拓海先生、最近部下から『この論文を参考にすればAIでマルウェア対策が進む』と言われまして、正直ピンと来ないのです。要点を端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！この研究は結論を一言で言えば、専門家の視点（機能や振る舞い）を機械可読なJSONに整理して、LLMを含むAIに与えることで分類精度と説明性を同時に高められる、というものですよ。
なるほど。要するに生データをありのまま食わせるのではなく、専門家が見るように“意味づけ”してからAIに渡す、ということですか。
その通りです。具体的には、Portable Executable (PE)（ポータブル実行形式）ファイルの静的情報と実行時の振る舞いを一つのJSONにまとめ、MITRE ATT&CKやMalware Behavior Catalog (MBC)のような専門知識も紐付けるのです。
それは現場のアナリストが普段やっている“所見”を機械にわかる形で与える、という理解でよいですか。これって要するに現場知識のデジタル化ということ？
まさにそうです。専門家の視点を整理したセマンティック前処理を行えば、AIの判断が人間の説明とつながりやすくなり、結果の解釈や運用がしやすくなるんですよ。
導入コストや運用はどうでしょう。結局、投資対効果が大事でして、簡単に既存環境に組み込めるものですか。
良い質問です。要点を3つで整理しますね。1つ、前処理はモジュール化されているため既存の解析パイプラインに挿入しやすい。2つ、生成されるJSONは人間が読めるため運用負荷が低い。3つ、モデル学習に必要なデータを意味単位で抽出するため、小規模データでも効果が出やすい、という利点がありますよ。
説明が分かりやすいです。では精度の話ですが、本当に実業務で使える数値が出ているのですか。
論文では、複雑で実務に近いデータセットを用いて学習した場合に、重み付き平均のF1スコア（F1-score）で0.94という高い値を報告しています。これは分類タスクでのバランスの取れた性能を示す指標ですから、実務での利用可能性を示唆しますよ。
では実装面で気をつける点を教えてください。偽陽性や未知のパッカーなど、現場で問題になりそうな点はありますか。
その点もきちんと論じられています。課題はデータの偏り、未知の振る舞い、前処理のメンテナンス性です。運用では定期的なルール更新とヒューマンイン・ザ・ループの仕組みを組み合わせれば実用性は向上しますよ。
分かりました。これを社内に説明するには短くまとめる必要があります。要点を一言で言うと、どう伝えればいいですか。
一言で言えば、『専門家の所見を機械が読める形に整理してAIに与えることで、精度と説明性を同時に高めるアプローチ』です。大丈夫、一緒に導入計画を作れば必ずできますよ。
では私の言葉で整理して終わります。専門家の視点をJSONで整理してAIに渡すことで、判断が説明可能になり導入しやすい、という理解で間違いありません。ありがとうございました。
