投稿者 global-ai-media 
米国のセキュリティスタートアップSimbianが、AIエージェントによる継続的なペネトレーションテスト（侵入テスト）ソリューションを発表しました。生成AIが単なるチャットボットを超え、自律的な「エージェント」として複雑なタスクを遂行し始めた今、慢性的なセキュリティ人材不足に悩む日本企業はこの技術とどう向き合うべきか、その可能性とリスクを解説します。
AIエージェントが変えるセキュリティ診断の常識
生成AIの進化は、テキスト生成や要約といったタスクを超え、自律的に思考し行動する「AIエージェント」の領域へと急速に拡大しています。その象徴的な事例の一つが、Simbianが発表した「AI Pentest Agent」です。これは、従来の静的な脆弱性スキャンとは異なり、AIがホワイトハッカー（善意のハッカー）のように振る舞い、システムに対して実際に擬似的な攻撃を試みることで脆弱性を洗い出すソリューションです。
通常、ペネトレーションテスト（ペネトレ）は高度な専門スキルを持つ人間が手動で行うため、コストが高く、実施頻度も「年に1回」程度に限られることが一般的でした。しかし、LLM（大規模言語モデル）を搭載したAIエージェントは、コードを理解し、攻撃シナリオを立案し、実行結果を見て次の手を考えるという推論プロセスを高速かつ自動で行うことができます。これにより、開発サイクルに合わせて「毎日」や「コード変更のたび」に高度な診断を行うことが技術的に可能になりつつあります。
「点」から「線」の診断へ：DevSecOpsの実装
日本国内でもアジャイル開発やDevOps（開発と運用の連携）が浸透し、リリースのサイクルが短期化しています。しかし、セキュリティ診断がそのスピードに追いついていないのが実情です。機能追加のたびに外部ベンダーへ診断を依頼していては、コストも時間もかかりすぎるためです。
AIエージェントによる継続的なテストは、セキュリティを開発プロセスに統合する「DevSecOps」を現実的なものにします。例えば、エンジニアがコードをコミットした段階でAIエージェントが簡易的な侵入テストを行い、脆弱性が発見されれば即座に修正案とともにフィードバックするといったフローが構築可能です。これは、日本の現場で深刻化している「セキュリティ人材不足」を補う強力な手段となり得ます。
AIに「攻撃」を委ねるリスクと限界
一方で、AIに自律的な攻撃操作を委ねることにはリスクも伴います。最大の懸念は、AIが本番環境のシステムを誤って停止させたり、データを破損させたりする「可用性への影響」です。また、LLM特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）により、存在しない脆弱性を報告して現場を混乱させる可能性や、逆に致命的な欠陥を見逃す可能性もゼロではありません。
さらに、攻撃者側も同様のAI技術を利用し始めているという現実があります。防御側のAIと攻撃側のAIがいたちごっこを繰り広げる未来において、企業は「AIを導入すれば安心」と考えるのではなく、AIが提案したリスクを最終的に人間がどう評価し、対処するかというガバナンス体制を強化する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSimbianの事例を含む、AIによるセキュリティ運用の自動化トレンドを踏まえ、日本企業は以下の点を意識して活用を進めるべきでしょう。
- 「人手不足の解消」と「品質向上」の切り分け：
AIエージェントは、定型的なチェックや網羅的なテストにおいては人間を凌駕する可能性がありますが、ビジネスロジックの深い理解が必要な診断では依然として人間が優位です。AIには高頻度・広範囲のスクリーニングを任せ、人間の専門家はより高度な判断やAIの検知結果の精査に集中するという分業体制（Human-in-the-loop）を目指すべきです。 - 責任分界点の明確化：
AIが実施したテストでシステム障害が起きた場合や、逆に見落としによってインシデントが発生した場合の責任所在を明確にする必要があります。特に外部SaaSを利用する場合は、SLA（サービス品質保証）や免責事項を法務部門と連携して慎重に確認することが求められます。 - 攻撃者視点の獲得と組織文化の変革：
日本では「システムに攻撃を加える」ことへの心理的抵抗が強い傾向にありますが、攻撃者は待ってくれません。AIを活用して自社システムを常に「攻撃者視点」でテストし続けることは、防衛力を高めるための必須要件となりつつあります。AIを単なる効率化ツールとしてだけでなく、組織のセキュリティ意識を変革するパートナーとして捉える視点が重要です。