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	<title>特集記事 | 大和総研</title>
		<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/index.html</link>
		<language>ja</language>

		<item>
			<title>AI時代に自社のサイバー対策は正解なのか？</title>
			<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/20260717_025902.html</link>
			<pubDate>Fri, 17 Jul 2026 09:00:00 +0900</pubDate>
			<description><![CDATA[
    
    アンソロピック社Claude Mythos Previewの発表から３カ月が経過
アンソロピック社の生成AIモデルClaude Mythos(クロード・ミュトス)に関する説明を、クライアント企業に向けて何回行ったことだろう。４月の衝撃的な発表から3カ月が経過した2026年7月の現時点において、問い合わせは落ち着いているが、企業の現場における懸案は実態として何も解決してはいない。

今回の記事では、接する企業の皆様からよく聞かれる事項を中心に、Claude Mythosに端を発して企業が検討を深め準備するべきポイントを、改めて整理してみたい。

内容
・Claude Mythos騒動のおさらい
・本当に最悪の事態は起こりえるのか？
・「パッチの洪水」は実際に起きるのか？ / 自社はそれに耐えられるのか？
・金融庁は金融機関に何を要請した？
・他社の現在の対応状況は？
・Claude Mythosのアクセス権を得られたら、何ができるの？
・オープンソースの修正パッチ適用以外に、サイバー防御側で事前に導入できるソリューションはあるの？
・サイバーセキュリティ以外に、企業が注意すべき問題はあるの？


Claude Mythos騒動のおさらい
アンソロピック社の生成AIモデルClaude Mythos Previewが発表されたのは、2026年4月7日。そこから現在(2026年7月9日)まで、ITおよびAI業界における衝撃的ニュースが徐々にITを越えて、政治と経済を大きく巻き込む騒動に発展していく経緯を、３つの図としてまとめた。(図①)(図②)(図③)

        

	
    

	
		
	

        

	
    

	
		
	

        

	
    

	
		上図でも記載の通り、Claude Mythosが政府と企業に突きつける喫緊の重要問題は、サイバーセキュリティ問題である。Mythosを契機に各企業が対応しなければならないサイバーセキュリティ対策について、２つの図としてまとめた。(図④)(図⑤)
	

        

	
    

	
		
	

        

	
    

	
		Mythosを契機に全世界の政府と企業が直面させられた懸案は、大きく４つにまとめることができる。
①サイバー攻撃発生確率の大幅増大：Claude MythosのようないわゆるフロンティアAIを、悪意の犯罪者が利用できた場合、サイバー防御側の対策よりも速く、企業システムや政府システムの弱点がサイバー攻撃されるということ。
②サイバー攻撃による想定ダメージの深刻化：フロンティアAIが国家支援を受けたサイバー犯罪グループに悪用され、人間の速度を超える超速のサイバー攻撃により、企業システムや政府システムが大規模な犯罪やテロにさらされる可能性が高まっているということ。最悪の場合、国民生活に不可欠なサービスの強制停止や、同意のない金融資産の盗難など、深刻なダメージも考えられるということ。
③有効な対抗策実行が困難：最悪の場合の想定ダメージが深刻であるからこそ、政府や企業は先立って対策を行わなければならないのだが、それにも関わらず、現時点で懸案を一気に払しょくできる対抗策が見つかっていないこと。サイバー体制と人員を事前に強化し、理想的で地道なサイバーセキュリティ対策をていねいに漏れなく自社システムに適用する、遅効性の対抗策などが主な打ち手となっていること。
④サイバーリスクの高い状態が今後も恒久的に継続：このような、最悪の場合には非常に深刻なダメージを受ける可能性が、Claude Mythosによる一過性の可能性ではないこと。一時的な準備や対策ではなく、今後新しく発表される全ての最新AIモデルに対して、同様の注意を恒久的に払い続ける必要があるということ。

困った状況である・・・　微妙な状況と表現した方が正しいかもしれない。
企業や政府の視点で見ると、今すぐ大急ぎで対策に着手しないと確実に破滅するというわけではないものの、今後発生するかもしれない最悪の場合を想定したダメージやリスクは破滅的に大きい。そのため事前に対策に着手したいのだが、対策に決定的な妙手がなく、主には日常的なサイバー体制やサイバー運営を強化するという、長期的に負荷の高い面倒な対策しか準備できない。しかも、対策の負荷が高いわりに、効果は即効的ではなく遅効的である。

モヤモヤする・・・
本当に自社の準備と対策は今のやり方で最善なのだろうか・・・

以降、接する企業の皆様からよく受ける質問を中心に、フロンティアAIによるサイバー攻撃への備えや最善策の考え方について、個別の追加解説をしていきたい。少しでも、経営者やサイバーセキュリティ担当者が感じているモヤモヤ感を、やわらげる助けになればと考えている。


本当に最悪の事態は起こりえるのか？
まず、Claude Mythosのサイバー攻撃能力は本当にここまで騒がれるほど高いのか？
この点については、私の前回の記事（※５）で詳しく評価しているので、参照願いたい。

結論として、Claude MythosシリーズのAIモデル群について、サイバー攻撃能力は確かに高いと評価すべきだ。第三者機関によるレポートでもそのように評価されているし、Mythosシリーズへのアクセス権を得ている複数の企業からも、同様の評価レポートが出されている。
もしサイバー犯罪者の手に渡った場合、防御側の対応が間に合わないスピードで深刻なサイバー攻撃を実現できてしまう性能であり、その前提において、最悪の事態が起きる可能性は一定程度にありえる。サイバー犯罪者にAIを渡さない対策は非常に重要となる。

大きな問題は、サイバー犯罪者に渡してはいけないAIモデルがClaude Mythosシリーズに限らないということだ。これも前回記事に書いたので参照してほしいが、OpenAI社のAIモデル・GPT-5.5-Cyberも、第三者機関のレポートで「脆弱性発見能力およびサイバー攻撃能力がMythosに引けをとらない」と評価された（※６）。
また、6月17日に中国のZ.aiが公開したオープンな生成AIモデル・GLM-5.2は、やはり第三者機関のレポートで、誰でも利用できるオープンなモデルにも関わらず非常に性能が高いと評価され（※７）、サイバー能力の追加評価が待たれている。
オープンなAIモデルが発達して、人間には見つけることのできなかった脆弱性を発見し、サイバー防御側が追い付かないスピードでサイバー攻撃を仕掛ける能力を保有するのも、時間の問題と考えるべきだろう。

AIを使ったサイバー攻撃に起因した最悪の事態は、近い未来にサイバー犯罪者が高性能AIを入手する事態が避けがたいと推測する視点から、十分に実現性が高いのではないか。


「パッチの洪水」は実際に起きるのか？ / 自社はそれに耐えられるのか？
アンソロピックを中心としたコミュニティ・Project Glasswingから、Claude Mythos Previewを評価するレポートが、5月22日に公開されている（※８）。

その中に、以下のような内容が記載されている。
・Mythosは、1,000件以上のオープンソースをチェックし、大小合わせて約23,000件の脆弱性(候補)を発見
・そのうちで、人間や他社も含めた内容チェックを経て重大な脆弱性であると評価し、オープンソース管理者へ連絡した脆弱性(候補)が、約1,600件。
・そのうちで、オープンソース管理者によって確かに重大な脆弱性であると確認されたものが、約1,450件。
・そのうちで、実際に脆弱性パッチを開発中のものが、約100件。
・これらの数値は、調査の進展に応じてさらに増えていく可能性が高い。

今後最も少なく見ても、100件水準のオープンソースについて、重要な修正パッチがリリースされると認識すべきであり、潜在的には1,500から2,000件の深刻な修正パッチ公開が発生しえるということを示唆している。

Claude Mythosを起因として近い将来に、パッチの洪水は高い確率で発生するだろう。各企業はそのように認識すべきだ。

ただ、パッチの洪水として例えば100件の深刻なオープンソースパッチが同時公開され、各企業がそれを自社システムに適用し切れず、まんまとサイバー被害が発生してしまうといったような、短絡的なシナリオにはならないはずだ。

まず、世界中の政府や企業がサイバー被害を受けてしまわないように、パッチ公開件数のペース調整が、何らかの形でなされると考えるのが妥当だろう。おそらくはProject Glasswingコミュニティが中心となり、企業側が対応できないほどの量の修正パッチの一挙公開等は、回避が検討されるのではないかと思われる。政府や企業などサイバー防御側が、修正パッチの適用として追随可能な公開ペースが、考慮されるのではないか。

また仮に、100件の深刻なオープンソースパッチが同時公開されたとしても、全ての企業がその100件の修正パッチを全件、大急ぎで自社システムに適用しなければならないわけではない。
・深刻な修正パッチが公開されたオープンソースが、自社システム群の中に含まれている。
・かつ、自社システム群の中でも、外部インターネットから直接アクセスを受ける機能の中に含まれている。
・かつ、対象のオープンソース脆弱性の内容と、自社システム機能との関係性を個別に吟味したうえで、即時的にサイバー攻撃が成功する可能性が高く、また、発生するサイバー被害の内容が深刻であると、評価できる。
これらの３点が定性的にそろって該当した場合に限り、企業は１～２日という超短期間で修正パッチを自社システムへ適用する必要に迫られる。逆に言えば、上記３点がそろわなければ、公開されたオープンソース修正パッチの自社システムへの適用は、必要ないかもしれないし、数週間など時間的猶予を設けても問題が発生しないかもしれない。

深刻なオープンソース脆弱性修正パッチが公開されたとしても、そのオープンソースが自社システム群の中になければ対応の必要はないし、インターネットからアクセスされる最前線機能の中になければパッチ適用をある程度遅らせても実質的に問題ないだろう。
また深刻な脆弱性でも、自社システム機能とオープンソースとの連携に独自性があり、他社で言われているような危険性は発生しえないというケースも多いと考えられる。
100件の深刻なオープンソースパッチが同時公開されたとしても、企業が至急の適用対応を迫られるケースは、きちんと評価すればわずか、という結論になる可能性が高いのではないか。

そういった意味では、きちんと事前にサイバーセキュリティ体制を整備し、自社システムの現在状況の可視化を進める、「油断していない企業」であれば、パッチの洪水に対応できずサイバー被害が発生してしまう事態を回避できる可能性が高いのではないかと考えられる。


金融庁は金融機関に何を要請した？
5月22日、金融庁は日本銀行と連名で、金融機関に対してサイバーセキュリティ対応の要請を行った（※９）。
金融庁の要請内容を、表にまとめてみる。(表⑥)
	

        

	
    

	
		AIを使ったサイバー攻撃への事前の備えという観点では、きれいに整理されている。
・経営層主体で、経営課題として対処するべき
・部門横断で体制も予算も増強するべき
・ITベンダーとの契約条項を、休日対応や深夜対応も含めて拡張しておくべき
・最悪の場合に備え、システムやサービスを停止する基準を整備しておくべき
上記のような、はっとさせられる思い切った要請が含まれている点が特徴だ。

Mythos騒動の最悪のケースの深刻度を、政府や官庁も認識しているということであり、各企業も同じような認識をもって臨むべきだろう。


他社の現在の対応状況は？
現状を伺う限りでは、各社の状況や対応は非常に似通っていると感じている。
・サイバーセキュリティ体制の拡張を実施。
役員等を責任者とした全社横断プロジェクトを組成。
・社内全システムの精緻な可視化や、対応優先度検討に着手。
・社内全システムに対して、過去のオープンソース修正パッチの適用不足を調査。
適用漏れパッチの適用計画を策定。

これらの対応を進めつつも、本質的には、「オープンソース修正パッチの公開を待っている」のが現状だと言えるだろう。パッチの洪水が、実際に来るのを待ち構えている。
Claude Mythosが発見したとされる大量のオープンソース脆弱性と、それにともなって公開されるであろう大量のオープンソース修正パッチ。それらがどのような内容であり、どれくらいの量があるのか、情報がなく分からないので、各企業が準備を整えつつ待っている状態だと評価できる。

Claude Securityなど、現時点で活用できるサイバーセキュリティ向けAIツールを活用して、AI駆動のサイバーセキュリティ対策に着手しているというような企業は、まだ非常に少ないと思う。
状況が進展したら、続報を提供したいと考えている。


Claude Mythosのアクセス権を得られたら、何ができるの？
Mythosへのアクセスは、2026年7月9日の現時点でも限定されており、アンソロピックを中心としたコミュニティ・Project Glasswingに参画している企業に限って、Claude Mythos 5モデルにアクセスできる運営になっている。
また同様に、OpenAIのAIモデル、GPT-5.5-CyberとGPT-5.6も、現時点では特定の企業による限定利用の状況だ。

日本では、日立製作所とトレンドマイクロがProject Glasswingへの参画を公表しており（※１０）（※１１）、またメガバンク３行が、Claude Mythos 5モデルおよびGPT-5.5-Cyberモデルへのアクセス権を確保していると報道されている(※12)(※13)。

現時点では利用できる企業が限定されている、Claude Mythos 5やGPT-5.5-Cyberだが、自社がアクセス権を確保した場合、果たしてどんなメリットがあるのだろう。

