベンダーに委託する場合もコストが高騰しており、予算の制約から診断範囲を限定せざるを得ないケースが散見されます。
こうした状況下で、AIペネトレーションテスト・エージェントは、「人間の専門家を代替する」のではなく、「専門家の能力を拡張し、コモディティ化する」ツールとして機能します。定型的な診断や網羅的なチェックをAIに任せることで、限られた人間の専門家は、より高度な経営判断や、AIが検知したリスクの真偽判定（トリアージ）、そしてAIではカバーしきれないソーシャルエンジニアリング対策などの領域に集中できるようになります。
リスクと限界：AIガバナンスの視点
一方で、AIにセキュリティ診断を委ねることにはリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、実際には存在しない脆弱性を報告する（フォールスポジティブ）可能性や、逆に致命的な穴を見逃す（フォールスネガティブ）可能性はゼロではありません。また、AIエージェントが診断の過程で誤って本番環境のデータを破壊したり、サービスを停止させてしまったりする「可用性への影響」も懸念されます。
したがって、日本企業が導入を検討する際は、「AI任せ」にするのではなく、「Human-in-the-loop（人間が関与するループ）」の設計が不可欠です。AIが実行する攻撃の範囲を厳格に制限するガードレールの設定や、AIの報告を最終的に人間が承認するプロセスの構築が、ガバナンス上求められます。
日本企業のAI活用への示唆
SimbianとLRQAの事例から、日本企業が得るべき実務的な示唆は以下の3点に集約されます。
1. セキュリティ監査の「常時接続化」へのシフト
年1回の「健康診断」的なセキュリティ監査から、AIを活用した「ウェアラブルデバイスによる常時モニタリング」的な運用へとマインドセットを変える時期に来ています。特にリリース頻度の高いWebサービスやSaaSプロダクトを持つ企業は、CI/CDパイプラインにAI診断を組み込むことを検討すべきです。
2. 人材不足に対する現実解としてのAI
「セキュリティ人材が採用できないから対策できない」という言い訳は通用しなくなります。AIエージェントを活用することで、少人数のセキュリティチームでも大企業並みの監視体制を構築できる可能性があります。予算配分を「人件費」から「AIツール費」へ一部シフトする柔軟性が求められます。
3. AI自身へのガバナンス体制の整備
攻撃を行うAIエージェントを導入するということは、自社システム内に「飼い慣らされた攻撃者」を住まわせることを意味します。AIの権限管理、ログ監視、暴走時の緊急停止スイッチ（キルスイッチ）など、AIを利用するための安全装置を整備することが、導入の前提条件となります。