拓海先生、最近部下から『AIで脅威モデリングを効率化できる』って話を聞きましてね。実務に役立つ話なら投資も考えたいのですが、要するにどこが変わるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この研究は現場の経験則――トレードクラフトをプロンプトという形でAIに組み込み、専門家の思考を支援するコパイロットを作るんですよ。
トレードクラフトって、現場の暗黙知ってことですか。うちの現場の人が使えるようになるなら良いが、どう現場知識を入れるんでしょう。
素晴らしい着眼点ですね！ここが肝で、研究では“tradecraft prompting”という手法を使います。現場が普段行っている分解や脅威想定の手順を、AIに与える設計図に落とし込むんです。要点を3つにまとめると、現場知の形式化、段階的プロンプト処理、結果のカテゴリ化、です。
なるほど。で、実務で怖いのは誤った提案を信じてしまうことです。AIの出力をそのまま信頼してしまうリスクはどう考えられていますか。
その不安、重要です！本論文は出力の根拠づけ（grounding）と段階的な確認ポイントを重視しています。AIが提示する候補を人が検証する作業フローを設計し、誤りを減らすためのチェーン化された問いかけで出力を精査できるようにしているんです。
これって要するに、AIが勝手に決めるんじゃなくて、現場の人が使える『相談窓口』をソフト化したということですか。
その通りです。素晴らしい着眼点ですね！さらに言えば、AIは現場のやり方を再現するテンプレートを出すことで、検証コストを下げ、経験の少ない担当者でも合理的な脅威想定を行えるようにするんですよ。
導入のコスト対効果を見たいのですが、短期で得られる効果と長期的な改善はどんな感じですか。
良い質問ですね！短期的には、作業時間の削減とレビューの均質化が期待できます。長期的には現場の暗黙知を形式知として蓄積でき、組織全体の深い脅威想定能力が底上げされます。要点を3つにまとめると、即効性のある効率化、継続的な知識蓄積、ヒューマン・イン・ザ・ループの安全性です。
現場の人間が使うなら操作は簡単ですか。うちの担当者は細かい設定が苦手でして。
素晴らしい着眼点ですね！本研究の設計思想は“軽量で段階的”です。初期は最低限のシステム情報を入力すればAIが分解や脅威候補を提示し、その後、人が確認しながら深掘りする流れですから、極端に複雑な操作は不要です。大丈夫、一緒に手順を作れば必ずできますよ。
分かりました。では最後に、私の言葉でこの論文の要点を整理して良いですか。時間を取らせてもらいましたが、勉強になりました。
ぜひお願いします。田中専務の言葉で整理することが一番の理解の証拠ですから。
要するに、Auspexは現場の脅威発見のやり方をAIに“教え込んで”便利な相談相手を作るもので、短期は効率改善、長期は知識の蓄積につながる。だが出力はチェックして使うという点を忘れない、という理解で間違いありませんか。
その理解で完璧ですよ、田中専務。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究は脅威モデリングの熟練者が行ってきた手順や判断基準（トレードクラフト）をプロンプトという形でAIに組み込み、現場で使えるコパイロットを提示した点で従来を大きく変えた。従来のAI支援はログ解析やイベント対応の補助に偏ることが多かったが、本研究は設計段階のシステム分解や脅威想定という上流工程に直接介入し、非専門家でも一貫した脅威モデルを得られる点が革新的である。
基礎的には、Generative AI（生成型人工知能）を用いて入力されたシステム記述を段階的に分析し、脅威候補を列挙、さらにMITRE ATT&CK（MITRE ATT&CK）等の体系に照らして分類する流れを作る。ここでの核心は“tradecraft prompting”というプロンプト設計であり、現場の暗黙知を形式知に翻訳してAIに提示する仕組みである。これにより、早期段階から組織的に脅威を俯瞰できるようになる。
ビジネス上の意義は明確である。上流工程での脅威検出が早まれば、設計修正やコストのかかる後戻りを防げる。経営判断の観点では、初期投入での効果と長期的な知識蓄積の双方を期待できる点が評価できる。投資対効果を図る際には、作業時間の短縮だけでなく、組織内の脆弱性発見の精度向上という無形の価値も考慮に入れるべきである。
