人工知能（AI）はサイバーセキュリティの役割を急速に変えつつあるが、多くの人が予想していた形ではない。
単に仕事をなくすのではなく、AIは再定義しているサイバーセキュリティ専門家の働き方を、手作業によるタスクの実行から、より高度な意思決定や分析へと重点を移しながら。
DexianのCEOであるMaruf Ahmed氏は、eSecurityPlanetへのメールで、「セキュリティ専門家の仕事は、処理よりも、優れた判断力、論理、推論を適用することが中心になっている」と述べた。
AIは日々のサイバーセキュリティ業務をどう変えているか
この進化は、組織と専門家の双方に新たな機会と課題を生み出している。
雇用が失われるとの懸念に反して、AIは日々のサイバーセキュリティのワークフロー、特にセキュリティオペレーションセンター（SOC）に組み込まれるようになっている。
AIを活用したエージェントは現在、アラートのトリアージ、チケットの作成、インシデントの初期調査といった、従来はL1 SOCアナリストが担っていた業務を処理している。
多くの場合、こうしたツールは人間よりも大幅に速くインシデントを処理して対応できるため、ワークフローを加速し、手作業の負担を軽減する。
また、L1アナリストは脅威ハンティングや、より高度な脅威インテリジェンス業務のスキル向上に時間を充てられるようになる。
AIが苦手とする領域――人間の判断力が必要な理由
しかし、この変化によって人間の専門知識が不要になるわけではない。むしろ、その専門知識を活用する場所が変わるのである。
AIが反復的で時間のかかるタスクを引き受けるにつれ、サイバーセキュリティの専門家には、AIが生成した出力を評価する責任がますます求められている。
これには、アラートの正確性を評価し、ビジネスへの影響を判断し、十分な情報に基づいてリスクに関する意思決定を行うことが含まれる。
業務の中心は、大量のデータを処理することから、判断力、推論、文脈の理解を適用することへと移りつつある。
AIによって初期分析の負担が軽減される一方で、後工程で下さなければならない意思決定の数と複雑さは同時に増している。
AIはペネトレーションテストとGRCにどのような影響を与えているか
こうした変化は、ペネトレーションテストやガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）などの分野に表れている。
ペネトレーションテストでは、AIによって潜在的な脆弱性を迅速に特定し、攻撃経路をマッピングできる。
しかし、こうした脆弱性が特定の環境でどのように振る舞い、どのような影響を及ぼすのかを理解するために必要な、文脈に対する認識を欠いていることが多い。
その結果、セキュリティ専門家は問題の発見に費やす時間を減らし、検証や優先順位付け、意味のある攻撃シナリオへの組み立てにより多くの時間を費やすことになる。
同様にGRCでは、AIはフレームワーク全体のコントロールマッピングやコンプライアンス上のギャップの特定を支援できるが、ビジネスの関係者にリスクを効果的に伝えたり、技術的な調査結果を組織への影響に置き換えたりすることはできない。
サイバーセキュリティ人材と職務要件を見直す
AIへの依存が高まる中、組織の採用方法に重大なギャップがあることも明らかになっている。
多くの職務記述書はいまだに時代遅れの期待を反映しており、AIエージェントが実行できるタスクベースの職責を重視している。
その結果、組織はこうした従来型の役割に合う候補者を見つけるのに苦労することが多い。
問題は必ずしも人材不足ではなく、採用基準と現在の職務に求められるものとのミスマッチにある。
現代のサイバーセキュリティ職では、定義済みのタスクを実行するだけでなく、AIの出力を解釈し、専門分野に固有の文脈を適用し、十分な情報に基づいて意思決定できる専門家がますます求められている。
このギャップに対処するには、組織が人材戦略を見直す必要がある。職務記述書と採用要件は、変化するサイバーセキュリティ業務の性質を反映するよう進化しなければならない。
そのためには、技術的な専門知識に加え、批判的思考力、コミュニケーション能力、ビジネス感覚といったスキルを重視することが考えられる。
場合によっては、医療における臨床環境の理解など、特定分野に関する知識が、リスクと影響を正確に評価するうえで不可欠になることもある。
AI主導の世界でも基礎が重要である理由
サイバーセキュリティ分野でのキャリアを目指す人にとって、AIの台頭は基礎知識の重要性を浮き彫りにしている。
次のような中核概念として、ネットワーキング、オペレーティングシステム、データ保護、システム間でのデータの流れなどは、より高度なテクノロジーを理解する基盤となるため、依然として重要である。
AIツールは生産性を高め、ワークフローを自動化できる一方で、こうした基礎となる概念の上に構築されている。
強固な基盤を身につけた専門家は、新たなテクノロジーが登場した際にも適応し、AIをワークフローに効果的に統合するうえで有利な立場にある。
サイバーセキュリティ専門家がAIと協働する方法
同時に、サイバーセキュリティ専門家はAIと協働する方法を学ばなければならない。
これには、AIがどこで価値を生み出せるのか、既存のプロセスにどう統合するのか、そして出力をどう検証するのかを理解することが含まれる。
専門家はAIツールの利用だけに注力するのではなく、インシデント対応から脅威インテリジェンスに至るまで、自らの役割やワークフロー内の特定のタスクをAIによってどう強化できるかを考えるべきである。
結局のところ、AIがサイバーセキュリティのキャリアに与える影響は、置き換えというより進化にある。
この変化を認識し、それに応じて採用、トレーニング、テクノロジーの戦略を調整する組織は、効果的なセキュリティチームを構築するうえでより良い態勢を整えられる。
時代遅れの職務定義に依存し続ける組織は、人材の獲得でも現代の脅威への対応能力でも、後れを取るリスクがある。
AIが成熟し続けるにつれて、サイバーセキュリティの役割も進化を続け、ますます自動化が進む環境では、人間の判断力、適応力、戦略的思考により大きな重点が置かれるようになる。