Microsoftが初のセキュリティ専用AIを出した — 脆弱性発見でCyberGym96%、コストは半分を主張

セキュリティの世界で「AIが自分でコードの穴を見つけて塞ぐ」という話は、これまで研究デモの域を出ないことが多かった。派手なベンチマークの数字は出るが、実運用に降りてくるまでには距離がある——そう身構えて眺めるのが習い性になっている。

7月27日、Microsoftがその距離を一気に詰めにきた。同社初となるサイバーセキュリティ専用のAIモデル MAI-Cyber-1-Flash と、攻めと守りを自動化するエージェント基盤「Project Perception」を発表したのだ。

数字の中身

まずスペックから。MAI-Cyber-1-Flashは総パラメータ137B・アクティブ5BのMoE（混合エキスパート）構成で、コンテキスト長は256k。1日あたり100兆を超えるセキュリティシグナル——ID、エンドポイント、クラウド、ネットワークにまたがる膨大なデータで鍛えられている。この「シグナルの量」こそ、汎用モデルには真似しにくいMicrosoftの土俵だ。

このモデルは、MDASHという脆弱性の発見・修復に特化したハーネス（AIを組み込んだ実行環境）を動かす。公表されたベンチマークが目を引く。OpenAIのGPT-5.4と組み合わせてMDASH上で走らせると、CyberGymというベンチマークで96%を記録し、Anthropicの同種モデルを12ポイント上回ったという。

面白いのは使い分けの設計だ。MAI-Cyber-1-Flashが全タスクの最大9割をさばき、本当に難しい残りだけを大型モデルに回す。安いモデルで数をこなし、高いモデルは要所に温存する——コーディングエージェントの世界でいま起きているのと同じ「モデルの役割分担」が、セキュリティにも持ち込まれている。結果として、Microsoftは主要モデル比で半分のコストで同等の性能を出せると主張している。

Project Perceptionという「攻防の自動化」

もう一方の目玉、Project Perceptionは、複数のエージェントに役割を割り振って攻防を回す仕組みだ。

• レッドチームのエージェントが、攻撃者ならどう侵入し、どう横移動するかをシミュレートする
• ブルーチームのエージェントが、いま動いている脅威を検知し、優先順位を付ける
• グリーンチームのエージェントが、実際に穴を塞ぐ修復作業を実行する

攻撃役・防御役・修復役を分けてAIに演じさせる、という発想だ。人間のセキュリティチームがやっていた演習を、そのままエージェントの分業に置き換えたものと考えると分かりやすい。Project Perceptionは8月3日にパブリックプレビューに入る予定とされている。

これで何が変わりうるか

もしこの仕組みが宣伝どおりに機能するなら、いちばん恩恵を受けるのは「セキュリティ専任がいない現場」だと思う。

脆弱性スキャンはできても、出てきた大量の指摘をトリアージして直すところで詰まる——これは多くの開発チームの実情だ。発見から修復までを9割方AIが回し、難所だけ人間と大型モデルに委ねる構図が本当に回るなら、少人数チームでも「見つけっぱなし」を減らせる。コストが半分という主張も、常時スキャンを現実的な予算に収める方向に効く。

一方で、うのみにするのは早い。CyberGymでの96%は、あくまで特定ベンチマーク上の、GPT-5.4との組み合わせでの数字だ。実際の本番環境は、社内独自のコードや設定、レガシーが絡み合っていて、ベンチマークほど素直ではない。攻撃をシミュレートするレッドチームAIが、逆に悪用されるリスクや誤検知の扱いも、プレビューを通じて見えてくる部分だろう。ここは「すごい数字が出た」で止めず、8月3日のプレビューで実際のワークフローにどう食い込むかを確かめたい。

とはいえ、Microsoftが1日100兆のシグナルという自社データを武器にセキュリティ特化モデルへ本腰を入れてきたこと自体が、この分野の潮目を示している。詳細はMicrosoft AIの公式発表で確認できる。