拓海さん、最近の論文でAIがサイバー攻撃の問題で凄い結果を出したと聞きました。ウチの現場も心配になってきまして、まず結論だけ端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この研究は「外部の群衆（crowd）を使ってAIの使い方を引き出すと、AIのサイバー能力が想定よりも大きく見える」ことを示しています。大丈夫、一緒に整理すれば理解できますよ。
群衆に頼むというのは要するに外注みたいなものですか？それで性能が変わるというのは、どういうことですか。
よい質問です！ここで重要なのは“AI elicitation（AI elicitation、AIの性能引き出し）”という考え方です。AIは入力の出し方次第で性能が大きく変わる。社外に多様な使い手を開放すると、思わぬ使い方が発見され、短時間で高性能を引き出せることがあるのです。
なるほど。具体的にどうやって試したのですか。うちでも真似できる手法でしょうか。
この研究ではCapture The Flag (CTF)（旗取りコンテスト）というサイバーセキュリティの競技を舞台に、AIチームを一般参加に開放しました。AI同士や人間と競わせることで、どれだけ実戦的に使えるかを測ったのです。要点は3つ、開放性、多様性、実戦対戦であると整理できますよ。
これって要するに外の人に試してもらえば、AIの本当の力が見えるということ？投資対効果はどう見ればいいですか。
その通りですよ。要するに外部市場での評価は、社内だけの評価よりも早く、低コストで「現実的な力」を示してくれる可能性がある。費用対効果を判断するには、期待するリスク低減や運用改善と比較して、少額の懸賞金や運営コストでどれだけ早く情報が得られるかを見るとよいです。
具体的な成果はどの程度でしたか。ウチの情報資産がどれほど危ないか、数字で示してほしいのですが。
試合結果で言えば、AIチームは二つの大会で上位5〜10%に入る実力を見せ、短時間（人間で1時間程度の工数）で解ける課題を安定してこなしました。数字は明確で、少額の賞金プールでもAIが急速に頭角を現したのです。つまり守りの準備を甘くすべきではないという警告ですよ。
運用面ではどう対応すればいいですか。現場に負担をかけずにできる対策が知りたいです。
対策は三段階が実務的です。第一に基礎対策の徹底、アクセス制御とログ監視を強化すること。第二に外部評価の活用、CTFや脆弱性報奨プログラム（bug bounty）を限定的に使い知見を得ること。第三に教育と運用の自動化で現場負荷を減らすこと。どれも段階的に進められますよ。
よくわかりました。最後に、私が役員会で一言で説明するなら何と言えばいいですか。短く3点でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！三点に要約します。第一、外部での評価はAIの実力を迅速に示す。第二、少額の投資で大きな示唆が得られる。第三、現場対策は段階的に自動化・教育で負担を下げられる。これで役員会でも十分説明できますよ。
わかりました。自分の言葉でまとめます。外部の人に試してもらうことでAIの本当の力が短期間で見える。少額で有効な情報が得られるので、まず外部評価を試してから投資を判断する、ということでよろしいですね。
1. 概要と位置づけ
本研究は、AIの攻撃的なサイバー能力を測る従来の方法に対し、群衆（crowdsourcing）を用いた外部評価が有用であることを示した点で重要である。従来の評価は多くの場合、開発者側で内部評価を行い、評価者の先入観や使い手の経験差によりAIの真の能力を見落とすことがあった。本研究は外部の多様なチームをCTF（Capture The Flag (CTF)（旗取りコンテスト））競技に参加させ、実戦的な課題で競わせることで、AIの“現場で使える”能力を発見した。
このアプローチは、AI elicitation（AI elicitation、AIの性能引き出し）の実践において、内部クローズド評価だけでは捉えにくい挙動や最適なプロンプト設計が市場原理を通じて短期間に洗い出される可能性を示す。実際に、少額の懸賞金で集めたAIチームが上位に入り、人間の参加者と同等ないしそれ以上の成果を上げた事実は、評価のあり方を問い直す契機となる。
経営レベルでは、本研究が示すのは「低コストで現実的なリスク認識を高める手段」であるという点だ。つまり、サイバーリスクの見積りや対策の優先順位付けにおいて、従来のベンチマークだけでなく外部の実戦的評価を活用することで、より迅速に意思決定ができる。
研究の位置づけとしては、AI安全やガバナンスの議論に直接寄与する応用研究であり、技術的革新よりも評価手法の革新に重心がある。したがって、経営判断に直結する実務的な示唆を多く含む点が評価できる。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くはモデル単体のベンチマーク評価や、開発者主導のプロンプトチューニングに依拠してきた。これらは再現性や比較性の面で有利である一方、実戦での使い手の創意工夫によって引き出される性能を見落としやすい。今回の研究は群衆を活用することで、多様な使い手が生み出す創意工夫を評価に取り込んだ点が新しい。
