投稿者 global-ai-media 
Claude、GPT、Gemini、そしてローカルLLM環境であるOllamaを統合したペネトレーションテスト（侵入テスト）ツール「NeuroSploitv2」が登場しました。AIによる攻撃シナリオの自動生成が現実化する中、日本企業はセキュリティ人材不足の解消と新たな脅威への対策をどのように両立させるべきか解説します。
マルチLLM対応が進む攻撃型セキュリティツール
サイバーセキュリティの領域において、生成AIの活用は「防御」だけでなく「攻撃」の側面でも急速に進展しています。その象徴的な事例の一つが、GitHub等で公開されているフレームワーク「NeuroSploitv2」です。このツールは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeといった主要な商用LLMに加え、ローカル環境で動作するOllamaとも連携が可能です。
このツールが示唆するのは、特定のベンダーに依存せず、その時々で最も性能の高い、あるいはコスト効率の良いモデルを使い分けて脆弱性診断（ペネトレーションテスト）を行える環境が整いつつあるという事実です。特に、攻撃コードの生成やシステムへの侵入経路の探索といった高度な専門知識を要するタスクが、LLMによって自然言語での指示から半自動化されつつあります。
「攻撃の民主化」がもたらすリスクと機会
NeuroSploitv2のようなツールの登場は、セキュリティ実務において「諸刃の剣」となります。これを「攻撃の民主化」と捉えると、日本企業にとっては重大な脅威となります。従来、高度なハッキングスキルを持った攻撃者しか実行できなかった複雑な攻撃シナリオが、AIの支援を受けることで、より低いスキルレベルの攻撃者（あるいは悪意を持った内部関係者）でも実行可能になるからです。
一方で、防御側の視点に立てば、これは強力な武器にもなり得ます。日本のセキュリティ業界は慢性的な人材不足に悩まされています。経済産業省やIPA（情報処理推進機構）もセキュリティ人材の育成を急務としていますが、需要に対して供給が追いついていないのが現状です。こうしたAIツールを正当な「レッドチーム（攻撃シミュレーションを行う部隊）」の活動に組み込むことで、少ないリソースで高頻度かつ網羅的な脆弱性診断を行うことが可能になります。
実務運用における課題：ハルシネーションとデータガバナンス
しかし、こうしたツールを企業が実務導入する際には、いくつかの注意点があります。まず、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の問題です。AIが生成した攻撃コードや脆弱性指摘が常に正確とは限りません。AIの出力を鵜呑みにせず、最終的には専門家が検証するプロセスが不可欠です。
また、データガバナンスの観点も重要です。クラウドベースのLLM（GPTやClaudeなど）を利用して自社システムの脆弱性を診断する場合、システムの構成情報やコードの一部が外部サーバーに送信されるリスクがあります。ここで注目すべきは、NeuroSploitv2が「Ollama」のようなローカルLLMに対応している点です。機密性が極めて高いインフラの診断においては、外部通信を行わないローカル環境のAIモデルを選択するなど、情報の重要度に応じた使い分けが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな攻撃トレンドと国内の現状を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識する必要があります。
- 「AIによる攻撃」を前提とした防御態勢の構築
攻撃者はすでにAIを使って攻撃手法を効率化しています。「AIは業務効率化ツール」という認識にとどまらず、「新たな脅威アクター」として捉え、従来の年に一度の診断だけでなく、AIを活用した継続的な自動診断の導入を検討すべきです。 - セキュリティ人材不足への現実解としてのAI
「すべてを自動化する」のではなく、「ジュニアレベルのペネトレーションテスター」としてAIツールを活用し、シニアエンジニアがその判断を監督する体制を作ることで、人材不足を補完できます。 - ガバナンスとサンドボックス環境の徹底
攻撃型AIツールを検証・利用する際は、本番環境への誤爆を防ぐため、隔離されたネットワーク（サンドボックス）内での利用を徹底してください。また、社内規定において「攻撃ツールの利用許可プロセス」を明確化し、コンプライアンス違反にならないよう法務部門とも連携することが重要です。