ソブリン・セキュリティAIとは、特定のモデルや事業者だけに依存せず、目的に合うモデル・専門ツール・知識・AIエージェント・人の専門性・検証プロセスを選び、組み合わせて運用できることです。
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。
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
散在する人・AIエージェント・ツールの身元と能力を登録し、共通の目標とワークフローにつなぎます。
作業を分解・割り当て・引き継ぎます。同じ作業を複数の人・エージェントに任せ、クロスチェックすることもあります。
本来の働き方を保ったまま、実行状態・コンテキスト・根拠・証跡・成果物の履歴を最小限の介入で共有・追跡します。
最小権限・データアクセス管理とともに、高リスクの実行をポリシー・承認・中断手順の中で統制します。
複数の結果を比較・統合し、専門家レビュー・ルール検証・クロス検証・品質ゲートを通します。
現場で得た知見を、製品・ツール・知識・プレイブック・評価・訓練へ反映し、次の業務に生かします。
重要なのは、単一モデルの性能値だけではありません。人・AIエージェント・ツールが分断されているか、共通のワークフロー・知識・検証・統制・学習の仕組みでつながっているかが、実務の成果を左右します。
強いモデル、専門ツール、複数のAIエージェントと熟練した専門家の潜在力をつなぎ、個別要素だけでは実現しにくい集合的成果へ拡張します。
制約のあるモデル環境でも、作業分解、ツール実行、共通知識、クロス検証と人間の判断によって、中核業務の品質と連続性を守ります。
個別の推論・生成能力は高くても、ツール・データ・検証・協働につながらなければ、潜在力は孤立した結果にとどまりうる
専門ツール・共通知識・複数のエージェント・専門家レビューを組み合わせ、検証済みの業務成果につなげる
モデルの推論・コンテキスト・ツール活用の制約が、業務品質のばらつきや失敗へ直結しやすくなる
作業分解・検証済みツール・構造化された知識・クロス検証・人間のレビューで制約を補完し、品質と連続性を高める
単一のプラットフォームだけを指すものではありません。八つの要素が共通の目標とワークフローで連携し、現場で得た知見を次の改善に生かします。
セキュリティ専門家、お客様の開発・運用・監査・意思決定担当者、研究・教育パートナー
専門家とAIエージェントが利用する攻撃・診断・分析・検証ツール
外部・内部・ローカルモデルと、ツール・知識・検証・協働を備えた役割別AIセキュリティエージェント
作業・状態・コンテキスト・結果・証跡・承認をつなぐ、統制可能な共同実行レイヤー
ナレッジベース、攻撃・防御技法、プレイブック、評価データセットと品質基準
役割・権限、承認・中断、根拠・証跡、品質・安全性評価とポリシー遵守
実習・シナリオ訓練、テストベッド・サイバーレンジ、チャレンジと遂行能力評価
専門家・ツール・AIを組み合わせたサービスと、パートナーの製品・技術・データの連携
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る構造をつくります。