特に差別化された点は二つある。第一に、AIチームを一般のCTF競技に直接参加させることで、ヒト対AIの相対的性能を同一条件で測定した点。第二に、外部の市場メカニズム（懸賞金や競争）を誘引力として利用し、多様な戦略実装を短期間で集めた点だ。これにより、単一研究者が見落としがちなエッジケースも発見された。
加えて、本研究は人間側の作業時間データを並行して収集し、AIが解決した課題の工数換算を行っている。これにより「AIが代替できる労力の目安」を実務的に示した点で先行研究と一線を画する。
経営判断において重要なのは、これらの差分がリスク評価や投資判断に直結する点である。内部評価だけで安心せず、外部の声を早期に取り入れることが、意思決定の質を高める。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術的核は、AIの性能を最大限引き出すためのプロンプトやワークフローの探索プロセス、すなわちAI elicitationにある。AI elicitationは、入力文の言い回しや外部ツールの連携方法を工夫することで、同じモデルからより高い成果を引き出す技術的手法群を指す。これを群衆に委ねることで、多様な発見が生じる。
また、CTFという問題設定は暗号解析、リバースエンジニアリング、Web脆弱性探索など多領域を包含し、そのためAIの汎用的な推論力とツール連携能力が試される。研究はAIが外部ツールを呼び出してタスクを自動化するパイプラインの設計や、短時間で人間の1時間相当の作業を代替する能力の分析に注力している。
これらを評価するための計測指標も重要である。単純な正答率に留まらず、解決までの時間、再現性、ヒューマンの作業換算などを複合的に評価し、実務上の意味づけを行っている点が技術的特徴だ。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は二つの大規模CTFイベントを舞台に実行された。AI vs. HumansトラックとCyber Apocalypseトラックで、延べ数千のチーム・参加者が集まり、AIチームは全体の上位5–10%に入る成果を示した。研究は賞金総額が小額でもAIが高順位に食い込む現象を観測し、外部市場の効率性を示した。
さらに、METRの方法論（METR’s methodology）（Kwa et al. 2025）に準じた人間労力換算を行い、AIが解いた多くの課題は中央値の人間参加者で1時間以内の作業で済むことを示した。これはAIが実務レベルで即戦力になり得ることを意味する。
観察結果は再現可能性と実行コストの低さの両立を示しており、外部公開イベントを継続的に運用することで、リアルタイムな状況把握が可能になると結論づけている。
5. 研究を巡る議論と課題
得られた知見は有益である一方、いくつかの重要な議論点と限界が存在する。第一に、外部評価は透明性と倫理の問題を伴う。攻撃的な能力の評価は誤用リスクを内包するため、運営には明確なルール作りが不可欠である。第二に、群衆のスキルセットに依存するため、評価結果が時点依存的である点に注意が必要だ。
第三に、研究は一過性のイベントで得られたデータに基づくため、長期的なトレンドやモデルの進化速度を十分に捉えているとは言えない。したがって継続的な運用とデータの蓄積が必要であり、単発での結論決定は避けるべきである。
最後に、実務導入の視点では、外部評価から得た示唆をどのように社内対策に落とし込むかが課題となる。検出・対応体制の整備と人材育成を並行して進める必要がある。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は、外部評価を定期化し、時間軸に沿ったAI能力の変化を追うことが重要である。具体的には、懸賞金規模や参加者の多様性を変化させた実験を繰り返し、評価の感度やロバスト性を検証することが望まれる。また、倫理的・法的枠組みを先に整備し、安全な実験手法を確立することが必須である。
併せて、経営層向けの翻訳作業も必要だ。技術的な結果を投資やリスク管理に直結する指標に変換する「経営用ダッシュボード」の開発が有効である。検索に役立つ英語キーワードは次の通りである：AI elicitation, crowdsourced elicitation, AI in CTF, AI cyber capabilities, capture the flag。
会議で使えるフレーズ集
「外部評価（crowdsourced elicitation）を試すことで、短期間かつ低コストでAIの実戦能力を把握できます。」
「今回の研究は、少額の懸賞でもAIが人間と同等以上の成果を出したため、防御優先度の見直しが必要です。」
「まずは限定運用で外部CTFや脆弱性報奨プログラムを試し、得られた示唆を元に段階的に投資判断を行いましょう。」
引用元: http://arxiv.org/pdf/2505.19915v1
A. Petrov, D. Volkov, “Evaluating AI cyber capabilities with crowdsourced elicitation,” arXiv preprint arXiv:2505.19915v1, 2025.
