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アクラフさん、これまでのご経歴と、現在アンティテック社で担っておられる役割についてお聞かせいただけますか？
私はAntitechの共同創業者兼CEOを務めており、当社ではエージェント型AI時代に向けたセキュリティインフラの構築に取り組んでいます。私たちの使命は、実環境での障害が発生する前に、AIエージェントを継続的にテスト、攻撃、監視、そして強化することで、企業がAIエージェントを安全に導入できるよう支援することです。.
私の経歴は、AI、サイバーセキュリティ、そして起業家精神の交差点に位置しています。フランスでコンピュータサイエンスとサイバーセキュリティを学び、AIによる変革やセキュリティ関連の職務に従事したほか、サイバーセキュリティの指導や開発者コミュニティの構築を行い、国際的なイノベーションプログラムやハッカソンにも参加してきました。 長年にわたり、テクノロジーの導入において技術面と組織面の双方を目の当たりにしてきました。新しい機能への期待感がある一方で、企業の足かせとなりがちな不安や混乱、運用準備の不足といった側面も見てきました。.
Antitechでは、ソフトウェアが単なるコードではなく、意思決定を行いツールを活用する自律システムとなった世界において、AIセキュリティがどのように進化すべきかについて技術チームと緊密に連携しつつ、当社のビジョン、製品戦略、パートナーシップ、および市場投入戦略を推進することが私の役割です。.
あなたは10代の頃から、今日のAIブームよりもずっと前から、テクノロジーコミュニティに関わってこられました。数々のイノベーションの波を間近で見てこられた中で、これまで経験された過去の技術革命と比べ、主体性を持つAIへの移行には、どのような根本的な違いを感じられますか？
クラウドの導入、モバイル、さらには初期のAIといったこれまでの技術革新は、ソフトウェアの開発や提供のあり方を変えてきました。エージェント型AIは、実際に作業を行っている主体そのものを変えるものです。.
クラウドの登場により、企業はインフラを移行させました。モバイルの登場により、インターフェースを変革しました。従来のAIでは、特定のワークフローに知能を追加していました。しかし、エージェント型AIの登場により、企業はシステムに自律性を与えつつあります。具体的には、ツール、メモリ、データ、API、電子メール、文書、コードベースへのアクセス権、さらには場合によっては財務や業務上の権限も付与しています。.
これにより、リスクの性質がまったく異なるものとなります。通常のソフトウェアのバグであれば、機能が動作しなくなる程度です。しかし、脆弱性を持つAIエージェントは、意図を誤解したり、機密データを漏洩させたり、悪意のある指示に従ったり、ツールを悪用したり、あるいは明示的にプログラムされていない判断を下したりする可能性があります。攻撃対象領域は、技術的な側面だけでなく、行動的な側面も持つようになるのです。.
異なるのは、導入のスピードと深さです。生産性の向上が明らかであるため、誰もが迅速な導入を望んでいます。しかし、セキュリティモデルやガバナンスプロセス、組織の成熟度は、それと同じスピードで進んでいません。そのギャップこそが、次世代のサイバーセキュリティを構築すべき場所なのです。.
あなたのキャリアは、AI、サイバーセキュリティ、教育、そして起業という、珍しい分野の交差点に位置しています。振り返ってみて、教育やコミュニティづくりの経験から得た教訓のうち、後に製品や企業を立ち上げる際に、思いがけず役立つものがありましたか？
教育に携わる中で、導入が単なる技術的な問題にとどまることはめったにないということを学びました。優れたものを構築できたとしても、人々がそれを理解せず、信頼せず、あるいは安全に使いこなす方法を知らなければ、真の影響力を生み出すことはできません。.
コミュニティづくりを通じて、テクノロジーが実際にどのように広まっていくのかということも学びました。それは、まず好奇心から始まり、次に学び、そして試行錯誤を経て、最後に信頼へとつながっていきます。このパターンは、企業への営業やスタートアップの立ち上げにおいても同様です。人々が解決策に関心を持つようになるには、まず問題を明確に説明しなければならないのです。.
特にサイバーセキュリティの分野では、恐怖心だけでは効果はありません。人々はリスクを認識する必要がありますが、同時に、具体的な解決策も必要としています。これは私が教える中で学んだことですが、行動を変える最善の方法は、複雑な考え方を理解しやすく、実践しやすい形にすることです。.
それは、私たちがAntitechをどのように構築するかにも直接影響しています。私たちは、AIセキュリティを専門家だけが理解できるものにしたいとは考えていません。それを実用的なものにしたいのです。つまり、わかりやすいレポート、具体的な攻撃シミュレーション、測定可能なセキュリティ強化、そして開発者やセキュリティチームが実際に活用できるツールを提供したいと考えています。.
今でも多くの人々は、サイバーセキュリティを「システムが構築された後に実施されるもの」と捉えています。しかし、あなたの研究は、AIシステムのセキュリティを最初から確保することに焦点を当てています。従来のセキュリティへのアプローチが、自律型AIの現実に対応しきれていないのは、なぜだとお考えですか？
従来のサイバーセキュリティは、アプリケーション、ネットワーク、エンドポイント、インフラストラクチャ、そして既知の脆弱性のパターンといった、比較的安定したシステムを基盤として構築されていました。コードのスキャン、依存関係のパッチ適用、ログの監視、アクセス制御の設定などが可能でした。.
