投稿者 global-ai-media 
Palo Alto Networks Unit 42の最新調査によると、高度なスキルを持たないサイバー犯罪者がLLMを悪用し、巧みな心理操作を行う事例が確認されました。日本のビジネス現場において、従来の「怪しい日本語」を見抜く防衛策が通用しなくなりつつある現状と、企業が採るべき現実的な対策について解説します。
「Vibe Extortion」とは何か：スキルの穴埋め役としてのAI
Palo Alto Networksの脅威インテリジェンスチーム「Unit 42」は最近、比較的スキルの低い攻撃者が、大規模言語モデル（LLM）を利用して高度な脅迫戦略を実行している事例を観測しました。これは単にマルウェアのコードを書かせるのではなく、被害者に対する「交渉のスクリプト」や「圧力のかけ方」をAIに生成させている点が特徴です。
この手法は「Vibe Extortion（雰囲気脅迫）」とも表現され、攻撃者はAIを用いることで、プロフェッショナルな犯罪組織のような「雰囲気（Vibe）」や、相手を心理的に追い詰めるための最適なトーン＆マナーを演出します。技術的なハッキング能力が低くても、AIが参謀役となることで、ソーシャルエンジニアリング（人間の心理的な隙や行動のミスにつけ込む手法）の成功率を劇的に高めることが可能になっています。
日本企業を守っていた「言語の壁」の崩壊
これまで日本の企業や組織は、ある種独自の防衛ラインを持っていました。それは「日本語の難しさ」です。海外からのフィッシングメールやビジネスメール詐欺（BEC）の多くは、機械翻訳特有の不自然な言い回しや、ビジネスマナーにそぐわない敬語の使用によって、比較的容易に見抜くことができました。
しかし、現在のLLMの能力は、この「言語の壁」を実質的に無効化しています。攻撃者は「日本の大手企業の法務部が送るような、威圧的かつ丁寧な文面」や「緊急性を煽るが、礼儀正しい取引先からの依頼」といった指示を出すだけで、ネイティブが見ても違和感のない日本語を生成できます。これは、日本の組織文化である「形式や礼儀の尊重」が、逆手に取られやすくなっていることを意味します。
真正性の確認プロセス：ゼロトラストの徹底
文面の不自然さで攻撃を検知できなくなった今、日本企業は従業員の「違和感」に頼る防御から、システムとプロセスによる防御へのシフトを加速させる必要があります。具体的には、メールの文面がどれほど正当に見えても、その発信元や依頼内容を無条件に信頼しない「ゼロトラスト」のアプローチが不可欠です。
特に、請求書の振込先変更や緊急の送金依頼などについては、メール以外の経路（チャットツールや電話など）での多要素による本人確認（Out-of-Band Verification）を業務プロセスとして義務付けることが重要です。これは技術的な導入というよりも、ガバナンスと社内ルールの再設計に近い領域です。
自社AIサービスにおける悪用リスクと対策
視点を変えて、自社でLLMを用いたサービス開発や社内導入を行っている企業にとっては、自社のAIがこのような犯罪に加担しないための対策も求められます。これを「ジェイルブレイク（脱獄）対策」や「ガードレール」と呼びます。
攻撃者は「物語の脚本を書いてくれ」といった巧妙なプロンプト（指示）で、AIの倫理フィルターを回避しようと試みます。AI開発者やMLOps担当者は、レッドチーミング（攻撃者視点でのテスト）を定期的に実施し、自社のAIモデルが犯罪のシナリオ作成や脅迫文の生成に応答しないよう、継続的なチューニングとモニタリングを行う責任があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、AIの進化がビジネスを加速させる一方で、攻撃者の参入障壁も下げている事実を浮き彫りにしました。日本企業は以下の3点を意識して、AI時代のセキュリティと活用を進めるべきです。
1. 防災訓練のアップデート：
「怪しい日本語」を探す訓練はもはや時代遅れです。文面が自然であることを前提とし、文脈の不自然さやプロセスの不整合に気づくためのセキュリティ教育へ転換する必要があります。
2. アナログな確認手段の再評価：
デジタル完結の業務効率化は重要ですが、高リスクな意思決定や決済においては、あえて「人による別経路の確認」というアナログな手順を挟むことが、AI生成攻撃に対する最強の防壁となります。
3. AIガバナンスの実装：
自社でAIを活用・開発する場合は、出力結果の品質だけでなく、悪用耐性も品質の一部と捉えるべきです。コンプライアンス部門とエンジニアが連携し、意図せぬ加害者にならないためのガードレール構築を進めてください。