産業分野におけるAI導入は、運用環境におけるセキュリティ監視の整備よりも速いペースで進んでいます。
国家を後ろ盾とするサイバー攻撃者は、すでに重要インフラを標的とするため、物理的な制御ループを調べ上げています。
組織は、死角が広がる前に、厳格なAIガバナンスと運用の可視性を確立しなければなりません。
産業分野および重要インフラ全体で、私たちは効率性、最適化、競争優位性という大きな可能性を秘めたAI主導の未来へと急速に向かっています。しかし、現代の生活を支える産業システムに対してAIがもたらすリスクには、十分に対処できていません。
企業のITシステムやAIモデルそのもののサイバーセキュリティには注目が集まっていますが、AIが運用環境の安全性、セキュリティ、レジリエンスにどのように影響するかへの関心は、大きく遅れています。エネルギーとインフラがなければAI革命は起こりえず、また運用技術（OT）のサイバーセキュリティがなければ、エネルギーとインフラを長期にわたって守ることはできません。
以下の調査結果は、Dragosの「2026年OT/ICSサイバーセキュリティ・レポート」に基づき、厳しい現実を裏付けています。すなわち、監視されていない産業環境の内部で、攻撃者がすでに活動しているのです。AI導入により、この可視性の問題はさらに解決が難しくなるでしょう。
OTの進化に伴い変化が加速する理由
過去40年間で、OT環境は機械式制御からデジタルシステムへと進化してきました。過去30年間では、孤立したネットワークからIP接続のインフラへと移行し、過去20年間では、OT、IT、モノのインターネット（IoT）機器からなる複雑な自動化環境へと発展してきました。
この10年間で、こうした変化は劇的に加速しました。デジタルトランスフォーメーションは大きな効率性の向上をもたらした一方で、いまだ適切に保護できていない新たな攻撃対象領域や依存関係も生み出しています。
現在、私たちは次の段階、すなわちOTへのAI統合に突入しています。残念ながら、導入のペースは、リスクを管理する私たちの能力を上回っています。
AIが制御ループに入り込んでいる
製造工場、電力網、データセンター、その他の物理的プロセスを持つ組織は、AIを支援的な役割から制御ループの中へと移行させつつあります。これは、物理世界に影響を与えるというこれらのシステムの基本的な能力を活用するものです。初期の導入企業は、AIアプリケーション、コントローラー、ソフトウェアを運用現場に展開しています。一部では、バッテリーファーム、太陽光発電所、風力発電所、鉱業、その他の重要インフラにおいて、エージェント型AIの活用が検討されています。
取締役会、経営幹部、投資家がAI導入を推し進めています。その結果、試験・検証のスケジュールへの圧力が高まり、新たなベンダーに対する精査が弱まり、これらの環境がこれまで経験したことのないほどの複雑さが生じています。
脅威の状況は待ってくれない
私たちの「2026年OT/ICSサイバーセキュリティ・レポート」によると、OT環境を標的とする攻撃者は、重大な一線を越えたことが分かりました。世界中の国家を後ろ盾とする組織や犯罪組織と関連する複数の脅威グループが、制御ループの積極的なマッピングに乗り出しています。具体的には、エンジニアリング用ワークステーションの特定、構成ファイルや警報データの窃取、そして物理プロセスの動作を学習し、それを妨害できるレベルに達することです。こうした脅威グループの例として、ELECTRUMとKAMACITEが挙げられます。
KAMACITEは、米国のインフラ全体で制御ループを体系的にマッピングするのに数か月を費やしました。2015年と2016年のウクライナの電力網への攻撃を担当したELECTRUMは、10年間にわたりウクライナの標的に対する能力を磨き続けてきました。一度獲得されたその経験は、単一の地域にとどまりません。2025年12月、ELECTRUMはポーランドを攻撃し、分散型エネルギー資源に対する世界初の大規模な協調サイバー攻撃を実行しました。その中には、AIが最適化のために導入されている、まさにそのインフラである再生可能エネルギー管理システムも含まれていました。
OT環境で、サイバー攻撃、機能不全、運用上のミスのいずれであれ、何らかの問題が発生した場合、組織には根本原因分析を実施する能力が必要です。しかし、それができていない組織は多すぎます。彼らはOTを対象としないITモニタリングに頼っているか、OTの可視性への投資が極めて少なく、インシデントが発生しても、何が、いつ、なぜ起きたのかを特定できないのです。
AI導入は、すでに可視性が不足している環境に自律的な意思決定の層を加えることで、この問題をさらに深刻にします。
今すぐ対処が求められる2つの障害シナリオ
組織が重要インフラに自律的な意思決定を組み込むにつれ、2つの新たなリスクシナリオは、なぜ可視性とレジリエンスが急速な導入に先立たなければならないのかを浮き彫りにしています。
リスクシナリオ1：市場の調整とともに、AI技術とデータが消失する。
いずれ、どこかの時点でAIの調整局面が訪れる可能性が高いでしょう。AIアプリケーションや関連データが一夜にして利用できなくなった場合、あなたの業務はどうなるでしょうか。組織は今すぐ、AIベンダーからどのような保証や継続性に関するコミットメントを得ているのかを問う必要があります。AIが利用できなくなった場合、手作業やレガシーシステムで業務を続けられるでしょうか。導入のペースが速いため、組織は突然消えてしまうシステムに依存している状態に気づくかもしれません。
リスクシナリオ2：AIの死角が根本原因分析を阻害する。
AIにより運用環境が複雑化するにつれ、自社のシステムで何が起きているかを理解することは、飛躍的に困難になります。サイバー攻撃、機能不全、運用上のミスのいずれであっても、インシデント後の根本原因分析を支えるために、組織は運用環境で収集されたデータを必要とします。今日の環境でも、すでにこのギャップは見られます。十分な監視体制を持たない組織にとって、AI導入はこの問題をさらに劇的に悪化させるでしょう。
組織が今すぐ行うべきこと
第一に、組織は、従来制御システムに適用してきたのと同じ水準の試験、検証、継続的評価の厳格さを、AI導入にも適用するガバナンスを確立しなければなりません。経営層は、競争上の圧力が、これまで運用の安全性を守ってきたエンジニアリングの規律を覆してしまうリスクを理解する必要があります。
第二に、組織は、AI導入によって複雑さがさらに加速する前に、OTに適したネイティブな可視化と監視を今すぐ導入しなければなりません。私たちのレポートのデータによると、包括的なOTの可視性を備えた産業組織は、ランサムウェアインシデントを平均5日で検知・封じ込めたのに対し、業界全体の平均は42日でした。防御側は、見えない脅威を十分に軽減することはできず、また、記録されていなかったインシデントを、セキュリティチームが調査することもできません。AIが複雑さを増すにつれ、可視性のギャップはさらに大きくなるだけです。
第三に、すでに発生している脅威シナリオを理解し、障害に備えて計画を立てることです。AIへの依存関係を文書化してください。システムやベンダーが障害を起こした場合に何が起こるかを把握してください。必要な場合にAIを使わずに業務を継続できる能力を維持してください。
防御は可能である
私たちは、複雑な産業システムを保護する方法を知っています。必要な人材と技術は存在します。各国は、市民、家族、共有インフラを守るという目標に向けて足並みをそろえることができます。
求められているのは、これが問題であるという認識、組織や分野を越えてこれに対処するための対話、そして適切な安全対策を実施するための実行です。
AIによる革新への圧力は現実のものであり、今後さらに強まるだけでしょう。しかし、長期的に成功する組織は、事前に準備を整えてきた組織となるでしょう。