エージェント型AIの特徴は、システムの挙動が動的であるという点にあります。エージェントは、指示を解釈し、ツールを呼び出し、コンテキストを取得し、ユーザーとやり取りし、変化する情報に基づいて意思決定を行うことができます。同じエージェントであっても、ある状況では安全に振る舞い、別の状況では危険な振る舞いをすることもあります。.
つまり、セキュリティ対策はデプロイ後にのみ行われるものであってはなりません。デプロイ前、デプロイ中、デプロイ後の各段階で、継続的なテストを行う必要があります。攻撃的な動作をシミュレートし、プロンプトインジェクション、ツールの悪用、データ漏洩、メモリポイズニング、安全でない自律動作、およびポリシーの不備についてテストを行う必要があります。.
最大の変化は、コードだけでなく、AIシステムの動作そのものも保護する必要があるという点です。そのためには、自律型および半自律型のAI向けに特別に設計された、新たなセキュリティ層が必要となります。.
最近の業界調査によると、企業はAIに積極的に投資していますが、信頼性、ガバナンス、セキュリティは依然として、AIの導入拡大における最大の障壁となっています。あなたの見解では、AIの運用化に成功している企業と、依然として実験段階にとどまっている企業とを分ける要因は何でしょうか？
成功している企業は、AIを単なるデモではなく、インフラとして捉えています。.
多くの組織では、依然として孤立したパイロットプロジェクトや社内チャットボット、小規模な生産性向上ツールの導入を試行している状況です。それらは有用ではありますが、それだけでは変革をもたらすことはできません。より迅速に動き出す企業には、通常、次の3つの要素があります。それは、明確なビジネス上のユースケース、社内の強い主体性、そしてガバナンスとセキュリティに対する真剣な取り組みです。.
彼らは、どのワークフローを自動化したいかを把握しています。また、問題が発生した際の責任の所在も明確です。さらに、AIがどのデータにアクセスできるか、どのツールを使用できるか、そしてどのような制限を設けるべきかも理解しています。また、実際の顧客や重要な業務に導入する前に、システムをテストしています。.
実験段階から抜け出せない企業には、多くの場合、野心が欠けているわけではありません。欠けているのは信頼です。経営陣はAIに期待を寄せていますが、法務、コンプライアンス、セキュリティ、そして事業部門の各チームには、AIを本格的に導入・拡大するための十分な自信がまだありません。まさにその理由から、AIセキュリティは取締役会レベルで議論されるテーマになりつつあるのです。.
あなたは現在の使命を、「エージェント時代に向けたセキュリティ層の構築」と表現されています。3年から5年先を見据えたとき、現在、多くの組織が過小評価しているものの、将来的に無視できなくなる可能性が高いセキュリティ上の課題には、どのようなものがあるでしょうか？
第一に、ツールの悪用です。エージェントがAPI、ブラウザ、データベース、CRM、決済システム、社内ツールへのアクセス権を取得するにつれ、攻撃者はエージェントを操り、有害な行動をとらせることに注力するようになるでしょう。.
2つ目は、間接的なプロンプト注入によるデータの持ち出しです。悪意のあるウェブページ、文書、電子メール、またはリポジトリには、ユーザーが気付かないうちにエージェントが読み取り、実行する指示が含まれている場合があります。.
3つ目は、メモリポイズニングです。エージェントが長期記憶に依存している場合、攻撃者はそのメモリを改ざんし、将来の意思決定に影響を与えようとします。.
4つ目は、自律的な意思決定に伴うリスクです。現在、多くのエージェントはアシスタントとしての役割を果たしています。しかし、将来的には、交渉や取引の実行、生産コードの記述、ワークフローの管理、さらには他のエージェントとのやり取りを行うようになるでしょう。セキュリティ上の失敗は、ビジネス上の失敗につながるようになります。.
最後に、企業はAIシステムがどれほど急速に相互接続されるようになるかを過小評価していると思います。私たちは、エージェント同士、人間、ツール、そして物理的なシステムと通信し合うエコシステムへと向かっています。それにより、膨大な新たな攻撃対象領域が生まれます。3年から5年後には、AIセキュリティはもはや「任意」のものではなくなります。それは、デジタル信頼の基盤の一部となるでしょう。.
これまでのご経歴の中で、ヨーロッパ、北アフリカ、中東、そして現在は日本で事業を展開されてきました。このように多様なイノベーション・エコシステムに触れてきたことが、急速に変化する市場において、創業者やスタートアップがどのようにして強靭さを保てるかというご自身の見解に、どのような影響を与えましたか？
この経験を通じて、素晴らしい会社を築くための道は一つではないということを学びました。.
ヨーロッパでは、充実した研究、規制、そして技術的な深みを見ました。北アフリカや中東では、野心、機転、そして極めて限られたリソースの中で事業を築き上げることができる創業者たちを見ました。日本では、産業の深み、長期的な視点、信頼、そして安全なイノベーションへの強いニーズが、独特な形で組み合わさっていると感じています。.
