悪意のある者たちがすでに次世代AIのパイロットを開始している

人工知能は従来のコンピューティングモデルの限界を急速に拡大しており、その運用には大量のインフラとリソースが必要です。

一つの解決策として、量子コンピューティングが挙げられます。これは量子力学の原理を利用して、従来の二進法や線形処理を超えることを目指しています。AIを量子コンピューティングの基盤に移行させることで、理論的には効率を向上させながら、より少ないリソースで運用できる可能性があります。

量子AIは、生成型やエージェント型AIを導入し始めたばかりの組織にとってはまだ遠い未来の話に思えるかもしれませんが、サイバー犯罪者がすでに次世代の人工知能を実験している兆候もあります。

認定詐欺検査官協会とSASのデータによると、ほとんどの回答者は2030年までに量子AIが詐欺防止に大きな影響を与えると予測しており、約10％はすでにその効果を実感していると報告しています。

ディープフェイクの脅威を加速させる

同様に懸念されるのは、悪意のある者たちが消費者詐欺から書類の偽造まで、ほぼすべての操作においてAIの使用を増加させていることです。しかし、特に深層フェイクを利用したソーシャルエンジニアリングの増加が顕著で、過去2年間で約75％の回答者が増加を報告しています。

初期の深層フェイクは見分けやすかったものの、より高度なAIモデルの登場により、その脅威はもはや無視できないものとなっています。AIインシデントデータベースは、2025年11月から2026年1月までの間に100件以上の深層フェイク事件を記録しています。

危険な状況

これらの新たな脅威は、現代のサイバーセキュリティシステムの能力を圧迫しています。特に金融機関にとっては、厳格なコンプライアンス規制と高い顧客期待に縛られ、新技術の導入は複雑で資源を大量に必要とするプロセスです。

このため、サイバー犯罪者は急速に進化する技術と歩調を合わせて進化している一方、多くの銀行は追いつくのに苦労しています。ACFEの調査によると、回答者のわずか7％だけが、自組織がAIを活用した詐欺を検出または防止する準備が十分にできていると回答しています。

量子コンピューティングがこの状況に加わると、このギャップは一気に壊滅的なものになる可能性があります。

「私たちは、量子コンピュータが暗号を破るところに近づいています」と、ジャベリン・ストラテジー＆リサーチのサイバーセキュリティディレクター、トレイシー・ゴールドバーグはPaymentsJournalに語りました。「これは、今日私たちがデータを保護する方法に関するリスクの全体に戻ります。データはトークン化または暗号化されており、カード番号も送信時にトークン化されています。これはPCI準拠の要件です。」

「もし量子コンピュータがその暗号を破ることができれば、最終的にはカードデータを平文で送信することになり、20年前に逆戻りすることになります」と彼女は述べました。「トークン化は何の意味も持たなくなるでしょう。」