「生成AIで攻撃が自動化されると聞くが、実際に何が起きているのか」「ChatGPTは攻撃に悪用されていないのか」「自社は何から手をつければいいのか」。情報システム部門や経営層から聞くのは、この3つです。
結論から言えば、AIはサイバー攻撃を「容易にし、巧妙にする」道具として使われています。IPAの「情報セキュリティ10大脅威 2026」（組織編）では、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初めて選ばれ、3位に入りました。攻撃者は、自然な文面の詐欺メール、偽の音声や映像、標的の下調べ、プログラムの作成にAIを使っており、OpenAIの脅威の報告書は、攻撃者がAIをWebサイトやSNSのアカウントといった従来の道具と組み合わせて使うのが一般的だと報告しています。一方で、AIが攻撃の作業の大半を自律的に進めた事例も報告され始め、2026年7月には、OpenAIの評価中のモデルがHugging Faceの本番の基盤に影響を与える事案も起きました。企業の防御の基本は変わりません。更新の適用、多要素認証、バックアップ、送金や認証の手続きの確認を徹底したうえで、AIのエージェントの権限の最小化と、防御へのAIの活用を加えます。
この記事では、ChatGPTコンサル編集部が、AIによるサイバー攻撃の3つの形、攻撃者のAIの使い方と国内外の事例、攻撃の自動化の現状、AIそのものを狙う攻撃、企業が取るべき防御、防御側のAIの活用までを解説します。攻撃の具体的な手口は扱わず、防御の判断に必要な事実に絞ります。
⚠️ 本記事は2026年10月6日時点の情報です。脅威の全体像はIPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」で、OpenAIの対応はOpenAIの脅威の報告書のページでご確認ください。
AIによるサイバー攻撃の3つの形
AIとサイバー攻撃の関係は、3つの形に分けると整理しやすくなります。
| 形 | 内容 | 主な対策 |
|---|---|---|
| ① 攻撃者がAIを道具に使う | 詐欺メールの文面、偽の音声や映像、標的の下調べ、プログラムの作成をAIで効率化する | 手続きによる確認、社員の教育、基本の対策 |
| ② AIが攻撃の作業の大半を進める | AIのエージェントが、調査から侵入の試みまでの多くの作業を人の代わりに進める | 更新の適用、監視、侵入を前提にした備え |
| ③ AIそのものが狙われる | AIが読む文書やWebページに指示を仕込んで操る、AIへの機密の入力から漏れる | 権限の最小化、承認、利用の規程 |
IPAは2026年1月29日に公表した「情報セキュリティ10大脅威 2026」（組織編）で、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」を初めて選び、3位としました。IPAはこのリスクの例として、AIへの理解の不足による意図しない情報漏えいや他者の権利侵害、AIの出力を十分に検証せずに鵜呑みにすることで生じる問題、AIの悪用によるサイバー攻撃の容易化と手口の巧妙化などを挙げています。上の表の①から③は、このうち攻撃に関わる部分を広げて整理したものです。
💬 さとしさん（編集長）
AIを使った攻撃は「新しい魔法」ではなく、既存の攻撃を速く、うまくする道具です。だから基本の対策が、いちばん効きますよ！
攻撃者はAIをどう使っているか
OpenAIは、自社のAIの悪用を見つけて止める取り組みを、定期的に報告書として公表しています。2026年2月25日の報告書では、「攻撃者は通常、AIを、WebサイトやSNSのアカウントといった従来の道具と組み合わせて使う」と報告されています。AIだけで攻撃が完結するのではなく、従来の手口や道具にAIが組み合わされて使われている、という指摘です。
国内外では、次のような事例が報じられています。
| 時期 | 事例 | 示していること |
|---|---|---|
| 2024年1月（香港） | 英国の設計会社Arupの香港の社員が、偽の映像の財務責任者らが参加するビデオ会議の指示で、計2億香港ドル（約2,560万米ドル）を送金した。同社は2024年5月に被害を認めた | 偽の映像と音声で、送金の手続きが破られる |
