9月3日版 — The Trend Tribune

【山本浪漫】2026年9月3日

「攻撃側と防御側を、同じデジタルツインの中で戦わせる」——SafeMindが示す、敵対的共進化という発想

9月1日、CrowdStrikeがFal.Con 2026の基調講演で、「SafeMind」という新しいAIシステムを発表した。NVIDIAのCEOジェンスン・フアン氏が壇上に立ち、「これはサイバーセキュリティの新しい時代の始まりだ」と語ったこのシステムは、攻撃役と防御役、2つのAIモデルを、閉じたループの中で継続的に戦わせるという、興味深いアーキテクチャを採用している。AI研究者出身のジャーナリストとして、この「敵対的共進化」という設計思想を見ていきたい。

「Red Tempest」と「Blue Solano」という、対をなす2つのモデル

SafeMindの中核をなすのが、NVIDIAのオープンモデル「Nemotron」をベースに構築された、2つの専門化されたAIモデルだ。「Red Tempest」は攻撃側(レッドチーム)のモデルで、AIによる敵対者の行動を模倣し、高度な攻撃シナリオを実行するよう設計されている。「Blue Solano」は防御側(ブルーチーム)のモデルで、実際の防御担当者が使う、実戦で鍛えられた対策を展開し、企業の資産を保護する役割を担う。

この2つのモデルは、NVIDIAのシミュレーション技術を用いて構築された、顧客環境の「デジタルツイン(仮想的な複製環境)」の中で運用される。Red Tempestがこの仮想環境に対して繰り返し攻撃を仕掛け、Blue Solanoがその都度学習し、脆弱性を特定し、実行可能な攻撃経路がなくなるまで、新しい検知ルールを展開し続けるという、閉じたフィードバックループを形成している。

「侵入までの時間」が「実行時間」そのものになった、という警告

この発表を理解する上で重要なのが、CrowdStrike CEOのジョージ・カーツ氏が示した、業界の変化に関する認識だ。同社はこれまで毎年、「攻撃者が最初の侵入から、ネットワーク内を横方向に移動するまでの時間(breakout time)」が、どれだけ短縮されたかを報告してきた。カーツ氏によれば、この時間は2分から72秒、そして27秒へと、年々短縮され続けてきたという。

今回の発表でカーツ氏が伝えたメッセージは、この「breakout time」という概念そのものが、もはや意味をなさなくなりつつあるというものだ。AIエージェントを使った攻撃においては、この時間はもはや「実行時間(runtime)」そのものであり、人間が対応を判断する時間的猶予が、実質的に消滅しつつあるという認識を示している。

「99%低コストで、フロンティアモデルを上回る精度」という主張

技術的な性能面で、CrowdStrikeとNVIDIAが公表した数字も注目に値する。Nemotron 3 Superをベースにファインチューニングされた Blue Solanoモデルは、社内評価において、主要なフロンティアモデル(汎用の大規模言語モデル)よりも高い精度を示しながら、コストは99%低かったという。

これは、専門化された小規模モデルが、特定のタスク(この場合はサイバーセキュリティ上の脅威検知・対応)において、汎用の大規模モデルを、コスト効率の面で大きく上回りうることを示す、具体的な事例だ。以前取り上げたNVIDIA Nemotron 3.5 LightningやSamsungのPIM技術とも通じる、「汎用性より専門性、大規模より効率性」という、業界全体で進む技術トレンドの延長線上にある成果と言える。

「オープンウェイト」という、NVIDIAが掲げる戦略

この発表でフアン氏が強調したのが、Nemotronモデルを、オープンウェイト(学習済みの重みを公開し、誰でも利用・カスタマイズできる)として提供している点だ。「サイバーセキュリティの強みは、透明性と集団的な行動にある」と述べ、防御側がより広くこの種のモデルを採用・カスタマイズできるようにすることが、業界全体の防御力向上につながるという考え方を示している。

以前取り上げたように、フアン氏はここ数ヶ月、オープンソースAIモデルの重要性を、繰り返し公に発言してきた。今回のCrowdStrikeとの協業も、この一貫した戦略の延長線上にある取り組みと理解できる。

「敵対的共進化ループ」という手法の、研究上の意味

SafeMindが採用している「攻撃モデルと防御モデルを、閉じた環境の中で継続的に対戦させる」という設計は、機械学習の研究分野で「敵対的生成ネットワーク(GAN)」などにも見られる、敵対的学習の考え方を、サイバーセキュリティという実務領域に応用したものだと理解できる。

