攻撃AIと防御AI。これ、誰が一番儲かるんだろう？（その2）

前回、AIを使ったサイバー攻撃について書いた。中国語で100文字にも満たない指示を出したら、AIエージェントが1,200以上のWebサイトへの侵入を試み、100以上で成功してしまったというReutersのニュース。AIの利用料金は全部で約5,000ドルだったらしい。

それで気になったのが、これから企業はどうやって自分たちを守るんだろうということ。攻撃する側がAIを使って24時間、何千回でも試行錯誤できるようになったのに、防御する側が人間のセキュリティ担当者を増やして対抗するというのも、なんか違う気がする。

当然、守る方もAIを使うことになるんだろうなと思って調べてみたら、もう随分進んでいた。

放火魔にも消防士にもなるAI

MicrosoftにはSecurity Copilotというサービスがあって、怪しいメールやセキュリティ上の警告をAIが調べ、人間が対応すべきものを選り分けてくれる。GoogleもCodeMenderという、ソフトウェアの弱点を発見するだけでなく、修正方法まで考えるAIエージェントを開発している。

考えてみれば、会社のシステムには毎日のように大量のアクセスや警告があるわけで、何が本当に危険なのかを人間が全部確認していたら、それだけで一日が終わってしまう。攻撃するAIに対して、守るAIが先回りして調べたり、穴をふさいだりする。まあ、そうなるよね。

で、特に気になったのがAnthropic。前回はClaude Codeがサイバー攻撃に悪用された事件を紹介したんだけど、そのAnthropicが2026年4月に「Project Glasswing」というプロジェクトを始めていた。

Apple、Microsoft、Google、Amazon、NVIDIAなどが参加して、Claude Mythosという強力なAIを使ってOSやブラウザなどの脆弱性を探し、重要なソフトウェアを守ろうという取り組みなんだけど、発表時点で、それまで発見されていなかった深刻な弱点を数千件見つけていたという。

しかも10月の追加報告では、参加組織が4月から7月までに少なくとも12万9,000件の脆弱性を確認したという。Anthropic自身の調査でもさらに5,500件以上が見つかっていて、全体のうち3万3,000件以上が重大または深刻な問題として分類されている。

もちろん、これは発見された件数であって、全部修正済みという意味ではないんだけど、これまで人間が探しきれなかった穴をAIがこれだけ見つけてしまうというのは、なかなかすごい話だと思う。

一方で、その能力を攻撃側が使えば、見つけた弱点から侵入を試みることもできてしまう。

同じAI技術が攻撃にも防御にも使えるわけだ。

この構図を、海外の分析記事では「Arsonist and Firefighter」と表現していた。

放火魔と消防士。

もちろん、AI企業が自分で放火しているという意味ではない。ただ、攻撃する能力と守る能力が同時に進化していくなら、どちらか一方が強くなるたびに、もう一方も新しい技術を必要とする。

昔からウイルスとウイルス対策ソフトはそんな関係だったけど、今度はお互いが考えて行動するAIになっていく。

これ、いつ終わるんだろう。

生成AIモデルより、防御AIの市場の方が大きい？

さて、ここからが今回一番気になった話。

今、OpenAIやAnthropic、GoogleなどのAI企業は、モデル開発やデータセンター、半導体にとんでもない金額を投資している。

当然、その投資をどこかで回収しなければいけないわけだけど、生成AIモデルの利用料金だけで本当に回収できるんだろうか。しかも中国のAI企業なども含めて競争が激しくなっているので、モデルの利用料金が今後も下がっていく可能性がある。

そこで、Gartnerの市場予測を見ていて、ちょっと面白い数字を見つけた。

2027年の生成AIモデルへの世界支出は、約516億ドル。1ドル155円で換算すると約8兆円。

一方、AIサイバーセキュリティへの支出は約860億ドル。同じ為替で約13.3兆円になるという。

生成AIモデルより、AIサイバーセキュリティの方が1.67倍も大きい。

しかも2025年から2027年にかけて、生成AIモデルは約296％増、AIサイバーセキュリティも約232％増と予測されている。伸び率ではモデルの方が高いんだけど、金額で見るとセキュリティ関連の支出の方が大きい。

