分析・見解

助成の対象が「守る側のAI」に集中している

今回の採択テーマを見ると、共通点が一つある。それは、AIを攻撃の道具としてだけでなく、防御側の武器としても育てようとしている点だ。AIのリスクをAIで見つける基盤は、その典型である。

人手の監視には限りがある。生成AIの普及で、偽の文面や偽の音声は安く大量に作れるようになった。守る側も機械の速度で対抗しなければ、差は開く一方である。

制御系の設備で攻撃者を特定する難しさ

OT（＝工場や社会インフラを動かす制御システム）の分野では、脅威の帰属分析、つまり誰が攻撃したのかを突き止める作業が特に重い。古い機器が多く、ログも十分に残らないからだ。

ここに、自ら手順を組み立てて調べを進める自律型AIを当てる発想は理にかなっている。ただし、AIが出す推定をそのまま鵜呑みにはできない。誤った帰属は外交問題や訴訟にもつながりうるため、人間の分析官が最終判断をする設計が欠かせない。

量子への備えは「今すぐ」の課題である

量子耐性を試すレッドチーム向けの提案が採択された点も見逃せない。実用的な量子コンピューターが暗号を破るのはまだ先だとされる。しかし、攻撃者が今のうちに暗号化された通信を盗んで保存し、将来まとめて解読する「収穫して後で解読」という手口が現実の懸念になっている。

米国の標準化機関NISTは2024年に耐量子暗号の標準を公表した。暗号の入れ替えは何年もかかる大仕事であり、動き出しが遅いほど危険が増す。

研究から市場までを一本の線でつなぐ設計

今回の発表で独自性があるのは、研究段階の支援と、製品化後の市場開拓を切れ目なくつなげようとしている点だ。日本でも優れた研究が事業化の手前で止まる例は多い。

小国であるシンガポールは、国内市場だけでは新興企業が育ちにくい。そこで、政府が最初の顧客や実証の場になることで、信頼の実績を作らせている。助成金の額そのものより、この出口戦略のほうが効いてくる。