Claude Mythos 5やGPT-5.5-Cyberへのアクセス権を確保した場合、以下のような対応が可能になると言われている。
・自社システムの独自ソースコードに対して、脆弱性チェックを行う。
・自社システムへの模擬攻撃(ペネトレーションテスト)を行う。

事前に企業としてのサイバー防御能力を高める目的では、効果があると考えられる。

ただし、上記対応を実行するために、必要な人材を確保すること・必要なIT環境を確保すること・サイバー関連処理の実行準備を整えることなどは、一定に技術的難易度が高く時間を要するというレポートも公開されている（※１４）。
フロンティアAIへのアクセス権を得られたからと言って、サイバー被害を受けてしまうかもしれない懸案が一気に払しょくされることにはならないだろう。


オープンソースの修正パッチ適用以外に、サイバー防御側で事前に導入できるソリューションはあるの？
これも前回記事に記載したのだが、暫定対応として、「仮想パッチ適用(Virtual Patching)」と呼ばれるソリューションに検討の価値があると言われている。
仮想パッチ適用ソリューション(Virtual Patching)は、インターネット/攻撃者と各システムとの間に高度なセキュリティゲート機能を設定し、ルールで定義された、特定の攻撃に類する可能性のある通信を遮断するIT製品だ。概要を図に整理する(図⑦)。
	

        

	
    

	
		日常的なサイバー体制やサイバー運営を強化するといった地道な対策は、長期的に負荷が高く面倒で効果も遅効的だ。それに比べてこのソリューションは一見、対策範囲が狭く済みそうに見えたり、サイバー防御効果に即効性がありそうに感じられたりする。

ただ当然トレードオフがある。
脆弱性やサイバー攻撃の内容によっては、遮断できなかったり、サイバー攻撃者からのアクセスを遮断できてもそれと同時に正常な一般顧客からのアクセスの多くも遮断してしまうなど、サイバー防御効果の大小はケース・バイ・ケースと評価することが妥当な模様だ。暫定対応策のひとつとして、検討することが適切なのだろう。

その他では、サイバーセキュリティ対策サービスを強化して提供するIT企業も増えてきている。
代表的なのが、ソフトバンクとOpenAIが連携のうえ提供すると発表された「Patching as a Service」だろう（※１５）。また、アンソロピックの「Claude Security」のサービスも、企業ユーザーなら有償で利用できる。

これら、新たに立ち上げられたサイバーセキュリティ対策サービスを利用することによって、企業が自身のサイバー体制を強化する選択肢も、検討に値するだろう。


サイバーセキュリティ以外に、企業が注意すべき問題はあるの？
2026年6月12日、米国商務省が突如、Claude Mythos 5モデルとClaude Fable 5モデルの米国外への提供を禁止したことが、世界中で大きなニュースとなった。
これに端を発して、世界中の企業は、「AIに起因した業務継続計画(BCP：Business Continuity Plan)の問題」を、新たに検討課題として抱えることになってしまった。

日本の海外依存度が高く、業務継続計画としての問題点が指摘されている項目として、これまでは原油・天然ガス・レアアース・リチウム・化学肥料などが知られていた。どの品目も、輸入が停止した場合の影響は重大だが、備蓄や代替によるリスクヘッジなどもある程度は検討されており、少なくとも、明日すぐに企業ビジネスが停止するという状況は起こりにくい。

しかし、Claude Fable 5モデルに関しては、ある瞬間に突然、使用が停止する状況が実際に発生した。
今はまだ問題ない。Claude Fable 5が企業ビジネスの細部で利用されモデルが止められたら一緒に業務も止まる、といった状況はまだどこでも発生してはいないからだ。
しかし、今後は、近い将来では、果たしてどうだろうか。

AIエージェントが企業ビジネスの細部まで普及し、AIエージェントなしの企業ビジネス運営が想像できないような近未来においては、ある瞬間に突然、AIエージェントが動かなくなったり、いつものような賢い応答をしなくなったりした場合に、企業業務が継続できないような大きなダメージが発生する可能性がある。
企業ビジネスだけではない。一般コンシューマーのスマホにひとりひとり個別のパーソナルエージェントAIが普及し、パーソナルAIなしでは日常生活が不便となってしまうような近未来においても、AIの突然停止は国民生活へショックをもたらす事態となるだろう。

近未来の話ではあるが、企業ビジネスを支えるような、もしくは国民生活を支えるようなAIであれば、その思考と挙動の命運を海外ベンダーに大きく依存する状況を、重大なリスクとして評価する必要性が出てくる。

Claude Mythos騒動は、米国商務省による米国外提供停止の決定を契機に、「勝手に停止させられないAI体制」「AIエンジンの複数確保と瞬間切り替え」といった、業務継続計画問題へ拡大している。近い将来に向けての課題と言えるが、政府と企業にとっては検討すべき大きな課題がひとつ増えたと、認識すべきだろう。
	

        
    
    （※１）
・Anthropic　Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities
https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/
・Anthropic　Project Glasswing
https://www.anthropic.com/glasswing
・AISI　Our evaluation of Claude Mythos Preview‘s cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-claude-mythos-previews-cyber-capabilities
・CSA　Claude Mythos: AI Vulnerability Discovery and Containment Failures
https://labs.cloudsecurityalliance.org/research/ai-vuln-discovery-containment-claude-mythos-v1-0-csa-styled/
・Dragos　AI in the Breach: How an Adversary Leveraged AI to Target a Water Utility’s OT
https://www.dragos.com/blog/ai-assisted-ics-attack-water-utility
・Google　GTIG AI 脅威トラッカー: 攻撃者による脆弱性悪用、オペレーションの強化、初期アクセスのための AI 活用
https://cloud.google.com/blog/ja/topics/threat-intelligence/ai-vulnerability-exploitation-initial-access
・OpenAI　Scaling Trusted Access for Cyber with GPT‑5.5 and GPT‑5.5‑Cyber
https://openai.com/ja-JP/index/gpt-5-5-with-trusted-access-for-cyber/
・Reuters　米財務長官とＦＲＢ議長、アンソロピック最新ＡＩ巡り銀行幹部に警告
https://jp.reuters.com/markets/global-markets/IDEOCB7L4NKWFFGF5CGL53MPUQ-2026-04-10/
・IMF　Financial Stability Risks Mount as Artificial Intelligence Fuels Cyberattacks
https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/05/07/financial-stability-risks-mount-as-artificial-intelligence-fuels-cyberattacks
・財務省　片山財務大臣兼内閣府特命担当大臣記者会見の概要(令和8年5月18日(月曜日))
https://www.mof.go.jp/public_relations/conference/my20260518.html
・FCA　FCA, Bank of England and Treasury joint statement on frontier AI models and cyber resilience
https://www.fca.org.uk/news/statements/fca-boe-treasury-joint-statement-frontier-ai-models-cyber-resilience
・金融庁　「AI脅威に対する金融分野のサイバーセキュリティ対策強化に関する官民連携会議」の作業部会の開催について
https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260514/20260514.html
・時事ドットコム　高市首相、サイバー攻撃対策指示　最新ＡＩ「ミュトス」念頭
https://www.jiji.com/jc/article?k=2026051200308
・金融庁　「フロンティアAIによる脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」に係る要請について
https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260522-5/20260522.html
・Reuters　Japan megabanks to gain access to Anthropic's Mythos in about two weeks, source says
https://www.reuters.com/technology/japan-megabanks-gain-access-anthropics-mythos-about-two-weeks-source-says-2026-05-13/
・外務省　G7エビアン・サミット　ワーキング・ランチ「AIの安全で迅速かつ効率的な導入の確保」
https://www.mofa.go.jp/mofaj/ecm/epc/pageit_000001_00005.html

（※２）
・CNBC　Anthropic expands Mythos to 150 additional organizations in more than 15 countries
https://www.cnbc.com/2026/06/02/anthropic-mythos-ai-project-glasswing.html
・Anthropic　Claude Fable 5 and Claude Mythos 5
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
・OpenAI　GPT‑5.6 Sol プレビュー：次世代モデル
https://openai.com/ja-JP/index/previewing-gpt-5-6-sol/

（※３）
・Anthropic　Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities
https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/
・Anthropic　Introducing Claude Opus 4.7
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7
・Anthropic　Claude Security is now in public beta
https://claude.com/blog/claude-security-public-beta
・Anthropic　Introducing Claude Opus 4.8
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
・Anthropic　Claude Fable 5 and Claude Mythos 5
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
・OpenAI　GPT 5.5 System Card
https://openai.com/index/gpt-5-5-system-card/
・OpenAI　Scaling Trusted Access for Cyber with GPT‑5.5 and GPT‑5.5‑Cyber
https://openai.com/ja-JP/index/gpt-5-5-with-trusted-access-for-cyber/
・OpenAI　GPT‑5.6 Sol プレビュー：次世代モデル
https://openai.com/ja-JP/index/previewing-gpt-5-6-sol/

（※４）IMF　Financial Stability Risks Mount as Artificial Intelligence Fuels Cyberattacks
https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/05/07/financial-stability-risks-mount-as-artificial-intelligence-fuels-cyberattacks
（※５）大和総研　今話題のClaude Mythos騒動をまとめる　～マインドチェンジとスピードアップは必要だが、本質的な対策は今までと同じ～
https://www.dir.co.jp/report/column/20260521_012427.html
（※６）AISI　Our evaluation of OpenAI‘s GPT-5.5 cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-openais-gpt-5-5-cyber-capabilities
（※７）Artificial Analysis　 GLM-5.2 is the new leading open weights model on the Artificial Analysis Intelligence Index
https://artificialanalysis.ai/articles/glm-5-2-is-the-new-leading-open-weights-model-on-the-artificial-analysis-intelligence-index
（※８）Anthropic　Project Glasswing: An initial update
https://www.anthropic.com/research/glasswing-initial-update
（※９）金融庁　「フロンティアAIによる脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」に係る要請について
https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260522-5/20260522.html
（※１０）日立製作所　日立、Anthropicが推進するAIを活用したセキュリティプログラム「Project Glasswing」に参画
https://www.hitachi.com/ja-jp/press/articles/2026/06/0605b/
（※１１）トレンドマイクロ　TrendAI™、AnthropicのProject Glasswingに参加
https://www.trendmicro.com/ja_jp/about/newsroom/press-releases/2026/pr-20260604-01.html
（※１２）Reuters　日本政府と一部金融機関、新型ＡＩ「クロード・ミュトス」のアクセス権取得
https://jp.reuters.com/markets/japan/F2UTSCBRCNPFTOJ4Q7C3OQVM74-2026-06-02/
（※１３）時事ドットコム　３メガ銀、オープンＡＩの新型モデル活用へ　アクセス確保、サイバー攻撃備え
https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052801184
（※１４）Cloudflare　 Project Glasswing：Mythosが私たちに示したこと
https://blog.cloudflare.com/ja-jp/cyber-frontier-models/
（※１５）ソフトバンク　高度化するサイバー攻撃を先端AIで防御。ソフトバンクがOpenAIの技術を活用した「Patching as a Service」を発表
https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20260616_01

        ]]></description>
		</item>
			
		<item>
			<title>AIエージェントは人々の生活をどう変えていくのか（前編）</title>
			<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/20260706_025875.html</link>
			<pubDate>Mon, 06 Jul 2026 09:00:00 +0900</pubDate>
			<description><![CDATA[
    
    はじめに
自律性を持って人間の判断や行動を補助し、場合によっては代替するAIエージェントが注目されており、その活用範囲は日を追うごとに拡大している。
最近では商取引分野にまで活用範囲は拡大し、McKinseyは、2030年までにAIエージェントが仲介するグローバルの消費取引が3〜5兆ドル規模に達すると試算している（※１）。また、国内市場に関しては、みずほ銀行産業調査部のレポートにおいて「AIによる買物代行による販売額は、2040年に6.6兆円」に達するとの予測を示している（※２）。
そこでこの特集記事では、前後編の2回に分けて、個人の経済活動を、労働や事業によって得られたお金（所得）を「使う（購買）」「貯める・増やす・借りる（貯蓄・投資・借入）」、「備える（保険）」に大別し、主な商取引である「使う（購買）」を出発点として、AIエージェントがどこまで判断や行動を代替しうるのか、また、AIエージェントの活用に重要な要素について考察する。前編となる今回は、主な商取引である「使う（購買）」をテーマに、AIエージェントの現在と将来展望を探る。

AIエージェントによる購買体験の変化
買い物の際に生成AIにどんな商品を買えばいいか相談したことはないだろうか。こうした行動は、約30年のEC（eコマース）の歴史において、大きな転換点となりつつある。例えば、「部屋に合う家具」「友人への手土産」など、漠然としたイメージはあるが明確な商品が浮かんでいない場合、生成AIと対話を重ね購入候補を決定するといった場面が想定される。そして、それらの候補を基にECサイト（または店舗サイト）で商品を探し、カートに入れてレジに向かう。レジではクーポンコードを入力し、キャンペーンを適用して、クレジットカードで決済し、商品が自宅に到着するのを待つ。
こうした購買行動を生成AIのチャット画面上で完結できれば、利用者は画面を移動することなく、より円滑な購買体験を得られる。その実現には、購買に伴う具体的な操作を実行し、関係する手続きを調整する主体として、AIエージェントが必要となる。
では、こうしたAIエージェントによる購買「エージェンティック・コマース」にはどのようなことが求められ、どんな価値を提供することが期待されるのだろうか。


