AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「TTPの解析にAIを使える」と言われたのですが、正直ピンと来ません。TTPって何が変わるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！TTPは攻撃者の振る舞いの設計図のようなものです。今回の論文は、その設計図をAIで読み解き、経営や現場で使える要点に変える方法を示していますよ。
なるほど。ただ「AIで読み解く」と言われても、どのAIが良いのか判断できません。小さいモデルと大きいモデルで結果が違うと聞きましたが、どちらが現場で役に立つんでしょう？
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、今回の研究では大きな生成型モデルを外部検索（RAG）で補強すると、より実務的な洞察が得られると示しています。小型の分類特化モデルは安定しているが、文脈が足りない場面で弱いのですよ。
これって要するに、RAGを使えば大きなモデルでも現場の資料を参照しながら答えられるということ？扱いやすさと精度のどちらを取るかが問題ってことですか？
その理解で合っていますよ。簡単に言うと要点は三つです。第一に、外部知識を引いてくるRAGは現場資料と照合できるため解釈の信頼性が上がる。第二に、デコーダ中心の大規模モデルは文章生成が得意で、要約や説明に適している。第三に、ただし誤り（ファクトミス）のリスクはあるので、検証プロセスが不可欠です。
検証プロセスというと、現場の誰が何を確認するのかイメージが湧きません。精度が高くても運用コストが増えるなら導入は躊躇します。
素晴らしい着眼点ですね！運用は設計次第で負担を抑えられますよ。まずは限定的な業務、例えば特定のTTPカテゴリだけに適用し、人が最終確認する仕組みを作る。次に自動化できる部分は段階的に増やす。こうした段取りで投資対効果を見ながら進められるんです。
それなら現実的です。最後に確認ですが、まとめると我々は何を期待すれば良いですか？要点をシンプルに教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。RAG付きの大規模生成モデルは現場文脈に沿った解釈力を示す。分類特化モデルは安定して再現性がある。導入は小さく始め、ヒューマンインザループで検証してから拡大するのが成功の道筋です。
わかりました。自分の言葉で言い直すと、RAGで現場資料を引きながら大きな生成型モデルを使えば、TTPの意図やタクティクスを実務で使える形に変換できそうだ、と。