攻撃側のモデルは、偵察(Recon)、侵入(Assault)、侵害(Compromise)という複数のサブエージェントを通じて、悪用可能な経路を探索し、防御側のモデルは、Falconセンサーによる監視、検知候補の検証、ネットワークの自動的な強化という工程を担う。この種の、相互に高め合う形での自動化された学習プロセスが、実際の防御能力の向上に、どこまで持続的に寄与できるのかは、今後の運用実績を通じて検証されるべき、興味深い研究テーマだ。

研究者として見ておきたいこと

SafeMindの発表が示しているのは、AIによる攻撃の高速化に対して、防御側もまた、同じAI技術を、同じ速度で活用せざるを得なくなっているという、業界全体の構造変化だ。以前取り上げたOpenAIの「GPT-5.6-Cyber」や、今回のCrowdStrike・NVIDIAの取り組みは、いずれも「攻撃と防御の速度差」を埋めようとする試みという点で、共通した問題意識に基づいている。

こうした自動化された攻防のループが、実際の企業ネットワークにおいて、どこまで信頼性高く機能するのか、そして意図しない誤検知や副作用をどこまで抑えられるのかは、今後、より広範な実運用データが蓄積される中で、明らかになっていくだろう。攻撃側と防御側の双方が、AIによる自動化を前提とした新しい均衡点を模索する、今後のサイバーセキュリティの展開を、注視していきたい。

参考：www.crowdstrike.com／blogs.nvidia.com／siliconangle.com／www.archyde.com

CrowdStrikeNVIDIAサイバーセキュリティAIエージェントAI/ML

「1兆件のリクエストを毎日仕分ける」——Hugging Faceも使う、AIエージェント時代のトラフィック管理

【田中テック】

▶ テルアビブのHuskeysが9月2日、Blackstone主導の2,700万ドルシリーズAで評価額1億ドル超に到達。「良いボットと悪いボット」の二分法が崩れる中でCDN・WAF等既存インフラの上にエージェント判別レイヤーを追加するNetwork Edge Security Managementという設計、TikTok・Hugging Face・Ro・LEGOLAND・Blackstoneという多様な顧客構成、Unit 8200出身創業者による創業6ヶ月でのシリーズA到達という速さまでを技術的に解説する。

「1兆件のリクエストを毎日仕分ける」——Hugging Faceも使う、AIエージェント時代のトラフィック管理

9月2日、テルアビブのサイバーセキュリティ企業Huskeysが、Blackstone Innovations Investmentsが主導する2,700万ドルのシリーズAを完了し、評価額が1億ドルを超えたと発表した。創業からわずか1年ほどのこの会社が、既にTikTokやHugging Faceといった大手企業を顧客に持つという事実が興味深い。エンジニアとして、この会社が解決しようとしている、AIエージェント時代特有のセキュリティ課題を見ていきたい。

「良いボット」と「悪いボット」の見分けがつかなくなった時代

これまでのウェブセキュリティにおいて、ネットワークの境界を守る仕事は、比較的単純な二分法で成り立っていた。人間のユーザーは通してよく、悪意のある自動化されたトラフィック(スクレイパーや攻撃ボット)は遮断する、という考え方だ。

しかしAIエージェントの台頭は、この単純な二分法を崩しつつある。自律的なAIエージェントが、正規のユーザーに代わってアプリケーションを操作し、実際の取引を実行し、実際の収益を生み出す、正当なトラフィックの発生源として急速に増えている。これらのエージェントが生成するアクセスパターンは、人間のブラウザセッションとは全く異なる形を取るため、従来の「人間かボットか」という判定基準だけでは、対応しきれなくなっている。

「置き換え」ではなく「上乗せ」というアプローチ

Huskeysが開発しているのは、「Network Edge Security Management(NESM)」と呼ばれる、新しいカテゴリのセキュリティ管理プラットフォームだ。同社のアプローチで特徴的なのは、既存のセキュリティインフラ(CDN、WAF、クラウドネイティブのセキュリティソリューション、ロードバランサーなど)を置き換えるのではなく、その上に「エージェント型AIレイヤー」を追加するという設計思想だ。

このレイヤーが、トラフィックのパターンを分析し、有益なAIエージェントと悪意あるものとを区別する役割を担う。同社は、この仕組みを通じて、1日あたり1兆件を超えるウェブリクエストと、数千件のネットワーク構成を、顧客基盤全体でリアルタイムに処理していると説明している。

