ソフトウェアのアップデートによって、購入後も新しい機能を追加したり、使い勝手を改善したりできるクルマ、SDV（Software Defined Vehicle）の普及が進んでいます。このように、クルマがインターネットや外部サービスとつながり、便利さが増す一方で、サイバー攻撃から守るべき領域も拡大しています。攻撃を受ければ、安全な運転が妨げられるだけでなく、位置情報や利用履歴など、クルマが扱う個人情報の漏えいや不正利用につながる可能性もあります。さらに、AIの進化によって攻撃のハードルが下がるなか、クルマのサイバーセキュリティを担う側にも、脆弱性を見つけ、攻撃の兆候を早く捉え、その影響を見極めて対策することが求められています。パナソニック オートモーティブシステムズで、クルマの安心を守る仕事を担う3人に、AIをどう使い、人は何を担うのか。その現場について聞きました。
クルマも攻撃の対象に。
AI時代に変わる
サイバーの脅威
まず、クルマにサイバーセキュリティが必要な理由と、AIの発展によって脅威がどう変わってきたのかについて教えてください。
石井
現在のクルマは、スマートフォンと同じように電波で基地局とつながり、インターネット経由で通信をしています。つまり「運転機能の付いたスマホ」に近い側面があります。そのため、クルマに対するサイバー攻撃も当然想定されますし、研究レベルでは10年以上前から、遠隔操作によって車両の動きに干渉できることも示されています。
伊藤
考えられるリスクとしては、安全、操作、プライバシー、財産の大きく4つに分けられるでしょう。クルマの動作に影響があるとすれば、乗員の安全に直結します。位置情報や利用履歴、決済情報などが盗まれれば、クルマ以外にも被害が広がりかねません。電子的に鍵を開けられて、クルマそのものを盗まれることもあり得ます。ですから、クルマにもサイバーセキュリティは必要不可欠なのです。
石井
AIの発展によって、AIにできることは対話だけに留まらなくなりました。今では自ら情報を探し、プログラムのコードを書き、さまざまなツールを利用することもできます。こうした機能はサイバー攻撃にも利用できるため、攻撃のハードルも下がっているのです。以前は一定の知識や技術を持つ人物が行っていましたが、現在はAIが情報収集やプログラム作成を支援するため、前提知識が十分でない人でも攻撃を試みやすくなっています。
伊藤
問題は、AIが攻撃に使われることだけではないのです。車内のシステムにAIが組み込まれることで、AIそのものも新たな攻撃対象になります。一例ですが、クルマのカメラが捉える画像に、人の目では気づきにくい変化を加え、AIに標識などを誤認識させる手法も研究されています。AIによって攻撃の試行回数が増えるだけでなく、守るべき対象にAI自体も加わる。守る側には、これまで以上のスピード感で対処し、先回りして防御することが求められています。
では、皆さんが守る、クルマの「セキュアな状態」とはどのような状態でしょうか。
伊藤
端的にいうと「走る・曲がる・止まる」というクルマの基本動作が正しく機能し、自動車メーカーやソフトウェアメーカーが提供している各種サービスを、ユーザーが意図したとおりに使える状態のことです。外部から不正に介入されず、クルマ本来の機能やサービスを安心して使えることが、セキュアな状態だと考えています。
設計初期から、出荷後まで。
3つの視点でクルマを守る
皆さんは、クルマのライフサイクルにおいて、どの段階でどうやってセキュリティを守っているのでしょうか。お仕事上の役割を含めて教えてください。
富家
私は、クルマやシステムの構想段階で、どのような脅威があるかを洗い出すツールを開発しています。この段階では、まだ実物のクルマはもちろん、プログラムのソースコードもありません。クルマの構成や通信、扱うデータを洗い出し、想定される攻撃経路と、情報の漏えい・改ざんなどの脅威を網羅的に分析します。
それぞれのリスクを評価し、必要な対策を「サイバーセキュリティ要件」として開発側に渡します。この一連の作業を「TARA」※1と呼びます。実際のものづくりに入る前に危険を見つけ、設計に対策を組み込む。後で問題が見つかるよりも、早めに対処できた方が、後工程で大きな設計変更が必要になるリスクを抑えられます。
