GMOインターネットグループのGMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社（代表取締役CEO：牧田 誠 以下、GMOサイバーセキュリティ byイエラエ）（※1）は、サイバーセキュリティ特化AI基盤「AIホワイトハッカー byGMO」を活用し、未知の脆弱性の探索から、実際にサイバー攻撃が成立するかの検証までをAIが自動で行う「ネット de 診断 AIホワイトハッカー侵入テスト」を、2026年9月3日より順次提供開始します。本機能を、外部公開IT資産を自動で棚卸し・可視化する「GMOサイバー攻撃 ネット de 診断 ASM」に搭載することで、従来の既知の脆弱性の検出に加え、実際に悪用される可能性の高い脆弱性まで把握できるようになります。
これにより、ユーザーは、既知の脆弱性への対処に加え、実態に即した形でより危険度の高い脆弱性を把握し、優先的に対応を進めることができます。
（※1）GMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社はGMOインターネットグループ株式会社の連結会社です。
（※2）インターネットに公開されているサーバーやネットワーク機器などIT資産の情報を収集・分析することにより、不正侵入経路となりうる脆弱性やそのリスクを検出・評価する取り組みのこと。
（※3）「AIホワイトハッカー byGMO」：GMOサイバーセキュリティ byイエラエが構築した、サイバーセキュリティに特化したAI基盤です。特定のAI企業・サービスとの提携や関連によるものではありません。
【背景：AIの進化によるサイバー攻撃の変化】
近年、AIの進化がサイバー攻撃の速度・規模・質を根本的に変えつつあります。とくに脆弱性の発見と悪用の時間軸が、攻撃者側に大きく傾いていることが複数の最新レポートから明らかになっています。
2026年4月、米国Anthropic社が発表したフロンティアAIモデル「Claude Mythos Preview」は、主要OS・ブラウザ・オープンソースソフトウェアの未知の脆弱性を多数発見したと公表しました。(※4)
また、CrowdStrike社「2026 Global Threat Report」（※5）によると、AIを利用する攻撃者の活動は前年比で89%も増加しています。
さらに、Google Cloud／Mandiant「M-Trends 2026」によれば、脆弱性が悪用されるまでの平均リードタイムはマイナス7日にまで短縮しています。つまり、公式の修正パッチやアナウンスが公開される約1週間前には、すでに攻撃者が脆弱性を把握し、悪用を開始しているということです。(※6)
こうした環境では、「脆弱性があるか」だけでなく、「その脆弱性を使って実際に攻撃が成立するか」まで把握し、対策の優先順位を迅速に判断することが重要になっています。
（※4）https://www.anthropic.com/glasswing
（※5）https://www.crowdstrike.com/explore/2026-global-threat-report?utm_medium=org
（※6）https://cloud.google.com/blog/ja/topics/threat-intelligence/m-trends-2026
【自動の脆弱性診断を「検出型」から「実証型」へ】
脆弱性診断は、サイバー攻撃対策の最も基本的なプロセスとして広く普及してきました。広範囲を短時間で確認できる自動診断は、パターンを照合し既知の脆弱性を検出することを前提として設計されています。
しかし、AIの進化に伴うサイバー攻撃の変化を踏まえると、防御側は、既知の脆弱性への対処に加えて、未知の脆弱性の探索や、サイバー攻撃の実現性まで踏み込んで把握する必要があります。
こうした新しい要件に応えるために、GMOサイバーセキュリティ byイエラエは、既知の脆弱性の検出に加え、独自のサイバーセキュリティ特化AI基盤を用いて、未知の脆弱性の検出と、サイバー攻撃が成立するか否かまで検証する「実証型」の診断モデルとして「ネットde診断 AIホワイトハッカー侵入テスト」を構築しました。
【本機能の特長】
■攻撃が成立するかを、AIが自動で確認
脆弱性を検出するだけでなく、実際にその脆弱性を悪用した攻撃が成立するかどうかまでをAIが自動で確認します。成立を確認したものだけを報告するため、対応が必要な箇所をそのまま優先対象として扱えます。