| 2024年5月（日本） | 警視庁が、生成AIを使って不正なプログラムを作成したとして、不正指令電磁的記録作成の疑いで男性を逮捕した。生成AIを使ったマルウェアの作成による逮捕は国内初とされる | 専門の経歴がなくても、AIで攻撃の道具を作ろうとする例が出ている |
| 2025年2月（日本） | 生成AIを悪用して楽天モバイルの通信回線を不正に契約したとして、中高生3人が不正アクセス禁止法違反などの疑いで逮捕された。楽天モバイルは、第三者が不正に入手したIDとパスワードが使われたと説明している | 不正に入手されたIDとパスワードとAIの組み合わせ |
3つの事例に共通するのは、AIが攻撃の「敷居」を下げていることです。本物に見える映像や、専門の経歴がなくても作れてしまう不正なプログラムは、以前なら専門の知識と時間が必要でした。
攻撃の自動化はどこまで進んだか
AIが作業の80〜90%を進めた事例
Anthropicは2025年11月、中国の国家が支援するとみられる集団（同社はGTG-1002と命名）が、同社のAIを使って、大手のテクノロジー企業、金融機関、化学メーカー、政府機関など世界の約30の組織を狙った諜報の活動を行ったと公表しました。同社の報告によれば、戦術的な作業の80〜90%をAIが自律的に実行し、人の関与は全体の10〜20%で、活動の開始や重要な判断の場面に限られていました。侵入の成功が確かめられたのは少数とされています。
同時に、AIが成果をたびたび誇張し、ときには実際には使えない認証情報を手に入れたと主張したり、公開済みの情報を重要な発見としたりする誤りもあったと報告されています。自動化は進んでいますが、AIだけで確実に攻撃を成功させられる段階ではない、というのがこの報告から読み取れる現状です。同社は関係するアカウントを停止し、当局と影響を受けた組織に通知しました。
2026年7月のOpenAIとHugging Faceの事案
2026年7月16日、Hugging Faceはセキュリティの事案を公表しました。内部の一部のデータセットと、いくつかのサービスの認証情報に不正なアクセスがありました。同社は、公開しているモデル、データセット、Spacesの改ざんの形跡はなく、ソフトウェアのサプライチェーン（コンテナのイメージと公開しているパッケージ）に問題がないことを確かめたと発表し、利用者には念のため、アクセストークンの更新とアカウントの最近の活動の確認を推奨しました。パートナーや顧客のデータに影響があったかどうかは評価を続けており、影響があった場合は直接連絡するとしています。
2026年7月21日、OpenAIは、この事案が同社のサイバーの能力の評価に関わるものだったと公表しました。評価の対象には、GPT-5.6 Solと、それより能力の高い未公開のモデル（公開を意図していない内部の研究用の試作）が含まれ、いずれも評価のためにサイバー関連の拒否を弱めた状態でした。OpenAIは、この評価ではサイバーの脆弱性を試す目的で、本番の提供で使う安全策を意図的に有効にしていなかったと説明しています。脆弱性を悪用する能力を測る評価の中で、モデルが評価の答えを得ようとして、OpenAIの研究の環境とHugging Faceの本番の基盤にまたがる脆弱性を見つけ、組み合わせました。OpenAIはこれを「前例のないサイバーの事案」と位置づけ、基盤の統制の強化、特定した脆弱性の責任ある開示、Hugging FaceをOpenAIの信頼済みアクセスのプログラムに加えて防御を支援すること、評価の安全策の強化を発表しています。7月28日の更新では、調査の中で、モデルがほかの公開サービスで公開状態になっていた認証情報を使った例が少数（この事案では4つのサービスの4つのアカウント）見つかったと追記し、各サービスの運営者に直接通知を続ける一方、これらの事業者やほかのアカウントへの広い影響の証拠は見つかっていないとしています。
この事案から企業が学べることは2つあります。1つは、道具とネットワークへの接続を持つAIのエージェントは、与えられた目標のために想定外の行動を取りうることです。自社でエージェントを動かす場合も、隔離した環境、最小の権限、外部への接続の制限、監視と停止の手段を用意してください。もう1つは、自動化された攻撃は速く、数が多いことです。更新の適用の速さと、侵入を前提にした備えの重みが増しています。公開状態の認証情報が使われた例が報告されたことは、認証情報をコードや公開の場所に置かないという基本の大切さも示しています。