位置づけとしては、これは単なる自動化ツールではなく、専門家の思考様式を再現・補助する設計支援ツールだ。したがって導入には現場のワークフローに合わせた段階的な適応と、人による検証プロセスの組み込みが不可欠である。AIを全面信頼せず、人が最終判断を行う設計が肝要である。
最後に、本研究は軽量でモジュール化された設計思想を持つため、既存のセキュリティ運用や開発プロセスに段階的に組み込める点が実務的な魅力である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究では、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を用いたログ解析や事象対応支援が中心で、現場の設計意図や分解手順を直接扱うものは少なかった。たとえばシステムログや脅威フィードを解析してアクションを提案するものはあったが、設計段階での脅威モデリングそのものを自動化するアプローチは限られている。本研究はここに踏み込み、現場のトレードクラフトをプロンプトに変換してAIに実行させる点で差別化されている。
もう一つの違いはプロンプトのチェーン化である。単発の問いかけで結果を得るのではなく、システム分解→脅威候補抽出→カテゴリ化→根拠提示という段階を踏むことで、出力の一貫性と検証性を高めている。これによりAIの出力がブラックボックス化しにくくなり、現場での採用障壁を下げる役割を果たす。
関連手法の中には自己整合性やチェーン・オブ・ソート（chain-of-thought）を使う例もあるが、本研究はそれらをトレードクラフトの形式化に特化している点が新しい。つまり、単に説明を生成するだけでなく、脅威モデリングの「やり方そのもの」をテンプレート化している。
ビジネス的には、これは社内の人材育成にも寄与する。経験者の思考を再現するプロンプトは、新任担当者の教育コストを下げ、組織の知識基盤を平準化する。競合との差別化は単に検出率ではなく、運用可能な知識転移の仕組みにある。
要するに、先行研究が“何を検出するか”に重心を置いたのに対し、本研究は“どう考えるか”をAIに組み込む点で実践的差別化を図っている。
3.中核となる技術的要素
中核はtradecraft promptingである。ここで使う用語を初出で示すと、Prompting（プロンプト：AIへの指示文）、Chain-of-Thought（思考の連鎖：段階的推論の誘導）、Grounding（根拠づけ：出力を外部情報に紐づける手法）である。これらを組み合わせ、システム記述を段階的に分解し、各フェーズでAIに適切な問いを投げる設計を行う。
具体的にはまずシステム構成やデータフローの記述を受け取り、AIによりコンポーネントごとの機能と境界を識別する。次に各コンポーネントについて脅威カテゴリを生成し、最後にMITRE ATT&CK（MITRE ATT&CK）等の体系にマッピングして優先度付けする。重要なのは、この過程で現場のチェックポイントを挿入し、人が介在して出力を改良できるようにしている点である。
技術的課題としては、プロンプトの品質とモデルの一貫性が鍵になる。プロンプトが不十分だと誤った分解や過小評価が生じるため、トレードクラフトの表現やテンプレート設計が重要である。また生成型AIの特性上、確信的だが誤った情報が出るリスクがあり、Groundingと人の検証が欠かせない。
実装面ではモジュール化と段階的導入を推奨する。初期段階では限定的なシステム領域で検証を行い、成功事例をもとにプロンプトを洗練して展開することで、現場負荷を抑えつつ精度を高められる。
最終的に技術的なゴールは、非専門家でも信頼できる脅威モデルを短時間で提示できることにある。これは運用コスト低減と早期設計改善の両方につながる。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法は実務に即した評価設計を採るべきである。具体的には既存の脅威モデリング作業をベースラインとし、Auspex風のプロンプト駆動システムでどれだけ作業時間が減り、発見される脅威の網羅性や再現性が向上するかを比較する。ここで重要なのは定量評価と定性評価を両立させることで、数値だけでない実務的有用性を示す点である。
