投稿者 global-ai-media 
Anthropic社のClaudeをはじめ、LLMのコーディング能力と脆弱性検出能力が飛躍的に向上しています。市場では「AIが既存のセキュリティベンダーを脅かす」という極端な見方もありますが、実態は「共存と機能拡張」のフェーズに入っています。本稿では、Morningstarの分析を起点に、生成AIがサイバーセキュリティ実務に与える影響と、日本企業がとるべき戦略について解説します。
LLMの進化はセキュリティベンダーにとって「悲報」ではない
Morningstarが発表したレポートにある通り、Anthropic社のClaudeにおけるコードセキュリティ機能の強化は、既存のサイバーセキュリティ企業の株価にとって必ずしもネガティブなニュースではありません。むしろ、セキュリティベンダー自身がこれらの高度なLLM（大規模言語モデル）を自社製品に取り込み、サービス価値を向上させるシナリオが有力視されています。
従来、コードの脆弱性診断（SAST/DAST）やログ分析は、あらかじめ定義されたルールやパターンマッチングに依存していました。しかし、LLMの文脈理解能力を組み合わせることで、「なぜそのコードが危険なのか」という意味論的な解析が可能になり、検知精度が向上します。Palo Alto NetworksやCrowdStrike、国内の大手ベンダーも含め、現在ほぼすべての主要プレイヤーが「AIによる機能拡張」を製品ロードマップの中心に据えています。
「人材不足」にあえぐ日本の現場における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。経済産業省の試算でも、サイバーセキュリティ分野の人材不足は今後さらに拡大すると予測されています。この状況下で、LLMを活用したセキュリティ機能は、単なるツールの進化以上の意味を持ちます。
具体的には、セキュリティ・オペレーション・センター（SOC）におけるアラート分析の自動化や、開発段階で脆弱性を修正する「シフトレフト」の実現において、AIが若手エンジニアや非専門家を補完する「コパイロット（副操縦士）」としての役割を果たすことが期待されています。熟練のアナリストが数時間かけていたログ解析をAIが数分で要約し、人間は最終的な判断のみを行うというワークフローが、日本の現場でも現実的になりつつあります。
導入におけるリスクと限界：過信は禁物
一方で、実務への適用には慎重さも求められます。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、セキュリティ分野では致命的なノイズとなり得ます。例えば、存在しない脆弱性を指摘する「誤検知（False Positive）」が多発すれば、現場のエンジニアは確認作業に忙殺され、かえって生産性が低下します。
また、日本企業が特に懸念するのはデータガバナンスです。社内のソースコードやログデータを外部のLLMに送信することに対するコンプライアンス上の障壁は依然として高いものがあります。そのため、オンプレミス環境やプライベートクラウド内で動作する小規模言語モデル（SLM）の活用や、データの匿名化処理技術との組み合わせが、今後の国内導入の鍵となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の現状を踏まえ、企業が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「AI vs 人間」ではなく「AI＋人間」のプロセス設計
セキュリティツールを選定する際は、「AIが何を自動化してくれるか」だけでなく、「AIの判断を人間がどのように検証できる設計になっているか」を確認してください。AIの提案を鵜呑みにせず、最終的な監査責任は人間が負う体制が必要です。
2. セキュリティ・バイ・デザインへのAI統合
開発プロセスの初期段階（コーディング中）にAIによるレビューを組み込むことで、手戻りを防ぎます。ただし、AIが生成した修正コード自体に新たな脆弱性が含まれていないか、二重のチェックを行うルールを設けるべきです。
3. ガバナンスルールの策定
「機密情報をパブリックなAIに入力しない」という基本ルールの徹底はもちろん、ベンダーが提供するAI機能がデータを学習に利用するかどうか（オプトアウト設定が可能か）を契約レベルで確認することが、リスク管理の第一歩となります。