現代のサイバーセキュリティ環境は、まさに「AI前生時代」を迎えており、デジタル変革（DX）を進める金融機関にとって、
AIの進化は新たな脅威と機会を同時にもたらしています。

攻撃者がAIを使って攻撃を自動化・自律化させたり、システムに潜む「脆弱性（セキュリティの弱点）」を人間の手作業と比較にならないスピードで大量に発見するようになっているのです。このような状況下で、企業が発見されるすべての脆弱性に片っ端から対応することは、物理的にもリソース的にも困難になっています。

そこで重要となるのが、従来のCVSS（共通脆弱性評価システム）の数値だけに依存しない「リスクベースアプローチ」による効果的な脆弱性管理です。
AIの利便性を享受しつつ、限られた防衛リソースを最も重要な脅威へ集中させ、サイバーリスクを低減する具体的な戦略を解説します。

なぜ、すべてのパッチを充てるやり方は破綻するのか？

すべてのセキュリティパッチ（修正プログラム）を迅速に適用することは、一見すると理想的な防衛策に思えます。
しかし、現場の実務においては「脆弱性が多すぎて適用が追いつかない」という運用のパンク状態が起きています。
 

AIがもたらす「脆弱性の大量増産」

その根本的な原因は、AIによる脆弱性の「大量増産」にあります。
現在、世界中のサイバーセキュリティや攻撃者がAIを用いてソースコードの解析などを行っており、
ゼロデイ（0Day）と呼ばれる未解決の脆弱性が、ボコボコと簡単に見つかり、大量に報告される時代になっています。
 

防御側の「時間軸」の崩壊

脆弱性の報告件数が爆発的に増えれば、当然ベンダーから提供されるパッチの頻度や量も激増します。
パッチを適用する際は、システムの停止リスクや他の提供への不具合（回帰バグ）の検証に多大なコストと時間がかかります。
しかし、AIによって「攻撃が実行されるまでの時間軸」が劇的に短縮されているため、従来の時間間隔で検証とテストを行っていては、防衛が物理的に間に合わなくなっているのです。

解決策：
CVSSの点数だけに頼らない「リスクベースアプローチ」

この運用崩壊を避けるために注目されているのが、自社のビジネスに与える影響度を評価し、対処の優先順位を決定する「リスクベースアプローチ」です。

従来の脆弱性管理では、CVSSの深刻度スコア（数値）が高いものから一律に対処するのが一般的でしたが、
これからは以下の客観的な指標と判断軸を活用し、真に危険なものからリソースを割く必要があります。
 

客観指標「KEV」と「EPSS」の活用

KEV（Known Exploited Vulnerabilities）：単に「理論上危険」な数値（CVSS)だけでなく、「実際にその脆弱性が攻撃に悪用されているか」を示すデータベース。

EPSS（Exploit Prediction Scoring System）：「今後その脆弱性が悪用される確率」を統計的に予測した指標。

これらを用いることで「スコアは高いが、実際には悪用される可能性が極めて低い脆弱性」を後回しにし、実効性の高いものへパッチ対応を絞りこむことができます。
 

「攻撃者視点」で自社資産を評価する4つの判断軸

セキュリティの専門家は、自社の資産に優先順位をつける際、以下の4つの軸で評価することを提唱しています。
サービスの重要性：そのサービスやシステム自体が、ビジネスにおいて本当に重要か。
インターネットへの露出度：インターネットから直接アクセスできる（攻撃に晒されている）環境か。
悪用可能性：攻撃者が侵入した際、本当に悪用可能な状態になっているか。
事業への影響度：実際にそこが突破された際、事業継続にどの程度のインパクトを及ぼすか。

金融機関の新たな義務：
金融庁・日銀要請と「能動的システム停止」

特にコンプライアンスと高い信頼性が求められる金融業界においては、この脆弱性管理がビジネスの存続そのものに直結します。
 

2026年5月「共同要請文」の要諦

2026年5月22日、金融庁と日銀が連盟で「フロンティアAIに対する要請事項」を金融機関に発出しました。
この要請の本質は、今までのスピード感覚ややり方ではAIの進化に間に合わないため、「経営課題」として経営陣自らが関与し、これまでの常識とは異なる意思決定プロセスや業務フロー、ルールを設計・検討しなさいという強い踏み込みにあります。
 

議論を呼ぶ「能動的システム停止」の真意

要請事項の中でも特に議論を呼んでいるのが「能動的システム停止」です。
これは「サイバー攻撃を受けてから、被害拡大を防ぐためにシステムを止める」という従来のBCP（事業継続計画）ではありません。

真の狙い：「重大な脆弱性が見つかり、緊急パッチを充てるのに2日間かかる」という事態が発生した際、パッチが適用されるまでの2日間、攻撃を受ける前（能動的）にあらかじめシステムを一時停止するという選択肢・経営判断の余地を、平時から確保・検討しておくことにあります。

「システムを止めてはならない」という伝統的な金融機関の文化において、セキュリティのために能動的にシステムを止める決断を下すには、技術的な判断だけではなく、経営陣や組織カルチャーの深い理解、そして意思決定のルール化が不可欠です。

意思決定のリアルなプロセスは、セミナー動画で公開中

AI全盛期におけるリスクベースの優先順位付けや、金融庁・日銀共同要請への具体的な対応実務は、技術的な理論だけでは解決できません。限られたリソースの中で「何を捨て、何と守るか」という高度な意思決定には、
他機関の生々しい試行錯誤や実践的なフレームワークから学ぶことが最も確実な近道です。

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AIの技術が進化するにつれ、サイバーセキュリティの重要性は一段と高まっています。特に金融機関では、無数の脆弱性に対処する必要がありますが、すべてに完璧に対応するのは難しいのが現実です。そこで「リスクベースアプローチ」が効果的です。このアプローチでは、最も重要な脅威にリソースを集中し、効率的にセキュリティを強化します。AIを活用することで、脅威の優先順位を素早く判断し、的確に対策を講じることが可能になります。

次に、「リスクベースアプローチ」をどのように導入するか、そしてAIを活用した最新のサイバーセキュリティ対策について詳しく学んでいきましょう。実践的な知識を身につけるためには、セミナーやウェビナーを活用することもおすすめです。これにより、金融機関のセキュリティ体制をさらに強化し、顧客の信頼を確保することができるでしょう。