脆弱性診断とは？目的・方法・AI活用のメリット・事例を徹底解説！

近年、企業や組織を標的としたサイバー攻撃が急増し、情報漏えいやサービス停止といった深刻な被害が報告されています。特に、ブラックボックス化したサイトやシステムではどこから手をつければよいか全くわからない状況も珍しくありません。

こうしたリスクを未然に防ぐために欠かせないのが「脆弱性診断」です。脆弱性診断は、システムやアプリケーションに潜むセキュリティ上の弱点を洗い出し、対策を講じることで被害を防ぐ重要なプロセスです。

本記事では、脆弱性診断の基礎から、データ分析やコード解析でのAI技術がもたらす診断の高度化までを体系的に解説します。AIを活用することで、診断の「速度」や「精度」といった従来からの課題をいかに解決できるのかを、具体的なメリットや導入時の注意点と共に明らかにします。

AIを活用した脆弱性診断の導入を検討している企業担当者の方は、ぜひ最後までご覧ください。

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脆弱性診断とは？

脆弱性診断とは、Webサイトやシステム、ネットワーク、アプリケーションなどに潜むセキュリティ上の弱点を発見・評価する調査です。脆弱性診断により、サイバー攻撃による情報漏洩やサービス停止といったリスクを事前に把握し、適切な対策を講じられます。

診断はセキュリティ専門家（診断員）やツール、特に最近はAIを搭載したツールによって行われ、セキュリティレベルの向上に不可欠なプロセスとされています。

主な脆弱性診断の対象種類

脆弱性診断には、診断対象に応じて複数の種類に分けられます。

以下が、主要な診断の種類です。

各診断は単独で行うだけでなく、複数を組み合わせることで、より包括的かつ堅牢なセキュリティ体制を構築できます。

上記は診断対象による分類ですが、実施方法に応じて、短時間で広範囲を検査できるツール診断と、セキュリティ専門家（診断員）がより深い診断を行う手動診断（マニュアル診断）に分類されます。

脆弱性診断の目的

脆弱性診断は単なる技術的な調査ではなく、企業の安全性や信頼性を維持・向上させるための重要な取り組みです。

以下が、脆弱性診断の主な目的です。

• サイバー攻撃の未然防止：脆弱性を悪用される前に把握し、修正対応することで攻撃リスクを減少
• 情報漏えいや業務停止の回避：顧客情報や機密データの流出、サービス停止など重大なインシデントを防止
• 法令・ガイドライン順守：個人情報保護法やPCI DSS、ISMSといった法令・認証基準への適合
• 顧客・取引先の信頼維持：セキュリティ対策を実施することで、取引先やユーザーからの信頼を確保
• 組織全体のセキュリティ意識向上：診断を通じて社内のセキュリティ意識を高め、運用改善につなげる

近年、脆弱性診断がこれまで以上に重要視されている背景には、社会や技術の変化による影響が大きく関係しています。

まず挙げられるのが、サイバー攻撃の高度化・巧妙化です。近年は、ランサムウェア攻撃や標的型攻撃をはじめ、高度かつ複雑な手法を用いた攻撃が急増しています。そのため、従来のセキュリティ対策だけでは十分に防ぎきれない状況が増えています。

また、クラウドやDXの普及も脆弱性診断が重要視される要因です。クラウドサービスの活用や業務のデジタル化が急速に進む中で、企業が守るべきシステムやデータの範囲は拡大し、管理や運用の複雑さが増加しています。

これに伴い、新たなセキュリティリスクが次々と生まれています。

このような状況から、企業が最新の脅威に対応し続けるために、定期的かつ高度な脆弱性診断の実施が不可欠となっているのです。

ペネトレーションテストとの違い

脆弱性診断とペネトレーションテストは、どちらもセキュリティ対策の一環ですが、目的や手法に違いがあります。

以下が、主な違いです。

例えるなら、脆弱性診断は「弱点を網羅的に見つける」健康診断、ペネトレーションテストは「実際に侵入できるか試す」体力測定のようなものです。

両者を組み合わせることで、より実践的で強固なセキュリティ体制を構築できます。

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脆弱性診断の方法

脆弱性診断は大きく分けて、自動診断と手動診断、AIを活用した診断の3つの方法があります。診断の目的や対象、予算に応じて使い分けることで、より効果的なセキュリティ対策が可能です。

以下では、それぞれの特徴を紹介します。

脆弱性ツール診断による自動診断

自動診断は、脆弱性診断専用のツールを用いてWebサイトやシステムをスキャンし、既知の脆弱性を検出する方法です。短期間・低コストで広範囲をカバーできるのが特徴で、定期的な簡易チェックや大規模システムの広範囲な診断に適しています。

DAST (動的アプリケーションセキュリティテスト) は実際にアプリケーションを動作させながら、SAST (静的アプリケーションセキュリティテスト) はソースコードを解析して脆弱性を探します。広範囲を短時間で診断できるメリットがあります。