AIエージェントによる購買の勘所
ECサイトにおける購買プロセスは、概ね以下の6段階に整理される(表1)。

        

	
    

	
		ここで、各プロセスにおけるAIエージェントの役割を考える。
商品検索では、顧客の曖昧な希望への対応が価値の源泉になる。的確な回答を行うためには、その商品を検索するためのチャットだけでなく過去のチャット履歴やスケジュールアプリの情報なども利用することでより的確な商品提案が可能となる。
商品比較・選択では、いくつかの商品候補を比較しながら、最終的な購入商品決定を支援する。仮に在庫が不足していればそれを通知し、入荷時期の提示や商品予約の提案も必要となる。
カート管理では、最終的な商品の在庫確認、最適なクーポンの適用、商品間の互換性チェックや値下げ時の通知などが期待される。
注文情報入力では、配送先住所の確定や注文内容の最終確認が行われる。ここでは、住所や送料といった正確な情報をECサイト側のデータと同期することが必須となる。ここで、スケジュールアプリから購入した商品を使う予定を推察できれば、商品到着日との前後関係から速達を勧めるといったことも可能となる。
注文確定・決済では高い精度と信頼性が要求される。二重決済の防止や決済エラー時の処理なども正確に行う必要がある。
注文管理では、配達日の通知や再配達の依頼といった機能が期待される。また、商品に関する問い合わせや返品といった曖昧さを含む処理も実行する必要がある。
このように、AIエージェントによる購買では、曖昧なニーズを読み解いて商品を提案する文脈理解と、取引を正確に遂行する正確性の両立が求められる。

共通ルールの必要性
ECサイトにおける購買プロセスは、それ自体がECサイトの商品の一部でもあり、各社が優良な顧客体験を追求して、様々な仕様で実装している。
AIエージェントが人間の代わりに複数のECサイトを横断して購買を行うためには、そうした各社で異なる購買プロセスの仕様を理解し処理する必要が生じるが、汎用的なAIエージェントが全てのECサイトに個別に対応することは現実的ではない。人間であれば画面表示を解釈し必要な情報を確認・入力できるが、AIエージェントにとっては、在庫の有無、数量指定、配送条件といった状態管理を、サイトごとに異なるルールで処理する必要があるため、統一された表現・手順が存在しない限り、横断的な購買を正確に行うことは困難である。
すなわち、各ECサイト固有の実装を超えて、商品選択から決済完了までの状態遷移を共通の形式で記述・実行できる仕組みとして購買プロセスの「共通ルール」が必要となる。
では、各ECサイトが独自に構築してきた購買体験をどのように共通ルール化すればいいのだろうか。

購買の共通ルール「プロトコル」
こうした問題点に対して、OpenAIとGoogleはAIエージェントが活動するための共通ルールを「プロトコル」として提唱し、整備を始めている。ここでは、両社が提唱するプロトコルを概観し、その違いを考える。両社ともユーザー接点となる自然言語によるやりとりはChatGPTもしくはGeminiが担い、その裏側でECサイトや決済事業者との情報伝達を支える仕組みとしてプロトコルが活用されている点は共通している。
一方で、OpenAIの提唱するACP（Agentic Commerce Protocol）とGoogleの提唱するUCP（Universal Commerce Protocol）は、現時点では一見すると類似の機能を持つが、ECサイトとの連携方法に違いがある。
まずACPに関して、ここでは、ACPの実装例であるChatGPTを参考にECサイトとの連携を確認する。OpenAIはECサイトに対して、ACPを利用してChatGPTに商品情報を提供するように定めている（※３）。これにより、商品データはChatGPT側に集約される。ChatGPTはECサイトごとにバラバラな商品情報をACPという共通言語を通して理解し、ユーザーの意図を読み解きながら正確な商品提案を行う。
ChatGPTが正確な商品データを回答に反映できるのはACPによって提供されたデータに限定されるため、ChatGPTのユーザーにアプローチしたいECは、ACPを用いたデータ提出が必要となる。
これに対して、GoogleのUCPはEC側が商品データを提出することを前提とはしない。エージェントがUCPに準拠して構造化された商品情報を収集するというウェブ検索の構造に似た考え方を採用している。事前の商品データ提出は必須ではないため、EC側がUCPにより商品情報を構造化していればAIエージェントは正確な情報を取得できる。EC側の立場で考えると、UCPに準拠して商品情報を整備することで、AIエージェントによる情報収集を促しやすくなる。
なお、決済を安全かつ確実に実行するために、UCPでは決済部分を別のプロトコルAP2（Agent Payments Protocol）に連携して処理する。AP2は、ユーザーが購買権限をエージェントに付与したことを示す「承認」、エージェントの要求がユーザーの真意に沿っていることを販売者が確認できる「真正性」、そして不正・誤取引が発生した場合に責任の所在を明確にする「説明責任」という3要件を、エージェントとのやりとりの中で暗号化されたデジタル契約を事前に作成し、記録・検証する仕組みによって担保する。こうした仕組みにより、AIエージェントが人間の代理として決済を行う場合でも、決済プロセスに信頼性を提供する設計となっている。
ここまでの内容をまとめたものが表2となる。
	

        

	
    

	
		先行事例から見る教訓と挑戦
もっとも、プロトコルの整備だけで購買体験が完成するわけではない。
OpenAIがACPを活用したサービスとして提供していたInstant Checkoutの事例を取り上げる。同サービスはChatGPT上の会話の中でAIがユーザーの意図を踏まえて商品を提示し、商品検索から購入・決済までを一体的に完結できる仕組みとして2025年9月にリリースされたが、翌年3月に約5カ月という短期間で事実上サービスを終了した（日本では未リリース）。現在は、ChatGPTの画面から商品を購入する場合、チェックアウト部分は各ECサイトに遷移するか、ECが作成したChatGPTミニアプリを利用することで購入が完了する。
早期のサービス終了に関しては複数の背景（※４）が指摘されている。商品在庫数や割引情報等の商品データがリアルタイムで同期されていなかった点や購入者の購買履歴やリワードプログラムへの加入状況などの正確な情報が連携されていないことが指摘されていた（※５）。また、Instant Checkoutは1取引につき1商品のみ購入可能であり、複数商品の購入には対応していなかった。
こうした状況から、Instant Checkoutでの検索後の購入完了率は比較的低調だったようである。例えば、ウォルマートでは、ChatGPT内での購入完了率は自社ECサイトとの比較で約1/3にとどまっていたとの指摘もある（※６）。OpenAI自身も「Instant Checkoutの初期バージョンでは、私たちが目指す柔軟性を十分に提供できていない」ことが判明したとしている。
その後、OpenAIはInstant Checkoutを見直し、ChatGPTによる商品発見（Product Discovery）機能の強化へと軸足を移した。具体的には、商品比較や選定をAI内で効率的に行い、最終的な購入は各ECサイトに委ねる形へと再設計されることになった（※７）。
こうした課題が浮き彫りになる中で、Googleは、本年5月19日の開発者会議「Google I/O 2026」において、Universal Cartを発表した。今夏に米国市場のGoogle検索とGeminiアプリから展開される。将来的にYouTubeおよびGmailにも対応予定となっており、Googleサービスの様々な利用シーンから商品をカートに追加できるようになる。
Universal Cartのもう一つの特徴は、従来のECサイトごとに分断されたカートとは異なり、Googleアカウントを基盤として購買状態を統合管理する点にある。すなわち、異なるECサイトの商品をUniversal Cartにまとめて投入・保存できる。さらに、裏側でGeminiが稼働することで、価格監視、在庫確認、クーポン探索、代替商品提案、商品同士の互換性チェックなどをリアルタイムで実施し、ユーザーの意思決定を支援する。決済部分ではAP2と連携し外部決済事業者を選択するか、Googleウォレットに保存された決済手段を選択して決済を行う。Universal Cartの全体イメージは図1の通りとなる。
	

        

	
    

	
		今回取り上げたUniversal Cartから、Googleの次の動きを考えてみたい。Googleは、GeminiとUniversal Cartを通してGoogleサービス上の行動データを購買体験に活用しようとしていると考えられる。GeminiはすでにGmailでのやりとりやGoogleカレンダーのスケジュールなどGoogle Workspaceのアプリケーションを参照して回答できる。そのため、将来的にはWorkspaceにある様々なユーザーの行動データに基づいて文脈を把握し、高度にパーソナライズされた商品提案に発展していく可能性が考えられる。

おわりに
ここまで見てきたように、個人の経済活動のうち「使う（消費）」に関しては、コマースやペイメント分野のプロトコル整備が急速に進み、すでにAIエージェントがその一部を担える状況が整いつつある。
しかしながら、消費者が実際に納得するような購買体験の提供は道半ばである。先に述べた通り、AIエージェントによる購買体験の提供には、文脈理解と正確性が不可欠である。プロトコルの整備はこのうち「正確性」を担保するための前提条件を整えつつあるが、Instant Checkoutの事例が示すように、プロトコルが存在してもリアルタイムでの在庫・価格・購買履歴の同期が伴わなければ実用には至らない。すなわちプロトコルは必要条件ではあるが十分条件ではなく、実装層におけるデータ連携の深さ（ECが持つポイント等の各種顧客情報）が成否を分ける段階に入っているといえる。EC側がAIエージェントとの連携に備えることが今後必須となるが、そこでは商品情報だけでなく自社が保有する顧客データを顧客の同意の下でAIエージェントへいかに連携させるかという新たな対応が求められることを意味する。
加えて、より本質的な課題は「文脈理解」をいかに実現するかにある。文脈を読み解くためには、取引履歴のような「何を持っているか」の記録から一歩進み、「なぜそうしているか」という意図を把握できるデータが必要となる。GoogleがUniversal Cartを様々なサービスに実装しようとしていることは、こうした「意図データ」を取り込もうとする現時点で有力な統合的なアプローチの一つと考えられる。こうした取り組みが、本年夏に予定されているUniversal Cartリリース以降、消費者・市場にどの程度受容されるのかは引き続き着目する必要がある。
次回は、個人の経済活動のうち今回取り上げなかった「貯める・増やす・借りる（貯蓄・投資・借入）」、「備える（保険）」といったファイナンス分野におけるAIエージェントについて述べる。
	

        
    
    （※１）McKinsey The agentic commerce opportunity: How AI agents are ushering in a new era for consumers and merchants
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-agentic-commerce-opportunity-how-ai-agents-are-ushering-in-a-new-era-for-consumers-and-merchants 2025/10/17
（※２）みずほ銀行産業調査部 エージェンティック・コマース ～進化するAIと変容する消費者から選ばれる小売事業者へ
https://www.mizuhobank.co.jp/corporate/industry/sangyou/pdf/1080_22.pdf 2026/3/31
（※３）OpenAI Get Started Start your ACP integration by sharing a structured product feed. https://developers.openai.com/commerce/guides/get-started
（※４）他にも、商取引や決済に関わる規制・税制への対応も負担となったとされるが、これはAIエージェントによる商取引に参入するいずれの事業者にも共通する論点であり、Instant Checkout固有の課題ではない。
（※５）CNBC OpenAI revamps shopping experience in ChatGPT after struggling with Instant Checkout offering
https://www.cnbc.com/2026/03/24/openai-revamps-shopping-experience-in-chatgpt-after-instant-checkout.html 2026/3/24
（※６）CNBC OpenAI’s first crack at online shopping stumbled. It’s preparing for the next wave https://www.cnbc.com/2026/03/20/open-ai-agentic-shopping-etsy-shopify-walmart-amazon.html 2026/3/20
（※７）OpenAI ChatGPTでの商品探しをもっとスムーズに https://openai.com/ja-JP/index/powering-product-discovery-in-chatgpt/ 2026/3/24

        ]]></description>
		</item>
			
		<item>
			<title>OpenAIが辿るビジネスの変遷</title>
			<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/20260617_025829.html</link>
			<pubDate>Wed, 17 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate>
			<description><![CDATA[
    
    OpenAIは生成AIのブームをもたらし、その普及に大きく貢献した企業である。注目の契機は2022年に公開したAIチャット「ChatGPT」であり、わずか2か月で月間1億人のユーザーを獲得する急成長を遂げたサービスとなった（※１）。AIモデル開発においても、「GPT」シリーズによって一定の存在感を示し、世界で最も有名なAI開発企業の1社である。
このような成功の裏で、同社の事業体制は創業から今日まで大きく変遷してきた。本記事では、同社のビジネスモデル、財務状況、事業領域の観点で整理を行う。