■既知の脆弱性の照合にとどまらず、未公表のものも含めて探索
「AIホワイトハッカー byGMO」は、一般に利用可能なフロンティアAIと、当社独自の検証基盤、そして世界トップクラスのホワイトハッカーの知見を組み合わせて構成されています。既知の診断観点に分類されていない攻撃手法も含めて探索します。
■AIが担う領域と、ホワイトハッカーが担う領域を分けて提供
本機能では、AIで自動化できる領域を対象に、未知の脆弱性の探索や攻撃成立の検証を行います。一方、システム固有のビジネスロジックや複数の脆弱性を組み合わせた攻撃など、AIでは判断が難しい領域については、ホワイトハッカーが個別に検証する「AIホワイトハッカー ペネトレーションテスト」（※7）で対応します。
■AIが見落としやすい脆弱性の例
・システム固有のビジネスロジック・設計上の欠陥
・複数の脆弱性を組み合わせた連鎖攻撃
・仕様と実運用の乖離に起因する脆弱性
・既知の診断観点に分類されない新規の攻撃手法
（※7）AIホワイトハッカー ペネトレーションテスト：https://gmo-cybersecurity.com/news/20260730/
■AIの進化に合わせて継続的に更新
フロンティアAIの進化と脅威の変化に合わせ、検証基盤・手法を継続的に更新します。またホワイトハッカーが実戦で得た知見を「AIホワイトハッカー byGMO」へ反映することで、検出の精度を高め続けます。
【代表取締役CEO 牧田 誠 コメント】
当社は2011年から脆弱性診断事業を営み、成功も失敗も含めた経験とノウハウを積み重ねてきました。「AIホワイトハッカー byGMO」は、その知見を凝縮し、進化させ続けるAIプラットフォームです。脆弱性の悪用がパッチ公開より先行する今、システム運用に影響を与えない安全な形で、必要なときに迅速に診断を行うことが求められています。本機能を通じてそれを実現し、当社のビジョンである「日本のサイバーセキュリティを守る」ことにつなげてまいります。
【「AIホワイトハッカー byGMO」について】
「AIホワイトハッカー byGMO」とは、GMOサイバーセキュリティ byイエラエが提供する、サイバーセキュリティに特化したAI基盤です。大規模AIモデル（フロンティアAI）に、AIの動作を制御・検証する独自のハーネス（※8）と、世界トップクラスのホワイトハッカーが実戦で培ってきた知見を組み合わせることで、脆弱性の発見から検証、対策までを高い精度で行えるように設計されています。
（※8）ハーネス：システムやAIの動作を再現可能な形で実行・検証・評価するための統合的な実行環境・仕組みです。
■関連リンク
▼「AIホワイトハッカー byGMO」プロジェクト立ち上げのお知らせ（2026年7月27日）
https://gmo-cybersecurity.com/news/20260727/
▼詳しい解説「AIホワイトハッカー byGMOとは」
https://gmo-cybersecurity.com/column/assessment/ai-whitehacker/
【「GMOサイバー攻撃 ネットde診断 ASM」について】
（https://product.gmo-cybersecurity.com/net-de-shindan/lp_enterprise/）
「GMOサイバー攻撃ネットde診断 ASM」は、簡単かつ直感的に使用が可能なセキュリティプラットフォームです。国産ASMツールとして培ってきた「IT資産の棚卸しとリスク可視化」の強みを活かしながらも、ASMツールの枠にとどまらず「複雑化するセキュリティ運用をシンプルにし、“何から対策すべきか”を可視化する」というビジョンの実現を目指しています。セキュリティ知識を問わず、お客様が最も優先すべき対策を一目で把握できるよう導きます。
【GMOサイバーセキュリティ byイエラエについて】
（https://gmo-cybersecurity.com/）
GMOサイバーセキュリティ byイエラエは、国内最大規模のホワイトハッカーで組織されたサイバーセキュリティのプロフェッショナルカンパニーです。会社理念である「人を助ける信念を守るチカラに変えていく」ために今後も最先端の技術と実践的な教育を通じて、日本のサイバーセキュリティの強化に貢献していきます。また、「世界一のホワイトハッカーの技術力を身近に」を目指して、各種脆弱性診断、ペネトレーションテスト、セキュリティコンサルタント、SOCサービス、フォレンジック調査まで包括的にサイバーセキュリティ対策サービスをご提供します。