一方、ツールが想定していない未知の脆弱性や、システム固有の複雑なリスクは検出が難しいという課題があります。また、検出された脆弱性の優先度判断（トリアージ）や誤検知の精査は人手に頼らざるを得ない点もデメリットです。

セキュリティの専門家による手動診断

手動診断は、セキュリティの専門家がシステム特有の仕様や業務フローを理解した上で診断を実施する方法です。

ツールでは検出が難しい複雑な脆弱性や論理的な不備といった、高度なリスクまで分析できるのが強みです。例えば、ユーザー操作の特定条件下でのみ発生する不正挙動やシステム間連携に潜むリスクなど、人の目と知見が必要な領域をカバーできます。

そのため、より精緻で実践的な診断が求められる場合や、高リスク領域の重点診断に適しています。

一方、診断には専門知識や経験が必要で、膨大な工数やコストを要する点がデメリットです。

AIを活用した高度な脆弱性診断

AIを活用した高度な脆弱性診断とは、AIが過去の診断データや攻撃パターンを学習し、未知の脆弱性や異常なパターンを自動検知する方法です。従来手法と比較して膨大なデータの解析が可能で、従来のツール診断や手動診断だけではカバーしきれない領域にも対応できます。

このアプローチは、ソースコードが入手できず内部解析ができないブラックボックス化したシステムや、ドキュメントが不十分で専門家でも仕様の把握が難しいレガシーシステムといった、従来の手法では診断が困難だった領域に特に有効です。

また、近年は生成AI、特にコード生成・解析AIを活用したツールも登場しています。生成AI搭載型では、検出結果の要約やレポートの自動生成、改善案の提案が可能です。

単なる検知にとどまらず、分析結果を分かりやすく整理し、実践的な対策につなげる支援機能が強化されています。

AIの脆弱性診断を導入することで、専門知識が不足している現場でも高度な診断結果を効率的に活用でき、組織全体のセキュリティレベルの向上につながります。

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脆弱性診断でAIを活用するメリット

脆弱性診断でAIを活用することで、診断精度の向上だけでなく、運用負担の軽減やリスク管理の最適化といった多くのメリットがあります。以下では、AI活用のメリットを紹介します。

未知の脆弱性への対応

AIは、異常検知（Anomaly Detection） の技術を用いて、未知の脅威に対応します。まず、AIは過去の膨大な攻撃データや正常なシステムの動作ログを学習します。これにより「正常な状態」のパターンを把握し、そのパターンからわずかでも逸脱する不審な挙動や通信を「異常」として検知します。

このアプローチにより、未知の攻撃パターンや異常挙動、ゼロデイ攻撃の兆候も検知します。特に、従来のルールベース診断では対応が難しいゼロデイ攻撃や複雑なマルチステップ攻撃に対して、早期特定が期待されます。

AIの導入は、変化し続ける脅威環境への対応力を高める手段として有効です。

トリアージ（優先順位付け）の自動化

AIは、予測分析や分類アルゴリズムを用いて、トリアージ（優先順位付け）を自動化します。

具体的には、以下に挙げるような多様なデータを学習します。

• 過去の脆弱性情報（CVEなど）
• 過去の脆弱性の深刻度を示すスコア（CVSS）
• 攻撃の難易度
• 影響を受けるシステムの重要度

この学習済みモデルが、新たに検出された脆弱性の危険度を統計的に予測し、「緊急」「高」「中」「低」といった形で自動的に分類します。

優先順位が明確になることで、限られたリソースの中で効率的に対策を進められ、緊急度の高い脆弱性から着手でき、被害の抑止が可能です。

特に大規模システムや複数拠点を抱える組織では、作業効率化と迅速な対応が期待できます。

診断精度の向上

AIは、自然言語処理（NLP） 技術、特に最近はLLM（大規模言語モデル）を活用して、診断の誤検知（偽陽性）を大幅に削減します。

従来のツールが出力した「脆弱性の疑い」のある警告レポートには、コードの断片や専門的な説明文が含まれています。AIはこれらのテキスト情報を人間のように読み解き、コードの文脈や過去の診断結果から、それが本当に危険なものか、あるいは問題のない記述なのかを判断します。

これにより、セキュリティ担当者が誤報に振り回される時間を大幅に削減できます。

診断スピードの高速化

AIは大量のログデータやシステム情報をスピーディにデータ分析できるため、従来よりも短期間での診断が可能です。データの収集・整理・分析をAIが自動化することで、診断プロセス全体を短縮できます。

特に、定期診断や複数拠点・大規模システムを運用している企業にとっては、限られた期間内で迅速にリスクを把握・対処できる点がメリットです。スピーディなフィードバックが可能になることで、インシデントの早期防止や対応遅れによる被害拡大を防ぐことにもつながります。

人的リソースの有効活用

従来、人手で行っていたコード分析や判断の一部をコード生成・解析AIが代替・補完することで、診断にかかる人的リソースの有効活用が可能です。

セキュリティの専門人材が不足している場合でも、AIにより基本的な診断作業の自動化が可能となり、専門人材は高度なリスク評価や対策の立案といった重要業務に集中できます。特に初期分析は、専門知識が浅い社内メンバーでもAIのサポートにより対応可能となり、属人化の解消や担当者の育成につながります。

