日立、Anthropicのセキュリティプログラムに参画し重要インフラのセキュリティ検証プロセスを加速

電力や交通、通信といった重要インフラを支える社会システムにおいて、サイバー攻撃の脅威が深刻化する中、ソフトウェアのセキュリティ確保は企業の極めて重要な使命となっている。

しかし、大規模なシステムを構成する数百万行ものソースコードから脆弱性を検出し、脅威モデルを作成するには、セキュリティ専門家が手作業で数週間を費やすケースが多く、検証コストや工数の肥大化が課題となっていた。

また、従来の自動化ツールによる検出は誤検知が多く、その検証（トリアージ）作業に多大な人的負担がかかることも、迅速な脆弱性対策を進める上での大きな障壁であった。

こうした中、株式会社日立製作所は2026年7月28日、米Anthropicが推進するAIセキュリティプログラム「Project Glasswing」に参画し、先進AIモデル「Claude Mythos Preview」を用いた脆弱性特定および修正の実証を通じて、重要インフラ向けソフトウェアのセキュリティ検証プロセスを加速させたと発表した。

同取り組みは、自律的に試行錯誤を繰り返すAIの高度な推論能力とセキュリティ専門家の思考プロセスを組み合わせることで、数百万行規模のソースコードに潜む深刻な脆弱性の発見から実機検証用のテストコード生成までを自律的に実行し、検証に要する時間と開発者のトリアージ負荷を大幅に削減するセキュリティ強化アプローチだ。

これまで膨大な専門家の工数と時間を要していたソースコードのセキュリティ検証を高速で完了させ、かつ誤検知の確認にかかる人的コストの極小化を目指す。

今回実施された実証では、日立グループ内の100以上のユースケースを対象に「Claude Mythos Preview」を適用した結果、既存のセキュリティツールでは見落とされていた深刻な潜在的脆弱性候補をプロアクティブに特定することに成功した。

特に、従来であればセキュリティ専門家や開発者が数週間を費やしていた「脅威モデルの作成」プロセスを、「数時間」に短縮できることが確認された。

また、同モデルは単に脆弱性を予測・検出するにとどまらず、脆弱性を再現する手順や実機での動作検証用テストコードを自律的に生成して、スキャン時点での誤検知を自らチェックする。

これにより、トリアージ作業時に誤検知を人間が精査する手間を省くことができ、開発者の検証負荷が軽減されるという成果が得られている。

なお、この検証スピードと高い検出精度は、モデル自体の推論能力だけでなく、日立のセキュリティ専門家の思考プロセスを型化した「ハーネス」と自律型AIエージェントを組み合わせる独自のアプローチを構築したことで実現されたのだという。

日立は、今回の実証で確認された高度な脆弱性の検出結果に基づき、対象となる社会インフラ向け製品の是正対応やアップデートを順次実施していく方針だ。

今後は、今回の検証で獲得したAI脆弱性診断の手法やトリアージプロセスなどの知見・ノウハウを活用し、開発の初期段階からセキュリティを組み込む「シフトレフト」の取り組みをさらに推進する。

さらに、これらのプロセスを同社の社会インフラ向けデジタルソリューション「HMAX」を始めとするソフトウェア・プロダクトの開発・運用プロセスへ広く展開・適用していくとしている。