OpenAIのビジネス概要
OpenAIは現在、BtoCとBtoBを組み合わせたビジネスモデルを展開している。
BtoCでは、フリーミアム型クラウドサービスを基本とし、「ChatGPT」の無償版から、より高機能なサービスをサブスクリプションで提供し売上を得ている。
BtoBでは、APIなどを通じた他社商材へのAIモデルの組み込み、「ChatGPT」のBtoB向けライセンス提供、個別案件などを行っている。

        

	
    

	
		OpenAIの資金調達の状況
本項では、OpenAIのビジネス体制と資金調達の推移について整理する。重要パートナーであるMicrosoftとの協業関係については、別途「Microsoftとの協業状況」にて整理した。
創業(2015年)～2018年：非営利研究機関をコンセプトとしたスタートと資金調達の行方
OpenAIは2015年の設立時、「人類全体に恩恵をもたらす」ことを理念に掲げ、Elon Musk氏やSam Altman氏を含む著名投資家たちが総額10億ドルの資金拠出を約束し、非営利の研究開発に取り組む体制でスタートした（※３）。ただし、2018年にはElon Musk氏がTesla社でのAI開発との競合を避けるためという理由でOpenAIの取締役を退任した。その後、資金調達や人材確保の必要性を背景として、同社は営利企業形態への転換を進めていくこととなった。
2019年～2021年：営利企業の設立とMicrosoftの10億ドル出資
OpenAIは資金と優秀な人材の確保のため、2019年に既存の非営利団体の傘下に営利団体のOpenAI LPを設立し、営利企業としての要素を取り入れた新たな体制を整備した。同年7月にはこの新体制の下、Microsoftが同社へ10億ドルを出資し、資本・業務提携を結んだ。結果として、OpenAIはMicrosoftのクラウド基盤、MicrosoftはOpenAIのAI技術をそれぞれメリットとして享受できる排他的な協業関係が実現した（※４）。
技術・ビジネス面では、「GPT」シリーズのAPI提供を始め、徐々に生成AIの研究開発や製品・ビジネス開発を進展させた。
2022年～2023年：追加の資金調達とMicrosoftとの協業強化
2022年11月には同社の最大の中核サービスとなる「ChatGPT」をリリースした。同サービスは2か月で月間1億人のユーザーを突破する急成長を遂げたサービスとなった（※１）。その後、画像入力にも対応するAIモデル「GPT-4」が発表され、「ChatGPT」の中核技術として同サービスの成長を後押しした。「ChatGPT」の成功を受け、OpenAIは追加の資金調達を行った。その中でMicrosoftは2023年1月に複数年にわたる数十億ドル規模の追加出資を発表した（※５）。同時期のMicrosoftとの協業成果として、2023年2月から3月にかけて「Microsoft Bing」や「Microsoft 365 Copilot」などにOpenAIのAIモデルが組み込まれ、エコシステムの拡張が進んだ。
一連の資金調達によりOpenAIは資金基盤を強化し、研究開発と大規模サービス運営に必要なリソースを確保した。
2024年～2025年：資金調達の巨大化と出資企業の多様化へ
OpenAIはその後も大型の資金調達を重ねてきた。2024年には約66億ドルの増資を行い、調達後の評価額が1,570億ドルに達したことも発表した（※６）。さらに2025年春にはソフトバンクなどが主導する最大400億ドルの出資のコミットメントを獲得した(最終クロージングは2025年末、総額410億ドルとなった)（※７）。
2025年10月には、事業構造・パートナーシップを見直し、Microsoftとの関係性は維持しつつ、柔軟な協業体制への転換が図られた。具体的には、非営利部門をOpenAI Foundation、営利部門をパブリック・ベネフィット・コーポレーション(PBC)（※８）であるOpenAI Group PBCとして再編し、OpenAI Group PBCは株式発行による外部からの資本調達を可能にした（※９）。
この変更に際し、MicrosoftはOpenAI Group PBCの27%の株式を持つ主要株主となった（※１０）。同時に契約改定が行われ、OpenAIとMicrosoftは従来の独占関係の一部を緩和した。以降の両社の関係は、優先的なパートナーとして相互の成長を促進しつつ、独立性も確保する新たな枠組みへと変わった。
2026年：超大型資金調達
2026年3月、2025年10月の体制変更の成果として、OpenAIは過去最大となる総額1,220億ドルの資金調達を取り付けた。資金調達後の評価額は約8,520億ドルに達し、OpenAIは世界有数の評価額を持つ未上場テック企業となった。主な出資者はAmazon、NVIDIA、ソフトバンクであり、Microsoftも追加出資を行い、長期パートナーとして参画している（※１１）。
2026年4月にはMicrosoftとの独占契約の修正・解消により、OpenAIは他社との資本提携や、大型案件への取り組みが可能となった（※２）。


Microsoftとの協業状況
本項では、重要パートナーであるMicrosoftとの協業状況の推移について整理する。
2019年の資金調達以降、MicrosoftはOpenAIのAIモデルと技術に独占的なクラウド提供権・知的財産利用権を得る一方、OpenAIは研究開発とサービス提供に必要なクラウド基盤を「Microsoft Azure」環境で賄えるようになり、Win-Winの関係を構築した。この協業関係の下、長らくMicrosoftは、独占クラウドプロバイダーとして、「Azure OpenAI Service」「Microsoft Copilot」などのサービスを通じてOpenAIのAIモデルを提供してきた。
金銭面では、MicrosoftはOpenAIのAIモデルを活用した自社サービスの売上から一定割合をOpenAIに還元し、OpenAIはMicrosoftのクラウド利用料支払いに加え、出資企業であるMicrosoftへ自社の収益を分配する契約を結んでいた（※２）（※１２）（※１３）。
2025年10月：独占関係の緩和へ
このように、両社が双方にとっての重要な顧客かつ収益源となるという関係がOpenAIの事業を支えていたが、両者の関係は2025年10月から2026年4月の契約の変更により変化した。
2025年10月の契約改定では、独占関係が一部緩和された。具体的には、OpenAI側はサードパーティ企業との共同製品開発、非API製品のクラウドプロバイダー経由の提供、米国政府の安全保障分野の顧客についての他社クラウドでの提供、オープンウェイトモデル(学習済みパラメータ・重みが外部に公開され、自社の環境やローカルPCで自由に実行・応用できるAIモデル)の公開が認められ、Microsoft側は、独自のAGI研究が認められた（※１０）。
2026年4月：独占関係の終了・優先パートナーとしての協業へ
2026年4月には両社の関係が追加的に見直された（※２）。OpenAIは他社との資本提携や、大型案件への取り組みだけでなく、Microsoft以外の企業のサービス上でもAPIサービスを含めた同社の全製品の提供が可能となった。また、同社がMicrosoftへ支払う収益分配には総額上限が設定された。Microsoftは2032年までの非独占的ライセンスと主要株主の立場を保持する優先パートナーとしての立場を維持しつつ、OpenAIへ支払っていたAIサービス売上の収益分配が廃止されたほか、OpenAIと競合するAIモデル「MAI」の提供も開始した。
	

        

	
    

	
		OpenAIの売上の整理
OpenAIは2020年の有償APIサービスの開始以降、2022年11月の「ChatGPT」公開から1年以内に10億ドルの売上を達成するなど、公式発表からも売上の急拡大が推測できる（※１１）。同社の2026年1月の発表では、売上ではないもののARR(Annual Recurring Revenue：年間経常収益、集計時点で確定している、年間ベースの継続的な収益)が公表されており、2023年が20億ドル、2024年が60億ドル、2025年が200億ドル超と、1年ごとにおよそ3倍の伸びを示している（※１４）。また、2026年3月の発表では、その時点での同社の月当たりの売上が20億ドルとなっていることを公表している（※１１）。一方で、2026年4月の発表に「一見すると奇妙に見える私たちの行動の多く——収益がまだ比較的小さい段階で大量の計算資源を確保すること」と記載するような（※１５）、売上に見合わない大量の計算資源の確保を行っている施策などから、同社は投資を優先させている段階にあると考えられる。


AIインフラ投資をめぐる論点
OpenAIの資金調達や売上拡大をめぐっては、巨額の出資、クラウド利用、半導体需要が相互に結びつく構造について、一部の金融機関・投資家から慎重に見るべきだとの指摘がある（※１６）。
具体的には、OpenAIでは、AIモデルの開発・運用に必要な計算リソースの確保に向けて、出資資金がクラウド利用料や半導体調達として関連企業の売上に結びつく構造が形成されている（※１２）（※１７）。注視すべきは、AIインフラ需要の成長が外部顧客による実需にどの程度支えられているのか、また戦略的パートナー間の資金循環にどの程度依存しているのかといった点である。AI関連投資が拡大する中、業界構造として見極めていく必要がある。


OpenAIの事業領域の推移
本項では、同社の事業領域の取り組みについて整理する。
中核領域：AIモデル開発・対話AI・AIエージェント
当初はオープンなAIを標榜し、得られた成果・特許を広く公開する方針をとり、強化学習・研究基盤に取り組んでいた。その後、基盤モデル「GPT」シリーズの開発に着手し、2018年に「GPT-1」、2019年に「GPT-2」(選択的な公開・API利用を行った)、2020年に「GPT-3」(APIを公開し、収益化が始まる)を公表し、その後も「GPT-4」「GPT-5」とアップデートを続けている。また、同社では上記以外にも、音楽生成「Jukebox」、画像生成「DALL·E」、音声認識「Whisper」、動画生成「Sora」など、多様なAIモデル開発が行われてきた。
「ChatGPT」は2022年のリリース以降、同社の最新AIモデル、マルチモーダル、コーディング、AIエージェントなどの技術を組み込み進化してきた。2025年7月に「ChatGPT Agent」を公開し、翌年4月にはチームで共有・運用できる業務エージェント「Workspace Agents」を発表し、タスクを実行するAIエージェントへの対応が進んでいる。
AIエージェントでは上記以外にも、法人ユーザーが自律的に働くAIエージェントを安全に構築・管理・運用するためのプラットフォーム「OpenAI Frontier」を2026年2月に提供開始した。開発者向けのエージェント型AIアプリケーションのフレームワーク「OpenAI Agents SDK」も2025年3月に公開し、翌年4月に大型アップデートを行った。
同社は今後、最優先課題としているAGIの開発を進めるとともに、「ChatGPT」「Codex」など自社のAI機能を統合した「AIスーパーアプリ」の開発計画も明らかにしている（※１１）。上記を踏まえ、OpenAIは従来の枠組みを超え、AI時代の総合プラットフォーマーへ進化しようとしていると考えられる。
一方で、同社が研究開発・ビジネス展開を進める中、競合企業のAI開発も目覚ましく進んでおり、対抗策としての中核領域へのリソース集中が語られている。過去にはロボティクスのAIモデルや動画生成サービスに取り組んでいたが、リソース集中を理由に撤退の判断もなされた例がある（※１８）。
応用先としてのセキュリティ・脆弱性検知への取り組み
応用先の一つとしてセキュリティ領域への取り組みが注目されている。2026年4月にAnthropicの「Claude Mythos Preview」を契機としたセキュリティ・脆弱性検知を得意とするAIモデルが注目を集めた。OpenAIもベースとなる「GPT-5.4」からガードレールを緩和し、セキュリティに特化したAIモデル「GPT-5.4-Cyber」を公表し、審査済みの組織、研究者に限定して提供する動きをみせている。5月には「GPT-5.5-Cyber」への更新に加え、脆弱性の検知・修正を行うAIサービス「Daybreak」を発表するなど、競争のフィールドを広げている。
ハードウェアへの取り組み
OpenAIはハードウェア領域にも着手している。計算リソースへの取り組みとして、2025年にはBroadcomと提携してAIアクセラレータの開発に着手し、2026年後半以降のAIアクセラレータを組み込んだサーバーラックの展開を目指す方向性を明らかにした（※１９）。
また、エンドユーザーが扱うハードウェアの開発も進めている。OpenAIは2025年5月に「iPhone」などをデザインした著名デザイナーのJony Ive氏が立ち上げた、AIネイティブな端末を開発するスタートアップio Productsを買収した（※２０）。2025年11月には、Ive氏が「OpenAIが2年以内にハードウェアデバイスを公開する」と述べたことが報じられた（※２１）。
デリバリー能力の強化
OpenAIはさらにデリバリー能力も強化している。2026年2月にはBoston Consulting GroupやMcKinsey & Companyなど大手コンサルティング企業4社と契約を結び、顧客企業におけるAIの本格展開を支援する「Frontier Alliances」を発表した。同年5月には、外部パートナーとともに40億ドル超の初期投資を行い、デリバリーを強化する企業The OpenAI Deployment Company (DeployCo)を設立した。大手企業の社内にエンジニアを常駐させ、基幹システムやワークフローの再設計を行いながらAIの導入を進めていくビジネスの展開を発表した（※２２）。


おわりに
OpenAIは今なお進化の途上にあり、その動向は日々報じられている。今後の課題として、これまでの投資に見合った収益性の確立、高度化するAIモデルの安全性確保と規制対応、そして競合するGoogleやAnthropic、中国企業をはじめとするAI開発企業との技術競争が挙げられる。
特に競争の局面では、AIモデルの性能差が縮小する中、競争の軸がAIエージェント、ガバナンス、業種特化AI、エコシステム、デリバリー能力といった総合力へと多元化しつつある。技術やサービス一つ一つの競争だけでなく、いかにしてそれらを連動させ、よりよい価値提供につながるかがポイントになると考えられる。
このような課題と競争環境を踏まえつつ、同社は多くの企業の働き方へ影響を与えるAI領域の主要企業として、引き続き注目すべき存在となっている。
	