一方、構想段階では設計変更が何度も起こります。そのたびに分析をやり直すのは大きな負担ですし、担当者の経験によって分析結果に差が出ることもあります。そこで、TARAを自動化し、セキュリティの専門家でなくても使えるようなソリューション※2を開発しました。これによって、作業時間を短縮し、分析結果のばらつきを抑えることができます。
- ※1 TARA……Threat Analysis and Risk Assessmentの略。脅威分析・リスク評価。システムに想定される脅威を洗い出し、リスクを評価して、必要な対策を設計に反映する手法。
- ※2 ソリューション……ISO/SAE 21434準拠の脅威分析ソリューション『VERZEUSE® for TARA』。2026年5月から、正式サービス化に先立ち試用版を提供している。（VERZEUSE®は、パナソニック オートモーティブシステムズ株式会社または関連会社の日本国における登録商標です。スペイン語で「見る」を意味する「Ver」と、「神」を意味する「Zeus」を組み合わせた造語です。空または上空から神のごとく、社会の安全を見守るという意味を込めています。）
石井
私は、商品出荷前に脆弱性が残っていないか調べるため、攻撃側の立場から実際に攻撃を試みて検証しています。完成に近い製品を対象として、Wi-FiやBluetoothなど、外部とつながる接点から侵入できないかを試します。
攻撃の成功、失敗だけを見るのではありません。なぜその結果が出たのか、背景にどのような不具合があり、商品やユーザーにどの程度の影響を与えるのか、対処すべきリスクの優先順位を判断します。攻撃を成立させる難しさと、成立した場合の影響は分けて考えます。比較的容易でも影響が限定的な攻撃もあれば、成立の難易度が高くても人命に関わり得る攻撃もあります。両方を踏まえて、対処の優先順位をつけるのです。
伊藤
私は、セキュリティにAIをどう掛け合わせるかをテーマに、中長期を見据えた先行研究に取り組んでいます。開発工程から出荷後まで、AIをどこで、どのように生かせるかを検討しています。
セキュリティ対策は、製品出荷後も続きます。新たな脆弱性は日々見つかり、攻撃手法も変化します。出荷後は、クルマから得られる情報やログを監視・分析し、問題があればソフトウェアを更新するなどして、安全な状態を保ちます。クルマが使われ、最後に廃棄されるまでの長い時間、守り続ける必要があるのです。
AIに任せる仕事と、
人が担う「判断」という仕事
クルマの安全を守る側として、皆さんはAIをどのように活用しているのでしょうか。また、人が担う部分はどこなのでしょうか。
伊藤
まず、大量の情報を扱う作業はAIの得意分野です。日々やりとりされる脆弱性情報や、車両から収集された大量のログを人力で見続けるのは難しい。そこで、AIがデータを読んで分析し、レポートへとまとめれば、人が判断するための時間を短縮できます。攻撃側がAIで試行の速度を上げるなら、防御側もAIを使って対応のサイクルを速める必要があります。
脅威分析も、AIに任せられる部分はあります。一つは分析の入口で、AIが大量の仕様書を読み、分析に必要な情報を整理する。もう一つは分析の出口で、分析結果やセキュリティ要件を、仮にセキュリティに詳しくない開発者でもわかる言葉へ置き換え、次に取るべき対応を整理する。専門的な分析と開発現場をつなぐ、いわば通訳のような役割です。
ただ、分析を支える中核ソフトウェアの設計まで、無条件にAI任せにするわけではありません。AIは同じ入力に対しても出力が変わる場合がありますが、人命や安全に関わる分析や検証では、同じ条件で同じ結果が得られる再現性が欠かせません。そのため、人が目的やリスクを理解したうえでルールやロジックを設計し、慎重に検証を重ねることで、一貫性や信頼性を実現しています。AIの柔軟な推論や判断支援と、人が設計・検証したソフトウェアの再現性を組み合わせ、効率性と信頼性を両立した分析基盤をつくっています。
富家
AIを使えば、経験の浅い担当者でも、熟練者に近い対策案を出せる可能性もあります。ただし、その案が本当に正しいものなのか、組み込む対象となるシステムに本当に必要かどうかは、人が確認しなければなりません。
石井
私自身、現時点でAIを使って評価を進めているわけではありませんが、単純な試験を繰り返す部分はAIで効率化できるでしょう。ただ、出力される結果をどう解釈するかは別。攻撃が成立した、という事実だけでなくその背景や実際の影響を考えるには、人でないと。攻撃者がそこまで難しい手法に固執するだろうか、という現実的な視点も必要です。AIに実験や試行を任せても、手綱を引くのはやはり人間ですね。
