投稿者 global-ai-media 
Googleの最新調査によれば、国家支援型のハッカー集団がサイバー攻撃のライフサイクル全体において生成AIを悪用し始めています。偵察の自動化からマルウェアの調整まで、攻撃の効率と精度が飛躍的に向上する中、かつて「言語の壁」に守られていた日本企業はどのようなセキュリティ戦略を描くべきか、その要諦を解説します。
攻撃ライフサイクル全体に浸透する生成AI
Googleおよび同社傘下のMandiantによる調査結果は、サイバーセキュリティの現場に一つの転換点を突きつけています。これまでの議論では、攻撃者によるAI利用といえば「精巧なフィッシングメールの作成」や「マルウェアコードの断片的な生成」といった局所的な活用が注目されていました。しかし、今回の報告が示唆しているのは、偵察（Reconnaissance）、武器化（Weaponization）、配送（Delivery）といった攻撃のライフサイクル（サイバーキルチェーン）のあらゆる段階において、AIツールが「実用的な武器」として組み込まれているという事実です。
具体的には、攻撃対象のシステム構成や脆弱性を洗い出す偵察フェーズの自動化、あるいはセキュリティ検知を回避するためのスクリプトの微修正（Tinkering）にLLM（大規模言語モデル）が利用されています。これは、高度なスキルを持つ国家支援型ハッカーが、AIを「生産性向上ツール」として使いこなし、攻撃のスピードと規模を拡大させていることを意味します。
「日本語の壁」の崩壊とソーシャルエンジニアリングの高度化
日本企業にとって特に看過できないのが、生成AIによる言語能力の向上です。かつて、不自然な日本語や機械翻訳特有の違和感は、海外からのフィッシング攻撃を見抜く有効なフィルターとして機能していました。いわゆる「日本語の壁」が、一種のセキュリティ防壁となっていたのです。
しかし、LLMの能力向上により、流暢かつ文脈に即した日本語のビジネスメールが容易に生成可能となりました。さらに、公開されているSNS情報や企業リリースをAIに読み込ませることで、特定個人の業務内容や関心事にパーソナライズされた「スピアフィッシング」のコストが劇的に低下しています。日本特有の商習慣や丁寧語・尊敬語を巧みに操る攻撃に対し、従来の「怪しいメールに注意する」という従業員リテラシー教育だけでは対抗しきれないフェーズに入っています。
AIにはAIを：防御側の進化とMLOpsの重要性
攻撃側のAI活用が進む一方で、防御側もまたAIによる強化が必須となります。膨大なログデータから通常とは異なる挙動を検知する「アノマリー検知」や、インシデント発生時の初動分析において、AIは人間のセキュリティアナリストを強力に支援します。
ここで重要になるのが、単にAIセキュリティ製品を導入するだけでなく、自社のシステム環境に合わせてAIモデルを運用・監視するMLOps（Machine Learning Operations）の視点をセキュリティ領域にも適用することです。攻撃手法の変化に合わせて検知モデルを継続的に再学習させ、防御の陳腐化を防ぐプロセスが求められます。AIは「導入して終わり」の魔法の杖ではなく、運用し続けることで真価を発揮するシステムであることを、経営層やリーダーは再認識する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの報告を起点に、日本の組織が今すぐ検討すべき実務的な示唆は以下の3点に集約されます。
1. ゼロトラスト前提の「多層防御」への回帰
「日本語がおかしいから怪しい」というヒューリスティックな（経験則に基づく）判断基準はもはや通用しません。侵入されることを前提とし、エンドポイントでの検知（EDR）、ID管理の厳格化、ネットワークのマイクロセグメンテーションといった、ゼロトラストアーキテクチャに基づいた多層防御を改めて徹底する必要があります。
2. 生成AI特有のリスクを組み込んだガバナンス策定
自社がAIを活用する際のガイドライン策定は進んでいますが、「AIによって攻撃されるリスク」への対応は後手に回りがちです。特に、機密情報が攻撃者のAIによって学習・分析されるリスクや、AIが生成したディープフェイク（音声や動画の偽造）によるCEO詐欺などのリスクシナリオを、BCP（事業継続計画）やセキュリティポリシーに具体的に盛り込むべきです。
3. 人間とAIの協働によるセキュリティ運用（SecOps）
攻撃の自動化に対抗するには、防御の自動化も不可欠です。しかし、AIによる誤検知（False Positive）のリスクもゼロではありません。AIが一次トリアージ（優先順位付け）を行い、最終的な判断や高度な文脈理解が必要な部分は熟練した人間が担う、「Human-in-the-loop」のセキュリティ運用体制を構築することが、日本の組織文化に合った現実的な解となるでしょう。