投稿者 global-ai-media 
2025年のAI広範採用を経て、企業は新たなセキュリティ戦略の再考を迫られています。IBMが提唱する視点をベースに、2026年に向けて日本企業が直面する「AI武装化された攻撃」や「ポスト量子暗号」などの課題と、実務レベルでの対応策を解説します。
AI導入の拡大が招く2026年のセキュリティ・ランドスケープ
2025年は、多くの企業にとって生成AIや大規模言語モデル（LLM）の実装がPoC（概念実証）から本番環境へと移行し、広く浸透した「AI実装元年」と言える年でした。しかし、テクノロジーの普及には必ず副作用が伴います。IBM等の業界リーダーが示唆するように、2026年はAIによる利便性を享受する段階から、AIによって拡張された攻撃対象領域（アタックサーフェス）をいかに防御するかという「守りの成熟度」が問われる年になるでしょう。
特に日本企業においては、DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環としてAI導入が急速に進む一方で、セキュリティガバナンスが追いついていないケースが散見されます。2026年に向けて想定される最大のトピックは、AIそのものが攻撃者・防御者双方の強力な武器となる「AI対AI」の構図です。
攻撃側のAI武装化と「日本語の壁」の崩壊
かつて日本企業は、日本語という言語の特殊性が一種の防壁となり、グローバルなサイバー攻撃の標的になりにくい側面がありました。しかし、LLMの進化はその壁を完全に崩壊させつつあります。
2026年には、生成AIを悪用したフィッシングメールやビジネスメール詐欺（BEC）が、より洗練された自然な日本語で、かつ大規模に自動生成されるようになるでしょう。また、経営幹部の声や姿を模倣するディープフェイク技術を用いた詐欺のリスクも現実味を帯びてきます。従来の「不自然な日本語を見抜く」という社員教育だけでは防御しきれない段階に入っており、技術的な検知システムの強化が不可欠です。
「守りのAI」とセキュリティ人材不足への対応
脅威が増す一方で、防御側にとってもAIは強力な味方となります。特に日本国内で深刻化しているセキュリティ人材の不足に対し、AIによるセキュリティ運用（SecOps）の自動化は有効な解決策となります。
大量のログから異常を検知する一次対応や、既知の脆弱性へのパッチ適用判断などをAIに委譲することで、人間の専門家はより高度な脅威分析や戦略立案に集中できるようになります。2026年には、AIが自律的に脅威を封じ込める「オートノマス・セキュリティ（自律型セキュリティ）」の概念が、先進的な企業だけでなく一般的なエンタープライズ環境にも浸透し始めることが予想されます。
「今盗んで、後で解読する」脅威とポスト量子暗号
AI以外の文脈で2026年を見据えた際に無視できないのが、量子コンピュータの進化に伴う暗号リスクです。IBMなどが警鐘を鳴らす「Harvest Now, Decrypt Later（今データを盗み、将来量子コンピュータが実用化された際に解読する）」攻撃への対策は待ったなしの状況です。
機密性の高い知財や個人情報を保有する日本企業は、現在の暗号技術から、量子コンピュータでも解読が困難な「耐量子計算機暗号（PQC）」への移行準備（暗号インベントリの把握など）を、2026年までには具体的なロードマップとして策定しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点に留意して準備を進めるべきです。
- 「AIにはAIを」の防御思想への転換：人海戦術による監視は限界を迎えています。セキュリティ製品選定において、AIによる検知・対応機能が実装されているかを重要評価項目とし、運用負荷を下げる投資を行うべきです。
- シャドーAIの可視化とガバナンス：現場部門が許可なく外部のAIサービスを利用する「シャドーAI」は情報漏洩の温床です。一律禁止ではなく、安全な利用ガイドラインと監視体制を整備し、業務効率化とセキュリティのバランスを取る姿勢が求められます。
- サプライチェーン全体でのリスク管理：自社だけでなく、委託先やグループ会社がAI攻撃の踏み台にされるリスクがあります。特に日本特有の系列構造においては、サプライチェーン全体でのセキュリティレベルの底上げが必要です。
- 長期的視点でのデータ保護：現在の暗号技術が数年後に無効化される可能性を考慮し、長期保存が必要な重要データについては、PQCへの移行を見据えたデータの棚卸しを開始してください。