拓海先生、最近部下から「CTIにAIを使え」と言われて困っています。そもそもCTIって何ができるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！CTIはCyber Threat Intelligence（サイバー脅威インテリジェンス）で、攻撃の兆候や手口、攻撃者の関係性を把握して防御に活かすものですよ。
なるほど。ただ日々膨大なレポートが出てきて、読むだけで手一杯です。AIならそれを自動で整理してくれるのですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今回の研究はLarge Language Models（LLMs、大規模言語モデル）とKnowledge Graph（KG、知識グラフ）を組み合わせて、レポートから「誰が」「何を」「どうした」を抜き出すことを目指しているんです。
これって要するに自動で関係性を取り出せるということ？導入コストや効果はどう見ればいいですか。
いい質問ですね。要点は三つあります。第一に自動抽出で人的コストを下げられること、第二に知識グラフで疑問に即答できる検索性、第三に予測（Link Prediction）で未知の関係を示唆できることです。これらが投資対効果を左右しますよ。
実際にどうやって精度を担保するのですか。うちの現場は専門家が少ないのでブラックボックスは怖いのです。
その不安は正当です。研究ではROUGEスコアや人手による評価でモデルを比較し、ガイダンスフレームワークとファインチューニングが効果的だったと報告しています。つまり評価指標と人の検証を組み合わせる運用が鍵です。
では、当社レベルでまず何から始めればリスクを抑えられますか。予算も人手も限られています。
安心してください。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなレポートセットでプロトタイプを作り、抽出結果を専門家がレビューする体制を作ることです。要点を三つにまとめると、対象範囲の限定、評価指標の設定、段階的導入です。
なるほど、やはり段階的にやるのが現実的ですね。これって要するに、まず試作して効果を測り、次に業務へ広げるという流れで間違いないですか。
おっしゃる通りです。加えて重要なのは説明可能性と運用ルールの明確化です。技術だけでなく、運用プロセスを整えることで初めて投資対効果が出ますよ。
わかりました。では私の言葉でまとめます。まず小さく試し、モデルの出力を人が確かめられる体制を作り、改善を重ねてから業務へ広げる。これで進めましょう。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本研究は大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）と知識グラフ（Knowledge Graph, KG）を組み合わせることで、非構造化のサイバー脅威インテリジェンス（CTI）から実用的に使える情報を抽出し、構造化して検索や予測に活かせることを示した点で重要である。特に、既存の手作業中心の解析を自動化して人的負担を下げる可能性が最も大きく改善された。
この価値は、レポートやブログ、脅威アラートなどテキスト主体の情報源が膨大化している現状に直接効く点にある。企業のセキュリティ運用では情報の取捨選択に時間がかかっており、ここを自動化できれば意思決定は速くなる。技術的に目新しいのは、単に抜き出すだけでなく関係性をグラフで表現し、リンク予測で未知の関連を示唆する点だ。
本研究は小規模実験で有望な結果を示しているが、スケールや運用面での課題は残る。評価指標や人手による検証を組み合わせる運用設計が不可欠である。つまり研究は実務応用の橋渡しをする試みとして評価できる。
ビジネスの比喩で言えば、LLMは大量の文書から「原材料」を取り出す機械、KGはその原材料を「倉庫で分類しすぐ取り出せる棚」に整理する仕組みである。両者を組み合わせることで、現場が必要な情報をすぐ取り出せるようになる。
本節の結論として、経営判断に直結するのは自動化によるコスト低減と意思決定速度の向上であり、それが実現できれば投資に値すると言える。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では、CTIの自動抽出において主にルールベースや従来型の自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）を使った手法が示されてきた。これらは一定の精度を出すが、表現の多様性や未知の語彙に弱く、更新コストが高いという問題がある。
本研究の差別化点は、オープンソースの最新LLMを活用し、プロンプトベースのfew-shot学習やガイダンスフレームワーク、そしてファインチューニングを比較検討した点にある。これにより単発のルールよりも柔軟で拡張性のある抽出が可能になった。
もう一つの差別化は、抽出したトリプル（subject-predicate-object）を直接知識グラフに組み込み、さらにリンク予測タスクに適用して実効的な示唆を得ようとした点である。単なる抽出ではなく、その後の検索や推論に直接つなげている。
