外部AIを使わないという意味ではありません。必要なモデルは柔軟に活用しつつ、核となる知識・ツール・手順・判断の仕組みが特定のモデルやベンダーに縛られず、蓄積され続けるようにする方向です。
すべてを一組織だけで構築することはできません。SAFE SQUAREはCo-Intelligence Securityエコシステムを通じて、その共通の運用基盤を育てていきます。
国家・組織がAIモデル・データ・コンピューティング基盤の独立性と統制権を確保することに焦点を当てます。
その基盤を使って、実際のセキュリティ業務を実行・検証・統制し、継続的に改善します。高性能なモデルの強みを生かしながら、制約のある環境ではその影響を抑えます。
参加者が増えるほど、役割分担・情報共有・引き継ぎ・結果の統合・品質確認も複雑になります。SAFE SQUAREは、人・エージェント・ツールがそれぞれの強みを保ちながら、共通のワークフローで連携できる環境を目指します。人とAIエージェント・ツールが、検証・統制が可能なひとつの体系の中で共にセキュリティ業務を行うこの方式を、私たちはCo-Intelligence Securityと呼びます。
個別能力の単なる集合
検証・統制できる、組織としてのセキュリティ遂行力
ソブリン・セキュリティAIは、モデルやエージェントを一つ強化すれば実現するものではありません。人とエージェントが共に働くシステムを作り、人を継続的にセキュリティ専門家として育て、どこでも高水準のセキュリティに手が届くようにする — その全体のエコシステムを、急速に変化するAI時代にも持続可能なかたちで築き、発展させ、守り続けることです。
人とAIエージェント・ツールが本来の進め方を保ちながら、検証・統制可能なひとつの体系で協働します。
AIがより多くの業務を担っても、状況を理解し、新しい問題を発見し、結果を判断して責任を持つ人の力は必要であり続けます。人を継続的にセキュリティ専門家として育て、力を組織に蓄積します。
規模や環境を問わず、必要な場所であればどこでも高水準のセキュリティに手が届くよう広げます。
このエコシステムを構成する8つの要素と運用の仕組みは、LabsのCo-Intelligence エコシステムで詳しく紹介します。
Co-Intelligence エコシステム →高性能なAIモデルも、コスト、提供事業者の方針、データ主権、閉域網、規制などにより常に利用できるとは限りません。SAFE SQUAREは、特定のモデルではなく、人・ツール・データ・エージェント・運用体制に重要なセキュリティ能力が残り、発展し続ける構造をつくります。