2026年6月2日、大統領は「Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security」と題する新たな大統領令を発出しました。この大統領令は、サイバーセキュリティおよび重要インフラ防護へのAI統合に関する国家的な枠組みを定め、デジタル防衛においてより一体的かつ先制的な取り組みへの転換を示しています[1]。
この大統領令は、国家のサイバーセキュリティ戦略にAIを正式に組み込むことで、今後、各機関が脅威を検知し、把握し、対処することが求められる基準を新たに示しています。
この指令の本質は、連邦機関に対し、AI をサイバーセキュリティ業務に直接組み込み、防御能力を強化し、脅威の早期検知を高度化し、商業部門および重要インフラのパートナーとの連携を一層深めることを求めるものです。
これらの施策は、国家安全保障におけるAIの位置づけが大きく転換しつつあることを示しています。AIはもはや補完的な機能として扱われるのではなく、サイバー防御の強化、可視性の向上、そして一層複雑化するデジタル環境全体でリスクをより早期に特定するための中核的要件として位置づけられています。
かつては主にSOC主導の機能だったものが、今やはるかに大きな取り組みへと進化しつつあります。サイバー脅威ハンティングは国家安全保障上の優先事項となりつつあり、AIが脅威の特定、インフラ防護、連邦システム全体のレジリエンス強化に直接的な役割を果たしています。
この転換を支援するため、大統領令は各機関に対して次の事項を指示しています。
- AIを活用したサイバー防御能力の拡充
- 重要インフラ防護の強化
- 大規模に脆弱性を検知し是正するAIシステムの導入
最終的に、これはAI主導の世界においてサイバーセキュリティの実行方法が根本的に変化しつつあることを示しています。
検知から予測への転換
長い間、サイバーセキュリティは「検知・調査・対応」というおなじみのループで運用されてきました。脅威がアラートを発し、アナリストが介入し、その後に対応が行われるという流れです。問題は、このモデルが「攻撃に気付くタイミングが適切である」ことを前提としている点にあります。
この大統領令は、「環境内部で何かが検知可能になった時点では、すでに視界の外側で多くのことが起きている」という前提に立つことで、従来の想定に異議を唱えています。だからこそ、求められているのは単なる検知の高速化ではなく、より早い段階での状況理解への転換なのです。
〜ではなく：
- 既知のインジケーターのみに注目するのではなく、チームには意図の初期兆候を見極めることが求められている
- 発生した活動に対応するだけでなく、攻撃がどのように形成されつつあるのかを理解する必要がある
- 侵入経路が生じるのを待つのではなく、攻撃前の兆候や条件を特定する必要がある
現代のスレットハンティングでは、重視すべき点はスピードからタイミングへと移行しており、インシデントが発生する前の初期シグナルを特定できるかどうかが成否を分けます。このモデルでは、インシデントを完全に未然防止できるだけ早い段階でシグナルを検知できるかどうかが成功の鍵となります。
政府には見えていて企業が見落としがちなもの
この大統領令は、組織が通常行っている脅威の監視方法と、高度な敵対勢力の実際の行動との間に存在する重大なギャップを浮き彫りにしています。
国家主体の行動パターン：
- 世界中の法域とデジタルエコシステムをまたいで
- 企業の可視性の外側で、多くの組織が監視していないプラットフォームやインフラを活用して
政府の方針はこの現実を認識しており、脅威は侵入前、すなわち計画、連携、テストといった段階から始まることを強調しています。また、有効な防御には、社内のリモート監視だけでなく、外部のシグナルも含める必要があるとしています。
この見方は、現代の敵対勢力の行動様式と非常に近いものです。たとえば、Babel Street’s analysis of Iranian cyber activityで示されているように、国家主体の脅威アクターはしばしば次のような領域にまたがって活動しています。
- 意図を示し、インテリジェンスを収集するために、一般公開されたプラットフォームを活用するオープンソース環境
- ダークウェブや秘密チャネルで、連携、ツール、アクセスがやり取りされる環境
- 重要なシステムへの将来の攻撃を支援するために、あらかじめ資産を配置しておくインフラの事前ポジショニング
これらの活動は、ネットワーク内部でアラートが発報されるよりもはるか前の段階で行われるため、多くの場合、攻撃の後期段階に至るまで組織側にはほとんど、あるいは全く可視性がない状態に置かれます。
ここでギャップが生じます。多くのエンタープライズ向けセキュリティモデルは、ネットワーク内部で起きる事象に最適化されていますが、攻撃者はますますネットワークの外側で活動しています。検知戦略を、初期段階の外部シグナルを含む脅威活動のライフサイクル全体に合わせて設計することで、組織は侵入後に対応する段階から、侵入が始まる前に予測し妨害する段階へと移行できます。
