AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、AIと量子暗号の話が社内で出てまして、正直言って私には難しすぎます。要点だけ教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この研究は「生成AI（Generative AI）を使って量子暗号の弱点を見つけ出し、対策を検証する」ことを目指しているんですよ。
これって要するに、AIに攻めさせて守りを試す、つまりリスクを事前に見つけるということですか？現場に入れるときの費用対効果が気になります。
まさにその通りです。要点を3つに分けると、1) 生成AIで攻撃や誤用シナリオを作る、2) 量子鍵配送プロトコル（BB84）やNIST承認の耐量子暗号をシミュレーションする、3) AIの結果を基に脆弱性に優先順位を付けて対策する、という流れになりますよ。
なるほど。BB84って聞いたことはありますが、それは会社でどう役立つのですか？我々は既存システムの置き換えに大きな投資はできません。
BB84はBB84（BB84 protocol）という英語表記で知られる量子鍵配送の古典的な方法で、要は将来量子コンピュータが出てきても安全を担保する先端技術のプロトタイプです。今すぐ全面導入を薦めるのではなく、リスク評価のための検証ツールとして段階的に試せますよ。
実際にやるなら人手もかかりますか。社内にAI専門家はいません。外注で済ませられるのでしょうか。
できます。実務的には外注でPoC（概念実証）を回し、内部には「評価できる人」を1人置くのが現実的です。投資対効果の観点では、まず短期間のシミュレーションで主要リスクを洗い出し、その結果を基に投資判断を行えば無駄が少ないです。
これって要するに、まずは文書化された攻撃シナリオをAIで作って試験し、その結果で投資の優先順位を付けるということですね？