結果として、ガイダンスフレームワークやファインチューニングが単なるプロンプト工夫よりも有効であったとされる点が、技術的な新規性である。現場に落とし込む際の示唆が明確になったと言える。
経営層に向けて言えば、先行技術に比べて運用性と精度のバランスを改善し、段階的導入を現実的にした点が本研究の価値である。
3.中核となる技術的要素
中心技術は三つある。第一はLarge Language Models（LLMs）で、ここではLlama 2、Mistral 7B Instruct、Zephyrなどが評価対象になっている。LLMは多様な文章表現から意味関係を推定できる点が強みである。
第二はKnowledge Graph（KG）で、抽出したトリプルをノードとエッジの形式で表現し、検索性や推論の基盤を提供する役割を果たす。KGを用いることで、単一の文書を超えた横断的な関係探索が可能になる。
第三は抽出手法の評価と改善手段で、few-shotのプロンプト設計、ガイダンスフレームワークによる入力の誘導、そしてデータを用いたファインチューニングが含まれる。各手法は精度とコストのトレードオフを生む。
これらを合わせることで、レポートから「トリプル」を抽出しKGに組み込み、さらにLink Prediction（リンク予測）で未知の関係を提案するエンドツーエンドの流れが構築される。現場ではこの流れを段階的に実装することが重要だ。
技術的なポイントを一言でまとめると、LLMは原材料抽出、KGは整理と照会、そして評価手段は品質保証の役を担うということである。
4.有効性の検証方法と成果
研究ではROUGEスコアなどの自動評価指標に加え、人手評価を併用してモデルの出力品質を判定している。ROUGEは要約評価で用いられる指標群であり、抽出されたテキストの重複度や網羅性を数値化するために使われる。
実験結果では、ガイダンスフレームワークとファインチューニングを併用したモデル群が、単なるfew-shotプロンプトのみの方式を上回る傾向が見られた。つまり入力側の誘導とモデルの適応が両立すると性能が向上する。
また有望モデルを使ってKGを生成し、リンク予測タスクを行ったところ、既知の関係の再発見や、専門家が見落としていた示唆が得られるケースがあった。実務での有用性を示す証拠として評価できる。
ただし実験は小規模データ中心であり、大規模運用時のスケール課題やノイズ耐性、継続的学習の必要性は残る。現場導入には追加の検証と運用設計が求められる。
結びとして、検証は実務導入の第一歩を示すものであり、評価指標と専門家レビューの組み合わせが現場での信頼性担保に不可欠である。
5.研究を巡る議論と課題
本研究が示す課題は主に三点ある。第一にスケールの問題で、LLMを大量のCTIデータに適用した際の計算コストと運用コストをどう抑えるかが問われる。特にオンプレミスでの運用を選ぶ場合は設備投資が無視できない。
第二に精度と説明可能性のトレードオフである。高性能モデルはしばしばブラックボックスになりがちだ。特にセキュリティ領域では誤認のコストが高いため、出力の根拠を示す仕組みが必要になる。
第三にデータ品質とアノテーションの問題である。ファインチューニングや評価には質の高いラベル付きデータが必要であり、それを準備するための人的コストが評価の成否を左右する。運用前にデータ整備計画を立てるべきである。
また倫理や法令対応も議論点である。外部レポートや脆弱性情報の扱いは機密性に関わる可能性があり、データ取得と保管、共有のルール整備が求められる。
総じて、技術的可能性は示されたが、経営的判断としてはコスト、説明性、データ準備の見積もりを十分に行う必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は大規模データでの実証やリアルタイムストリーミングデータへの対応、継続学習（continual learning）によるモデルの更新性の確保が重要になる。モデルを一度作って終わりにせず、攻撃の変化に追従させる運用設計が必要だ。
また説明可能性の向上に向けた手法、例えば抽出結果に対して根拠となるソースのスコアリングやチェーン・オブ・エビデンス（evidence chain）を付与する研究が望まれる。これにより現場の信頼が向上する。
さらに、標準的なトリプル形式やオントロジーの整備が進めば、異なる組織間での知見共有や共同防御の基盤が築ける。業界横断のデータモデル作りが次の一手だ。
経営的には、小さく速く検証し、効果が見えたら段階的に投資を増やすアプローチが推奨される。技術と運用のセットで進めることが成功の鍵である。
検索に使える英語キーワード：Cyber Threat Intelligence, Knowledge Graph, Large Language Model, LLM, Llama 2, Mistral 7B, Zephyr, knowledge extraction, link prediction
会議で使えるフレーズ集
「まず小さくプロトタイプを作り、抽出結果を専門家が検証する運用を確立しましょう。」
「投資対効果を測るために、検証期間と評価指標（ROUGEなど）を明確に設定します。」
「導入は段階的に行い、説明可能性の担保とデータ品質の改善を並行して進めます。」
