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AIエージェントは、すでにサイバーセキュリティ専門家が日々実際に行う業務を変えつつあります。
組織がAIエージェントの活用を拡大するにつれて、従業員がそれらを管理するスキルを備えているかどうかを確認する必要も生じています。
この課題こそが、AI Workforce Consortiumによるレポート「AI Agents and the Impact on Cybersecurity」の中心テーマとなっています。
シスコをはじめとするテクノロジー企業によって設立されたこのコンソーシアムの調査によると、AIスキルを要件とするサイバーセキュリティ関連の求人はG7各国で前年比2倍に増加しました。
その一方で、各組織はいまだにサイバーセキュリティ人材の確保に苦労しています。世界全体で480万件を超えるサイバーセキュリティ職が未充足のままとなっています。
G7各国におけるサイバーセキュリティ人材の需要も、2026年3月までの6か月間で9.5%増加しました。
筆者自身は、AIがサイバーセキュリティの職を完全に置き換えるとは一度も考えていません。クラウドへの移行がそうであったように、AIは業務の進め方と、セキュリティ専門家に求められるハードスキルを変えているにすぎないのです。
SOCアナリストはAIエージェントの管理者へ
セキュリティオペレーションセンター(SOC)は、その好例です。AIエージェントは今やチケット対応や初期トリアージを担えるようになり、これまでアナリストの時間の多くを占めていた作業が代替されつつあります。
シスコでAIセキュリティ分野のディスティングイッシュト・エンジニアを務めるオマール・サントス氏は、エントリーレベルの職務が最も大きな変化にさらされる可能性があると述べています。
「Tier 1のSOCアナリストという職務は、最も急速に再構築が進んでいる役割の一つです」とサントス氏はeSecurityPlanetに語りました。同氏によれば、アナリストはエージェント型システムを監督・統率する責任をますます負うようになっているといいます。
シスコ社内でも、すでにこの変化が起きています。サントス氏によると、以前は自らセキュリティテストを実施していたおよそ80人規模のサイバーセキュリティ専門家チームが、現在では脆弱性を発見し攻撃者による潜在的な影響を実証するAIエージェントを運用する側に回っているとのことです。
人間の判断がより重要に
AIエージェントに与える権限を拡大することは、人をプロセスから排除することを意味しません。むしろ場合によっては、経験豊富な人間による監督の重要性が一段と増すことになります。
シスコのチーフ・ラーニング・オフィサーであるマルシー・パイノ氏は、AIが生成した結果を検証し、その裏にあるリスクを評価する役割は依然として人間が担う必要があると述べています。
「AIの出力は、時として予想もしない形で信頼性を欠くことがあります」とパイノ氏はeSecurityPlanetに語りました。「そうした予測不可能性こそが、人間の判断が不可欠である理由なのです」
同コンソーシアムの調査では、サイバーセキュリティ職において倫理的な推論力に対する需要が前年比533%増加したことが明らかになりました。システム思考の需要は251%増加し、ステークホルダーとの関係構築力に対する需要も125%上昇しています。
筆者はこの業界で20年以上のキャリアを積んできましたが、これまで採用担当者やリクルーターは資格や技術的スキルを非常に重視する傾向にありました。こうしたスキルは今も重要ですが、AIが業務の多くを担うようになるにつれて、その出力に疑問を持つべきタイミングを見極める力も同じくらい重要になっていくかもしれません。
また各組織は、こうしたシステムを管理する人材への投資も必要になるでしょう。
シスコの調査によると、AIを活用した防御を優先課題に据えているサイバーセキュリティ部門のリーダーは36%に上る一方、技術スタックを管理できる人材への投資を優先しているリーダーはわずか25%にとどまっています。
エントリーレベルのサイバーセキュリティ職が直面する経験不足の問題
AIエージェントはエントリーレベルのサイバーセキュリティ専門家に求められるスキルセットを変えつつありますが、基礎的な能力の重要性まで置き換えるものではありません。
新人のセキュリティ専門家には、依然としてネットワークやLinuxといった中核領域における実践的な経験が求められます。また、業務が実際にどのように行われているかを理解するためにも、セキュリティツール(例:SIEM)の使用経験が必要です。
こうした経験があってこそ、AIエージェントの成果物を検証し、疑わしい結果を見抜き、さらに調査が必要なタイミングを判断する文脈的理解が得られるのです。
シスコのレポートによれば、2026年3月までの6か月間でシニア職の求人は65%増加した一方、ジュニア職の求人の伸びはわずか5.9%にとどまりました。
パイノ氏は、キャリア初期の専門家には、AIエージェントについて理論として学ぶだけでなく、実際に手を動かして経験を積む機会がもっと必要だと述べています。サイバーレンジや仮想ラボは、そうした実践的な経験を安全な環境で積むための手段となり得ます。
雇用主側も、キャリア初期の専門家が最初のフルタイムのサイバーセキュリティ職に就く前に、学んだ内容を実践できる機会を提供することでこのギャップを埋める助けができます。パイノ氏は、そうした経験を積む手段としてインターンシップと見習い制度の2つを挙げています。
基礎的なスキルは、AIの登場によって重要性を失っているわけではありません。
むしろそれこそが、新人のセキュリティ専門家がAIを効果的に活用し、AIが何か誤りを犯した際にそれを見抜くための知識の土台となっているのです。