        
    
    （※１）
・OpenAI　OpenAI の新しい経済分析
https://openai.com/ja-JP/global-affairs/new-economic-analysis/
（※２）
・Microsoft　The next phase of the Microsoft-OpenAI partnership
https://blogs.microsoft.com/blog/2026/04/27/the-next-phase-of-the-microsoft-openai-partnership/
（※３）
・OpenAI　Introducing OpenAI
https://openai.com/index/introducing-openai/
（※４）
・Microsoft　OpenAI、マイクロソフトと コンピューティングパートナーシップを締結 新しい Azure AI スーパーコンピューティング技術の構築へ
https://news.microsoft.com/ja-jp/2019/07/25/190725-openai-forms-exclusive-computing-partnership-with-microsoft-to-build-new-azure-ai-supercomputing-technologies/
（※５）
・Microsoft　Microsoft and OpenAI extend partnership
https://blogs.microsoft.com/blog/2023/01/23/microsoftandopenaiextendpartnership/
（※６）
・OpenAI　New funding to scale the benefits of AI
https://openai.com/index/scale-the-benefits-of-ai/
（※７）
・ソフトバンクグループ　OpenAIへの追加出資に関するお知らせ
https://group.softbank/news/press/20250401
・ソフトバンクグループ　OpenAIへの225億ドルの追加出資完了について
https://group.softbank/news/press/20251231
（※８）
・西村あさひ法律事務所　米国等における民間で公的役割を担う法人形態について[概要版]
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/atarashii_sihonsyugi/wgkaisai/bc_houkokusyo/gaiyouban.pdf
（※９）
・OpenAI　当社の体制
https://openai.com/ja-JP/our-structure/
（※１０）
・Microsoft　The next chapter of the Microsoft–OpenAI partnership
https://blogs.microsoft.com/blog/2025/10/28/the-next-chapter-of-the-microsoft-openai-partnership/
（※１１）
・OpenAI　OpenAI、AI の次の段階を加速するために1,220億ドルを調達
https://openai.com/ja-JP/index/accelerating-the-next-phase-ai/
（※１２）
・Microsoft　Microsoft and OpenAI evolve partnership to drive the next phase of AI
https://blogs.microsoft.com/blog/2025/01/21/microsoft-and-openai-evolve-partnership-to-drive-the-next-phase-of-ai/
（※１３）
・Microsoft　OpenAI forms exclusive computing partnership with Microsoft to build new Azure AI supercomputing technologies
https://news.microsoft.com/source/2019/07/22/openai-forms-exclusive-computing-partnership-with-microsoft-to-build-new-azure-ai-supercomputing-technologies/
（※１４）
・OpenAI　インテリジェンスの価値とともに成長するビジネス
https://openai.com/ja-JP/index/a-business-that-scales-with-the-value-of-intelligence/
（※１５）
・OpenAI　私たちの原則
https://openai.com/ja-JP/index/our-principles/
（※１６）
・The Wall Street Journal　AI企業の「循環取引」はバブルの兆候か
https://jp.wsj.com/articles/is-the-flurry-of-circular-ai-deals-a-win-winor-sign-of-a-bubble-8a3ae9b4
（※１７）
・OpenAI　OpenAI と Amazon が戦略的パートナーシップを発表
https://openai.com/ja-JP/index/amazon-partnership/
・NVIDIA　OpenAI and NVIDIA Announce Strategic Partnership to Deploy 10 Gigawatts of NVIDIA Systems
https://nvidianews.nvidia.com/news/openai-and-nvidia-announce-strategic-partnership-to-deploy-10gw-of-nvidia-systems
（※１８）
・OpenAI　Sora の提供終了について知っておくべきこと
https://help.openai.com/ja-jp/articles/20001152-what-to-know-about-the-sora-discontinuation
（※１９）
・OpenAI　OpenAI と Broadcom が戦略的提携を発表、OpenAI の設計による10ギガワットの AI アクセラレーターを展開
https://openai.com/ja-JP/index/openai-and-broadcom-announce-strategic-collaboration/
・Broadcom　OpenAI and Broadcom announce strategic collaboration to deploy 10 gigawatts of OpenAI-designed AI accelerators
https://investors.broadcom.com/news-releases/news-release-details/openai-and-broadcom-announce-strategic-collaboration-deploy-10
（※２０）
・OpenAI　A letter from Sam & Jony
https://openai.com/sam-and-jony/
（※２１）
・CNBC　Execs say OpenAI has first hardware prototypes, plan to reveal device in 2 years or less
https://www.cnbc.com/2025/11/24/openai-hardware-jony-ive-sam-altman-emerson-collective.html
（※２２）
・OpenAI　OpenAI launches the OpenAI Deployment Company to help businesses build around intelligence
https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/

        ]]></description>
		</item>
			
		<item>
			<title>取引先のセキュリティが経営リスクに</title>
			<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/20260610_025814.html</link>
			<pubDate>Wed, 10 Jun 2026 09:00:00 +0900</pubDate>
			<description><![CDATA[
    
    近年、サイバー攻撃は特定企業を直接狙う形から、取引先や委託先を起点に被害を拡大させる「サプライチェーン攻撃」へとシフトしており、中小企業への侵害が発注元企業や社会インフラに波及する事例が相次いでいます。このような状況を踏まえ、政府はサプライチェーン全体のセキュリティ水準の底上げを図るため、「サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度（以下、「SCS評価制度」）」の構築を進めています。

本稿では、SCS評価制度の背景と概要を解説した上で、企業に求められる対応を考察します。


制度導入の背景
サプライチェーン攻撃が増加する背景には、企業活動を取り巻く環境の変化が関係しています。近年、業務の効率化やコスト削減を目的として、クラウドサービスや外部委託などの活用が進み、企業間のデジタル接続が急速に拡大しています。その結果、攻撃者にとって狙いうる対象領域、いわゆるアタックサーフェスも飛躍的に拡大しました。

このようなリスクに対応するため、多くの企業は契約締結時に秘密保持契約やセキュリティ条項を整備し、チェックリストやアンケートを通じて対策状況の確認を行っています。しかし、その多くは自己申告に依存しており、実際の運用状況を正確に把握することが難しく、対応が形式的にとどまる傾向があります。また、取引先ごとに異なるチェック項目や書式への対応は、特に中小企業にとって大きな負担となっています。

こうした背景から、委託先管理の課題を体系的に整理し、企業のセキュリティ対策水準を客観的に示す枠組みとして、「サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度（SCS評価制度）」が導入されるに至りました。


SCS評価制度の概要
SCS評価制度は、経済産業省と内閣官房 国家サイバー統括室を中心に検討が進められている制度で、2026年度末頃の運用開始を目指し、制度設計や運用方法の具体化が進んでいます。

本制度の目的は、国が定める業界横断の共通基準を通じて、企業間でセキュリティ対策の水準や到達度を客観的に共有できる環境を整備することです。これにより、発注側企業は取引先に求めるセキュリティ水準を効率的かつ合理的に判断でき、受注側企業においても取引先ごとに異なるセキュリティチェックへの対応負荷を軽減することが期待されています。さらに、制度の普及に伴い、一定水準以上の対策を講じる企業が増加することで、サプライチェーン上の脆弱性が低減し、結果として社会全体のサイバーセキュリティ強化にもつながるとみられています。

SCS評価制度では、セキュリティ対策の成熟度に応じて、「★3」「★4」「★5」の三段階の評価レベルが設定されており、それぞれ想定される脅威や評価方法などが体系的に整理されています。評価が★3から開始されているのは、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が2017年から運用する「SECURITY ACTION」において、初期段階に相当する★1および★2が既に定義されているためです。SCS評価制度は、これを基盤とする上位の枠組みであり、専門家による確認や第三者による評価を導入することで、対策の実装状況を客観的に可視化し、取引先や関係者間で共通の評価基準を持つことが可能となっています。

        

	
    

	
		中小企業支援策と制度普及に向けた仕組み
SCS評価制度では、中小企業が無理なく評価の取得に取り組めるよう、普及と定着を見据えた多面的な支援策が整備・検討されています。

その一つとして、中小企業向けの支援サービスである「サイバーセキュリティお助け隊サービス」において、本制度への対応を支援する新類型の創設が予定されています（※２）。これにより、中小企業は★3・★4の取得に向けたコンサルティングや技術支援を受けられ、費用面・実務面の負担を抑えつつ対応を進めることが可能となります。提供は2026年度末頃から開始される見込みです。

また、実務面での指針として、IPAは2026年3月に「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」の改訂版を公表しています（※３）。同ガイドラインでは、制度要求に対応した具体的対策や規程例を整理しており、★3・★4の取得に向けた実施事項を明確化する実践的な資料となっています。

さらに、専門家による人的支援の強化も進められています。IPAは、SCS評価制度への対応を支援可能な情報処理安全確保支援士を整理して「中小企業向けサイバーセキュリティ対策支援者リスト」（※４）に追加し、公表する予定です。これにより、社内に専門人材を有しない場合も、★3の取得に必要となる「専門家による確認」を受けることが可能となります。
	

        

	
    

	
		企業はどう向き合うべきか
SCS評価制度の開始に向け、各企業は自社の状況に応じた戦略的な準備を進める必要があります。発注側と受注側では求められる対応が異なるため、それぞれの立場に即した計画的な対応が求められます。

発注側企業は、まず自社に必要なセキュリティ水準を明確化し、取引や委託関係ごとに★3または★4の取得要件を整理の上、契約条件や調達ポリシーに反映させる必要があります。あわせて、既存のチェックシートや評価プロセスを見直し、制度に準拠した基準へ移行するため、社内ルールの整備と関係部門間の連携を進めることが求められます。また、既存の委託先に対しては、一方的な負担転嫁を避け、取引先の対策向上を支援するなど、パートナーシップを重視した運用が求められます。制度適用に際しては、政府が示す独占禁止法や中小受託取引適正化法（旧下請法）との関係性を踏まえ、公正で配慮ある対応が不可欠です（※５）。

一方、受注側企業においても、本制度を競争力強化や取引維持に資する取り組みとして捉え、主体的かつ計画的に対応を進めることが求められます。まず、自社の事業特性や取引関係を踏まえ、求められるセキュリティ水準を整理し、目標とする評価レベルを明確化する必要があります。その上で、要求事項と現状とのギャップを分析し、セキュリティポリシーや社内規程、運用体制の整備・見直しを段階的に進めることが求められます。SCS評価制度は、ISMSや業界ガイドライン等を参照して相互補完するよう設計されていることから、既存制度に基づく対策を実施している場合は、それらとの対応関係を整理し、不足部分を補完する形で対応を進めることが効果的と考えられます。

さらに、こうした対応を推進するにあたっては、サイバーセキュリティお助け隊サービスや外部企業の活用も有効となります。

このように、発注側・受注側の双方に共通して重要となるのは、「早めのスタート」と「段階的な対応の積み上げ」です。評価取得には一定の準備期間が必要と考えられるため、各企業は余裕を持った計画のもと、着実に準備を進める必要があります。
	

        

	
    

	
		おわりに
SCS評価制度は法的強制力を伴わない任意の制度ですが、サプライチェーンリスクの高まりを背景に、その実務上の重要性は今後一層高まっていくと考えられます。制度の普及が進めば、評価取得の有無が取引先選定や契約判断における重要な判断要素となる可能性も十分に考えられます。

そのため、本制度を限定的なものと捉えるのではなく、自社へ影響する可能性を適切に見極めた上で、対応を主体的に検討していくことが望まれます。
	

        
    
    （※１）経済産業省『サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度に関する制度構築方針』
（※２）経済産業省「サイバーセキュリティお助け隊サービス（新類型）」
（※３）IPA「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」
（※４）IPA「中小企業向けサイバーセキュリティ対策支援者リストの紹介」
（※５）経済産業省「サプライチェーン全体のサイバーセキュリティ向上のための取引先とのパートナーシップの構築に向けて」

        ]]></description>
		</item>
			
		<item>
			<title>量子コンピューターは暗号資産の前提を壊すのか？</title>
			<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/20260528_012421.html</link>
			<pubDate>Thu, 28 May 2026 09:00:00 +0900</pubDate>
			<description><![CDATA[
    
    1.はじめに
ビットコインやイーサリアムなどの暗号資産は、分散型台帳技術によって支えられていると説明されることが多い。しかし、その安全性は分散型台帳に記録される取引が正当なものであると検証できることによって成立している。
具体的には、取引の正当性は「電子署名」によって確立されている。これは公開鍵暗号方式に基づいており、秘密鍵で署名された取引データを、ネットワークの参加者が秘密鍵に対応する公開鍵で検証する。この検証により、取引データの作成者が秘密鍵を保有していることを証明できる。この仕組みは、「公開鍵から秘密鍵を現実的に導出することは不可能である」という前提の上に成り立っている。
この前提に影響を及ぼしうる技術として、量子コンピューターの進展が注目されている。本稿では、電子署名と量子コンピューターの関係に注目し、暗号資産が直面しうるリスクと今後の課題を整理する。

