投稿者 global-ai-media 
サイバー攻撃の現場において、攻撃者が複数の大規模言語モデル（LLM）を連携（オーケストレーション）させて攻撃を実行する「マルチLLM攻撃」が新たな脅威として浮上しています。日本語の壁をも突破するこの高度な手法に対し、日本企業はどのように向き合い、AIを活用した防衛体制（Fighting AI with AI）を築くべきか、その実務的な要点を解説します。
「マルチLLM攻撃」とは何か：攻撃の分業と自動化
生成AIの進化は、企業の生産性を向上させる一方で、サイバー攻撃者の手口をも劇的に高度化させています。今回取り上げる「マルチLLM攻撃」とは、単一のAIモデルを使うのではなく、特性の異なる複数のLLMを適材適所で組み合わせ、一連の攻撃プロセスを自動化・高度化する手法を指します。
例えば、あるモデルはターゲット企業の公開情報を収集・分析して脆弱性を特定し、別のモデル（例えばClaudeやGPT-4など、自然言語処理能力が高いモデル）が違和感のないフィッシングメールを作成、さらに別の特化型モデルが悪意のあるコード（マルウェア）を生成するといった具合です。これはまさに、現代のソフトウェア開発における「マイクロサービス」や「AIエージェント」の概念を、攻撃側が悪用している状況と言えます。
崩れ去る「日本語の壁」とソーシャルエンジニアリングのリスク
かつて、日本のセキュリティ担当者の間には「日本語という言語の特異性が、海外からのサイバー攻撃に対する一定の障壁（日本語の壁）になっている」という認識がありました。不自然な翻訳調のメールは、従業員が容易に見抜くことができたからです。
しかし、マルチLLM攻撃の台頭により、この防波堤は事実上消滅しました。高い言語能力を持つLLMを攻撃チェーンに組み込むことで、日本の商習慣や敬語、文脈を完璧に踏まえたビジネスメールが自動生成されるようになっています。これは、CEO詐欺やビジネスメール詐欺（BEC）のリスクが、従来とは比較にならないレベルで高まっていることを意味します。攻撃者は日本の組織文化である「忖度」や「形式美」さえも学習し、ソーシャルエンジニアリング（人の心理的な隙や行動のミスにつけ込む攻撃）に応用してくるのです。
「AIにはAIを」：防御側におけるAI活用の必然性
攻撃側がAIによる自動化と高速化を進める以上、防御側が人手による監視や従来型のルールベース検知だけで対抗することは困難になりつつあります。ここで重要になるのが、「Fighting AI with AI（AIをもってAIを制す）」という考え方です。
具体的には、セキュリティ運用（SecOps）において、膨大なログデータの相関分析、異常検知、インシデント対応の初動をAIに委ねる動きが加速しています。AIは、平常時のネットワーク挙動やユーザーの行動パターンを学習し、「正規の認証情報を使っているが、普段とは異なる振る舞いをしている（＝AIによって乗っ取られた可能性）」といった微細な予兆を検知する能力に長けています。セキュリティ製品を選定する際も、単に「AI搭載」という謳い文句だけでなく、どのような学習データを用い、どのような攻撃パターン（マルチLLMを含む）を想定しているかを見極める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
高度化するAI脅威に対し、日本の経営層や実務担当者は以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. 「日本語だから大丈夫」という前提を捨てる
言語の壁はもはや存在しません。従業員のセキュリティ教育において、「不自然な日本語を見抜く」ことよりも、「文脈の不整合」や「緊急性を煽る指示への疑い」を確認するプロセス（ゼロトラストの考え方に基づいた多要素認証の徹底や、別経路での本人確認など）を重視する必要があります。
2. 守りのAI投資とガバナンスの強化
攻撃の自動化に対抗するため、防御側もAIによる自動化（SOAR：Security Orchestration, Automation and Responseなど）への投資が不可欠です。同時に、自社で開発・利用するAIアプリケーション自体が、プロンプトインジェクションなどの攻撃を受けて踏み台にされないよう、AIガバナンス（AIセキュリティガイドラインの策定と遵守）を強化する必要があります。
3. 部門横断的なリスク対応
これはIT部門だけの問題ではありません。生成AIを利用した業務効率化を推進するDX部門と、リスク管理を行うセキュリティ部門が連携し、攻撃者が使う最新のAIツールや手法（マルチLLMオーケストレーションなど）を常にウォッチし、自社の脅威シナリオを定期的にアップデートする体制を構築してください。