投稿者 global-ai-media 
ダークウェブ上で倫理的な制限が解除された攻撃支援AIツール「DIG AI」が登場し、サイバー攻撃の自動化・高度化が懸念されています。攻撃者がAIを武器として活用し始める中、日本企業は従来の「日本語の壁」に頼った防御策を見直し、AI時代の新たなリスク対応へと舵を切る必要があります。
検閲なきAIアシスタント「DIG AI」の実態
生成AIの急速な普及に伴い、その恩恵を享受しているのは正規のビジネスユーザーだけではありません。サイバー犯罪の世界でも、業務効率化や攻撃能力の向上を目的としたAI活用が進んでいます。その最新事例として警戒されているのが「DIG AI」です。
一般的な商用LLM（大規模言語モデル）には、差別的な表現や犯罪を助長する出力を防ぐための「ガードレール（安全装置）」が組み込まれています。しかし、DIG AIのようなダークネット上のツールは、意図的にこれらの制限を取り払った状態で設計・提供されています。これにより、攻撃者はフィッシングメールの文面作成、マルウェアコードの生成、脆弱性スキャンの自動化などを容易に行うことが可能になります。これまで高度な技術が必要だったサイバー攻撃が、AIアシスタントによって「民主化」され、技術力の低い攻撃者（スクリプトキディ）でも高度な攻撃が可能になるリスクが高まっています。
「不自然な日本語」が消える日：日本特有の防壁の崩壊
日本企業にとって特に懸念すべきは、生成AIの高度な翻訳・文章作成能力が悪用される点です。これまでのサイバー攻撃対策、特に標的型メール攻撃への従業員教育では、「不自然な日本語を見抜く」ことが主要な判断基準の一つでした。海外からの攻撃者は日本語の複雑な文法や敬語表現につまずきやすく、それが一種の防壁として機能していた側面があります。
しかし、DIG AIを含む最新の攻撃用AIモデルは、文脈に沿った自然な日本語を生成する能力を向上させています。取引先を装った請求書の送付や、経営層になりすました緊急の送金指示（BEC：ビジネスメール詐欺）において、違和感のない日本語が使われるようになれば、従来の水際対策は通用しなくなります。日本の商習慣や組織文化（稟議や根回しの文脈など）さえも学習・模倣される可能性があり、ソーシャルエンジニアリングのリスクは格段に上がると認識すべきです。
防御側にも求められるAIの活用とゼロトラスト
攻撃側がAIによる自動化と高速化を進める以上、防御側も人力や従来のパターンマッチングだけでは対抗しきれなくなります。セキュリティベンダー各社も防御用AIの開発を進めていますが、企業側としても、AIを活用した異常検知システムの導入や、侵入されることを前提とした「ゼロトラストアーキテクチャ」への移行を加速させる必要があります。
また、AIガバナンスの観点からは、自社で開発・運用するAIサービスが、外部からのプロンプトインジェクション攻撃によって「DIG AI」のように悪用されないための対策も重要です。攻撃用ツールが存在するという事実は、自社のAIが攻撃の踏み台にされるリスクも示唆しているからです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のDIG AIの事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が認識すべきポイントは以下の通りです。
- 「日本語の壁」への依存脱却：「怪しい日本語＝詐欺」という教育はもはや不十分です。文面ではなく、送信元の認証情報（DMARC等）や文脈の確認、多要素認証の徹底など、システム的・プロセス的な防御へ重心を移す必要があります。
- AI対AIの構図を理解する：攻撃者はAIを使って攻撃の量と質を高めています。これに対抗するには、防御（SOC/CSIRT業務）や脆弱性管理においてもAIによる自動化を取り入れ、対応速度を上げることが不可欠です。
- 性善説に基づかないプロセス設計：生成AIを使えば、声の合成（ディープフェイク音声）によるなりすましも容易になります。電話やオンライン会議での指示であっても、送金や機密情報の扱いは必ず別ルートで確認するなど、性善説を排した業務フローの再構築が求められます。
- 情報収集の感度向上：AI技術の進歩は「光」だけでなく「影」の部分も急速に進化させます。ダークウェブ上の動向や新たな攻撃手法（Offensive AI）に関する情報を、セキュリティチームだけでなく、AIプロダクトの開発者も共有し、リスク評価に組み込む体制が必要です。