人工知能（AI）はサイバー脅威の状況を根本から変えており、従来の防御策はもはや十分ではありません。
レジリエンスの実現には、まずAIの基盤を安全に確保し、そのうえでAIを活用した防御能力を拡大することが必要です。
AIは、責任ある形で導入されれば、先回りして対応し将来を見据えたサイバーセキュリティを実現することも可能にします。
人工知能（AI）は、生産性を高めるツールという出発点を超えて進化し、今やサイバーセキュリティの戦場の在り方を根本から変えつつあります。
AIに関連したサイバー攻撃の件数は、業界を問わず急増しています。自律型AIシステムは、従来の人間主導の防御を上回る速度と精度で攻撃を実行しています。2023年には、セキュリティ研究者が生成AI（GenAI）を用いて、説得力の高い個別化されたフィッシングメールを数秒で作成し、数千人の従業員を同時に標的とする事例を確認しました。その結果、フィッシングの被害事案は40%増加しました。
こうしたキャンペーンはリアルタイムで適応し、従来のセキュリティモデルが対応するよりも速く脆弱性を突いてきます。企業ネットワークの脆弱性を継続的にスキャンし、発見次第、数分以内にカスタマイズされたマルウェアを自動的に展開するAIシステムを想像してみてください。そのような攻撃は、人間による介入や対応を上回る速さで進みます。
このような自動化と適応力の高さは、AIを活用した攻撃がどのように機能しうるかを示しており、組織が防御戦略を見直すことの緊急性を浮き彫りにしています。
したがって、レジリエンスには漸進的な改善以上のものが求められます。組織は、脅威を予測し、リスクが顕在化する前に無力化し、敵対者と同じ速さで進化するセキュリティ戦略を導入しなければなりません。
AIがサイバー環境をどのように変えたか
GenAIとエージェント型AIは、サイバー脅威の状況を根本から再構築しました。世界経済フォーラムの『グローバル・サイバーセキュリティ見通し2026』では、調査対象組織の87%が、AIの脆弱性に関連するリスクが高まっていると考えていることが報告されています。
CrowdStrikeの『2025年ランサムウェア実態調査』でも、ほぼ半数の組織が、AIによって自動化された攻撃チェーンを、ランサムウェアにおける最も深刻な脅威と認識していることが明らかになりました。同調査では、セキュリティ専門家の85%が、AIによって強化された攻撃に対して従来の検知手法は時代遅れになりつつあると感じていることも示されています。
これらの課題をさらに深刻にしているのが、シャドーAI、すなわち従業員による未承認のAIツールの利用の拡大です。これにより攻撃対象領域が大幅に広がっています。2025年のGartnerの報告書によると、アナリストは、今世紀の終わりまでに、セキュリティ侵害の相当な割合が自律型AIエージェントの悪用に直接起因するようになると予測しています。
これらの動向を総合すると、サイバーセキュリティ戦略は大きな転換点を迎えており、完全な防止を目指すことはもはや現実的ではないことがわかります。
組織は、混乱が常態化していることを受け入れなければなりません。インシデントを吸収し、適応し、迅速に回復する能力と定義されるレジリエンスが何より重要であり、これには重大な意味合いがあります。
攻撃対象領域の拡大に加え、規制当局の監視も強まっており、AIガバナンスへの準拠が監査上の必須要件になりつつあります。さらに、世界的な地政学的緊張や複雑なサプライチェーンが、組織の脆弱性を一層拡大させています。
しかし、攻撃者に力を与えるのと同じAI技術は、防御側にとっても、セキュリティ態勢を強化する強力なツールとなります。組織は、事後対応型の防御から、予測的かつ先回り型の戦略へと移行することが可能になります。
AI主導のサイバーセキュリティ変革の3つの段階（ホライズン）
急速に変化するサイバーセキュリティ環境を乗り切るには、変革の過程を管理しやすいステップに分解する段階的かつホライズンベースのアプローチが有効です。これにより、組織は取り組みに焦点を絞り、成果を測定することができます。
AI導入の初期段階にある組織は、コンプライアンスチェックを自動化したり、クラウドベースのプラットフォームでAIを活用したID管理ソリューションを活用したりすることで、メリットを得られます。
1. AIの基盤を近代化し、安全に確保する
最初のステップは、AIを支えるコアインフラを安全に確保し、近代化することです。データ、モデル、アプリケーション、ID を含め、AIスタックのすべての階層にセキュリティ・バイ・デザインを組み込む必要があります。
組織は、シャドーAIのようなリスクに対処するとともに、プロンプトインジェクションやデータポイズニングなどの脅威からシステムを保護する必要があります。また、新たに生まれつつある規制に沿ったガバナンス体制を整備する必要があります。
