投稿者 global-ai-media 
セキュリティ特化型AIスタートアップのZenyardがプレシード資金を調達し、リバースエンジニアリングを行うAIエージェントの開発を発表しました。高度な専門スキルを要するこの領域にAIエージェントが参入することは、慢性的な人材不足に悩む日本のセキュリティ運用（SecOps）にどのような変革をもたらすのでしょうか。
「守り」のAIから「解析」するAIエージェントへ
サイバーセキュリティ領域におけるAI活用といえば、これまでは大量のログから異常を検知したり、既知の攻撃パターンを即座にブロックしたりといった「防御・監視」の自動化が主流でした。しかし、米国のスタートアップZenyardがステルスモード（非公開での事業準備期間）を抜け出し、リバースエンジニアリングに特化したAIエージェントの開発を掲げて資金調達を行ったことは、このトレンドが新たなフェーズに入ったことを示唆しています。
リバースエンジニアリング（逆アセンブル・逆コンパイル技術などを駆使した解析）は、マルウェアの挙動解析や、ソフトウェアに潜む未知の脆弱性（ゼロデイ脆弱性）を発見するために不可欠なプロセスです。しかし、これには極めて高度な専門知識と、バイナリコード（機械語）を読み解く泥臭い作業が必要であり、セキュリティエンジニアの中でも特に希少な「職人芸」の領域とされてきました。Zenyardの試みは、LLM（大規模言語モデル）をベースとした自律型エージェントにこのタスクを担わせることで、解析の速度と精度を劇的に向上させようとするものです。
エージェント型AIがもたらす「専門業務の民主化」
生成AIのトレンドは、単に質問に答えるチャットボットから、特定の目標を達成するために自律的にツールを使いこなし、試行錯誤を行う「AIエージェント」へと移行しています。Zenyardの事例は、まさにこの流れをセキュリティの深層部へ適用したものです。
従来、企業が自社プロダクトのセキュリティ診断を行う場合、外部の専門ベンダーに高額な費用を支払って脆弱性診断を依頼するのが一般的でした。もしAIエージェントが実用レベルでリバースエンジニアリングを代行・支援できるようになれば、社内の一般的なエンジニアでも、ソースコードがないサードパーティ製ライブラリの安全性検証や、複雑なマルウェアの初期解析を行えるようになる可能性があります。これは「専門業務の民主化」であり、開発サイクルの高速化（DevSecOps）に大きく寄与するでしょう。
リスクと限界：攻撃者側への恩恵と幻覚（ハルシネーション）
一方で、手放しで歓迎できる未来ばかりではありません。この技術は諸刃の剣です。防御側が脆弱性を早く見つけられるようになるのと同様に、攻撃者（ハッカー）もまた、AIエージェントを使ってソフトウェアの脆弱性を高速に発見し、攻撃コード（エクスプロイト）を自動生成できるようになるリスクがあります。まさにAI同士の軍拡競争が加速する懸念があるのです。
また、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の問題も無視できません。AIが「重大な脆弱性がある」と誤判定し、現場がその対応に追われる「偽陽性（フォールスポジティブ）」のリスクや、逆に見逃してしまうリスクも残ります。当面の間は、AIはあくまで人間の専門家を補助する「副操縦士（Copilot）」としての役割に留まり、最終的な判断は人間が行う必要があるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
日本のセキュリティ業界は慢性的な人材不足に陥っており、経済産業省の試算でも数十万人規模の不足が指摘されています。また、日本企業は欧米に比べ、セキュリティ対応を外部ベンダー（SIerやMSSP）に依存する傾向が強く、社内に高度な解析スキルを持つ人材が少ないのが実情です。こうした環境下で、Zenyardのような技術動向から得られる示唆は以下の通りです。
1. 「人月」依存からの脱却と内製化の支援
高度なセキュリティ人材を新たに採用するのが困難な日本市場において、AIエージェントは既存のエンジニアを「セキュリティ担当」へと強化（Augmentation）するツールになり得ます。すべてを外部委託するのではなく、AIを活用して一次解析を社内で行う体制を作ることで、コスト削減と対応スピードの向上が期待できます。
2. ソフトウェアサプライチェーンの透明化
日本企業は多くのOSS（オープンソースソフトウェア）や商用ライブラリを製品に組み込んでいますが、その中身（ブラックボックス）のリスク管理は不十分なケースが散見されます。リバースエンジニアリングAIの活用は、導入するソフトウェアの安全性検証（SBOM管理の高度化など）において、強力な武器になる可能性があります。
3. 法的・倫理的リスクへの備え
日本では著作権法において、情報解析や相互運用性の確保を目的としたリバースエンジニアリングは一定の条件下で認められていますが、契約（EULA）で禁止されているケースも多々あります。AIに解析を行わせる際、意図せず利用規約違反や知的財産権の侵害を犯さないよう、法務部門と連携したガバナンスルールの策定が、技術導入の大前提となります。