【論考要約】技術・法・文化の狭間に潜む構造的リスク

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「攻める防御」の理想と「守る現実」の断層。その交点に見える日本市場の構造知。

国際サイバー戦略研究の一環として、私、坂根康之が執筆した「イスラエルX社の日本市場進出戦略：能動的防御コンセプトの実現可能性と包括的課題分析」について、その要点をブログ記事としてまとめました。本稿では、イスラエル発AIセキュリティ企業の技術的実態と能動的防御という概念が日本の法制度・市場構造において抱える限界を多面的に検証しています。法的障壁、文化的ミスマッチ、そして戦略的不整合を踏まえ現実的な再生ロードマップとして「予防的可視化戦略」への転換を提言しています。

はじめに：デューデリジェンスと能動的防御への期待

2024年10月、私は日本の投資会社Y社からの依頼を受け、イスラエルのAIサイバーセキュリティ企業「X社」に対する技術的・戦略的デューデリジェンス（DD）を実施しました。当時、イスラエルは戦時下にあり情報の開示が極めて限定的であるという困難な状況下での調査となりました。X社は「AI駆動型の次世代サイバーセキュリティ」と「能動的防御（Active Defense）」を掲げ、日本政府や重要インフラへの導入を画策していました。本稿では、限られた情報の中からアーキテクチャレベルまで踏み込んで分析した結果、明らかになったマーケティングの幻影と技術的実態の乖離、そして日本市場特有の障壁について要約します。

1. 技術的実態：AIの魔法と物理的制約の狭間で

X社が主張する「AI駆動型」という言葉に対し、私が技術的側面から検証した実態は期待を大きく下回るものでした。提供されるアプライアンスの物理的制約（GPU性能や電源容量）から推測するに、搭載されているLLM（大規模言語モデル）は70億から130億パラメータ程度のミッドサイズモデルであり、トランスフォーマーベースの一般的なアーキテクチャに過ぎません。特筆すべきは、同社のソリューションが「リアルタイム監視」を行っていない点です。実際にはエージェントを都度実行して情報を収集するスナップショット方式であり、これでは秒単位に変化するサイバー攻撃の予兆を捉えることは不可能です。また、攻撃パスの可視化もMITRE ATT&CKなどの既知のフレームワークに依存しており、RAG（検索拡張生成）のような動的な外部知識の統合が見られないため、未知の脅威やゼロデイ攻撃への対応能力は極めて限定的であると判断しました。リスク評価も「低・中・高」といった定性的な表示に留まり、意思決定に資する定量的根拠が欠落しています。

2. 法的障壁：日本国憲法第21条という壁

「能動的防御」というコンセプトは攻撃者に対して積極的に介入を行うことを示唆しますが、これは日本市場において致命的な法的リスクを孕んでいます。日本国憲法第21条が保障する「通信の秘密」や不正アクセス禁止法との整合性は極めて高いハードルです。X社は欧州での実績をアピールしていましたが、日本における「ハックバック（反撃）」の違法性や政府機関が導入する際の厳格な法的要件を十分に理解していません。通信データの収集や分析において、どのようにプライバシーを保護し法令を順守するのかという具体的な技術的・運用的解が示されていない現状では、日本政府機関への導入は非現実的であると結論付けざるをえません。

3. 市場戦略の不在：文化的ミスマッチとパートナーシップの欠如

ビジネス戦略の観点からもX社は日本市場の特殊性を軽視していました。日本の政府機関や大企業の意思決定プロセスは、長期間のPoC（概念実証）とコンセンサス形成を必要とします。しかし、X社の高価格な設定や短期的な導入を期待する姿勢はこの商習慣と真っ向から対立します。さらに、日本市場攻略に不可欠な信頼できる国内大手SIer（システムインテグレーター）との強固なパートナーシップ戦略が欠如していました。単独での突破を図ろうとする彼らの姿勢は、日本のセキュリティ市場の構造を理解していない証左と言えます。

4. 戦略的提言：再生へのロードマップ

X社が日本市場で可能性を見出すためには、抜本的な戦略転換が必要です。技術的にはリアルタイム監視機能の実装と定量的リスク評価モデルの導入が急務です。ビジネス面では日本の法令に準拠したデータポリシーの策定と透明化、そして国内パートナーとの連携強化が必須条件となります。まずは「能動的防御」という実現困難な旗印を一旦降ろし、現状の技術的強みである「閉域網での攻撃経路可視化」や「ローカル運用による安全性」に焦点を絞り、予防的措置としての価値を訴求する段階的ロードマップを描くべきです。

5. 結論：技術的実態を見極める重要性

今回のDDは、先進的なバズワードを纏った海外スタートアップを評価する際、マーケティング資料の裏側にある技術的実態（モデルの規模、アルゴリズムの種別、物理的制約）を冷静に見極めることの重要性を再確認させるものでした。X社の事例は、技術への深い理解なしに表面的な期待だけで投資や導入を進めることの危険性を私たちに教えています。

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