AIが単なるツールではなく加速要因である理由
この政策転換の中心にAIが位置付けられているのには理由があります。
その影響は単なる効率化にとどまらず、サイバー脅威ハンティングにおいて何が可能かという枠組みそのものを作り変えつつあります。大統領令は、従来型の手法だけではスケールせず、十分に早期の脅威検知もできないことを明確に示しています。現代の脅威ハンティングは、データが少なすぎるのではなく多すぎることが特徴であり、シグナル、環境、アクティビティが増えすぎて、人手やルールベースのアプローチだけでは対応しきれません。
AIは次のようにしてそのギャップを埋めます：
- 通常は見過ごされてしまうパターンを浮かび上がらせること
- 大規模な無関係なアクティビティの除外
- 複数の情報源、行動、タイムラインにまたがるシグナルの連携
AI を活用しない場合、スレットハンティングは往々にして断続的にしか行われず、特定のインシデントやアナリスト主導の仮説をきっかけに実施されます。AI を用いることで、組織は脅威の全体像を継続的に把握でき、各種シグナルをほぼリアルタイムで絶えず評価・精緻化し続けることが可能になります。
今日の脅威環境の規模を踏まえると、この移行は極めて重要です。
- 1日に34億通以上のフィッシングメールが送信されている [2]
- 一部の環境では、組織は毎秒数万件の自動化された攻撃スキャンに直面している [3]
その規模になると、人手による分析だけでは追いつきません。サイバーセキュリティにおけるAIの影響は、すでに定量的に把握できる段階にあります。
- AIを活用する組織は、侵害に伴うコストを平均1.8M〜2.2Mドル削減［4］
- AIは従来の手法と比べて、脅威検知の効率を最大1.6倍向上させます [5]
AIはアナリストに取って代わるものではなく、業務のスピード、スケール、深さを変革するものです。これこそが、AIが大統領令の中核に位置付けられている理由です。AIによって、インテリジェンス主導の継続的な脅威ハンティングが運用上実現可能となり、従来の受動的な機能から、現代の脅威の進化に合わせて絶え間なく先手を打つ能動的なケイパビリティへと変貌します。
新しい脅威ハンティングモデル
これらのトレンドが収束する中で、脅威の発生プロセスを反映した新たなスレットハンティング手法が台頭しつつあります。
レイヤー1：外部インテリジェンス
脅威がどこから発生し、どのように変化していくかを可視化します。これには、オープンソースインテリジェンス、より広範な外部シグナル、そして組織の境界外で発生するアクティビティが含まれます。
レイヤー2：AI処理
大量のデータを分析し、パターンを検出し、意味のあるシグナルに優先順位を付ける変換レイヤー。
レイヤー3：内部検証
オペレーション層では、インテリジェンスが内部システムで検証され、調査と対応を通じて具体的なアクションへと変換されます。個々のレイヤーはそれぞれ価値を持ちますが、組み合わさることでインテリジェンスと検証が循環する継続的なループを形成します。これにより、組織は受動的な検知から、能動的な脅威発見へと移行することが可能になります。
企業にとっての意味
この大統領令は連邦機関を対象としたものですが、より広い市場に対して明確なメッセージを発信しています。
リスクを自社内部の可視性だけにとどめたまま進化できない組織は、脅威の検知が遅くなり、新たに出現する脅威の把握も不十分なまま、インシデント発生時の影響が今後もより大きくなっていきます。対照的に、インテリジェンス主導のアプローチを採用する組織は、脅威をより早期に特定し、より的確な意思決定を行い、ますます高度化する攻撃への曝露を低減できる体制を整えることができます。
この変化はすでに明らかです。サイバー犯罪による損失は2025年に166億ドルを超え、前年比で急速に増加しています[6]。一方で、多くの組織はいまだに十分な備えができていません。
- 63％が正式なAIガバナンス方針を持っていない［7］
- 構造化されたAIセキュリティフレームワークを導入しているのはわずか23％［8］
その結果、受動的な社内検知に依存する組織と、プロアクティブでインテリジェンス主導の能力を構築している組織との間で、格差が拡大しています。
スレットハンティングがインテリジェンス主導のオペレーションへと進化
この大統領令は、サイバーセキュリティが従来の運用上の境界を超えて進化していることを明確に示しています。
アナリストがアラートの選別に費やす時間を減らし、シグナルの解釈により多くの時間を割くモデルへと移行しつつあります。セキュリティオペレーションは、単なる受動的な対応環境ではなく、インテリジェンス組織に近い形で機能し始めています。
この変化は、共有インテリジェンスフレームワークの構築、AIを活用したサイバー防御エコシステムの開発、脆弱性検知の協調的な取り組み[9]など、より広範な政府のイニシアチブによって後押しされています。
