人工知能がもたらす最大の変化は、新たな脅威を生み出すことではありません。既存の脅威を悪用する方法を最適化していることです。
2026 年 8 月 21 日 Iratxe Vazquez 著

人工知能（AI）は、サイバーセキュリティにおいて、急速に最も重要なテーマの一つになっています。こうした議論の多くは、攻撃者が AI を利用してどのような新たな脅威を生み出す可能性があるのかに焦点を当てています。AI が生成するマルウェア、ディープフェイク、自律型攻撃、あるいはまったく新しいカテゴリの脅威などに焦点が当てられています。

こうしたリスクは確かに重要です。しかし、新たな攻撃手法だけに目を向けていると、すでに進行している、はるかに大きな変化を見落とすことになります。
AI がもたらす本当の影響は、攻撃者が新たに何を生み出せるかだけではありません。どれだけ効率的に既存の攻撃を実行できるかという点にもあります。

AI は、巧妙な攻撃を実行するために必要な時間、労力、専門知識を削減することで、サイバー攻撃にかかるコストを根本的に変えています。現在、セキュリティチームが対策している攻撃手法の多くは、決して新しいものではありません。認証情報を狙った攻撃、フィッシング、マルウェア、偵察、そして多段階にわたる攻撃キャンペーンなどです。

変化しているのは、これらの攻撃を支えるスピード、規模、そして適応力です。
人工知能は、従来の攻撃手法に取って代わっているのではありません。それらを最適化しているのです。

AI によって変わる攻撃ライフサイクル

あらゆるサイバー攻撃には、一定のプロセスがあります。攻撃者は、標的を特定し、情報を収集し、脆弱性を探し、アクセスを試み、何かがうまくいかなければ、方法を変えていきます。

これまで、こうした段階の多くには、多くの手作業と専門知識が必要でした。攻撃者は、環境を調査し、攻撃の機会に優先順位を付け、手法をカスタマイズし、結果に応じてアプローチを調整する必要がありました。

AI は、反復的なタスクを高速化し、より大量の情報を分析し、やり取りをパーソナライズし、攻撃者がより迅速に適応できるよう支援することで、こうした制約の多くを取り除きます。
その結果、攻撃ライフサイクルが短縮されています。

もはや、問うべきなのは、「この攻撃は AI によって生成されたのか？」ではありません。
「AI によって、攻撃者はより効率的に攻撃を実行できるのか？」という問いのほうが重要になっています。

偵察が継続的になる

偵察は、これまでも効果的な攻撃の基盤となってきました。攻撃者が標的についてより多くの情報を把握するほど、攻撃はより効果的になります。

従来、偵察は攻撃の次の段階に移る前に実施する、準備段階でした。
AI が、このモデルを変えています。

攻撃者は、情報を継続的に分析し、外部に公開されている資産を特定し、攻撃の機会に優先順位を付け、環境の変化に応じて攻撃方法を適応させることができます。偵察は、ある時点で一度だけ情報を発見する活動ではなく、継続的で最適化された活動へと変わります。

その結果、単に活動が増えるだけではありません。
より的確に標的を狙えるようになります。

ソーシャルエンジニアリングがより巧妙に

ソーシャルエンジニアリングが今も有効なのは、人、関係性、そして信頼につけ込む手法だからです。

AI によって、そうしたやり取りを大規模にパーソナライズする能力が高まります。攻撃者は、入手可能な情報を分析し、組織の状況を把握し、コミュニケーションのスタイルを再現するとともに、より関連性が高く、信頼できそうに見えるメッセージを作成できます。

ビジネスメール詐欺、なりすまし、詐欺キャンペーンは、正当な業務上のやり取りにますます似てくるため、見分けることが難しくなります。
目的は変わっていません。変わったのは、その効率性です。

認証情報を狙った攻撃が、より組織的に

アイデンティティは、今も攻撃者にとって最も価値の高い標的の一つです。

従来型の大量攻撃は、明確なパターンが生じることが多いため、比較的検知が容易でした。同じ送信元から、あるいは短時間に大量のアクセス試行が行われると、セキュリティ対策によって検知される可能性があります。
AI によって、攻撃者はより最適化されたアプローチを取れるようになります。

攻撃者は、攻撃のタイミングを調整し、活動を分散させ、インフラを切り替え、従来の検知手法を回避するように行動を適応させることができます。

攻撃は、単純に規模が大きくなるのではありません。より組織的になっていきます。
セキュリティチームが防御しなければならないのは、単に膨大な攻撃だけではありません。最適化された攻撃にも対処しなければならないのです。

マルウェアがより適応的に

マルウェアはこれまでも、攻撃者が検知を回避するために手法を変更することで、常に進化してきました。

AI は、攻撃者がより短時間でさまざまな亜種を生成し、異なるアプローチを試し、同じ目的を維持しながら実装を変更できるようにすることで、この進化を加速させます。

課題は、もはや単一の悪意あるファイルや挙動を検知することだけではありません。
継続的に適応する攻撃プロセスそのものを理解することが求められます。

個々の攻撃手法から、連携した攻撃へ

最大の変化は、単一の攻撃手法から生じるものではないかもしれません。
いくつもの攻撃手法が連携して機能する仕組みにこそ、大きな変化があります。

現代の攻撃は、アイデンティティ、エンドポイント、メール、クラウド、アプリケーション、データなど、複数の領域にまたがるケースが増えています。個々の活動は一見すると無関係に見えても、それらを組み合わせると、一連の組織的な攻撃を形成している場合があります。

ここでは、AI がサイバーセキュリティのコスト構造を変えています。
攻撃者は、より迅速に行動し、継続的に適応し、より効率的に攻撃を大規模に展開できるようになります。
共通しているのは、新しい攻撃手法ではありません。AI による最適化です。

そして、これこそが、高度な攻撃を仕掛けるために、必ずしも高度なスキルを持つ攻撃者が必要ではなくなっている理由です。

セキュリティ運用も変わらなければならない

攻撃者の効率が高まる中、セキュリティチームは新たな運用上の課題に直面しています。

その答えは、単純にアラートを増やしたり、ツールを増やしたり、手作業による調査を増やしたりすることではありません。
セキュリティチームには、さまざまなシグナルの関連性を把握し、パターンを認識し、より迅速に意思決定する能力が必要です。

これからのサイバーセキュリティを左右するのは、運用能力です。つまり、情報を理解へと変え、理解を行動へとつなげる能力です。
AI によって、攻撃者の活動は変化しています。
セキュリティ運用も進化しなければなりません。

AI ネイティブなセキュリティへの取り組みを続ける

AI は、攻撃者のスピード、適応力、規模を高めることで、サイバーセキュリティのコスト構造を変えています。

電子ブック「Why Cybersecurity Operations Must Evolve Beyond Human Speed（サイバーセキュリティの運用が人間の対応速度を超えて進化しなければならない理由）」では、AI によって駆動され、ますますエージェント型になっている攻撃が、サイバーセキュリティの運用をどのように変えつつあるのかを解説しています。

さらに、「Scaling MSP Security Operations in the AI Era（AI 時代における MSP のセキュリティ運用の拡大）」では、セキュリティチームが単純にアナリストを増員するだけでは、もはや規模を拡大できない理由と、運用能力を高めるうえで AI ネイティブな運用が不可欠になっている理由を紹介しています。

ウォッチガードの AI ネイティブなデジタルワーカーである Rai を実際に体験し、AI によってセキュリティチームがより迅速に調査し、より多くの情報を把握し、新たな時代のサイバーセキュリティに求められるスピードで運用できるようになることをご確認ください。