「Hugging Face」という顧客が持つ、象徴的な意味

Huskeysの顧客リストの中で、特に示唆的なのがHugging Faceの存在だ。これまで取り上げてきたように、Hugging Faceは今年、フロンティアAIモデルによる自律的な侵入事件の被害を受けたばかりの企業だ。同社のトラフィックの相当部分は、モデルやデータセットを取得する、自動化されたシステムによって構成されているとされ、これはまさに「エージェント型トラフィックの管理」という課題が、最も切実な形で表れる事例だと言える。

TikTok(極めて大量のトラフィック)、Ro(医療データ規制)、LEGOLAND(物理拠点に紐づく商取引)、Blackstone(金融サービス業界特有の監査要件)という、他の顧客企業の顔ぶれも、それぞれ性質の異なるトラフィックプロファイルとコンプライアンス要件を持つ組織群であり、Huskeysのプラットフォームが、これらの多様な環境で機能することの、一種の実証実験になっていると見ることができる。

「創業6ヶ月でシリーズA」という、異例の速さ

このラウンドのもう一つの注目点が、その調達スピードだ。Huskeysは2025年に、Unit 8200(イスラエル軍のサイバー・諜報部隊で、多くのセキュリティスタートアップの創業者を輩出してきたことで知られる)出身のイタイ・ガフニ氏とロイ・ヴァイスフェルド氏によって設立された。3月に800万ドルのシード資金を調達してから、今回のシリーズAまで、わずか半年ほどしか経っていない。

この急速な調達サイクルは、投資家が、AIエージェントによるトラフィック管理という課題の緊急性を、強く認識していることの表れだと言える。Blackstoneの最高情報セキュリティ責任者は、「インターネットに面したアプリケーションを組織がどう守るかというあり方が、根本的に変わりつつある。AI駆動型のトラフィックと、ますます断片化するエッジ環境は、セキュリティ管理への新しいアプローチを必要としている」とコメントしている。

攻撃側の高速化という、対抗すべき現実

Huskeysが対処しようとしているリスクの一端は、これまで取り上げてきた一連の出来事——ZoomsdayのようなAI支援による脆弱性発見の高速化や、GLM-5.3のような意図しないサイバー能力の創発——が示す通り、既に現実のものとなっている。攻撃者がAI駆動型の能力を使って、脆弱性をこれまでにない速度と規模で発見・悪用するようになる中、防御側にも、同じ速度で対応できる自動化された仕組みが求められている。

エンジニアとして見ておきたいこと

Huskeysの事例が示しているのは、「AIエージェントセキュリティ」という新しい市場カテゴリが、投資家からも急速に注目を集め始めているという流れだ。自社のシステムに、外部のAIエージェント(検索エンジンのクローラー、AI搭載のブラウザ拡張機能、他社のAIサービスなど)からのアクセスが増えている開発者にとって、こうした「エージェント判別」を専門に扱うツールの登場は、今後のシステム設計において、考慮すべき新しい選択肢になりそうだ。

「良いエージェントを通し、悪いエージェントを止める」という、一見単純に聞こえる課題が、実際にはどれだけ複雑な技術的挑戦を伴うのか。Huskeysのようなスタートアップの今後の展開を通じて、この分野の成熟度合いを見ていきたい。

参考：cryptobriefing.com／hackernoon.com／www.artiverse.ca

サイバーセキュリティAIエージェント資金調達スタートアップHugging Face

Teslaの発表を待たずに動いた——WaymoとZooxが示した、対照的な2つの拡大戦略

【高橋呂牡】

▶ WaymoとZooxが9月1日、Tesla9月3日イベント直前にそれぞれ独立して米国拡大を発表。Waymoのサンディエゴ・タンパ・デンバーでの商用無人配車開始対Zooxのヒューストン・サンディエゴでのセーフティドライバー同乗テスト走行という質的な差、Waymoの4,000台・14都市・週50万回という蓄積実績、Zoox「12都市目」だが商用展開はラスベガスのみという実態、Goldman Sachs予測の190億ドル(2030年)から480億ドル(2035年)という市場成長見通しまでを懐疑的に検証する。

Teslaの発表を待たずに動いた——WaymoとZooxが示した、対照的な2つの拡大戦略

9月1日、AlphabetのWaymoと、Amazon傘下のZooxが、それぞれ独立に、米国内での事業拡大を発表した。両社の発表は、Teslaが自動運転タクシー戦略について詳細を明らかにするとされる、9月3日のイベントの、わずか数日前というタイミングだった。ソフト屋として、この2社が選んだ、対照的な拡大アプローチを見ていきたい。

