サイバー防衛が新産業に――日立とAnthropic、重要インフラを守るAIの実力と課題

防ぐべきは「情報漏えい」だけではない

サイバー攻撃のニュースを読むとき、企業はつい流出した情報の件数を探してしまう。しかし電力の制御、鉄道の運行、水処理、工場の製造ラインでは、別の問いが同じくらい切実だ。設備を止めず、安全に運転し続けられるか。攻撃が長期停止を招けば、直接の被害を受けた企業だけでなく、利用者や取引先にまで影響が広がる。日本でサイバー防御がIT部門の経費から経営と社会基盤の課題へ変わりつつある理由はここにある。

10月9日、日立が踏み出した一歩

株式会社日立製作所は2026年10月9日、米Anthropicが始めた「Critical Infrastructure Defense Program」に創設時からの参画企業として加わったと発表した。対象は電力、水道、製造、交通などの重要インフラ。生成AIを使うこと自体がニュースなのではない。停止が許されない現場において、脆弱性を調べ、修正の優先順位を決め、運用継続と安全を両立させるための共同作業が始まったことが重要だ。これは参画の発表であり、全国のインフラで防御効果が実証されたとの報告ではない。

電力・鉄道・工場で「更新すればよい」が通用しない理由

事務用のパソコンなら再起動して更新できる場合がある。一方、発電設備の監視制御システムや連続稼働する工場の機器に同じ手順を当てはめることは難しい。運転中断による安全上の危険、古い機器との互換性、外部ネットワークとの接続制約などが重なる。OT（Operational Technology、制御・運用技術）では、検知率だけでなく、誤検知によって運転が妨げられないか、現場担当者が何を操作できるか、復旧に何時間かかるかが評価軸となる。

今年の発表を時系列で見る

日立は5月19日にAnthropicとの戦略的パートナーシップを発表し、重要インフラの開発・運用高度化と防御強化を掲げた。6月5日にはAIを用いた脆弱性調査の取り組み「Project Glasswing」への参画を明らかにした。7月28日の発表では、Claude Mythos Previewを使い、数百万行規模のコードの脅威モデル作成などの検証工程を従来の数週間から大幅に短縮したと説明した。そして10月9日の重要インフラ防御プログラムへの参加で、ソフトウェア検証から社会基盤の防御運用へ活動範囲を広げる構図が見えてきた。各数字と成果は日立が公表したもので、第三者監査による性能比較として受け取るべきではない。

日本にとっての転機は、もっと前から始まっていた

日本のサイバー防御は、かつて境界の内側を守る考え方が中心だった。ネットワークが複雑化し、クラウドや外部委託、遠隔保守が普及すると、境界だけでは守れなくなった。2025年3月、経済産業省は「サイバーセキュリティ産業振興戦略」を取りまとめ、国産製品が十分に育ちにくい市場構造を問題にした。国内利用製品の多くが海外製であること、導入実績を重視する購買慣行、開発投資を回収しにくいことを挙げ、試行導入、研究開発、販売経路づくりを政策課題に位置付けた。防御力の確保と国内産業の育成は、似ていても別の目標である。

「脅威」の順位から読み取れること

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が2026年1月29日に発表した「情報セキュリティ10大脅威 2026」の組織編では、「ランサム攻撃による被害」が1位、「サプライチェーンや委託先を狙った攻撃」が2位で、いずれも4年連続の同順位だった。「AIの利用をめぐるサイバーリスク」は初選出で3位に入った。これは選考委員による社会的影響の評価であり、企業ごとの発生確率や損失額のランキングではない。まして、最近の個別の攻撃にAIが使われたことの証明ではない。

拡大する市場は、誰の事業になるのか

防御需要の増加は、監視運用、脆弱性診断、侵害対応、復旧支援、機器更新、従業員教育、第三者監査という複数の市場を生む。大手システム事業者は顧客との長期契約と現場知識を持ち、専門ベンダーは特定技術で競争できる。小規模企業にも、工場の設備を熟知した診断や地域の中小企業向け支援などの余地がある。ただし「ゴールドラッシュ」という表現は機会の比喩だ。受注、利益率、市場規模が急増したと示す公開統計は、この取材範囲では確認できない。

AIは防御の速度を上げるが、判断を代替しない

AIによるコード解析やログの整理は、膨大な候補から専門家が見るべき問題を絞る助けになる。しかし、見つかった弱点が実際に悪用できるか、修正によって設備が停止しないか、対策の優先順位は何かという判断には人間の専門家が必要だ。日立自身も7月の発表で最終的な評価とリスク判断には人間が不可欠だと説明している。AIの出力をそのまま現場へ適用すれば、誤判定、機密情報の扱い、監査証跡の欠如など新たな危険も生む。

海外AIと国産セキュリティ産業は両立するか

日立が米国のAI技術を利用することは、日本の重要インフラ保護を海外企業に丸投げすることと同義ではない。実際に必要なのは、モデルの性能と利用条件、データの取り扱い、現場固有の知見、国内での保守・検証能力を組み合わせる設計だ。他方、基盤モデルや監視ソフトへの依存が強くなれば、供給停止、価格変更、法制度の相違という事業上のリスクも残る。国産化だけが安全性を決めるわけでも、海外製だから十分というわけでもない。

経営者が購入前に問うべき七つの質問

新しいAI防御サービスの提案を受けた企業は、何を検知・防御するのか、OTを停止せずに検査できるのか、誤検知時の責任分界はどうなるのか、機密データはどこへ送られるのか、効果は誰が測定したのか、侵害後の復旧支援を含むのか、現場要員をどう育てるのか、確認したい。製品の導入件数よりも、訓練結果、復旧時間の検証、更新作業の手順、契約上の通知義務が信頼の材料になる。

「攻撃されない」から「止まらず立て直せる」へ

日本で起きている変化は、単にAIソフトを買う企業が増えたという話ではない。重要インフラを動かす企業と技術提供者が、安全、継続性、説明責任を一体で設計し直す段階へ進んでいる。日立の参画はその象徴的な一例だ。今後、顧客導入例、独立評価、復旧時間、実際の事故の低減が公表されて初めて、この取り組みが社会をどれだけ守ったかを測れる。新たな市場の勝者は、もっとも強い宣伝文句を持つ企業ではなく、事故が起きても社会を支え続けられる企業である。