投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化は、単なるコンテンツ生成にとどまらず、サイバーセキュリティの攻防にも質的な変化をもたらしています。最新のAIモデルがソフトウェアの脆弱性を発見する能力は急速に向上しており、専門家はその精度が実用上の「転換点」に近づいていると指摘します。攻撃側の自動化が進む中、日本企業は開発プロセスと防御体制をどのように再構築すべきか解説します。
「AIハッカー」の能力が現実に近づく
これまで、大規模言語モデル（LLM）の活用といえば、文章作成や要約、コード生成といった「創造的支援」が中心でした。しかし今、AIの推論能力の向上により、その役割が「システムの分析と攻略」へと拡大しています。
WIREDなどの報道でも触れられている通り、AIモデルがソフトウェアコードを解析し、人間が見落としがちなセキュリティ上の脆弱性（バグや欠陥）を特定する能力が飛躍的に高まっています。これは、単に既知の攻撃パターンを検索する従来のスキャナとは異なり、コードの論理構造を理解し、未知の脆弱性（ゼロデイ脆弱性）さえも炙り出す可能性を秘めています。
これは「転換点（Inflection Point）」と呼ばれるにふさわしい変化です。AIが自律的なエージェントとして振る舞い、複雑な手順を伴うハッキング行為をシミュレーションできるレベルに近づいていることを意味します。
防御の自動化か、攻撃の民主化か
この技術進化には、明暗二つの側面があります。
ポジティブな側面は、防御側の強化です。開発段階でAIが「仮想ハッカー」として機能し、リリース前に致命的な欠陥を指摘してくれれば、セキュリティ品質は劇的に向上します。特に、セキュリティ人材が慢性的に不足している日本企業にとって、AIによる自律的なコードレビューやレッドチーミング（攻撃側を模した演習）の自動化は、強力な武器となり得ます。
一方で、ネガティブな側面、すなわちリスクも甚大です。高度なハッキング技術を持たない攻撃者でも、AIを使えば容易に脆弱性を発見できるようになる「攻撃の民主化」が進む恐れがあります。また、攻撃のスピードも加速します。人間が数日かけて見つけるような穴を、AIが数分で発見し、修正パッチが配布される前に攻撃を実行に移すというシナリオも現実味を帯びてきます。
従来の「ウォーターフォール型セキュリティ」の限界
AIによる脆弱性検知が一般化すると、従来のソフトウェア開発プロセス、特に日本で根強いウォーターフォール型の進行や、リリース直前の形式的なセキュリティ診断だけでは対応しきれなくなります。
AIが見つける脆弱性の数とスピードに対し、人間の手による修正や承認プロセスがボトルネックになるからです。結果として、開発プロセスの初期段階からセキュリティを組み込む「シフトレフト」の徹底に加え、脆弱性の発見から修正コードの提案、検証までをAIが補佐する「DevSecOps」の高度化が不可欠となります。
ただし、現時点でのAIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが残ります。存在しない脆弱性を報告して現場を混乱させたり、逆に致命的な欠陥を見逃したりする可能性もあります。AIはあくまで強力な支援ツールであり、最終的な判断には依然として人間の専門性が求められる点には注意が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
AIのハッキング能力向上というトレンドを受け、日本の組織リーダーや実務者は以下の視点を持つべきです。
- 「AI対AI」の構図を前提にする：攻撃側がAIを使うことを前提に、防御側もAIを活用しなければ対抗できません。静的解析ツールなどの従来手法に加え、LLMベースの脆弱性検知ツールの導入検討を開始すべき時期です。
- セキュリティ人材不足の解消策として位置づける：日本におけるセキュリティ専門家の不足は深刻です。AIを「代替」ではなく、若手エンジニアのスキルを底上げし、専門家がより高度な判断に集中するための「増幅装置」として活用する組織設計が求められます。
- サプライチェーン全体でのリスク管理：自社だけでなく、委託先や利用しているSaaSがAIによる攻撃に耐えうるかという視点も重要です。AIを活用した攻撃は、中小規模のサプライヤーを足がかりに大企業へ侵入するケースも想定されるため、契約や監査においてAI時代のセキュリティ基準（セキュアコーディングの実践など）を確認することが重要になります。
- レガシーシステムの総点検：AIは古いコード（レガシーシステム）の解析も得意とします。長年塩漬けにされていたシステムの脆弱性が、AIによって短時間で暴かれるリスクがあります。モダナイゼーションの優先順位を見直すきっかけとするべきです。