2.本稿で取り上げる視点
量子コンピューターについて、「いつ実用化するのか」という問いがしばしば議論される。しかし現時点では、量子コンピューターがいつ実現するかについて、明確な時期を断定することは困難である。
量子コンピューターが「いつ実現するか」も重要であるが、「実現した場合にどのような影響が生じるか」という点も重要である。
本稿では特に、暗号資産の基盤となる電子署名に焦点を当て、以下の観点について整理する。
・量子コンピューター出現による電子署名への影響
・暗号資産に対する攻撃パターン
・対応策としての耐量子計算機暗号（PQC）とその課題

3.量子コンピューター出現による電子署名への影響
現在広く利用されている公開鍵暗号は計算量的安全性に基づいているが、この安全性は量子コンピューターの出現によって揺らぐ可能性がある。
具体的には、量子コンピューターで使用できるShorのアルゴリズムと呼ばれる量子アルゴリズムにより、RSA暗号や楕円曲線暗号といった公開鍵暗号の基盤となる数学的問題が効率的に解けることが知られている。公開鍵暗号に基づく電子署名についても同様に影響を受けることとなる。
そのため、電子署名の正当性が脅かされることで、送金の正当性が保証されなくなり、資金が乗っ取られてしまうなどのリスクにつながる可能性がある。

量子コンピューターは現実的な脅威として意識され始めている。Googleの量子コンピューターの研究部門であるGoogle Quantum AIは2026年3月30日、「Securing Elliptic Curve Cryptocurrencies against Quantum Vulnerabilities: Resource Estimates and Mitigations」という論文を公開し、ビットコインやイーサリアムで広く使われる暗号（楕円曲線暗号：secp256k1）が、従来考えられていたよりも少ない計算資源の量子コンピューターで解読される可能性があることを示唆した。
具体的には、特定の条件下において50万未満の物理量子ビットで、超伝導方式の量子コンピューター上における数分規模の実行が理論上可能であることが示されている。これは、従来の研究から20分の1程度となる試算であり、将来的な解読の可能性を十分示唆するものである。
ただし、これらの試算は量子誤り訂正を含む理想的な条件を前提としたものであり、実際の量子コンピューターの実現時期や到達可能性については依然として不確実性がある点には注意が必要である。

4.暗号資産に対して想定される攻撃パターン
量子コンピューターの影響として、主に二つの攻撃パターンが考えられる。

①on-spend attack
取引をネットワークに送信してから台帳に記録されるまでの短時間を狙う攻撃である。取引をネットワークに送信すると公開鍵が露出する。露出した公開鍵から量子コンピューターを用いて秘密鍵を導出し、正規の取引よりも先に不正送金を成立させることで送金を乗っ取る。
論文によれば、この処理には約18〜23分、事前計算を活用すれば約9〜12分まで短縮可能とされている。ビットコインの平均ブロック生成時間は約10分であるため、攻撃が可能となる。

②at-rest attack
以前から公開鍵が露出している資産、特に長期間動いていない休眠資産を標的とする攻撃である。時間制約が緩いため、量子コンピューターが実用化された場合には現実的な脅威となりうる。公開鍵が露出したままの休眠資産は推定で230万BTC存在する可能性があると指摘されている。これは、ビットコイン価格を仮に1BTC＝1,000万円と置いた場合、23兆円に相当する。

        

	
    

	
		5.対応策として考えられる耐量子計算機暗号（PQC）とその課題
これらの脅威への対処としては、量子コンピューターによる攻撃にも耐えることを目指した暗号方式である耐量子計算機暗号（Post-Quantum Cryptography、以下PQC）への移行が考えられている。
ただし、PQC移行は過去のブロックチェーン記録を作り直すことではない。これから使う署名方式や鍵管理を、量子コンピューターでも破られにくい方式へ切り替えることが中心となる。
したがって、耐量子計算機暗号が導入されても、以前から公開鍵が露出している資産については、既に公開された鍵の情報自体が変わるわけではないため、そのリスクが自動的に消えるわけではない。こうした資産は、新しい量子耐性アドレスへ移し替える必要がある。
	

        

	
    

	
		加えて、PQCへの移行には性能と分散性の面で課題もある。ブロックチェーンでは、取引を台帳に記録させる前にネットワーク全体へブロードキャストする必要があり、現行でも一定の通信負荷がかかる。
PQCでは、従来の暗号方式と比べて鍵や署名のサイズが大きくなることが知られている。論文によれば、Algorandというブロックチェーンでは、米国のNISTが選定した耐量子計算機暗号の一つであるFalconが既に利用されている。Falconの署名サイズは、現在ビットコインで用いられているECDSAと比較して約20倍に及ぶ。ブロックチェーンでは取引ごとに署名が付与されるため、署名サイズの増大は通信量や台帳サイズの大幅な増加に直結する。
通信量や台帳サイズの増加は、個人や有志によるフルノード運用の負担を高め、十分な資源を持つ一部のノードしか完全な台帳保持ができない要因になりうる。分散型を志向するブロックチェーンにとって、これは量子耐性とは別の、無視できない課題といえる。
	

        

	
    

	
		さらに、PQC移行による通信量や台帳サイズの増加はそのブロックチェーンの設計自体にも影響を及ぼす可能性がある。ビットコインのようにブロックに収められるデータ量に制約がある仕組みでは、1件あたりの取引サイズが大きくなることで、同じブロックに収められる取引数が減少する。その結果、利用者が負担する手数料にも影響が及ぶ可能性がある。イーサリアムでも、署名検証やデータ保持にかかるコストは最終的にガス代（ブロックチェーン上で取引する際に発生するコスト）へ反映されうるため、同様の負担増が生じる可能性がある。
また、こうした変更はネットワーク参加者の利害にも影響を及ぼす可能性がある。ブロックチェーンではプロトコル変更に際してコミュニティ全体の合意が必要となるため、技術面だけでなく、合意形成の難しさも課題となりうる。

6.おわりに
量子コンピューターの実用化時期は依然として不確実である。しかし、量子コンピューターに関する研究は着実に前進しており、「まだ先の話」として扱うことは難しくなりつつある。一方で、PQCへの移行には技術だけでなく、コミュニティの合意形成やシステム対応、ユーザー移行など、多くの時間と労力が必要となる。
量子コンピューターの進展は、暗号資産に対し「安全性」と「分散性」をどう両立するかという、ブロックチェーンの本質的な設計課題を改めて問い直しているともいえるのではないだろうか。
	

        ]]></description>
		</item>
			
		<item>
			<title>今話題のClaude Mythos騒動をまとめる</title>
			<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/20260521_012427.html</link>
			<pubDate>Thu, 21 May 2026 17:30:00 +0900</pubDate>
			<description><![CDATA[
    
    「AIにハッキングをされて、会社の機密データが盗まれた・・・」
生成AIテクノロジーがこのまま発達すれば、「いつかすぐにそんな時代が来るよ」とあちこちで語られてきた噂が、こんなにも早く実現してしまうのだろうか(2026年5月現在)。
アンソロピックのClaude Mythos(クロード・ミュトス)の件である。

大企業を中心に、Mythosについて「どう考えるべきか」「何を対策するべきか」という、ひとつの騒動になっており、特に金融業界では動きが盛んなようだ。
ビジネス界の関心が高いトピックスでもあるので、今回は、Claude Mythos騒動の経緯や内容、そして実態として企業が備えるべき対策について、現時点での最新情報をまとめてみよう。
まあ結論から言ってしまうと、懸念を払しょくできる決定的な対策は、現時点ではまだ存在しないとしか言えないのだが・・・

Mythos騒動の経緯
まず、Mythos騒動の、現時点(2026年5月12日)までの経緯を一覧でまとめる。（※１）

騒動の始まりは4月7日。アンソロピックがClaude Mythos PreviewとProject Glasswingについて発表したことだった。（※２）（※３）
1.自社AIモデル、Claudeの精度向上の過程で、Claude Mythos PreviewというAI基盤モデルが出来上がった。
2.サイバーセキュリティ能力/脆弱性発見能力が高すぎ、悪用の恐れがあるので、Mythosの一般公開はしない。
3.プログラムソースコードからサイバーセキュリティ脆弱性を発見する能力が非常に高く、また、発見した脆弱性を突いてサイバー攻撃を成功させるための攻撃ソースコードを生成する精度も高い。
4.グルーバル団体約50団体でProject Glasswingを組成し、Mythosモデルは参画団体に限定して公開する。プロジェクト内で検証と対策検討を進め、90日以内に評価レポートを公開する。
5.Mythosは、アンソロピック技術者が設定した閉鎖IT環境から、独力で脆弱性を見つけ出してハッキングを行い、インターネット環境に脱出した。
6.Mythosが、オープンソースであるLinuxの未知の脆弱性をゼロデイ発見した。
アンソロピックが発信した「Mythos非公開の理由」がいろいろとセンセーショナルだったため、瞬く間に世界中の話題となり、「何か対策を考えないとまずいのかもしれない」という懸念が大企業を中心に高まった。

その後1週間は、第三者機関のMythos評価が話題となる。
米国・英国の第三者評価機関が、「Mythosのサイバーセキュリティ能力は確かに従来モデルよりも高い」という主旨の評価レポートを公開し、Mythos騒動が強まっていく。（※４）（※５）

4月後半からは行政サイドにも動きが見られるようになる。
自民党からはサイバー防衛緊急提言が発表され、4月24日に開催された「AI脅威に対する金融分野のサイバーセキュリティ対策強化に関する官民連携会議」は、財務大臣および金融庁・日本銀行・JPX・メガバンク各行の代表が一堂に会したということで、大きく報道された。金融企業のクライアントから、「Claude Mythosについて知りたい」という要請が湧き起こったのもこの頃だった。5月12日には、金融庁から各金融機関に対して早急な対応の要請まで出されたと報道されている。

5月に入ると、アンソロピックが「Claude Security」というサービスを発表し、高いセキュリティ機能を備えたAIを企業に限定なしで提供し始める。そして同じ時期に発表されたのが、OpenAIのGPT-5.5-Cyberというモデルだ。このAIモデルは、英国の第三者機関のレポートにて「Mythosと同等のサイバー能力を確保している」といった主旨で評価され、やはり限定公開となっている。（※６）
「Mythosだけが特別というわけではないのではないか」「今後はMythosと同様に、最新AIモデルが発表されるたびにサイバーセキュリティの心配をすることになるのだろうか」という、そこかしこで噂されていた懸念が、早くも現実となった。

        

	
    

	
		
なお、アンソロピック、OpenAIが公表しているモデルカードドキュメントやブログによると、各モデル間の関係性はおおむね以下の模様である。（※７）
・アンソロピックが、生成AI基盤モデルの精度向上を続ける中で、Claude Mythos Previewが出来上がった。前述の通り、悪用の危険があるので一般公開しないと決定。
・そこで、アンソロピックは、Claude Mythos Previewの機能を、サイバーセキュリティ性能を中心に一部低減させる対応を実施。
・その成果が、Claude Opus 4.7につながり、公開。
・Claude Opus 4.7をベースに、サイバーセキュリティ関連ガードレールの緩和等の調整を加えた特化サービスが、Claude Security。脆弱性発見能力は高いが、脆弱性を突く攻撃コードを生成する能力は従来程度に抑えている。
・同様に、OpenAIのGPT-5.5モデルに対して、サイバーセキュリティ関連ガードレールの緩和等の調整を加えたモデルが、GPT-5.5-Cyber。

	

        

	
    

	
		Mythosは本当に超高性能なのか
官民挙げて結構な騒動になっていることを、肌で感じているビジネスパーソンもおられることだろう。
私も各方面から、「Mythosについて解説してほしい」と依頼を受けている・・・
でも、Claude Mythosは、果たして本当にこんなに騒動になるほどスゴイのだろうか？　みんな大げさなのではないのか？

ということでこの章では、Mythosの評価について、各所の情報をまとめてみる。複数の情報源から情報を集め、集約・整理して表現してみた。（※８）　現時点(2026年5月12日)の情報となる。
	

        

	
    

	
		一見して、Claude Mythos Previewのカラムに赤字の性能数値が多いことが分かるだろう。Claude Mythos Preview での実測値が発見できなかったベンチマークについては、Claude Opus 4.7の性能数値を当てはめることも可能と考慮すると、さらに赤字の性能数値は多くなる。Mythosの性能が、総合的に従来モデルよりも高いと評価することには一定の蓋然性がある。
ただし、GPT-5.5にも同じくらい赤字の性能数値が多いことも、同時に見て取れるだろう。Mythosから1ヵ月程度遅れて世に出たGPT-5.5-Cyberだが、Mythosに劣らぬ性能を持っていると評価して差し支えなさそうだ。