その結果、スレットハンティングは、定期的かつ事後対応的なものではなく、継続的かつ組織に組み込まれた取り組みになりつつあります。セキュリティチームは、個々のアラートやイベントではなく、脅威アクター、行動、パターンという観点から考えるようになっています。
サイバー脅威ハンティングは、脅威環境の状況をより深く把握するために、コンテキストや先読み、そして一層高度な状況認識に重点を置くインテリジェンス主導の取り組みへと変化しつつあります。
AI主導の未来に向けたスレットハンティングの適応
この大統領令はまったく新しい概念を導入するものではありませんが、すでに進行している変化の加速要因となっています。
今後の進むべき道としては、社内環境の範囲を超えて可視性を拡大し、外部インテリジェンスを業務プロセスに統合し、AIを活用して現代の脅威の規模拡大と複雑化を管理することが求められます。組織は、事後対応型ではなく、継続的かつインテリジェンス主導のセキュリティモデルを構築していかなければなりません。
この新たな考え方においては、スレットハンティングの中心は、すでに起きた事象の特定ではなく、より広範な脅威環境全体で何が形成されつつあるのかを把握することに移行しています。
攻撃がより高速化・自動化され、連携も強まっている環境において、成功を左右するのはただ一つの重要な能力です。それは、断片的なリアルタイムのシグナルがインシデントへと発展する前に、それらを実行可能なインテリジェンスへと変換することです。
エンドノート
1. The White House, “Fact Sheet: President Donald J. Trump Promotes Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security,” 2026年6月2日, https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2026/06/fact-sheet-president-donald-j-trump-promotes-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/
2. StationX「Phishing Statistics Latest Attack Data & Trends」2026年、https://app.stationx.net/articles/phishing-statistics
3. AllAboutAI, 「AI Cyberattack Statistics 2026: What the Data Warns Us About」, 2025年, https://www.allaboutai.com/resources/ai-statistics/ai-cyberattack/
4. DeepStrike「AI Cyber Attack Statistics 2025, Trends, Costs, Defense」2026年6月1日、https://deepstrike.io/blog/ai-cyber-attack-statistics-2025
5. Programs.com「New Report: Over 80% of Cyberattacks Now Use AI」2026年5月5日、https://programs.com/resources/ai-cyberattack-stats/
6. Practical DevSecOps, “AI Security Statistics 2026: Latest Data, Trends & Research Report,” 2026年3月9日, https://www.practical-devsecops.com/ai-security-statistics-2026-research-report/
7. BotMemo「AI Cybersecurity Statistics 2026」2026年5月29日、https://www.botmemo.com/ai-cybersecurity-statistics
8. Practical DevSecOps「AI Security Statistics 2026: Latest Data, Trends & Research Report」2026年3月9日、https://www.practical-devsecops.com/ai-security-statistics-2026-research-report/
9. The Conversation, “Trump’s AI Security Order Acknowledges Risks but Stops Short of Regulating Industry,” 2026年6月12日, https://theconversation.com/trumps-ai-security-order-acknowledges-risks-but-stops-short-of-regulating-industry-284495