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-09-16-gartner-forecasts-worldwide-ai-spending-to-grow-49-point-5-percent-in-2026

で、これを見て思ったのが、もしAI企業が生成AIモデルだけじゃなくて、サイバーセキュリティにも事業を広げられたら、どうなるんだろうということ。

2027年の予測で、モデルが約8兆円、サイバーセキュリティが約13.3兆円。単純に足すと約21.3兆円で、モデルだけの市場の約2.7倍に相当する。

もちろん、Gartnerの異なる支出分類を足しただけなので、そのまま一つの企業の売上になるわけじゃないし、「AIサイバーセキュリティ」が防御AI製品だけを意味するわけでもない。

でも、モデルを提供するだけではなく、そのモデルの進化によって必要になるセキュリティ技術まで事業にできたら、収益機会はずっと広がる。

しかも、セキュリティにはちょっと特殊な購買心理がある。

企業が新しいAIを導入するときには、どれだけ仕事が速くなるのか、売上が増えるのか、費用対効果はどうなのかと考える。一方、セキュリティは導入しなかったときに何が起こるのかを考えるわけで、顧客情報が漏えいしたり、業務が止まったりするリスクを避けるためなら、毎年お金を払ってでも守ろうとする。

つまり、便利だから買うAIから、危険だから買わざるを得ないAIへ。

これってビジネスとしては、かなり大きな違いなんじゃないだろうか。

そう考えると、AI企業が巨額の投資を回収するために、生成AIモデル以外の巨大な市場を開拓したいと考えるのは、むしろ自然なことのように思えてくる。

そこでサイバーセキュリティという市場が注目される。

もちろん、従来から存在している市場だし、Microsoftや既存のセキュリティ企業が売上を獲得する可能性もある。AIモデル企業が独占できるという話ではない。

ただ、AIによる攻撃が高度化するほど、企業の防御への支出が増える可能性はあるし、そこで使われるAIモデルやクラウドにも新たな需要が生まれる。

これ、ちょっと武器商人のビジネスに似ていないだろうか。

対立する双方の装備が強くなるほど、さらに高度な装備が必要になる。武器の性能が上がれば、防御するための技術にもお金が流れる。

そして、こんな構造に疑問を持っている人が海外にもいた。

2026年9月、ハーバード大学の研究員Paulo Carvão氏がForbesに寄稿した記事で、OpenAIが自社のAIエージェントの危険な動作を警告し、安全対策の必要性を訴える構図について、こう書いている。

“This type of language sounds like a protection racket.”

みかじめ料を要求するような話に聞こえる、と。

https://www.forbes.com/sites/paulocarvao/2026/09/06/the-rogue-ai-story-was-never-just-a-warning-shot-or-a-marketing-stunt/

これを読んで、日本語なら「マッチポンプ」という言葉も浮かぶ。

ただし、AI企業が意図的にサイバー攻撃を起こしているという証拠はないし、そう主張したいわけでもない。AIが悪用されるリスクを減らすために、真剣に防御技術を開発している企業もたくさんある。

でも、仮に誰も意図的に仕掛けていなかったとしても、攻撃能力が進化することで防御の需要が生まれ、それがAI企業にとって新しい収益機会になるという構造は成立する。

ここが面白い。

生成AIモデルの性能競争で巨額のお金を使い、その技術が社会にもたらすリスクに対応するために、さらに大きな市場が育っていく。

これって、結果的にはマッチポンプ的な経済構造になっているんじゃないのか。

そして、もしそうだとしたら、この巨大な市場で最終的に利益を得るのは誰なんだろう。モデルを作る会社なのか、セキュリティ製品を売る会社なのか、それとも裏側で半導体やクラウドを提供している会社なのか。

そういえば「矛盾」という言葉の由来は、どんな盾も貫く矛と、どんな矛も防ぐ盾を、同じ商人が売ろうとした話だった。だったらその矛でその盾を突いたらどうなるの、という話。

矛も盾もAIが作る矛盾。

で、結局誰が一番儲かるんだろうね。

次回は、この巨額投資の回収という問題から、もう少し考えてみたい。