ここから言えるのは、Mythosは確かに性能が良いのだが、ダントツのオンリーワンというわけではないということだ。前述したアンソロピックのCEOのコメントのように、他のモデルも短期間で追随してくる。2026年4月に公開された、スタンフォード大学が毎年発表しているAIレポートの最新版（※９）では、「各社の生成AI基盤モデルは、最近では性能差が非常に小さい」という旨の分析がなされている。
Mythosは確かにスゴかったのだが、今ではもうそれほどスゴイわけではない。
そして、企業が備えるべきなのは、Mythosモデル単体なのではなく、今後必ず出てくる新しいAI達であり、AI時代そのものが企業にとっての脅威となる。

ちなみにだが、Claude Mythosを否定的に論評する一部の意見も、多様な視点を提供するという意味で、併記しておく。
・Claude Mythos Previewが、オープンソースから数千件～数万件の脆弱性を発見したと言われているが、情報が一部しか公開されていないため、内容や詳細が不明。発見したとされる脆弱性の中で、本当に悪影響があってパッチ適用が必要なものは、わずかしかないのでないか。
・Claude Mythos Preview公開以前のClaudeが、ガードレールをジェイルブレイクされたうえで脆弱性発見＆サイバーアタックに悪用されたという実績検証レポート（※１０）も公開されている。Mythos以前の生成AIモデルでも、既に一定のサイバー攻撃能力を保有していた。Mythosに始まった話ではない。
・Claude Mythos Previewの、高い脆弱性発見能力や攻撃コード生成能力は、AIモデル本体の性能以外に、エージェンティックな挙動を生み出す周辺機構からの貢献が大きいのではないか。

企業は何を対応するべきか？
	

        

	
    

	
		Mythos騒動は、Claude MythosというAIモデルの脅威に対して個別に対抗策を考える問題ではない。
AI時代の全企業に対して、望む望まないに関わらず、定常的なサイバーセキュリティ対策や体制の格段の強化を強いる、マインドチェンジ問題/企業行動変容問題ととらえなければならない。

発達した生成AIは今や、サイバーセキュリティ知識の浅い人物にトップハッカーを超えるサイバー攻撃能力を提供しうる。AIの能力で、企業システムに対して未知の脆弱性を突くゼロデイ攻撃は、今後確実に増えるだろう。企業側が脆弱性に気付いたとしても、攻撃者は企業側の対策よりも速く、数十分というタイムスパンで攻撃を仕掛けることができるかもしれない。悪用されるAIモデルは、Claude Mythosモデルだけとは限らない。Mythos以前のモデルでも一定に攻撃者の役に立つし、Mythos以降のモデルは今後どのモデルでも、同じ悪用可能性を含んでいると考えるべきだ。
AIのサポートを受けた多くのサイバー攻撃者が、従来よりも一段高い水準で素早く、企業システムを狙ってくる。これはもう後戻りできず、避けられない、受け入れるしかない問題だ。AI時代の、代表的な構造デメリット問題のひとつと、評価して差し支えないだろう。

短期的な対策
AIの発達にともなう、企業サイバー攻撃水準と速度の急激なレベルアップ。
AI時代の企業は、これにどのように対抗していくべきなのだろう。

短期的目線では、「Mythosが既に発見したと言われている大量の脆弱性に、どう対処するか」という問題が、真っ先に光を当てられるだろう。

まずは、①脆弱性情報公開済み かつ パッチ公開済み かつ 自社システムへパッチ適用未済
のケースを念頭に検討を進める。
この場合、必要な対応は、「自社の各システムにひたすらパッチを適用していく」対応となる。
自社の各システムに対して、公開済みのパッチを、素早く、障害なく、適用することが求められる。
そのために、より具体的には以下のような対応が求められるだろう。
a.自社内各システムの事前リストアップと事前把握。
b.自社内各システムのSBOM事前整理。SBOMとは、Software Bill Of Materialsの略で、具体的にはシステム内で使われているオープンソースの部品表を指す。SBOMにより、どのオープンソースが自社のどのシステムに組み込まれているのか、漏れなく把握する。
c.脆弱性情報の素早い、漏れのない把握。脆弱性が公表されたら、企業としてすぐに気付き、内容を把握することが必要になる。「脅威インテリジェンスの強化」と言い換えても良い。
d.自社内各システムごとの、パッチ適用優先順位の事前設定。
e.自社内各システムごとに、パッチ適用手順の事前整理。どのようにパッチを適用するかという手順と、適用した後のテストについても事前整理し、できれば「自動化」を実現しておく。
f.上記【a】～【e】を実行するための、社内サイバーセキュリティ体制の強化。

次に、②脆弱性情報公開済み かつ パッチ未公開　のケースを念頭に検討を進める。
この場合、自社システムに対して決定的な対策を施すことができない。腹を決めて諦め、「可能な限りの準備を行ってあとは耐え忍ぶ」しか、打てる手立てがない・・・
より具体的には、以下のような対応が求められるだろう。
g.上記【a】～【f】対策の全て。
h.対象となる脆弱性の詳細内容を把握したうえで、インターネットとシステムとのアクセスポイントに、該当脆弱性に特化した、入力抑止対応を実装する。特定のルールを、システムの入り口に個別設定開発して、悪意のある入力を排除する方法。
i.自社内各システムごとに、必要であればシステム停止やインターネットからの隔離を検討し、実行する。

どれも、懸念を払しょくできる決定打となる対策ではない。
残念ながら、現時点では決定打となる対策は見つけられていない。
企業が行うべきとされている理想的なサイバーセキュリティ対応を、水準をひとつ上げ、これまで以上に抜け漏れなく実行する。それ以外に有効な対抗策は見つけられていない。

（5月17日　追記情報）
Project Glasswingに参加しているPaloalto Networks社から、ブログが公開されたので最新情報として追記したい。（※１１）

Claude Mythosなど、高度な生成AIを活用した高速なサイバー攻撃に対し、暫定的に回避を行う手段として、次のような方法も考えられる。
ひとつは、「アタックサーフェス管理(ASM:Attack Surface Management)」と呼ばれる手法。アタックサーフェス管理は、サイバー攻撃における攻撃経路・侵入経路に焦点を当てて、網羅的探索と発見・監視を行う考え方で、セキュリティベンダーから製品も販売されている。自社内の各システムに対する網羅的リストアップやSBOM整備、脆弱性把握などは本質的に必要なのだけれども、アタックサーフェス/攻撃面に焦点を置くことで、暫定的な重要箇所把握を高速化できる可能性がありえる。

もうひとつが、「仮想パッチ適用(Virtual Patching)」と呼ばれる手法。インターネット/攻撃者と各システムとの間に高度なセキュリティファイアウォールを設定し、ルールで定義された、特定の攻撃に類する可能性のある通信を遮断する考え方で、やはり製品も販売されている。Paloalto Network社は、Mythosのような高度なAIを活用した高速なサイバー攻撃に際し、パッチ適用が間に合わない局面では、このような仮想パッチ適用ソリューションの重要度が高まる可能性があると、ブログで表現している。

受けるサイバー攻撃の個別内容によって、上記のような製品ソリューションベースでの暫定対応が高い効果を発揮できるかできないか、状況は変わってくるものと予想される。しかし、Mythos対策として決定力のある妙手が見つかっていない現状では、対策を検討するうえでの選択肢のひとつとして、一考の価値があるということになるだろう。

長期的な対策
そして、短期目線よりも、長期目線の恒常的対策の方が、企業にとってより重要となる。
企業は、Mythosに限らず、また、Mythosが発見したとされる大量の脆弱性に限らず、今後出てくるであろう新しいAIモデルのリスクに備えなければならないし、今後も大量に発見されるであろう新しい未知の脆弱性に備えなければならない。
しかし、果たしてそんな対策が本当に可能なのだろうか？

そのために目指すべき対策は、実は短期的な対策のケースと変わらない。
繰り返しとなってしまうが、残念ながら、現時点では決定打となる対策は見つけられていない。

昨今の企業サイバーセキュリティ議論では、「サイバーレジリエンス」という考え方が非常に重要視されているという。『サイバー攻撃の、全部を排除したり回避したり対抗したりすることはもう諦めて、攻撃されることを前提とし、攻撃の悪影響を最小化するための対応や、リカバリー対応に注力しよう』というコンセプトだ。
まさにこのサイバーレジリエンスを基本マインドとして、攻撃された際のダメージを最小化するよう、しっかり事前準備を行う。それが現時点で最善の長期的対策ということになる。
そのためにはやはり、企業が行うべきとされている理想的なサイバーセキュリティ対応をこれまで以上に抜け漏れなく実行するしかないと、同じ話が再登場する。
長期目線でも短期目線でも、企業がやるべきサイバーセキュリティ対策はあまり変わらないと、そう言わざるをえない。
より具体的には、以下のような対応が求められるだろう。
j.前述【a】～【i】対策の全て。
k.Claude Securityサービスを筆頭とした、防御用に利用できる生成AIモデルを活用し、事前に自社システムのソースコードなどの脆弱性チェックを済ませておく。
l.事前に自社各システムの脆弱性を内部把握し、脆弱性内容に応じた個別の対策や検討を講じる。

まとめ
生成AI技術は高度に発達し、企業システムサイバーセキュリティの現実の脅威となってきている。
しかし発達したとは言え、攻撃側のAIはまだまだ、アニメやSFみたいなリアルタイムの超高性能スパイロボットとして機能できるわけではない。

それはつまり、AI時代に入ったとはいえ、企業側で「事前にどれだけ手厚く事前の準備を行うことができたか」が、レベルアップしたサイバー攻撃を防ぐうえで最大の効果をもたらす可能性が高い、ということだ。
AIによるサイバーセキュリティ脅威の増大を前提に、企業に求められる対策は、サイバーセキュリティ予算の増額と体制の強化、そして手厚い事前準備、さらに、攻撃されることを前提に悪影響を最小化させようと努力するサイバーレジリエンスマインドの定着、現時点ではこの３点に帰着するのではないかと考える。

相対的に攻撃側が有利なのは間違いない。しかし、地道な対策しかない。地道な対策が恐らく最も効果が高い。
地道な企業サイバーセキュリティ運営に、幸ありますように。
	

        
    
    （※１）
・Anthropic　Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities
https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/
・AISI　Our evaluation of Claude Mythos Preview‘s cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-claude-mythos-previews-cyber-capabilities
・OpenAI
https://openai.com/ja-JP/index/scaling-trusted-access-for-cyber-defense/
・Anthropic　System Card: Claude Opus 4.7
https://www.anthropic.com/claude-opus-4-7-system-card
・CSA　Claude Mythos: AI Vulnerability Discovery and Containment Failures
https://labs.cloudsecurityalliance.org/research/ai-vuln-discovery-containment-claude-mythos-v1-0-csa-styled/
・自由民主党　高度自律型AIの対策強化を最新AI「ミトス」巡り議論
https://www.jimin.jp/news/information/213064.html
・OpenAI　GPT 5.5 System Card
https://openai.com/index/gpt-5-5-system-card/
・金融庁　「AI脅威に対する金融分野のサイバーセキュリティ対策強化に関する官民連携会議」の作業部会の開催について
https://www.fsa.go.jp/news/r7/sonota/20260514/20260514.html
・Anthropic　Claude Security by Anthropic
https://www.anthropic.com/product/security
・OpenAI expands Trusted Access program with GPT-5.5-Cyber
https://dataconomy.com/2026/04/30/openai-expands-trusted-access-program-with-gpt-5-5-cyber/
・AISI　Our evaluation of OpenAI‘s GPT-5.5 cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-openais-gpt-5-5-cyber-capabilities
・Anthropic CEO、AIサイバーリスク 今は「危険な状況」防御側の猶予は6カ月
https://www.sbbit.jp/article/fj/185322#image241597
・IMF　Financial Stability Risks Mount as Artificial Intelligence Fuels Cyberattacks
https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/05/07/financial-stability-risks-mount-as-artificial-intelligence-fuels-cyberattacks
・経済産業省　高性能AIへの対応に関して赤澤経済産業大臣が重要インフラ事業者との意見交換を実施しました
https://www.meti.go.jp/press/2026/05/20260501001/20260501001.html

（※２）Anthropic　Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities
https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/
（※３）Anthropic　Project Glasswing
https://www.anthropic.com/glasswing
（※４）AISI　Our evaluation of Claude Mythos Preview‘s cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-claude-mythos-previews-cyber-capabilities
（※５）CSA　Claude Mythos: AI Vulnerability Discovery and Containment Failures
https://labs.cloudsecurityalliance.org/research/ai-vuln-discovery-containment-claude-mythos-v1-0-csa-styled/
（※６）AISI　Our evaluation of OpenAI‘s GPT-5.5 cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-openais-gpt-5-5-cyber-capabilities
（※７）
・Anthropic　System Card: Claude Mythos Preview
https://www.anthropic.com/claude-mythos-preview-system-card
・Anthropic　System Card: Claude Opus 4.7
https://www.anthropic.com/claude-opus-4-7-system-card
・Anthropic　Claude Security by Anthropic
https://www.anthropic.com/product/security
・OpenAI　GPT 5.5 System Card
https://openai.com/index/gpt-5-5-system-card/
・OpenAI　Scaling Trusted Access for Cyber with GPT 5.5 and GPT 5.5 Cyber
https://openai.com/ja-JP/index/gpt-5-5-with-trusted-access-for-cyber/