こうしたさまざまなエコシステムを経験したことで、適応を余儀なくされるため、私のレジリエンスが高まりました。ある市場で通用する手法が、別の市場では必ずしも通用しないということを学びました。文化、タイミング、信頼、意思決定、そして現地の課題を理解しなければならないのです。.
最も優れた創業者は、単に最高のアイデアを持っている人だけではありません。彼らは、学び続け、前進し続け、自らのビジョンをさまざまな市場が理解できる形へと変換し続けられる人たちです。回復力は、ミッションに対して深くコミットしつつも、その道筋については柔軟であることから生まれます。.
現在、日本のスタートアップエコシステムとAIへの取り組みがともに加速している中、あなたはAntler Japanの内部で事業を構築されています。日本において、海外の起業家たちがまだ十分に認識していないような、どのような機会が生まれつつあるとお考えですか？
日本は、高度な産業、高い信頼性の要件、そして安全な自動化に対する真のニーズが組み合わさっているため、AIセキュリティを構築する上で世界で最も興味深い場所の一つです。.
世界中の多くの起業家は、日本について考える際、主に市場の厳しさ、言語の壁、あるいは企業向け販売の進展の遅さなどを思い浮かべます。しかし、彼らはしばしば、そこに潜む大きなビジネスチャンスの深さを過小評価しています。 日本には、製造、金融、ロボティクス、モビリティ、エレクトロニクス、インフラといった分野で、世界トップクラスの企業が存在します。これらはまさに、AIエージェントや自律システムが莫大な価値を生み出すことができる分野であると同時に、安全性と信頼性が最も重要視される分野でもあります。.
日本もまた、AIガバナンス、サイバーセキュリティ、産業競争力について真剣に検討しています。Antitechのような企業にとって、これは非常に重要なことです。私たちは、単なるもう一つのAIツールを開発しているわけではありません。無秩序で安全性の低いAI導入を許容できない企業のために、信頼の基盤を構築しているのです。.
日本は、特にエージェント型システム、ロボティクス、フィジカルAIといった分野において、安全でエンタープライズグレードのAI導入における主要な拠点となり得ると考えております。.
あなたのキャリアにおいて繰り返し見られるテーマの一つは、教育、講演、コンサルティング、あるいはコミュニティの構築などを通じて、人々が新しいテクノロジーを取り入れられるよう支援することです。今日のAIに関して、人々は依然としてどのような点について、間違った問いを投げかけているとお考えですか？
今でも多くの人が「AIには何ができるのか」と尋ねてきます。それは重要なことですが、それだけでは不十分です。.
より重要な問いは、「AIには何を許可すべきか？」「どのようなツールにアクセスさせるべきか？」「どのようなデータを見せるべきか？」「AIが正しく動作したかどうかを、どうやって確認するのか？」といったものです。 「失敗した場合は誰が責任を負うのか？」「導入前にどのようにテストすべきか？」そして「新たな攻撃が現れた際、どのようにしてセキュリティを継続的に向上させていくのか？」“
AIの導入は、単にその機能だけの問題ではありません。それは、管理、信頼、そして説明責任の問題なのです。.
また、人々は人間の代替に過度に注目し、ワークフローの再設計には十分な注目を払っていないと思います。最大のチャンスは、単にタスクを自動化することではありません。適切な境界線と監督の下、人間とAIが安全に協働できる新しいシステムを構築することにあります。.
もし5年後に再びこの話をするとしたら、AIやサイバーセキュリティ、あるいは起業家精神の分野において、どのような進展があれば、この業界の進む方向性について、あなたが心から楽観的になれるでしょうか？
安全なAIが「後付け」ではなく、標準的なものになれば、私は楽観的になれるでしょう。.
5年後には、企業がエージェントをテストや監視を行わず、明確な境界線を定めないまま導入するようなことがなくなっていることを願っています。また、AIセキュリティが、クラウドセキュリティやアプリケーションセキュリティと同じくらい当たり前のものになることを願っています。さらに、恐怖に根ざした議論から、実践的でエンジニアリング主導の解決策へと移行していくことを願っています。.
サイバーセキュリティの分野では、攻撃から学び、迅速に適応し、組織をリアルタイムで保護できる自律型防御システムの実現を期待しています。AIの分野では、透明性の向上、ガバナンスの強化、そしてスタートアップ、企業、政府、研究者間の連携の強化を期待しています。.
起業という観点から言えば、従来の権力の中心地以外の場所から事業を立ち上げるグローバルな創業者が、今後さらに増えていくことを願っています。才能は至る所にあります。次世代の重要なAI企業は、シリコンバレーだけから生まれるわけではありません。東京、チュニス、パリ、ソウル、シンガポール、ナイロビ、バンガロール、そしてその他多くの場所からも生まれることでしょう。.
Antitechにとっての目標は、このような未来の実現に貢献する企業の一つとなることです。それは、AIシステムがより強力になる一方で、より安全で、より信頼でき、人間の意図とより調和した世界です。.
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