攻めと守りを統合する経営基盤の再設計 インテリジェントシステム時代の競争力と信頼基盤の再設計

AIエージェントは、現在から2030年にかけて最も普及が確実な技術であり、知的労働の生産性を大きく引き上げます(1)。意思決定や業務実行の速度を高め、人的制約を超えて24時間稼働できるだけでなく、セキュリティ運用や監査、異常検知など、守りの領域でも力を発揮します。フィジカルAIは、工場、物流、保守、建設、医療・介護補助などで段階的に浸透し、2030年前後に向けてフィジカル労働の再編を促す可能性があります(2)。

量子計算についても、その時間軸の認識には注意が必要です。生成AIの台頭は一部の民間投資の変動をもたらしたものの、政府や公的ファンド、有力企業による投資は継続・強化されており、量子技術をめぐる主要国・地域間の競争はむしろ加速しています。量子コンピューターは「戦略的主権技術」と位置づけられ、将来の産業・安全保障の基盤として重要性が高まっています。産業界にとっては、創薬、材料、最適化、金融・物流計算などで長期的な潜在力を持ち、2035年前後に向けて計算能力を競争力の新たな差別化要因に変えていく可能性があります(3)。

しかし重要なのは、こうした競争力を生む能力そのものが、新たなリスクの源泉にもなることです。しかも、これらのリスクは、従来のサイバー攻撃の延長ではなく、速度、規模、対象、被害の形を変えて現れます。
AIエージェントは、権限暴走、誤判断の自動拡散、データ漏えい、エージェント間の連鎖事故などを通じて、「最大の生産性レバー」であると同時に、「新しい内部統制リスク」にもなります。さらに、AIエージェントはAPIキーやトークン、SSOなどの認証情報を保持し、複数のSaaSや社内システムにアクセス可能であるため、侵害された場合には権限の悪用や横展開の起点となり得ます。単体の不正利用にとどまらず、エージェント間連携や異なる環境への拡散を通じて、攻撃の踏み台として被害が連鎖的に増幅するリスクにも留意が必要です。

加えて見落としてはならないのは、外部からの脅威もまた質的に変化しているという点です。AIの普及は攻撃者側にも同様の能力をもたらし、攻撃の自動化・高度化・大規模化を加速させています。言語や時間の制約を受けない攻撃、学習データの汚染、プロンプトインジェクション、マルチモーダルな偽情報、サプライチェーンを通じた侵入などにより、企業はこれまで以上に広範かつ継続的なリスクに晒されることになります。
こうした変化が意味するのは、リスクを個別事象として捉えるのではなく、攻撃者の準備段階から侵入、侵害後の影響拡大に至るまでの一連のプロセスとして捉える必要があるということです。

フィジカルAIはさらに深刻で、ロボットの乗っ取り、センサー欺瞞、OT/IT境界の破綻、安全停止の無効化、サプライチェーン経由の汚染などにより、サイバーリスクがそのまま物理被害や人的安全に直結します。すなわち、データ漏えいやシステム停止にとどまらず、不正操作が現場での事故や負傷といった直接的な人的被害に転化し得る点において、従来のサイバーリスクとは質的に異なります。

量子コンピューターには大きな期待が寄せられる一方で、無視できないリスクも存在します。開発の加速に伴い、広く使われている暗号が解読され得る「Q-Day」の到来は、デジタルセキュリティにとって現実的かつ差し迫った脅威として認識されつつあります(4)。PQC（耐量子計算機暗号）への移行や、暗号資産の棚卸し・対応には相応の時間を要します。したがって、業務変革の本格普及を待つのではなく、「量子安全保障（Quantum Security）」の観点から、既存暗号の陳腐化を見据えた先制的な対応が不可欠です。とりわけ「今盗んで後で解読する（Harvest Now, Decrypt Later）」という脅威―すなわち、将来の量子解読を前提に暗号化データを収集・蓄積する攻撃―はすでに現実のリスクとなっており、長期秘匿データを保有する企業にとっては、まさに現在進行形の課題です。しかし、このような切迫した状況にもかかわらず、多くの組織は量子時代への移行に十分な備えができていません。

すなわち、この三つの技術は、競争力の新たなドライバーであると同時に、信頼・セキュリティ・レジリエンスの前提そのものを変えるゲームチェンジャーでもあります。

第二に、業務とオペレーションの再設計です。AIエージェントは知的労働、フィジカルAIは現場作業に入り込み、企業は人間だけでなく、デジタルワーカーやフィジカルAIワーカーを含む実行モデルへ移行していきます（図2参照）。設計、調達、品質、保全、間接業務などから段階的に実装を進め、将来的にはITとOT、サイバーとフィジカルが連動する業務の流れそのものを再構築する視点が必要です。

同時に、こうした統合は新たなリスクも伴います。OT/ITの境界が曖昧になることで、サイバーリスクがフィジカル領域へ伝播し、ロボットの誤作動や安全停止の無効化など、人的安全に直結するリスクが顕在化します。さらに、攻撃者の視点では、安全停止機構のバイパス、人による操作権限の不備や責任の不明確さ、保守ベンダー経由での侵入といった経路が現実的な侵害ポイントとなります。こうした前提を踏まえ、自律的に動作するフィジカルAIと人間の協働においては、安全性を前提とした運用設計と制御の仕組みが不可欠となります。