「うちのセキュリティ対策は大丈夫」——そう思っていても、AIを駆使した攻撃者は人手では気づけない速度で脆弱性を探し当て、巧妙な標的型攻撃を仕掛けてきます。従来型の対策だけでは、この変化に追いつくことが難しくなっているのが実情です。しかも、経営層にとってサイバーリスクは「見えにくい」ため、投資判断の優先度が上がりにくいという課題もあります。本記事では、 AI時代に企業が備えるべき考え方と、リスクを"経営課題"として見える化するための「診断・監視・先回り対応」という3本柱の実践策を解説します。
対象読者
- 最新のサイバー攻撃対策を模索する経営層や情報システム担当者
- SOCの人手不足や運用負荷に悩むセキュリティ管理者
課題
- 生成AIによる攻撃の巧妙化に既存の対策では対応しきれない
- 見えない脆弱性やOT・IoT機器を含めたリスク管理が不十分である
この記事で分かること
- AI時代のサイバーリスクが経営課題となる根本的な理由
- AIを活用した最新の防御・検知・修復プロセスの全体像
- 企業が今すぐ取り組むべき実践的なセキュリティ対策の具体策
なぜ今、サイバーリスクが"経営課題"として見えにくいのか？
なぜ今、サイバーリスクが"経営課題"として見えにくいのか疑問に思う方も多いのではないでしょうか。現代の企業において、サイバーセキュリティは単なるIT部門の業務ではなく、事業継続を左右する重要な経営課題となっています。しかし、多くの経営層にとって、そのリスクの実態は把握しづらいものとなっています。その背景には、攻撃手法のブラックボックス化や、被害に遭うまで実害が表面化しないという特徴があります。特に近年は、AI（人工知能）の進化によって脅威の性質が根本から変化しており、経営陣が認識しているリスクと実際の脅威との間に大きな乖離が生じている状況です。
生成AIによって攻撃はどう変わったのか
生成AIによって攻撃はどう変わったのかを理解することは、現代のサイバーリスクを把握するうえで非常に重要です。かつてのサイバー攻撃は、高度なプログラミングスキルを持つ一部の専門的なハッカーによって行われていました。しかし、生成AIの普及により、専門知識を持たない者でも容易に悪意のあるコードを作成できるようになっています。
具体的には、以下のような変化が起きています。
| 攻撃手法 | 従来の特徴 | 生成AIを活用した現在の特徴 |
|---|---|---|
| 標的型メール攻撃 | 不自然な日本語や定型的な文面が多く、目視で判別しやすい状態でした。 | ターゲットの業務内容や人間関係を学習し、極めて自然な日本語で文面を自動生成できます。 |
| マルウェア開発 | 専門的なプログラミング知識と開発期間が必要でした。 | AI（人工知能）に指示を出すだけで、既存のセキュリティソフトを回避する未知のマルウェアを短時間で作成できます。 |
| 脆弱性の探索 | 手動でのスキャンや既存のツールに依存していました。 | AI（人工知能）が自動かつ継続的にシステムの脆弱性を探し出し、攻撃の糸口を瞬時に特定できます。 |
このように、生成AIは攻撃者にとって強力な武器となっています。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が発表した「情報セキュリティ10大脅威 2026」から読み取れるように、ランサムウェアによる被害や標的型攻撃による機密情報の窃取は依然として深刻な状況が続いています。攻撃の自動化と巧妙化が進んだことで、企業はかつてないスピードと規模のサイバー攻撃に直面しているのが現状です。
従来型対策だけでは対応しきれない理由
従来型対策だけでは対応しきれない理由として、防御側と攻撃側のスピードの逆転が挙げられます。ファイアウォールやアンチウイルスソフトといった従来のセキュリティ対策は、過去に確認された攻撃パターン（シグネチャ）をデータベース化し、それと一致するものを遮断する仕組みが主流でした。しかし、生成AIを用いて次々と新しいパターンのマルウェアが生み出される現在、過去のデータに依存する防御手法では未知の脅威を防ぐことは困難です。
また、企業のIT環境が複雑化していることも、従来型対策の限界を示しています。クラウドサービスの普及やテレワークの定着により、守るべき境界線が曖昧になっています。従業員が外部から社内ネットワークにアクセスする機会が増加したことで、攻撃者が侵入できる経路は飛躍的に拡大しました。
