ＡＩが「サイバー攻撃を仕上げる力」を手にした日～クロード・ミュトスの衝撃と私たちの備え（経営共創基盤・金子悠仁）

　一方でサイバー攻撃能力の高さは同時に防御能力も高いことを意味し、同社はＩＴ・クラウド企業、金融機関等の約５０の企業・組織に対し、防御目的に限って提供する枠組み「Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｇｌａｓｓｗｉｎｇ）（プロジェクト・グラスウィング）を立ち上げた。

「弱点を見つける」の先へ　ミュトスが越えた壁とは

　ミュトスの衝撃は、安全保障の問題として各国政府に受け止められている。システムの脆弱性を、人知を超えて発見・悪用できるＡＩを一国が独占すれば、相手国のインフラに対して圧倒的な攻撃優位を持つことになる。

　米中が先端モデル開発で突出するなか、同盟国であっても最新モデルへのアクセスが保証されるとは限らない。実際、ミュトス公表から１カ月程度経過してようやく、日本の３メガバンクにミュトスが提供されることが報じられたところであり、ＡＩの安全性を評価する日本の政府機関「ＡＩセーフティ・インスティテュート」（ＡＩＳＩ）をはじめとして他の日本の企業・組織はアクセスできていない。日本や欧州のような「ＡＩミドルパワー」にとって、防御能力の自律的な確保は避けて通れない課題になりつつある。

　また、ミュトス保有による国家間の非対称性は企業間でも同様に成立する。脆弱性発見・攻撃・防御能力の高いＡＩを独占できる先端ＡＩ開発企業にとっては、その非対称がサイバーセキュリティー領域における新たな事業機会となる可能性もある。

　比喩として、鍵のかかったビルへの侵入を考えたい。裏口の鍵が壊れていると気づくのは第一歩にすぎず、監視カメラを避け、廊下のセキュリティーゲートを一つずつ突破し、最上階の金庫室にたどり着いて初めて目的は果たされる。サイバー攻撃も同じく、弱点の発見から最終的な権限奪取まで、数十もの手順を正確に積み重ねなければならない。従来のＡＩは個々の作業はこなせたものの、一連の攻撃工程を最初から最後まで自力でやり遂げることはできなかった。脆弱性の「発見」とサイバー攻撃「完遂」の間の溝が、社会を守る壁の一つだったのである。

攻撃の量・速度・巧妙さが底上げされる

　英国ＡＩＳＩによる検証で、ミュトスはネットワークへの侵入から最終的な権限奪取までを自律的に遂行した初のＡＩモデルとなった。広く使われる基本ソフト（ＯＳ）やブラウザー（閲覧ソフト）、金融システム等で未知の弱点を発見し、それを実際に悪用するコードまで構築している。「コードを書ける」段階から「攻撃の全工程を自律的に仕上げる」段階への質的変化が起きたからこそ、アンソロピックは公開を見送ったのである。

　懸念すべきは「ＡＩが暴走する」「誰もがサイバー攻撃者となる」といったディストピアが訪れることではない。先述の”牢獄”からの脱出はあくまで開発者が指示したことであり、「ＡＩに自我が芽生えた」という話ではない。また、サイバー攻撃は犯罪行為であり、ＡＩが普及しても誰もが攻撃者になるわけではない。

　本質的な変化は、少数の攻撃者の能力が底上げされることにある。想定されるシナリオは、劇的な破局ではなく、攻撃の「量」「速度」「巧妙さ」が漸進的かつ確実に高まっていく構造的な変化だ。

このサイバー攻撃能力は２０２６年度中に拡散する可能性が高い

　ミュトスのサイバー能力はアンソロピック固有の特殊技術なのか。同社は「専用訓練の結果ではなく、従来の一般的な能力改善の結果として、自然に現れた副産物」（筆者訳）と述べている。つまり、今後の開発競争の先に、ミュトス以外のＡＩモデルも同様のサイバー能力を獲得する可能性が高いということである。

　これまでもＡＩ開発では、米国の先端企業が新モデルを発表すると他２社が数カ月で追いつき、さらにその後半年から１年ほどで中国のオープンソースモデルが追いつくのが通例であった。能力を測る評価指標も、設定されるたびに各社のモデルが短期間で上限近くに達し、横並びになることを繰り返してきた。ミュトスの後にリリースされた「ＧＰＴ－５．５」は既に一部でミュトスにも勝るサイバー能力を有しているとの評価もある。２０２６年度中にミュトス同等以上の能力を持つモデルが登場する可能性は高く、そのすべてが限定公開とは限らない。能力の拡散は時間の問題である。

政府の動きと企業に求められる備え

　日本政府はすでに動き始めている。首相や関係閣僚、自民党国家サイバーセキュリティ戦略本部等が主導し、金融システムを起点としつつ、重要インフラ全体のサイバーセキュリティー対策の検討を進めている。

　企業にとっては、ＡＩサイバー攻撃のリスクは情報システム部門だけの話ではなく、経営アジェンダとして向き合う必要のある課題となっている。

　まず取り組むべきは、防御側でのＡＩ活用を先行させることである。自社システムの弱点をＡＩに継続的に探させ、見つかり次第修正する。こうした自律的な点検サイクルを、攻撃が起きる前から回し始めることが重要だ。

　オープンＡＩは５月にサイバー防御向けに調整した「ＧＰＴ－５．５－Ｃｙｂｅｒ」の提供や、サイバー防御力を提供する「Ｄａｙｂｒｅａｋ」（デイブレイク）というプロジェクトも立ち上げており、防御側がＡＩを活用する選択肢は着実に広がっている。

　次に意識すべきは、自社だけでなくサプライチェーン全体の弱点の把握である。攻撃の量と速度が上がるということは、取引先や業務委託先を含めたサプライチェーン全体の中で、最も手薄な箇所が狙われやすくなる。自社の壁をいくら高くしても、そこにつながるシステムの一つが破られれば被害は波及する。

　そして最も重要なのは、サイバーリスクを経営リスクの一部として位置付け直すことである。攻撃コストが下がり頻度が上がるということは、被害が発生し得ることを想定し、財務計画や業務継続計画（ＢＣＰ）を組み直す必要があるということだ。

　問うべきは「いつミュトス級の能力が広まり脅威となるか」ではなく、脅威となることを前提として「今から何をするか」である。（２０２６年５月１５日執筆）

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金子悠仁（かねこ　ゆうと）

１９９７年、大阪府生まれ。大阪大学大学院理学研究科博士前期課程修了。修士（物理）。

大学院修了後、経営共創基盤（ＩＧＰＩ）入社。製造業・エネルギー企業における新規事業立案及び人事制度改革、上場企業へのエンゲージメント活動支援、Ｍ＆ＡにおけるＦＡ業務（セルサイド・バイサイド）、ＡＩ　ＳａａＳ企業の事業計画策定支援、防衛分野におけるコンサルティング等に従事。

その他、自社のＡＩトランスフォーメーションプロジェクト「ＡｉＧＰＩ」においてコアメンバーとして開発や人材育成に従事。