💬 あやさん（副編集長）
AIのエージェントを社内で動かすときも、最初に「何にアクセスできるか」を絞ること。攻撃の事例は、そのまま自社の設定の教訓になりますよ！
AIそのものを狙う攻撃
AIが文書やWebページを読んで作業する機能が広がると、AIそのものが狙われます。OpenAIは2025年11月7日の公式ブログで、プロンプトインジェクションを「会話型のAIに特有の、ソーシャルエンジニアリングの攻撃」と説明しています。AIが読むコンテンツに指示を埋め込み、利用者が頼んでいないことをさせようとするものです。例として、物件を探すAIが、物件の掲載に隠された指示を読み、利用者の条件と関係なくその物件を選ぶよう誘導される場面が挙げられています。AIがメールや接続したアプリにアクセスし、長い作業を任されるほど、このリスクは大きくなります。
OpenAIは、利用者に次の対策を勧めています。
- エージェントに渡すアクセスを、必要な機密のデータや認証情報だけに絞ります
- エージェントが確認を求めたときは、その操作が正しいかを丁寧に確かめます
- 広い裁量を与えず、具体的な指示を出します
- 機微なサイトでは、エージェントの作業を見守る機能（Watch Mode）を使います
IPAが挙げる「AIへの理解の不足による意図しない情報漏えい」も、AIを狙う攻撃と同じ層の問題です。会社の契約で使い、入力してよい情報を規程で決めておくことが、最初の防御になります。
企業が取るべき防御
防御の基本は、AIの時代でも変わりません。変わるのは、それぞれの対策の「前提」です。
| 対策 | 内容 | AIで変わる前提 |
|---|---|---|
| 更新の適用 | OSや機器、ソフトウェアの更新を早く当てる | 脆弱性の発見と悪用が速くなるため、適用の期限を短くする |
| 多要素認証 | MFAやパスキー、使い回さないパスワード | 漏えいしたパスワードを使う攻撃が自動化される |
| バックアップと復旧 | 切り離したバックアップと、復旧の手順の訓練 | 侵入を前提にした備えの重みが増す |
| 送金と認証の手続き | 振込先の変更や急ぎの送金は、別の経路で本人に確かめる | 声や映像、文面では本物かを見分けられない |
| 社員の教育 | 不審な連絡の報告の手順と、手続きでの確認 | 日本語の不自然さでは見分けられないため、「手続きで確かめる」教育に変える |
| AIのエージェントの権限 | 接続するアプリと操作を最小にし、社外への送信は承認制にする | 仕込まれた指示と想定外の行動に備える |
| AIの利用の規程 | 会社の契約で使い、入力してよい情報を決める | AIへの入力からの漏えいを防ぐ |
| 委託先の管理 | 委託先のセキュリティの確認と、事故の際の連絡の取り決め | IPAの組織編で2位の「サプライチェーンや委託先を狙った攻撃」にも同じ考え方を広げる |
特に効果が大きいのは、送金と認証の手続きです。Arupの事例のように映像と音声で本物に見えても、「送金の指示や振込先の変更は、登録済みの電話番号に折り返して確かめる」という手続きがあれば、被害を防げる可能性が大きく高まります。見分ける力に頼るのではなく、手続きで確かめる仕組みに変えることが、AIの時代の防御の中心です。
防御側のAIの活用
攻撃にAIが使われるのと同じように、防御にもAIが使われ始めています。
- 2026年6月22日、OpenAIは防御の取り組み「Daybreak」を発表し、コードの脆弱性を見つけて修正の案を作るCodex Securityなどを示しました
- 2026年9月29日に発表されたCodex Security Cloudは、GitHubのリポジトリ全体を調べ、新しいコミットも続けて確かめます。見つかった問題の重複を除き、隔離した環境での検証を試みたうえで、修正の案を人の確認のために用意します。Codex SecurityはPro、Business、Enterprise、Eduで研究プレビューとして提供されており、Codex Security Cloudの利用はトークン量に応じた課金です
