AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「スマートコントラクトにAIで脆弱性検出を入れたい」と言われたのですが、正直ピンと来なくてして。これって要するに我々の現場で使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、順を追って整理すれば導入可否の見通しが立てられるんですよ。まず結論だけ言うと、機械学習での脆弱性検出は現場の早期発見には有効である一方、完全自動化はまだ難しい、という点がポイントです。
要するに、人のチェックを全部代替するほどには頼れないが、最初の掃き出しには使える、という理解でいいですか。
その通りですよ。もう少し分かりやすく言うと、機械学習は「疑わしい箇所を旗で示す」役目に優れており、人はその旗に従って深掘り検査を行えば良いのです。導入のポイントは三つで、データの質、誤検出対策、運用フローの設計です。
データの質というのは、どの程度の手間がかかるのですか。うちの現場では過去の履歴がまとまっていないのですが。
良い質問ですね。機械学習は過去の「正解ラベル」が重要です。過去の脆弱性事例や正常コードのサンプルがあれば精度が上がります。ない場合は公開データセットや業界の共有データを活用し、初期はルールベースの検査と組み合わせるのが現実的です。
誤検出が多いと現場が疲弊しそうですね。誤検出の削減はどうするのですか。
誤検出はモデルの閾値設定や、アンサンブル（複数モデルの組み合わせ）で抑えられます。また現場ルールを反映したフィルタを入れることで無駄な通知を減らせます。運用では初期フェーズを『参考表示』にして、現場の合意を得ながら閾値を調整するのが定石です。
なるほど。投資対効果の感触が欲しいのですが、効果の出方はどういう形で見えるのでしょうか。
投資対効果は検出で防げた想定損失額、レビュー工数の削減、外部監査コストの低下で測れます。初期導入ではまずレビュー工数の削減をKPIに設定し、脆弱性検出率と誤検出率をモニタリングしていくと分かりやすいです。
これって要するに、まずは低コストで試せるパイロットを回して効果が見えたら本格導入、という段取りでいいですか。
はい、その理解で完全に合っていますよ。最初は限定プロジェクトでデータを集め、閾値とワークフローを実運用に合わせて調整し、本格展開時に自動化を段階的に進めると投資対効果が最大化できます。
分かりました。私の理解で整理しますと、機械学習は現場の“旗振り役”として有用で、データと運用設計が肝心、段階的に導入して成果を確認する、ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