伊藤
AIを活用するうえで重要なのは、判断の影響に応じて、AIに任せる範囲と、人が責任を持って判断する範囲を明確に分けることです。影響の小さいタスクはAIに任せる一方、影響の大きい判断は人が内容や根拠を確認したうえで行う必要があります。AIを活用しても、最終的な責任は人や組織にあります。
守り方も、更新し続ける。
変わらない安心を
届けるために
AI時代にクルマの安心を守るうえで、御社ならではの強みを教えてください。
石井
社内には、半導体や電子部品、携帯電話など、さまざまな領域を経験してきた人材がいます。ソフトウェアはもちろん、ハードウェアがどのような構造で動くかを理解している人や、異なる商品の開発に携わってきた人がいるからこそ、セキュリティを幅広い観点から見られるのだと思います。
富家
以前、一見すると関係が薄いように思っていたハードウェア側の対策について、半導体を経験してきたベテランから、「対策がなぜ必要なのか」を教えてもらったことがあります。私自身のソフトウェアの知識だけでは、不要だと除外していたかもしれない関係を、半導体の知見がつないでくれました。
当社の強みは、ソフトウェアベンダーとしての知見と自動車メーカーに部品を直接納入するサプライヤーとしての知見を併せ持つことにあると考えています。ソフトとハードの関係がわかり、実機に攻撃して確認する環境もある。そしてなにより、そのハード、クルマには人が乗ることを熟知している。そうした経験が、クルマのセキュリティを守るうえでの強みになっているんだと思います。
一方で、AIによってセキュリティの在り方が変わっていく中で、皆さんが大切にしていることは何でしょうか？
伊藤
AIはあくまでツールです。AIがなかった時代にも守ってきたものを、AI登場後も同じように守り続ける。攻撃が多様化し、守る対象が広がっても、クルマが「走る・曲がる・止まる」という基本動作やサービスを、ユーザーが安心して使える状態は変えてはならないものです。守る方法が変わっても、仕事の目的は変わりません。
石井
増え続ける攻撃への対応は、セキュリティ部門だけでなく、商品を開発する現場にとって大きな負担になります。だからこそ、AIに任せられる作業は効率化し、人は商品の仕様や使われ方を踏まえて、優先して対処すべきリスクを判断する。開発現場の負荷を抑えながら、求められるセキュリティ品質を確実に担保することが、今後ますます重要になると考えています。
伊藤
最終的には、エンドユーザーの安全にすべてつながっている、ということです。私たちはTier1メーカーであり、直接のお客さまは自動車メーカーですが、その先にクルマに乗る人がいることを忘れず、その人が安心してクルマを動かせるかを常に考えています。そこは、変わらない点ですし、ここにいる3人とも同じ思いを持っています。
伊藤 貴佳
2018年に入社し、セキュリティ開発部門に配属。以降、現在までモビリティの安心・安全を支える次世代セキュリティ技術の創出をミッションに、中長期を見据えた先行研究や、AIを活用したセキュリティ対策の高度化に取り組む。セキュリティを「意識しなくてよいもの」にし、誰もが安心してモビリティの価値を享受できる社会の実現が目標。
ここちよさを感じるのは？
愛犬の寝顔を眺めているとき。
富家 琴音
2022年に入社し、セキュリティ開発部門に配属。以降、現在まで車両・システムの設計初期に行う脅威分析・リスク評価（TARA）を自動化・支援するツールの開発を担当。分析業務の自動化や工数削減に加え、幅広い企業で活用できるツールへの改良にも取り組む。設計初期を起点に製品ライフサイクルを通してリスクを管理し、安心・安全なモビリティ社会を実現することが目標。
ここちよさを感じるのは？
お茶を淹れるとき。
石井 攻
2018年に入社し、セキュリティ開発部門に配属。以降、現在まで製品出荷前に実際の攻撃を試み、脆弱性の有無を検証するセキュリティ評価サービスの立ち上げを担当。セキュリティ機能の実装を検証するフレームワークの検討にも携わる。一歩先に弱点と対策を見つけ、安心で心地よい移動を守る仕組みの確立が目標。
ここちよさを感じるのは？
難しいパズルがきれいに解けたとき。