さらに、攻撃を検知した後の対応においても課題があります。日々大量に発生するセキュリティアラートを人間の担当者が一つひとつ確認し、脅威の度合いを判断するには膨大な時間と労力が必要です。セキュリティ人材が不足している企業では、重要なアラートを見落としてしまう危険性も高まっています。そのため、未知の脅威を先回りして検知し、迅速に対処できる新しいアプローチを取り入れることが、経営を守るうえで不可欠な選択肢となっているのが理由です。
AI時代に企業が備えるべき「守りの土台」
AI時代に企業が備えるべき「守りの土台」として、最新の脅威に対抗するための基礎的なセキュリティ対策がこれまで以上に重要となっています。攻撃の手法がどれほど高度化しても、システムを守るための基本的なアプローチを疎かにすることはできません。まずは自社の現状を正確に把握し、堅牢な基盤を構築することがすべての対策の出発点となっています。
脆弱性診断・ペネトレーションテストが今も土台である理由
脆弱性診断・ペネトレーションテストが今も土台である理由は、生成AI（人工知能）を用いた高度な攻撃であっても、最終的にはシステムの既知の脆弱性を標的とするためです。攻撃者は自動化されたプログラムを活用して、インターネットに公開されたシステムから効率的に弱点を探し出します。そのため、企業側も定期的に自社のシステムを点検し、攻撃者に狙われる前に脆弱性を特定して修正するプロセスを確立しておく必要があります。
システムの弱点を洗い出す手法には、主に脆弱性診断とペネトレーションテストの2種類が存在します。それぞれの目的と特徴を以下の表で整理してわかりやすく示します。
| テストの種類 | 目的と特徴 | 実施の対象 |
|---|---|---|
| 脆弱性診断 | 網羅的にシステムの既知の脆弱性を発見し、リスクの度合いを評価して報告できる手法です。専用のプログラムを用いて効率的に広範囲の弱点を特定できます。 | 定期的にシステム全体やネットワーク機器に対して実施するアプローチです。 |
| ペネトレーションテスト | 特定の目的を設定し、攻撃者と同じ手法でシステムへの侵入を試みることで、実際の攻撃に対する耐性を深く検証できます。 | 重要なシステムや機密データを扱う環境に対して、環境の変化に応じて実施するアプローチです。 |
攻撃者目線のテストが経営判断にもたらす価値
攻撃者目線のテストが経営判断にもたらす価値は、抽象的なサイバーリスクを具体的なビジネス上の被害想定として可視化できることです。経営層にとって、専門的なセキュリティ用語や技術的な脆弱性のリストだけから、自社が直面している真の脅威を理解することは困難となっています。しかし、ペネトレーションテストなどを通じて実際に顧客データが窃取される可能性があるといった事実が明らかになれば、対策の緊急性や必要性を明確に判断できます。
また、限られた予算と人材の中で効果的なセキュリティ投資を行うためには、優先順位の決定が欠かせません。攻撃者目線でシステムの弱点を評価することで、どの部分から優先的に対策を講じるべきかが明確になります。経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構が策定したサイバーセキュリティ経営ガイドラインにおいても、経営者がリーダーシップを取ってセキュリティ対策を推進することの重要性が説かれています。経営課題としてサイバーセキュリティを捉え、適切な資源配分を行うための根拠として、これらのテスト結果を大いに活用できます。
実践策①："盾"としてAIでアラート対応を自動化する（StrikeReady）
実践策①："盾"としてAIでアラート対応を自動化する（StrikeReady）について、具体的なアプローチをわかりやすく解説します。AI時代のサイバー攻撃は高度化かつ巧妙化しており、企業は日々発報される膨大なセキュリティアラートに直面しています。この課題に対処するためには、防御の"盾"となるAI（人工知能）を活用し、運用を効率化することが有効な選択肢となっているのが理由です。
StrikeReadyとは？
StrikeReadyとは、AI（人工知能）を活用してセキュリティ運用を支援する次世代のプラットフォームです。セキュリティオペレーションセンター（SOC）のアナリストをサポートする仮想アシスタントとして機能し、日々の運用業務を大幅に効率化できます。
従来のセキュリティツールでは、アラートが発報された後に担当者が手動でログを分析し、脅威の深刻度を判定する必要がありました。しかし、StrikeReadyを導入することで、AIが過去のインシデントデータや最新の脅威インテリジェンスから自動的に状況を分析し、最適な対応手順を提示できます。これにより、担当者の経験やスキルに依存せず、迅速かつ正確な初動対応を実現できます。
