AIを活用したセキュリティ診断・対策支援
技術コンサルティングを軸に、診断・対策と、新規開発を支援。
AIを悪用した攻撃への備えと、生成AIを利用するシステムの安全性。TATE Lab.（舘研）は、その両方を見据え、課題整理・方針検討のコンサルティングから、診断・改善、新規システムの安全設計・開発まで支援します。
情報処理安全確保支援士・技術士（情報工学部門）の舘泉雄治が、AI・Python・システム開発の技術と、学内ネットワーク・情報システムの構築・運用経験を組み合わせて支援します。AIによる診断・分析を専門知識で検証し、問題の整理から改善案の具体化につなげます。
診断を、改善につなげる技術顧問。
設定・ログ・コードなどを対象とした診断や分析にAIを活用し、重要度を整理。設計・設定の見直し、改善の実装支援、運用手順や教育まで、一連の課題として対応します。
コンサルティングから具体的な支援へ
現在の課題、対象システム、事業や業務の目的を共有し、必要な診断・対策・開発の範囲と進め方を検討します。
1. AIを活用したセキュリティ診断・分析
ネットワーク構成、公開サービス、アクセス権限、システム設定、ログやソースコードを確認対象として、AIを使った分析・レビューを行います。検出内容の根拠と影響を確認し、優先して対応する課題を整理します。
- Web・API・クラウド・ネットワークの設計や設定のレビュー
- アクセスログ・エラーログ等の分析補助、不審な動作の切り分け
- ソースコードやAPI連携における認証・権限・秘密情報の扱いの確認
- AIの指摘を検証したうえでの、リスクと改善優先度の整理
2. 対策・改善対応と運用への落とし込み
診断で見つかった課題について、現行業務とシステム構成を踏まえて対策を検討します。開発・運用の経験を活かし、技術的な説明に加えて、改善を進めるための設計・設定・実装や手順づくりを支援します。
- 公開範囲、認証・アクセス権限、APIキーの管理方法の見直し
- 脆弱性・設定不備への対策案の整理と、修正・動作確認の支援
- 不審な事象が発生した際の状況整理、ログ確認、対応方針の検討
- 監視・記録・バックアップなどの運用設計と、担当者への引き継ぎ
3. 生成AI・LLM連携の安全設計と教育
生成AI・LLMのAPI連携や業務自動化の実装経験を、検索拡張生成（RAG）を含む安全なAI利用の検討に活かします。社内情報の入力・参照範囲、外部データによる不正な指示への備え、AIに許可する操作と人の承認範囲を整理します。
- AIサービスに入力する情報と、保存・学習利用等の条件の確認
- 社内検索・RAGの参照権限、外部入力、出力の検証方法の検討
- AIを使う自動処理の権限・実行範囲・承認手順の設計
- AIを悪用した詐欺や攻撃に備える社員研修、AI利用ルールの整備
4. AI・セキュリティを考慮した新規システム開発
新しい業務ツール、計測・監視システム、クラウド・API連携、生成AIを利用する仕組みについて、要件整理から設計・試作・開発を支援します。認証・権限、秘密情報の管理、ログ、運用手順なども構成検討に含めます。
診断対象、使用するAI・外部サービス、データの扱い、実環境での検証・操作、異常時の対応範囲は事前にご相談のうえ定めます。
AI・開発・運用・教育をつなぐ強み
AIの分析を検証し、技術的な判断につなげる
診断・分析・対策検討の工程では、案件に応じてChatGPT・Claude・Gemini等を使い分けます。入力する情報と各サービスの利用条件を確認し、AIが示す指摘や修正案を、根拠・影響・実際の動作と照らして確かめます。
生成AI・LLMのAPI統合、Pythonによる業務ツール開発、クラウド監視・データ基盤の設計・構築に取り組んでいます。AIの分析と、実際のコード・構成・設定の確認を組み合わせます。
資格と、使われ続けるシステムを支えた経験
情報処理安全確保支援士・技術士（情報工学部門）の資格を有し、東京高専で38年間の教育・研究と、学内ネットワーク・情報システムの構築・運用に携わってきました。Red Team Trainingで学んだ攻撃者の視点も、設計・運用を見直す際に活かします。
改善を実装し、担当者が運用できる形へ
企業の技術顧問、システム開発、研修・教材作成の経験をもとに、対策の優先順位を説明し、改善や日々の運用に結び付けます。技術担当者と利用者の双方に伝わる資料・手順・教育を重視します。
AIと情報セキュリティを取り巻く現状
公表資料の確認日：2026年10月24日
AIを使う攻撃が、実際に観測されています
JPCERT/CCは2026年10月23日の注意喚起更新で、AIを用いる侵入テスト基盤を悪用した攻撃試行を報告しました。公開Webアプリケーションの弱点探索や、設定・バックアップファイルを狙う動きが確認されています。
出典：JPCERT/CC「直近で相次いでいる国内組織における不正アクセスに関する注意喚起」（2026年10月23日更新）。個々の漏えい被害すべてがAIに起因するという発表ではありません。
攻撃の高速化と、AI利用側のリスクへの備え
オランダのNCSC等は2026年9月の共同声明で、AIによって脆弱性の発見・悪用が速まり、攻撃を行える層が広がっていると指摘しています。公開資産や設定、更新状況を継続して把握することが重要です。
出典：NCSC-NL等の共同声明（2026年9月23日）。
IPAの「情報セキュリティ10大脅威2026」では、組織向けの3位にAI利用に伴うサイバーリスクが挙げられました。AIの悪用への対策と、自社でAIを使う際の情報管理を併せて検討する必要があります。
出典：IPA「情報セキュリティ10大脅威2026」（2026年1月29日公開）。
IPAはAI利用者向けに、機密情報の入力、AIブラウザーの使い分け、RAGの情報管理、見た目だけで判断できない詐欺等への備えを解説しています。技術的な対策と、利用者の判断・手順を合わせて整えることが大切です。
出典：IPA「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」（2026年4月2日公開）。
診断・対策のご相談
「何を診断すべきか整理したい」「AIを使ってログやコードを点検したい」「見つかった問題を改善したい」「生成AIを安全に業務へ組み込みたい」。現在の状況と、対象システム・希望する支援内容をお知らせください。