成果としては、研究は軽量なtradecraft promptingのみでも有意義な脅威候補の列挙と体系化が可能であることを示した。特に設計フェーズでの早期発見が増え、後工程での手戻りを減らす効果が確認された。さらに階層的なATT&CKマッピングにより、対応優先度の判断が容易になったという報告がある。
ただし評価には限界もある。現時点の検証は限定的なケーススタディやプレプリント段階の結果に依存する部分があるため、業種やシステム規模を横断した大規模検証が今後必要である。加えて人間の検証プロセスをどの程度設計に組み込むかで実運用の効果は大きく変わる。
実務導入の観点では、短期的な効果（作業効率化）と長期的効果（知識蓄積・平準化）の両方を測る指標を用意することが肝要である。ROIを明示するには、作業コスト削減だけでなく、設計修正回数の減少やインシデント予防の期待値も考慮に入れる必要がある。
総じて、本研究は有望な初期実証を示しているが、本格運用を判断するには現場適用の追加実証とプロンプト運用ルールの整備が求められる。
5.研究を巡る議論と課題
議論点の一つは対象範囲の限定性である。脅威モデリングは技術的観点に偏りがちで、組織プロセスや人的要因、ビジネス優先度といった非技術面のリスクを十分に扱えない可能性がある。研究はtradecraft promptingの拡張とGroundingによってこれらを考慮し得ると述べるが、実際の業務でどの程度カバーできるかは議論の余地がある。
またAIの出力信頼性に対する懸念も継続的な課題である。生成モデルは時に確信的な誤りを出すため、組織は人が必ず最終判断するプロセスを設計する必要がある。ここでの議論は技術的な改善だけでなく、運用ルールと責任の所在を明確にすることに及ぶ。
倫理やセキュリティの観点も無視できない。脅威情報や設計情報をAIに与える際の機密性保護や、生成された脅威情報の誤用防止など、運用ポリシーが不可欠である。これらは技術の側だけでなく、法務やガバナンスと連携して整備しなければならない。
最後に、スケーラビリティの問題が残る。小規模なシステムや明確なドメインでは有効性が高いが、複雑で相互依存する大規模システムでの適用にはさらなる工夫が必要である。プロンプトの階層化や専門領域別のテンプレート化が今後の開発課題になる。
総括すれば、本研究は実務的価値を示しつつも、運用面とガバナンス面での整備を求めるという現実的な議論を呼び起こすものである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず実運用に近い大規模なフィールド試験が必要である。業種やシステム規模を横断する評価を行い、プロンプトの汎用性とドメイン依存性を明らかにすることが最優先である。また人間の判断介入ポイントを定義し、役割分担とプロセスの標準化を進める必要がある。
技術面ではGrounding手法の強化が重要である。外部データベースや設計ドキュメントと自動的に照合して出力に根拠を付与する仕組みを整備すれば、現場の信頼性は大きく向上する。さらにプロンプトの自動最適化や継続学習の仕組みも研究課題として期待される。
教育面ではトレードクラフトの形式知化を進めることで、人材育成と運用安定化を図るべきだ。具体的にはプロンプトテンプレートのカタログ化や成功事例のライブラリ化を行い、新任者が段階的に学べる教材を整備することが効果的である。
経営判断としては、導入にあたって段階的投資と評価指標の設定を行い、短期的効果と長期的価値を分けて測ることを推奨する。これにより投資対効果の見える化が進み、現場への負担を抑えつつ改善を継続できる。
最後に、関連キーワードとして検索に使える用語を挙げる。Auspex, tradecraft prompting, threat modeling copilot, generative AI for security, MITRE ATT&CK mapping などで検索すると関連情報が得られる。
会議で使えるフレーズ集
「この仕組みは現場のトレードクラフトをテンプレート化し、非専門家でも一貫した脅威モデルを得られる点が価値です。」
「導入は段階的に行い、AI出力は必ず人が検証する体制を前提にしましょう。」
「短期での作業効率化と長期での知識蓄積、両方の効果を見込めるか評価指標を分けて設定します。」
「まずは小さな領域でパイロットを回し、プロンプトの改善を経てスケールアウトする方針が現実的です。」