| 機能 | 従来の運用 | StrikeReady導入後 |
|---|---|---|
| アラート分析 | 担当者が手動でログを確認し判断 | AIが自動で文脈を理解し重要度を判定 |
| インシデント対応 | 個人のスキルに依存した手順で対応 | AIが最適な対応手順をガイドとして提示 |
| ツール連携 | 各セキュリティ製品を個別に操作 | 自然言語による対話で複数ツールを一括制御 |
SOC運用が抱える人手不足という課題をどう解消するか
SOC運用が抱える人手不足という課題をどう解消するかは、多くの企業にとって深刻な悩みとなっています。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が発表した情報セキュリティ10大脅威などからもわかるように、サイバー攻撃の脅威は年々増加しており、対応すべきアラートの数は人間の処理能力を超えつつあります。専門的な知識を持つセキュリティ人材の確保は難しく、現場の負担は増大する一方です。
このような状況下で、AIを活用した自動化は非常に効果的な解決策となります。StrikeReadyは、膨大なアラートの中から真に脅威となるものをAIが精査し、誤検知を自動的に除外できます。人間が対応すべき重要なインシデントのみを抽出できるため、限られた人員でも高度なセキュリティ体制を維持できます。
また、自然言語を用いた対話型インターフェースを備えているため、高度な専門知識を持たない担当者であっても、AIに質問しながら適切な対応を進めることができます。複雑なクエリ言語を学習することなく、直感的な操作で必要な情報をシステムから取得できます。結果として、人材育成にかかる時間とコストを削減しつつ、組織全体のセキュリティレベルを底上げできます。
実践策②："矛"としてAIで攻撃対象領域を先回りして洗い出す（Cynergy CTEM）
実践策②："矛"としてAIで攻撃対象領域を先回りして洗い出す（Cynergy CTEM）というアプローチは、受け身の防御だけでなく、攻撃者の視点に立って自社の弱点を能動的に発見するために不可欠です。近年、企業のデジタル化が進むにつれて、サイバー攻撃の標的となるIT資産（アタックサーフェス）は急速に拡大しています。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が発表した情報セキュリティ10大脅威のデータからもわかるように、管理が行き届いていない脆弱性を突いたサイバー攻撃による被害が後を絶ちません。こうした見えないリスクを可視化し、攻撃者に狙われる前に先回りして対処する"矛"の役割を果たすシステムが求められています。
Cynergy CTEMとは？
Cynergy CTEMとは、企業が保有するIT資産全体を継続的に監視し、サイバー攻撃の脅威にさらされている領域（エクスポージャー）を管理するシステムです。CTEM（Continuous Threat Exposure Management）という概念に基づき、外部からアクセス可能なサーバーやクラウド環境、さらには意図せず公開されてしまっているシャドーITまで、あらゆる攻撃対象領域を自動的に洗い出すことができます。
このシステムを導入することで、AI（人工知能）が膨大な脅威インテリジェンスのデータから最新の攻撃手法を学習し、自社の環境に潜むリスクを正確に評価できます。単に脆弱性を発見して終わるのではなく、ビジネスへの影響度を踏まえた上で優先的に対応すべき課題を提示できるため、限られたセキュリティ担当者のリソースを最も効果的な対策に集中させることができます。
なお、「Cynergy CTEM」は、現在当社として取り扱いを検討しているサービスでございます。
継続的自動資産発見から自動修復までの4プロセス
継続的自動資産発見から自動修復までの4プロセスは、サイバー攻撃対策を単発の施策ではなく、継続的な運用サイクルとして定着させるための重要な手順です。Cynergy CTEMでは、以下の4つのプロセスをAIの力で自動化し、効率的に実行できます。
| プロセス | 概要 | AIの活用ポイント |
|---|---|---|
| 1. 継続的自動資産発見 | 企業のネットワーク内外に存在するすべてのIT資産を漏れなく特定し、目録化できます。 | 関連会社のドメインやクラウド上の設定ミスなどから、人間では見落としがちな未知の資産を自動で推測・発見できます。 |
| 2. 脆弱性およびリスクの評価 | 発見された資産に対して、既知の脆弱性だけでなく、設定不備や認証の弱さなどのリスクを総合的に診断できます。 | AIが攻撃者の視点を模倣し、複数の脆弱性を組み合わせた攻撃シナリオをシミュレーションすることで、実際に悪用される可能性を評価できます。 |