また、RAG（拡張検索生成）を活用すれば、社内の過去の対応事例やセキュリティガイドラインをAIが参照し、若手担当者でも対応可能なレベルの分析レポートや対応手順案を自動生成することも可能です。これにより、業務の属人化を防ぎ、組織全体の対応能力の底上げと人材育成を促進します。

限られた人的リソースでも高品質かつ効率的な診断体制を構築でき、全体の運用効率と費用対効果の改善につながります。

ナレッジの蓄積

AIによる脆弱性診断レポートや対応履歴は、社内のナレッジとして活用可能です。AIは、蓄積された診断データをナレッジグラフやベクトル検索といった技術を用いて、組織の共有資産へと昇華させます。

過去の脆弱性診断レポートや対応履歴をAIが解析し、「どのシステムで」「どのような脆弱性が発見され」「どう対処したか」といった情報を自動で構造化し、ナレッジグラフとして蓄積します。

蓄積したナレッジを活用することで、セキュリティ担当者のスキル向上や判断の精度が高まり、業務プロセスの標準化や属人化の解消につながります。

また、新人社員の教育やインシデント対応の迅速化にも活用できるため、継続的な運用改善と人材育成の両面で効果を得られます。

結果として、組織全体のセキュリティレベルが長期的かつ持続的に底上げされ、リスク耐性の高い体制を構築できます。

脆弱性診断のAI活用事例

株式会社電通総研では、ツールを活用した脆弱性検査において画面遷移に伴うパラメータの引き継ぎなどを手動で実施しており、検査準備に多くの手作業が発生していました。1件あたり1週間近い工数を要するケースもあり、検査件数が増加する中で効率化が課題となっていたのです。

そこで同社は、株式会社エーアイセキュリティラボ開発の脆弱性診断AIツール「AeyeScan」を導入しています。特に課題だったパラメータの引き継ぎの自動化が可能になるなど、現在では検査準備の大部分をツール上で実行でき、手作業の負担が軽減されました。

さらに、準備工数の削減に伴いリソースに余裕が生まれたことで、セキュリティ設計レビュー体制の強化にもつながりました。

当事例のように、AIを脆弱性診断に活用することで作業効率と検査精度の両立を実現し、セキュリティ品質を継続的に向上させる体制が構築できます。

脆弱性診断でAIを導入する際の注意点

AIを活用した脆弱性診断の導入・運用上、注意すべきポイントがあります。以下では、リスクを最小限に抑える上で重要なAI導入の注意点を紹介します。

データ品質の担保

AIの診断精度は、学習用データの質に依存します。

古い・偏ったデータを用いた場合、適切な診断ができず、誤検知やハルシネーション（AIによるもっともらしい偽情報）の発生リスクが高まります。また、診断対象システムに関する情報が不十分なままでは、正確な分析結果が得られません。

そのため、AIの学習に使用するデータは最新性・網羅性・正確性の3つを基準にスクリーニングし、適切に管理することが重要です。

人間による確認体制の確保

AIは学習データやアルゴリズムの偏りに影響を受けやすく、誤検知や見落とし、ハルシネーションが発生するリスクがあります。特に、システムの文脈や業務特性を理解する必要がある専門性の高い診断では、AIの判断だけでは不十分な場合も少なくありません。

そのため、診断結果の最終確認や判断は、必ず人間の専門家が行う必要があります。AIが一次診断を担い、人間がリスクの妥当性や対応方針を見極めるハイブリッドな運用体制を整えることで精度と信頼性が向上します。

プライバシー・セキュリティ対策の徹底

脆弱性診断でAIが扱うデータには、個人情報や企業の機密情報が含まれることも少なくありません。

特に本番環境での脆弱性診断においては、データの取り扱いに細心の注意を払う必要があります。例えば、操作ログの記録・監査やAIがアクセスできるデータ範囲の制限など、複数の観点からプライバシー保護と情報漏えい対策を講じることが不可欠です。

また、個人情報保護法などの関連法令に準拠した運用を行うことで、AI活用によるセキュリティ強化と法的リスクの回避を行いましょう。

脆弱性診断についてよくある質問まとめ

まとめ

脆弱性診断は、システムやネットワークに潜むセキュリティ上の弱点を発見・評価し、サイバー攻撃による深刻なリスクを未然に防ぐための重要な手段です。

近年ではAI技術が発展し、未知の脆弱性の自動検知やトリアージの自動化など、従来の手法では実現が難しかった高度な診断も可能になりつつあります。

ただし、自社の環境に最適なAIツールを選定したり、AIの診断結果を正しく解釈して対策に繋げたりするには、専門的な知識が不可欠です。

AIを活用した脆弱性診断の導入を具体的に検討する際は、一度専門家へ相談し、自社の課題に合った最適な進め方についてアドバイスを受けることをお勧めします。

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