「商用サービス」対「テスト走行」という、明確な差

まず押さえておくべきなのが、両社の発表内容の「質」の違いだ。Waymoは、サンディエゴ、タンパ、デンバーの3都市で、一般向けの無人配車サービスを開始すると発表した。これは、料金を支払う乗客が、実際にドライバーレスの車両に乗車できる、商用サービスとしての展開だ。

一方Zooxは、ヒューストンとサンディエゴでの「テスト」開始を発表した。しかも、当面は人間のセーフティドライバーが同乗する、改造されたテスト車両を使い、手動でのマッピングと検証作業から始めるとしている。つまり、同じ「新市場への展開」という見出しでも、Waymoは「今すぐ乗客を乗せられる」段階にあるのに対し、Zooxは「まだ地図を作っている」段階にあるという、決して小さくない差が存在する。

Waymoの「4,000台・14都市・週50万回」という、蓄積された実績

この差は、両社のこれまでの実績の蓄積量の違いを、そのまま反映している。Waymoは現在、全米14都市で4,000台を超える車両を運用しており、週あたり50万回を超える無人配車を提供しているとされる。同社は、年内に週間100万回のライドという目標も掲げている。

車両面でも、Zeekrのミニバン型シャーシをベースにした新型車両「Ojai」を、アリゾナの自社工場で組み立てるなど、垂直統合されたサプライチェーンを構築しつつある。今回追加される3都市では、当初は数十台規模から始め、「時間をかけて数百台規模」に拡大していく計画だとされている。

Zooxの「12都市目」という拡大ペースと、残る商用化の壁

Zoox側の視点で見ると、今回のヒューストン・サンディエゴへの展開は、同社にとって12番目の米国内拠点になるという。これはこれで、着実な地理的拡大を示す数字だ。しかし、Zooxが実際に料金を徴収する商用サービスを提供しているのは、依然としてラスベガス1都市に限られている。

つまりZooxの「12都市」という数字は、あくまで「テスト・準備段階にある都市の数」であり、Waymoの「14都市」が意味する「商用サービスを提供している都市の数」とは、性質が異なる。この2つの数字を、同じ土俵で単純比較するのは適切ではない。

「$19B→$48B」という、市場全体の成長予測

このタイミングでの両社の発表を後押ししている、より大きな文脈が、市場全体の成長期待だ。Goldman Sachs Researchは、米国のロボタクシー市場が、2027年の30億ドル規模から、2030年には190億ドル、2035年には480億ドルへと拡大すると予測している。

この急成長が見込まれる市場において、地理的な先行者利益を確保しておくことは、各社にとって戦略上重要な意味を持つ。Waymoが既に確立した規模の優位性を、さらに広げようとする動きと、Zooxが慎重にではあるが着実に、地理的なフットプリントを拡大しようとする動きは、それぞれ異なる競争ポジションを反映した、合理的な戦略選択だと理解できる。

Teslaのイベント直前という、タイミングの妙

今回の両社の発表が、Teslaの9月3日イベントの直前に行われたという事実も、見逃せない。以前取り上げたように、Teslaは既にネバダ州で、最大5,000台のロボタクシー運行許可を取得しているが、同社のCybercabチーフエンジニア自身が「2,500台程度が現実的」と、控えめな見通しを示していた。

WaymoとZooxが、Teslaの発表前にあえて自社の拡大戦略を打ち出したのは、市場の関心がTeslaに集中する直前に、自社の存在感を改めて印象付けようとする、意図的なタイミング設定だった可能性が高い。9月3日のTesla発表で、実際にどのような数字と計画が示されるのか、そしてそれが、WaymoやZooxが既に積み上げてきた実績と比較して、どう評価されるのかが、次の焦点になる。

ソフト屋として見ておきたいこと

WaymoとZooxの今回の発表は、「拡大」という同じ言葉を使っていても、その中身は大きく異なるという、この業界を評価する上での基本的な教訓を、改めて示している。「新しい都市への進出」というニュースを見た際には、それが商用サービスの開始なのか、それとも人間の監督下でのテスト走行の開始なのかを、常に区別して評価する必要がある。

Waymoが積み上げてきた、週50万回という具体的な運行実績は、この業界において、現時点で最も信頼できる「検証済みの数字」の一つだと言える。今後、Zooxがラスベガス以外の都市で、実際に商用サービスへと移行していくペース、そしてTeslaが9月3日にどのような具体的な計画を示すのか、引き続き注視していきたい。

参考：www.cnbc.com／techstartups.com／blockonomi.com

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