| 3. 優先順位付け | ビジネスの重要度や攻撃の容易さから、どのリスクから先に対処すべきかを決定できます。 | 膨大なアラートから、自社の事業継続に最も深刻な影響を与えるリスクをAIが文脈を理解して抽出し、スコアリングできます。 |
| 4. 自動修復と検証 | 特定されたリスクに対して、具体的な修正パッチの適用や設定変更の推奨事項を提示し、修復後の安全性を確認できます。 | 修復に必要なコードや設定手順をAIが自動生成し、対策が正しく適用されたかを継続的に再テストできます。 |
これらのプロセスを循環させることで、常に変化するサイバー攻撃の手法に対しても、先回りして防御態勢を整えることができます。攻撃対象領域を継続的に管理し、リスクの根本原因を絶つ体制を構築できるのが大きな利点です。
※「Cynergy CTEM」はCynergy Cybersecurity Ltd.の商標または登録商標です。
実践策③：OT・IoT・ネットワーク機器まで含めて守備範囲を広げる
実践策③として、OT・IoT・ネットワーク機器まで含めて守備範囲を広げることが重要です。近年、オフィス内のIT環境だけでなく、工場やインフラを制御するOT（制御技術）や、さまざまな機器をインターネットに接続するIoT（モノのインターネット）がサイバー攻撃の標的となっています。これらを保護対象に含めなければ、企業全体のセキュリティを担保することは困難です。
見落とされがちなOT・IoTリスクとは
見落とされがちなOT・IoTリスクとは、具体的にどのようなものでしょうか。IT環境と比較して、OTやIoTの環境は長期間にわたって稼働し続けることが多く、OSのアップデートやセキュリティパッチの適用が後回しにされやすいという特徴があります。攻撃者はこのような脆弱な機器を入り口として企業ネットワークに侵入し、システム全体に被害を拡大させます。
独立行政法人情報処理推進機構が発表している情報セキュリティ10大脅威からも、サプライチェーンの弱点を悪用した攻撃が深刻な課題となっていることがわかります。工場や倉庫のネットワーク機器がランサムウェアに感染し、事業全体が停止する事例も報告されています。
| 機器の種類 | 主な特徴 | 想定されるサイバーリスク |
|---|---|---|
| OT（制御技術） | 工場やインフラの設備を制御するシステム | 稼働停止による生産ラインのストップや物理的な被害 |
| IoT（モノのインターネット） | センサーや監視カメラなどのインターネット接続機器 | 初期パスワードのまま運用されることによる不正アクセスとボット化 |
| ネットワーク機器 | ルーターやVPN装置など通信の基盤となる機器 | 脆弱性を突かれた企業ネットワーク内部への侵入 |
また、経済産業省が策定した工場システムにおけるサイバー・フィジカル・セキュリティ対策ガイドラインでは、IT環境とOT環境の境界を適切に管理し、ネットワーク機器を含めた全体的なリスク評価を行うことが推奨されています。サイバー攻撃対策を検討する際は、これらの機器を可視化し、リスクを正確に把握することが不可欠です。
専門人材がいない現場でも実現できる保護体制
専門人材がいない現場でも実現できる保護体制を構築するためには、AI（人工知能）の活用が鍵となります。製造業の現場や地方の事業所などでは、高度なセキュリティ知識を持つ担当者を配置することが難しいケースが少なくありません。そこで、AIを搭載したセキュリティツールを導入することで、限られた人員でも高度な対策を運用できます。
AIを活用したソリューションでは、ネットワーク上の通信の振る舞いを機械学習で分析し、通常とは異なる異常な通信を自動的に検知できます。これにより、専門的な知識がなくても、OT・IoT・ネットワーク機器に潜む脅威を早期に発見し、迅速な対応を実行できます。
さらに、AIは膨大なログデータから脅威の深刻度を自動で判定し、優先して対応すべきアラートを管理者に提示できます。現場の担当者は、AIが整理した情報をもとに対策を講じることができるため、業務の負担を大幅に軽減できます。このような仕組みを導入することで、専門人材が不足している企業でも、高度化するサイバー攻撃から重要な資産を包括的に守ることができます。
よくある質問（FAQ）
AI時代のサイバー攻撃対策で、まず何から始めればいいですか？