（※８）
・Project Glasswing
https://www.anthropic.com/glasswing
・Our evaluation of Claude Mythos Preview‘s cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-claude-mythos-previews-cyber-capabilities
・Our evaluation of OpenAI‘s GPT-5.5 cyber capabilities
https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-openais-gpt-5-5-cyber-capabilities
・How do frontier AI agents perform in multi-step cyber-attack scenarios?
https://www.aisi.gov.uk/blog/how-do-frontier-ai-agents-perform-in-multi-step-cyber-attack-scenarios
・Tests by a UK government agency revealed that 'Claude Mythos Preview' is capable of autonomously executing a complete network takeover attack.
https://gigazine.net/gsc_news/en/20260414-claude-mythos-preview-aisi-evaluation/#gsc.tab=0
・GPT-5.5 matches Anthropic’s Mythos in UK cyber evaluations, raising wider questions about AI security risk
https://www.thehackacademy.com/news/gpt-5-5-matches-anthropics-mythos-in-uk-cyber-evaluations-raising-wider-questions-about-ai-security-risk/
・Claude Mythos: I‘m so powerful that I’m afraid to let you use me.
https://eu.36kr.com/en/p/3757746947883783
・Gemini 3.1 Pro Model Cards
https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro/
・Gemini 3.1 Pro Preview: The new leader in AI
https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-3-1-pro-preview-new-leader-in-ai
・OpenAI‘s GPT-5.5 is the new leading AI model
https://artificialanalysis.ai/articles/openai-gpt5-5-is-the-new-leading-AI-model
・AA-Omniscience: Knowledge and Hallucination Benchmark
https://artificialanalysis.ai/evaluations/omniscience
・Hugging Face zai.org/GLM-5.1
https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1/commit/bef021499129c8734c071411f980c5c718874da3
・Model Drop: GPT-5.5
https://handyai.substack.com/p/model-drop-gpt-55

（※９）Stanford University　The 2026 AI Index Report
https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
（※１０）Dragos　AI in the Breach: How an Adversary Leveraged AI to Target a Water Utility’s OT
https://www.dragos.com/blog/ai-assisted-ics-attack-water-utility
（※１１）Paloalto Networks　フロンティアAIのサイバーセキュリティへの影響についての防御担当者向けガイド: 2026年5月更新
https://www.paloaltonetworks.com/blog/2026/05/defenders-guide-frontier-ai-impact-cybersecurity-may-2026-update/?lang=ja


        ]]></description>
		</item>
			
		<item>
			<title>デジタルマネーは決済の主役になれるのか</title>
			<link>https://www.dir.co.jp/report/technology/feature/20260428_012419.html</link>
			<pubDate>Tue, 28 Apr 2026 09:00:00 +0900</pubDate>
			<description><![CDATA[
    
    1.はじめに
近年、金融業界では技術発展を背景に新しい制度やサービスが次々に登場している。こうした動きは、実際の業務の進め方にも少しずつ影響を与え始めており、金融分野におけるIT動向の重要性は一段と高まっている。そこで本稿では、海外の金融機関および金融IT分野における動きの中から、実務への大きなインパクトが予想されるテーマを取り上げ、その背景や意義を整理しながら紹介する。
今回はその題材として、米国におけるGENIUS法成立（2025年7月）以降、ステーブルコインおよびトークン化預金が決済分野でどのように利用され始めているのかに着目する。

2.本稿で取り上げる視点
近年、ステーブルコインの発行残高は大きく伸びているが、その多くは暗号資産関連での利用にとどまる。一方で、GENIUS法や日本の資金決済法をはじめとする各国の制度では、ステーブルコインを決済手段として位置付けることが明確に意識されている（※１）。
また、すでに一部の銀行が商用化しているトークン化預金も、銀行の信用力や既存の金融インフラを活用した新たな決済手段として注目を集めている。
そこで、本稿では、ステーブルコインやトークン化預金の本来の役割である「決済」に着目する。とりわけ、既存の顧客基盤や金融インフラを持つ金融機関の取り組みに焦点を当て、こうしたデジタルマネーが決済分野で普及するためにどのような要素が必要となるのかを考えてみたい。

3.米国の金融機関における動向
以下では、米国金融機関におけるデジタルマネーの発行事例を取り上げ、各社の狙いを整理する。

3.1 米国金融機関におけるステーブルコイン実用化事例
ここでは、GENIUS法成立以降、決済用途を明確に打ち出している事例の中から、投資家・証券取引との連携、地域金融機関による会員向けサービス、法人間決済・システム外販という異なる特徴を持った3つの事例を取り上げる。

・フィデリティ・インベストメンツの「FIDD」
米国を代表する大手資産運用会社であるフィデリティ・インベストメンツは米国内の大手金融機関としては初めて、ステーブルコイン「FIDD（Fidelity Digital Dollar）」を発行した（実際の発行は子会社）。特徴として、FIDDの購入から償還までグループで一括して提供している点、発行・準備状況をWebサイトで公開し透明性を確保している点が挙げられる。
フィデリティは、「投資家にオンチェーンのユーティリティを提供する」と述べており、低コストかつ効率的な決済手段の提供を狙っている。なお、明言はされていないものの、証券決済の即時化やトークン化証券とのシームレスな連携も視野に入れているものと考えられる。

・セントクラウド・ファイナンシャル・クレジットユニオンの「CLDUSD」
ミネソタ州に拠点を置く地域密着型の金融機関セントクラウド・ファイナンシャル・クレジットユニオン（以下、セントクラウドFCU）は、ブロックチェーン企業のメタリカス社およびクレジットユニオン向けのシステム開発を行うDaLand CUSO社と共同でステーブルコイン「CLDUSD」を発行している。
同クレジットユニオンは、発行の狙いとして、個人・法人問わずクレジットユニオンの会員間の低コストかつ即時の送金および法人会員がクレジットカード発行会社に支払っている加盟店手数料の削減を挙げている。また、将来的に暗号資産取引を希望する顧客に対する対応の一環であることも表明しているため、自らステーブルコインを発行することで顧客接点の維持や資金流出の抑制を企図していると言えよう。

・SoFiの「SoFiUSD」
デジタルチャネルで総合金融サービスを展開するフィンテックSoFiは子会社のSoFi Bank N.A.を通じて、ステーブルコイン「SoFiUSD」の発行を開始した。主な狙いは、銀行やカードネットワーク向けに24時間対応の決済インフラを提供することであり、越境決済や財務管理といった用途が想定されている。
同社の特徴は、BaaS基盤を提供する子会社のGalileo社と連携してステーブルコイン関連システムの外販を明示している点にある。また、マスターカードとの提携を通じて、グローバル決済ネットワークにおける決済通貨としての利用も進めており、自社発行とシステム販売という二方向で展開を進める戦略がうかがえる。

3.2 米国金融機関におけるトークン化預金実用化事例
ここでは、米国において商用化が進展しているトークン化預金の事例の中から実装の方向性が異なる3事例として、JPモルガン・チェース、Citi、BNY(Bank of New York Mellon)を取り上げる。

・JPモルガン・チェースの「JPM Coin」
米国最大の銀行であるJPモルガン・チェースは、2019年2月に法人・機関投資家向けの決済用途に特化したトークン化預金「JPM Coin」をリリースしている。想定用途は海外送金、デジタル資産取引における担保等が挙げられる。
国際送金における高額な手数料や着金に長時間を要するといった、法人顧客が金融サービスを利用するうえでの諸課題に対し、世界中に支店を持つ同行が一つの解を提示したと言えよう。

・Citiの「Citi Token Services」
大手グローバル銀行Citiは、2023年からプライベートチェーン上でトークン化預金サービス“Citi Token Services”をスタートした。JPモルガン・チェースと同様に、海外送金等を主な想定用途としている。特徴としては、決済と商流情報の連動に着目している点が挙げられる。一例として、スマートコントラクトを利用して国際貿易における信用状（L/C）が特定の条件を満たした際に、トークン化預金に情報が連携され決済を自動的に行うといった事務フローの自動化が示されており、トークン化による恩恵が実務まで繋がっていることが分かる。

・BNYのトークン化預金サービス
世界最大のカストディアンであるBNYは、2026年1月に機関投資家向けのトークン化預金サービスをスタートした。
特徴は、証券取引における担保や証拠金（マージン）決済の自動化・高速化など、証券業務の自動化・効率化が掲げられている点にあり、同社が証券市場に対して提供する新たな決済インフラという性格が強い。
プレスリリースでは、将来的にステーブルコインやトークン化証券との接続も視野に入れていることが示されており、トークン化預金が抱えやすい「外部との繋がりにくさ」を補おうとする意図が見てとれる。

4.ステーブルコイン・トークン化預金の利用拡大に向けた要素
今回取り上げた、各事例を主な用途と各社が考える実装上の狙いという観点から図表１のとおり整理する。各社事例を横断的に見ると、発行目的や利用領域にはいくつかの共通点が見えてくる。

        

	
    

	
		前述のとおり、ステーブルコインの用途はその多くが暗号資産関連取引での利用であり、金融機関による決済用途を志向したステーブルコインの事例はなお限定的かつ初期段階ではあるが、トークン化預金の事例とあわせて検討することで、普及に向けた重要要素を整理した。こうした整理から、図表２に示すとおり、決済分野におけるデジタルマネーの普及には、支払側インセンティブの設計および法人・機関投資家への訴求が重要な要素になると考える。
	

        

	
    

	
		
	

        
    
    ①支払側インセンティブの設計
新しい決済手段を導入し、広く普及させるためには、決済の起点となる支払側に、明確な実務上のメリットが設計されていることが必要である。
この点を考えるうえで、まず参考になるのが、すでに商用化ベースで利用が広がりつつあるトークン化預金の事例である。
今回取り上げた事例では、トークン化預金が支払側の実務上の課題を解消する手段として位置付けられており、支払側の事務負担やコスト軽減が設計に組み込まれている点に着目する必要があろう。例えば、JPモルガン・チェースでは即時送金による資金移動の効率化、Citiでは商流情報との連動による事務コストの削減、BNYでは担保・証拠金決済の自動化・迅速化による資本効率改善やオペレーショナルリスクの低減などが期待されている。ステーブルコインの事例でも、フィデリティ・インベストメンツは用途を証券決済に絞っており、BNYのトークン化預金に近い発想が見られる。SoFiの事例でも、法人間決済のコスト低減といった支払側のメリットが示されている。
逆に言えば、こうした支払側のメリットが見えにくい場合は、すでに便利な決済手段が多数ある中で、あえてステーブルコインを選ぶ理由はあまりない。セントクラウドFCUの事例に見られるように、加盟店における決済手数料の低減は、資金の受領側にとっては大きな利点になるため、それを支払側にどう還元できるかが、普及を進めるうえで重要なポイントになろう。

②法人・機関投資家向け決済への訴求
今回取り上げた全ての事例で、法人間の資金決済あるいは貿易決済や証券決済といったバックエンド領域がターゲットとなりデジタルマネーの導入が進められている。法人・機関投資家の決済業務では、高額・多通貨の取引が日常的に発生するため、資金移動の24時間化やプログラマブルな送金といった機能の効果が発揮されやすい。こうした点を踏まえると、デジタルマネーの普及には、法人向けに既存決済インフラの課題解決を訴求することが重要だと考える。
もっとも、実際に導入を進めるうえでは、ステーブルコインおよびトークン化預金の特性を考慮して選択する必要がある。トークン化預金は異なる金融機関への送金には利用できず、既存の決済インフラ（Swiftやコルレス銀行ネットワーク）を利用する必要があり、元々期待される利便性を十分に発揮しにくい場面もある。一方、ステーブルコインでは、十分な流動性の確保、規制対応、受領後の取り扱い方法などを考慮する必要がある。

5.おわりに
本稿では、米国の事例を通じて、デジタルマネーの導入初期には、支払側にとってのインセンティブ設計と法人・機関投資家向け決済インフラの改善が重要なポイントであることを確認した。
こうした視点は日本においてデジタルマネーの有効活用を考えるうえでも参考になる。日本では、資金決済法上、資金移動業に対しては送金額や資金滞留に一定の制約があるため、高額・高頻度の決済領域では、金融機関がデジタルマネーの提供主体として関与する意義が相対的に大きいと考えられる。
デジタルマネーが実務の中に定着していくには、単に新しい技術として導入されるだけでは足りない。既存の決済業務が抱えるコストや事務負担といった具体的な課題を解決する手段として組み込まれていくことが、重要になるだろう。

        
    
    （※１）ステーブルコインおよびトークン化預金の制度面の詳細は、中田理恵・鈴木利光「デジタル通貨覇権競争の幕開けと次世代決済の展望」（『大和総研調査季報』2026年新春号（Vol.61）、pp.22-39）を参照されたい。

        ]]></description>
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