AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場で「予測モデルがよそからの細工で誤作動する」って話を聞きまして、正直何が起きるのかピンと来ません。これって要するにデータをほんの少し変えて、モデルの予測を誤らせるということ？
素晴らしい着眼点ですね！大まかにはおっしゃる通りです。機械学習の予測モデルに対して、入力データを巧妙に変えて誤った判断を引き出す行為を「敵対的攻撃（Adversarial Attack）敵対的攻撃」と呼びますよ。今回はこの論文が、ビジネスプロセスの時系列データでどのように“現実的な”敵対例を作るかを示しているんです。
うちの製造現場は手順や法令で動いてますから、少し変えただけで現場があり得ない動きになると困るんです。そこは論文でどう扱っているんですか？
重要な視点です。ここで導入されるのはVariational Autoencoder（VAE）バリエーショナルオートエンコーダという技術で、これはデータの「らしさ」を学ぶ仕組みですよ。論文は入力そのものを直接いじるのではなく、データを圧縮した潜在空間にノイズを加えて、元データの分布に従った“現実的”な改変を作る手法を示しているんです。要点を三つで言うと、（1）現実性の担保、（2）分布に基づく改変、（3）モデルを騙す効率化、です。
なるほど。要するに、現場で起こり得る範囲の変更に制限して、模型のような無理なパターンは出さないようにしていると。
まさにそうです。ここで使うのは「潜在空間（latent space）潜在空間」という、データの本質を圧縮した表現で、直接シーケンスを入れ替える方法と比べて違和感が少ない改変を生み出せるんです。さらに論文は、勾配（gradient）を使ってモデルの境界を越える方法も含め、複数手法を比較していますよ。
投資対効果で言うと、うちのシステムを検査するためにこの手法を使う価値はありますか。攻撃される前に防げるならOKなんですが。
良い質問ですね、田中専務。ここでの実務的結論は三点です。第一、実際に攻撃が現場でどの程度“現実的”かを評価できるテストを導入できること。第二、モデルの脆弱性を把握して防御策に優先順位を付けられること。第三、攻撃シナリオを想定した堅牢化（robustness）対策が比較的少ないコストで試せること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。現場でそれをやるには専門家を呼ぶコストが気になります。現実的な評価って自社のデータでどのくらい手早くできますか？
導入コストはデータ量とモデル構造次第ですが、試験的には既存のログから数週間分を使ってプロトタイプを回せますよ。ここで使う技術、Variational Autoencoder（VAE）バリエーショナルオートエンコーダは比較的訓練が安定しており、少ない工数で潜在表現を得られるのが利点です。初期評価で脆弱性が見つかれば、そこで優先的に対策投資を考えれば良いんです。
これって要するに、まず小さく試して本当にリスクがあるか確かめて、なければ大金をかけずに済ませるということですか。現場の負荷を最小にしたいのですが。
その通りです。現場負荷を抑えるための段階的アプローチが効果的です。まずは小さなログサンプルでVAEを学習させ、潜在空間で攻撃シナリオを生成して評価します。次に攻撃が実効性を示した場合に限り、監査や防御策を広げていくのが現実的で費用対効果が高い戦略です。
分かりました。では最後に私の理解をまとめます。VAEで現実的な改変を作って、まず小さく試す。実効性があれば防御に投資する。これで合ってますか？
素晴らしいです、田中専務。その理解で十分に会議が進められますよ。いつでもサポートしますから、一緒に最初のプロトタイプを作りましょう。
では私の言葉で言い直します。まずはうちのログでVAEを動かして「現実的に起こり得る」データ改変を試し、モデルが騙されるかどうかを確かめます。騙されるなら優先的に対策を講じ、騙されないなら大きな投資は見送る。これで進めます。
1.概要と位置づけ
結論から言えば、この研究の最も大きな貢献は、ビジネスプロセスの時系列データに対する「現実的な敵対的事例（adversarial examples）」を生成する方法を示し、従来の単純な入れ替えやランダム改変と比べて実務的な検証に耐える形で脆弱性評価を可能にした点である。従来の画像領域での敵対的攻撃がピクセル単位の微小改変に注目してきたのに対し、本研究は業務記録の制約を尊重しつつ、モデルの判断を誤らせる改変を作る点で一線を画している。業務プロセスのログは規則性や順序制約を持つため、単なるランダム改変では実行不可能なシナリオが生まれやすい。そこで本研究は、データの生成分布を学習するVariational Autoencoder（VAE）を用い、潜在空間を操作して現実性を保つ攻撃を実現している。