人工知能（AI）に対する世間の見方が変化しています。私たちはその背景を探りたいと思いました。
ピュー・リサーチ・センターが最近実施した調査によると、成人の約半数が「AIの日常的な利用拡大に対して、期待よりも不安を感じる」と回答しており、その不安感はここ数年で高まっています。多くの人がAIツールを実際に使用し、特にデータ分析や定型業務において実用的なメリットを認めながらも、雇用・創造性・人間関係・偽情報といった長期的な社会的影響を最も懸念しています。
英国の過去の調査でも、同様の傾向がすでに示されていました。自動運転車や顔認識のように可視性の高いAI技術への認知度は高い一方、福祉評価・ローン審査・介護サービスにおけるAI活用への認知度はかなり低い状況です。こうした用途への懸念は2022年以降、高まっています。つまり人々は「AIはどこにでもある」と感じながらも、どこでどのように使われているかを必ずしも把握しておらず、そのことが慎重な姿勢につながっているのです。
人々の不安は、SFのような人類滅亡シナリオよりも、社会的・経済的な害に向いています。殺人ロボットへの恐怖よりも、雇用の消失、創造性の喪失、偽情報の拡散、そして監視の強化を心配しているのです。
AIに対する市民の態度を調べた研究では、賞賛と期待の声、脅威とディストピアのナラティブという相反する見方が混在していることが繰り返し示されています。
人々はAIの技術的な恩恵を認めながらも、企業・政府・犯罪者がそれをどう使うかについて警戒感を強めています。要するに、人々が怖いのはAIそのものではなく、「誰が、何の目的で使うか」という点なのです。
サイバーセキュリティ分野の事情
サイバーセキュリティにおけるAIは特殊なケースです。「無制限の資金をAI研究のどの分野に投じるか」という質問に対し、人々が選んだのは医療とサイバーセキュリティでした。
AIが防御側とサイバー犯罪者の双方に使われるツールになっていることは、多くの人が認識しています。攻撃者がAIを使い続ける中、防御側だけがAIの活用を拒否するという状況を、誰も受け入れられないでしょう。
セキュリティ製品は機械学習を活用して膨大なデータを処理し、異常な動作を検出して、人間のアナリストだけでは不可能なスピードで脅威を特定・優先順位付けしています。
一方、サイバー犯罪者はAIを使ってより巧妙なフィッシングメールを作成し、音声を複製し、偽の画像・動画を生成し、ターゲットの情報収集を自動化し、従来の検出手法を回避するマルウェアを開発しています。
攻撃側・防御側のいずれも、AIを活用してソフトウェアの脆弱性を発見するツールを使用しています。詐欺やシステム侵害に悪用される前に、ベンダーはパッチを当てようとしています。
サイバーセキュリティはAI活用において人々が最も懸念する分野の一つであると複数の研究が示す一方、現代の脅威に対応するためにAIがますます不可欠であるという認識も広まっています。2025年に実施されたサイバーセキュリティにおけるAIに関する研究では、AIを活用した防御のスピード・規模・精度という技術的メリットは広く認められているものの、プライバシー・バイアス・セキュリティ業務における雇用の喪失への懸念も根強いことが明らかになっています。
だからこそ、サイバーセキュリティにおけるAI論争は他分野とは異なる様相を呈しています。人々はAIに不安を感じながらも、脅威の状況がもはや人間のスピードでは追いつかないことも理解しています。攻撃者はすでに自動化・スケール・そしてAI支援のワークフローを活用しています。適応を拒む防御チームは、単純に遅れをとるだけです。
Malwarebytesのミッションは二つあります。AIが生み出すリスクを低減すること、そしてAIを活用して脅威の防止・検出・対応を行うことです。私たちはほぼ20年にわたって自社製品に機械学習を取り入れ、手作業では到底不可能な規模とスピードで悪意あるコードや不審な動作を識別するための独自検出システムを開発してきました。
近日公開：AIがオンラインの信頼をどう変えるか
Malwarebytesは最近、米国・英国・オーストリア・ドイツ・スイスの成人1,500人を対象に、AIに関する体験についての調査を実施しました。その結果、オンライン上で何を信頼できるかという不確かさが拡大していること、そして詐欺・なりすまし・AIによる欺瞞への懸念が高まっていることが明らかになっています。
AIが信頼・アイデンティティ・詐欺をどう再形成しているかを分析した、Malwarebytesの完全レポートをお楽しみに。
AIを安全に使うために
セキュリティの文脈でAIを使用する場合は、データ衛生を徹底してください。パスワード・顧客データ・インシデントの機密情報を、公開AIツールに貼り付けることは避けましょう。AIが生成したアウトプットは、特にコード・ログ・侵害の痕跡・ポリシーの判断に関わる場合、検証が完了するまで信頼できない情報として扱ってください。
AIは情報の要約、パターンの識別、初稿の作成に役立ちますが、アクセス制御・封じ込め・法的判断・対外コミュニケーションに影響するものには必ず人間が関与するようにしてください。可能であれば、ログ記録・アクセス制御・明確なデータ保持ルールを備えたエンタープライズ版またはローカル環境でのデプロイを優先してください。
また、AIは自信を持ってハルシネーション（誤情報の生成）を起こすことがある点も忘れないでください。セキュリティ業務においては、すべてのアウトプットを実際に活用する前に、ログ・ドキュメント・ソースコード・その他の一次情報と照合して検証する必要があります。
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翻訳元: https://www.malwarebytes.com/blog/ai/2026/06/ai-threat-tool-or-both
