CertiKレポート:エージェント型AIがサイバーセキュリティ、AML、コンプライアンスの人材構造を再形成へ
重要ポイント
- •CertiKの新レポート「The Rise of the AI Security Workforce」は、エージェント型AIがサイバーセキュリティ、AML、コンプライアンスをますます自律的な運用へと押し進め、人間の専門職が監督役へと移行していると論じている。
- •従来のAIツールとは異なり、エージェント型AIは複数ステップのワークフローを管理し、情報を統合し、人間の介入をほとんどまたは一切必要とせずに行動できる。
- •導入を促進する3つの圧力として、サイバー攻撃とマネーロンダリングの加速、セキュリティおよび金融犯罪専門職の不足、規制の拡大があり、2025年上半期のAML関連罰金は9億ドルを超えた。
- •Web3では、エージェント型AIがスマートコントラクトの監査、エクスプロイトパターンのリアルタイム検知、コントラクト一時停止などの保護措置の実行を支援する一方、オンチェーンAMLツールは資金追跡とクロスチェーン分析による決済前リスクスコアリングを可能にする。
- •CertiKは、より大きな自律性が誤った評価、攻撃者による操作、未解決の責任問題などのリスクをもたらすと警告し、権限の上限設定、監査証跡、敵対的テスト、各AIエージェントごとの担当者の指定を推奨している。
ブロックチェーンセキュリティ企業のCertiKは、エージェント型AIがサイバーセキュリティ、アンチマネーロンダリング(AML)、コンプライアンスをますます自律的な運用へと押し進めており、人間の専門職は日常的な調査業務からAI駆動システムの監督へと役割を移していると述べている。同社は、自律型AIシステムがWeb2とWeb3の両方でセキュリティおよびコンプライアンス機能をどのように変革しているかを検証した新しいレポート「The Rise of the AI Security Workforce: How Agentic AI Is Redefining Cybersecurity, AML & Compliance」でこの傾向を示した。
CertiKによると、エージェント型AIは従来のAIツールとは異なり、複数ステップのプロセスを処理し、情報を取得・統合し、外部システムと連携し、人間の介入をほとんどまたは一切必要とせずに行動できる点で違いがある。サイバーセキュリティのシナリオでは、エージェントが不審なログインを調査し、デバイスおよび脅威インテリジェンスのデータを照合し、カウントにリスクがあると判断して停止措置を実行しながら、取った行動の記録を維持することが可能だという。
レポートは、導入を促進する3つの要因として、サイバー攻撃とマネーロンダリングの加速、サイバーセキュリティおよび金融犯罪専門職の慢性的な人材不足、規制要件の拡大を挙げている。CertiKは、2025年上半期にAML関連の罰金が9億ドルを超えたと指摘し、追加の人員だけに頼らずコンプライアンス業務を拡大する圧力が組織にかかっているとする。これらの圧力を総合すると、加速する脅威や義務と、慢性的に不足する専門家の供給との間に生じるキャパシティギャップが描かれており、組織が単なる人員増強ではなく監督の自動化を模索する理由を説明している。
従来型のWeb2環境では、エージェント型システムがアラートのトリアージ、脆弱性の評価、IDおよびアクセス行動の監視、サイバーセキュリティ管理基準に対するシステムの継続的な検証を自律的に行える。AMLのワークフローでは、トランザクションアラートの再評価、顧客デューデリジェンスの実施、関係グラフの構築、人間のレビュー用の疑わしい取引レポートの作成が可能だ。コンプライアンスチームはまた、AIエージェントを展開して規制の変更を監視し、影響を受ける社内ポリシーを特定し、定期的なレビューに頼らず継続的な監査を実行することもできる。これらの事例に共通するのは、定期的なレビューから継続的な運用への移行であり、人間は各ステップを実行するのではなく、エージェントの出力をレビューする立場になるという点だ。
Web3への応用は能力とリスクの両方をもたらす
CertiKは、ブロックチェーンのトランザクションは不可逆であり、セキュリティ対応が数分、場合によっては数秒以内に行われる必要があることが多いため、Web3はエージェント型AIが特に大きな影響を与え得る分野であると位置付けている。AIシステムはスマートコントラクトの監査を支援し、エクスプロイトのパターンをリアルタイムで検知し、高度な展開ではコントラクトの一時停止やサーキットブレーカーなどの保護措置を実行できる。また、エクスプロイト発生後に複雑な攻撃経路を再構築し、技術的な事後分析レポートを作成することも可能だ。
さらにレポートは、リアルタイムの資金追跡、動的なアドレスクラスタリング、クロスチェーン分析を含む自律的なオンチェーンAML機能にも焦点を当てている。コンプライアンスシステムは、決済前のKnow-Your-AddressおよびKnow-Your-Transactionによるリスクコアリングへと移行しつつあり、トランザクションが完了する前に違法行為への潜在的な露出を特定できる。実質的な効果として、リスクは資金が移動した後ではなく、決済前に明らかになる。
同時にCertiKは、より大きな自律性が新たなリスクをもたらすと警告している。AIエージェントは誤った評価を下す可能性があり、攻撃者はエージェント型システムを悪用または操作できるほか、自律的な行動が害を生じた場合の責任をめぐる問題は未解決のままである。レポートでは、明確な権限の上限設定、包括的な監査証跡、定期的な敵対的テスト、各AIエージェントごとの責任を負う担当者の指定を推奨している。
CertiKは最終的に、組織はエージェント型AIを単なる別のソフトウェアツールとしてではなく、人材の一役として扱うべきだと主張している。AIシステムがより多くの運用責任を担うにつれ、その挙動を監督し、意思決定の証拠を保存すること自体が、独立したコンプライアンス機能として台頭しつつある。この動向を注視する読者にとって、レポート内の未解決の論点――自律的な行動が害を生じた場合の責任の所在、および推奨される安全策が標準的な実務となるかどうか――は、注目すべき具体的な展開である。
この記事は、Metaverse Postが元々公開した報道に基づいて作成された。