ビジネス上の意義は明確で、モデル導入後の安全性評価や監査の実務ツールとして直接応用可能である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは、画像や音声のような連続値データに対する微小改変で成功を示してきたが、ビジネスプロセスのような離散的な活動列にはそのまま適用しづらい点が問題であった。従来手法は活動の直接置換や挿入、削除を行うため、現場の制約を無視しがちであり、生成される敵対例が非現実的になることが多かった。本論文は潜在空間にノイズを加えるという発想を取り入れることで、学習したクラス別分布の範囲内に改変を抑え、より現実的で実行可能性の高い敵対例を得ている点が差別化ポイントである。さらに、勾配に基づく最適化を組み合わせ、攻撃効率と現実性の両立を図っている点で先行研究を拡張している。実務面では、単なる理論的脆弱性の提示ではなく、実際のイベントログを用いたベンチマークにより、導入前のリスク評価に直結する貢献を示している。
3.中核となる技術的要素
中核となるのはVariational Autoencoder（VAE）バリエーショナルオートエンコーダという生成モデルである。VAEは入力データを低次元の潜在変数に写し、その潜在空間上で確率分布を学ぶことで、元に近いリコンストラクションを生成する仕組みだ。論文ではこの潜在表現に対してノイズや勾配ベースの摂動を加えて潜在空間上で敵対的な点を探索し、復元されたシーケンスがクラス別分布内に収まるよう制約を設ける。これにより、結果的に生成される改変は業務上起こり得るパターンに近く、単純な置換より現実性が高い。さらに、勾配情報を用いて分類境界を狙う手法を組み合わせることで、最小限の改変で誤分類を誘導する点を狙っている。こうした技術の組み合わせが、実務上意味のある攻撃生成を可能にしている。
4.有効性の検証方法と成果
本研究は複数のモデルと実データセットを用いた比較検証を行っている。具体的には十一の実際のイベントログと四つの予測モデルを対象に、提案手法と既存手法を比較し、生成される敵対例の現実性と攻撃成功率の両面を評価している。評価指標は潜在空間での距離の最小化、クラス別分布への適合度、そして最終的な誤分類率である。結果として、潜在空間手法は既存の直接操作手法に比べて現実性を維持しつつ高い攻撃成功率を達成しており、とくに複雑な業務プロセスに対して有効であることが示された。これにより、実務者は本手法を脆弱性スキャンの実務ツールとして活用できる見通しが得られた。
5.研究を巡る議論と課題
議論の焦点は現実性の定義と防御の実効性にある。潜在空間に制約を設けることで現実的な敵対例を得られるが、完全に実行可能な業務ケースに一致する保証はない。複数の位置で活動が変更されることで、見かけ上は妥当でも業務ルールに反するケースが生まれる可能性が残る。防御側では、敵対的訓練（adversarial training）や入力検査による前処理が提案されるが、これらはモデル性能と運用コストのトレードオフを生む。さらに、攻撃の主体が内部者なのか外部者なのかで防御戦略は異なり、実務導入ではガバナンスと監査の視点を含めた総合対策が必要である。したがって本手法は評価ツールとして有効である一方、完全な対策を意味しない点を理解することが重要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は現実性の評価基準の厳密化と、業務特有の制約を取り込む生成モデルの開発が課題である。具体的には、ルールエンジンや業務フローの制約をモデルに組み込む研究、つまりDomain Knowledgeを潜在空間に反映させる手法の研究が望まれる。また、防御側の研究としては、潜在空間ベースの攻撃を想定した防御訓練手法や実行可能性検査の自動化が求められる。実務ではまずプロトタイプを短期間で回して脆弱性を定量化し、その結果を踏まえて防御コストの最適化を行うワークフローを確立することが現実的である。検索に使える英語キーワードは、Variational Autoencoder、adversarial examples、predictive process monitoring、latent space attacksである。
会議で使えるフレーズ集
「まずは小さく試して、脆弱性があるかを定量的に見ましょう。」
「この攻撃は現実性を重視しており、単なる理論的リスクとは区別して評価すべきです。」
「優先順位は、業務影響度の高いモデルから防御投資を行うことでコスト対効果を確保します。」
参考文献: A. Stevens et al., “Generating Realistic Adversarial Examples for Business Processes using Variational Autoencoders”, arXiv preprint arXiv:2411.14263v1, 2024.