同時に、レガシーなプラットフォームは、AIを活用した分析、予測的な脅威モデリング、自動化された是正措置を提供するソリューションへと近代化するか、置き換えるべきです。
Accentureの『サイバーレジリエンスの現状』報告書では、組織の77%が、基礎的なデータおよびAIのセキュリティ対策を欠いており、重要なモデルやクラウドインフラが無防備な状態にあることが明らかになりました。
報告書で紹介された近代化の成功例の一つは、多国籍の石油・ガス企業が、セキュリティ監視ツールをオンプレミスのシステムからクラウドへ移行した事例です。これにより、データ容量が拡大し、拡張性が向上したほか、セキュリティオペレーションセンターでの自動化を支える、AI対応のツールを導入できるようになりました。
規模の小さな組織であっても、自社のAIエージェントを特定し、その権限を定義することから、この取り組みを始めることができます。これは将来の変革と長期的なレジリエンスの基盤を築くことにつながります。
この段階における主な優先事項は次のとおりです。
AIセキュリティをガバナンスおよびコンプライアンスの枠組みに統合すること。
AI環境のすべての階層にわたってリスクアセスメントを実施すること。
レガシーツールを、エージェント主導のワークフローを支えるAI対応プラットフォームへ移行すること。
GenAI向けに、当初から安全なデジタルコアを設計すること。
自律型エージェントはサイバーセキュリティのルールを変えつつあり、何もしないことは現実的なリスクを伴います。
2. エコシステムの能力を活用し、持続的な変革を推進する
強固な基盤があれば、組織は高度なAI機能をより迅速に導入し、脅威検知の自動化、誤検知の削減、セキュリティ運用の効率化を実現できます。
例えば、ある大手農業・化学企業は、セキュリティ運用とID・アクセス管理を刷新しました。その結果、AIチャットインターフェース、リアルタイムのインシデント対応、チケット管理の改善、そしてデータに基づくインサイトによって、インシデントの解決を迅速化し、より良い意思決定と継続的な改善を支えています。
ただし、技術は、新たなワークフローに適応し、AI機能を最大限に活用するための研修を含む、体系的な変更管理と組み合わせる必要があります。
エンタープライズのリーダーが検討すべき、影響の大きいユースケースには次のものがあります。
高度な攻撃手法やフィッシングキャンペーンに対するAIによる脅威の検知と対応。
アラート疲れを軽減し、精度を高めるためのAIを活用したセキュリティ運用の強化。
最も重大なリスクへの是正措置に集中するための、脆弱性の自動スキャンと優先順位付け。
脅威データのAI支援による統合を通じた、サイバーインテリジェンス報告の迅速化。
予算の限られた組織でも、自律型AIの行動の範囲を明確に定め、人間の関与を維持し、自動化された処置の記録を残すことで、前進することができます。
3. サイバーセキュリティを再構築する
最終的なホライズンでは、AIエージェントを能動的な防御者として組み込むよう、セキュリティ運用を再設計します。これらの自律型システムは人間のチームを補完し、反復的な作業を自動化するとともに、大規模な先回り型の脅威管理を可能にします。
例えば、ある国営の公益事業会社は、財務、運用、セキュリティにわたってエージェント型AIの導入を加速させるため、AIのセンター・オブ・エクセレンスを設立しました。
エージェント優先の運用において検討すべき主要なワークフローは次のとおりです。
インテリジェントなID管理：AIエージェントがアクセス権を自動的に制御・更新します。
攻撃対象領域の管理：AIによる分類とコンプライアンスチェックにより、新たな脆弱性を監視します。
契約書の自動レビュー：AIが契約書を解析し、不足しているセキュリティ統制を特定します。これにより、手作業によるレビュー時間を80%削減します。
エージェント主導のペネトレーションテスト：連携したエージェントが攻撃をシミュレーションし、カバー範囲と速度を向上させます。
この転換により、サイバーセキュリティは事後対応型から、脅威が顕在化する前に先回りして予測し、無力化する形へと移行します。
次のサイバー時代に向けた準備
自律型エージェントはサイバーセキュリティのルールを変えつつあり、何もしないことは現実的なリスクを伴います。しかし、組織が今行動を起こせば、同じ技術によって防御を強化することも可能です。
組織の規模を問わず、基礎的なAIセキュリティツールや人材研修への重点的な投資から始めることで、意味のある前進を実現できます。
自社は、明日の脅威に先んじるだけのレジリエンスを構築できるでしょうか。それとも、未来に先行されるままになるのでしょうか。判断すべきときは今です。
