投稿者 global-ai-media 
Cybereasonの共同創業者Lior Div氏による新企業「Seven AI」の始動など、サイバーセキュリティ領域でのAI活用が新たなフェーズに突入しています。本記事では、最新の「AIエージェント」技術や「Mixture of Experts（専門家混合モデル）」といったトレンドを交え、慢性的な人材不足に悩む日本のセキュリティ現場がどのようにAI技術を取り入れ、実務に落とし込むべきかを解説します。
セキュリティ運用のパラダイムシフト：Seven AIが示唆するもの
かつてEDR（Endpoint Detection and Response）市場を牽引したLior Div氏らが、AI特化型のセキュリティスタートアップ「Seven AI」を立ち上げたことは、業界にとって象徴的な出来事です。これは、セキュリティ対策の焦点が「膨大なログから脅威を見つけ出す（検知）」段階から、「AIが文脈を理解し、自律的に対処を支援する（運用）」段階へとシフトしていることを意味します。
従来のセキュリティ運用（SecOps）では、過多なアラート（Alert Fatigue）により、人間のアナリストが疲弊してしまう問題が常態化していました。生成AIやLLM（大規模言語モデル）の登場は、このボトルネックを解消する鍵となります。単にデータを分類するだけでなく、攻撃の意図を自然言語で説明したり、推奨される対応策を提示したりすることで、AIは「優秀なアシスタント」としての地位を確立しつつあります。
「AIエージェント」と「Mixture of Experts」：技術的背景の理解
最新のAIトレンドにおいて重要なキーワードが「AIエージェント」と「Mixture of Experts（MoE）」です。これらは、今後のセキュリティ製品を選定する上で理解しておくべき技術概念です。
AIエージェントとは、指示を待つだけのチャットボットではなく、与えられた目標（例：「このIPアドレスの不審な挙動を調査せよ」）に対して、自律的にツールを使い分け、推論し、タスクを実行するシステムを指します。セキュリティ実務においては、複数のログソースを横断的に検索し、脅威の全容を時系列でまとめる作業などが期待されます。
また、Mixture of Experts（MoE：専門家混合モデル）は、一つの巨大なモデルですべてを処理するのではなく、特定のタスク（例：マルウェア解析、フィッシングメール判定、ネットワークトラフィック分析など）に特化した複数の「専門家モデル」を組み合わせるアーキテクチャです。これにより、処理の効率化と専門的な精度の両立が可能になります。日本企業が導入を検討する際も、単一の万能AIではなく、こうした適材適所のモデル連携が実装されているかが、実効性を左右するポイントになるでしょう。
日本の組織文化と「Human-in-the-Loop」の重要性
技術がいかに進化しても、日本企業における導入には特有のハードルがあります。日本の組織は「誤検知による業務停止」や「AIの暴走」を極端に嫌う傾向があり、責任の所在を明確にすることを重視します。そのため、AIが自律的に遮断などの対処を行うことには慎重にならざるを得ません。
ここで重要になるのが「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」です。AIエージェントはあくまで調査や判断材料の整理を行い、最終的な意思決定（遮断するか否か、外部に報告するか否か）は人間が行うというプロセス設計です。この設計は、AIガバナンスや品質保証の観点からも、日本の商習慣に合致した現実的なアプローチと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
Lior Div氏の動きやAIエージェント技術の進化を踏まえ、日本企業が取るべきアクションを以下の通り整理します。
- 「省人化」ではなく「能力拡張」と捉える
AI導入の目的を単なるコスト削減や人員削減に置くと失敗します。不足するセキュリティ人材を補い、ジュニアクラスのエンジニアでもシニアレベルの判断ができるよう支援する「能力拡張（Augmentation）」のツールとして位置づけるべきです。 - ドメイン特化型AIの選定
汎用的なChatGPTなどをそのままセキュリティ業務に使うのではなく、セキュリティドメインに特化し、MoEのような技術で精度を高めた製品・サービスを選定してください。誤情報の生成（ハルシネーション）のリスクを低減するためにも重要です。 - 段階的な自動化の実装
いきなり「自律対応」を目指すのではなく、まずは「調査・レポーティングの自動化」から始め、AIの信頼性を確認した上で徐々に対処の自動化範囲を広げるステップ・バイ・ステップのアプローチが推奨されます。 - データガバナンスの徹底
外部のAIサービスを利用する際は、自社の機密情報（ログデータや構成情報）が学習データとして利用されないか、規約や設定を厳密に確認する必要があります。
AIはセキュリティ防御側の強力な武器になりますが、同時に攻撃側もAIを利用してきます。この「AI対AI」の構図を見据え、経営層やリーダーは、最新技術を恐れずに、かつ慎重に自社のワークフローへ組み込んでいく決断が求められています。