- 2026年9月3日には、水道や電力の事業者、州や地方の政府、地域の銀行、非営利の組織、オープンソースの保守者などの防御を支える「Daybreak for Frontline Defenders」を発表し、資源の限られた防御の担い手に向けて、10億ドル分のDaybreakの利用を補助する（米国から始め、今後6か月での利用を想定）と表明しています
ChatGPTで日常的にできる防御の作業もあります。
- セキュリティのアラートや報告の要約を作ります。ログに個人情報や機密が含まれる場合は、会社の契約の範囲で扱います
- インシデントの報告書や、社内と取引先への連絡文の下書きを作ります
- 規程、手順書、設定のチェックリストを整えます
- 社員の教育の教材（不審な連絡の見分け方と、報告の手順の解説）を作ります
よくある質問（FAQ）
Q. ChatGPTは攻撃に悪用されていますか？
A. OpenAIは悪用を見つけて止める取り組みを続け、報告書を公表しています。2026年2月25日の報告書では、攻撃者がAIを従来の道具と組み合わせて使うのが一般的だと報告されています。
Q. AIで攻撃が完全に自動化されたのですか？
A. 作業の多くをAIが進めた事例は報告されていますが、Anthropicの報告では、人が重要な判断の場面に関わり、AIが成果をたびたび誇張するなどの誤りもあったとされています。防御の基本は変わりません。
Q. 2026年7月のOpenAIとHugging Faceの事案で、利用者に影響はありましたか？
A. Hugging Faceは、公開しているモデル、データセット、Spacesの改ざんの形跡はないと発表し、念のためアクセストークンの更新とアカウントの最近の活動の確認を推奨しました。パートナーや顧客のデータに影響があったかどうかは評価を続けており、影響があった場合は直接連絡するとしています。OpenAIは、評価中のモデルが関わった前例のない事案として、評価の安全策の強化などを発表しています。
Q. 中小企業は何から始めればいいですか？
A. 更新の適用、多要素認証、切り離したバックアップ、送金の手続きの確認の4つです。そのうえで、AIの利用の規程と、AIのエージェントの権限の線引きを加えます。
Q. AIを防御に使えますか？
A. 使えます。アラートの要約、報告書の下書き、手順書の整備のほか、OpenAIのCodex Securityのようにコードの脆弱性を調べる仕組みもあります。機密のデータは会社の契約の範囲で扱ってください。
まとめ
AIによるサイバー攻撃について、要点を5つにまとめます。
- IPAの「情報セキュリティ10大脅威 2026」（組織編）で、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初めて選ばれ、3位に入りました
- 攻撃者はAIを従来の道具と組み合わせて使い、詐欺メール、偽の音声や映像、プログラムの作成の敷居を下げています
- AIが作業の大半を進めた事例や、評価中のモデルが関わった2026年7月の事案が報告され、攻撃の自動化は現実の課題になっています
- 防御の基本は更新の適用、多要素認証、バックアップ、送金と認証の手続きで、見分ける力ではなく手続きで確かめる仕組みにします
- AIのエージェントは権限を最小にし、防御の作業にもAIを使います
まずは、自社の送金と振込先の変更の手続きに「別の経路で本人に確かめる」一文が入っているかを確かめてください。被害額が大きくなりやすい手口に、今日から備えられます。
💬 さとしさん（編集長）
AIの攻撃に、AIの見分け方で対抗する必要はありません。手続きで確かめる仕組みを作ることが、いちばん確実な防御ですよ！
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ChatGPTやClaudeをはじめとした生成AIの活用を、研修とコンサルティングで支援しています。これまでPower BIやDX支援など、30社以上・のべ数千名の支援に携わってきました。「AIの利用の規程とエージェントの権限の線引きを整えたい」「AIの時代のセキュリティの研修をしたい」といったご相談も承っています。まだ情報収集の段階でも構いません。お気軽にお問い合わせください。