AI時代のサイバー攻撃対策で、まず何から始めればいいですかというご質問に対しては、自社のIT資産と脆弱性を正確に把握することから始めることを推奨しています。生成AI（人工知能）の普及によりサイバー攻撃が高度化しているため、現状のセキュリティレベルを可視化することが重要です。まずは脆弱性診断やペネトレーションテストを実施し、自社のシステムに潜むリスクを洗い出すことが効果的な第一歩となります。また、独立行政法人情報処理推進機構が発表している情報セキュリティ10大脅威から最新の脅威動向を把握し、優先的に対応すべき課題を整理することも対策の土台を固めるうえで役立ちます。
StrikeReadyとCynergy CTEMは併用する必要がありますか？
StrikeReadyとCynergy CTEMは併用する必要がありますかという疑問をお持ちの方もいらっしゃいますが、必ずしも併用が必須というわけではありません。しかし、両者を組み合わせることで、防御と予防の双方をカバーする強固なセキュリティ体制を構築できます。それぞれの役割と主な機能を以下の表で整理しています。
| ソリューション名 | 役割の方向性 | 主な機能と期待できる効果 |
|---|---|---|
| StrikeReady | 盾（防御と対応） | AI（人工知能）を活用してセキュリティアラートの対応を自動化できます。 |
| Cynergy CTEM | 矛（予防と発見） | 攻撃対象領域を先回りして洗い出し、自動修復までのプロセスを管理できます。 |
自社の課題がインシデント対応の迅速化にあるのか、あるいは未知の資産の発見と予防にあるのかを分析し、状況に合わせて適切なソリューションを選択することが重要です。
中小企業でもAI活用型セキュリティ対策は導入できますか？
中小企業でもAI活用型セキュリティ対策は導入できますかというご相談も多くいただきますが、企業規模を問わず導入できます。むしろ、セキュリティ専門人材の確保が難しい中小企業においてこそ、AI（人工知能）による運用支援が大きな価値をもたらす選択肢となっているのが理由です。AI（人工知能）が膨大なログの分析やアラートの初期対応を代行するため、限られた人員でも高度なセキュリティ監視体制を維持できます。導入にあたっては、自社の運用体制に合わせた段階的なサポートを提供するサービスを選ぶことで、無理なく最新の対策を取り入れることができます。
OT・IoT機器のセキュリティも一緒に相談できますか？
OT・IoT機器のセキュリティも一緒に相談できますかという点について、IT環境とあわせて総合的な対策としてご相談いただけます。近年は工場の製造ラインを制御するOT（制御技術）や、ネットワークに接続されたIoT（モノのインターネット）機器を狙ったサイバー攻撃が増加しています。これらの機器は一般的なITシステムとは異なる独自の通信プロトコルを使用していることが多いため、専門的なアプローチによる保護体制の構築が不可欠です。企業全体のセキュリティリスクを低減するためにも、IT領域とOT/IoT領域を統合的に管理し、監視できる環境を整えることをおすすめしています。
脆弱性診断は今後も必要ですか？
脆弱性診断は今後も必要ですかという疑問に対しては、AI（人工知能）を活用した新しいセキュリティ対策が普及しても引き続き必要です。攻撃者が生成AI（人工知能）を用いて未知の脆弱性を突く手法を開発しているため、システムを構成するソフトウェアやネットワーク機器の安全性を定期的に確認することが求められます。自動化されたツールによる継続的な監視と、専門家による深い知見を活かした手動の脆弱性診断を組み合わせることで、見えないリスクを確実に見つけ出すことができます。
※「StrikeReady」はStrikeReady Inc.の登録商標または商標です。
※「Cynergy CTEM」はCynergy社の登録商標または商標です。
まとめ ― "盾"と"矛"で備えるAI時代のセキュリティ
診断という土台、監視という"盾"、先回り対応という"矛"——AIによってサイバーリスクの姿は日々変化しており、もはや単一の対策だけで守りきれる時代ではありません。三和コムテックは、脆弱性診断・ペネトレーションテストという確かな土台の上に、AI時代のセキュリティソリューションを組み合わせてご提供します。日々発生するアラートを分析・対応する"盾"としてのStrikeReady、そしてAIで攻撃対象領域を洗い出し・検証・修復し続ける"矛"としてのCynergy CTEM。この土台と盾と矛の組み合わせにより、OT・IoT・ネットワーク機器まで含めたお客様のセキュリティ課題を経営レベルで見える化し、AI時代の攻撃にも備えられる体制づくりを支援します。
