セキュア・バンク、AIエージェントの安全な実行管理を支える
AIオーケストレーション基盤を独自開発

生成AIやAIエージェントの高度化にともない、AIの使われ方は「AIに質問する」「AIにコードを書かせる」といった一対一のやり取りから、次のような形へ広がりつつあります。

1. AIに質問する
2. AIにコードを書かせる
3. AIから別のAIへ仕事を渡す
4. 複数のAIが役割分担する
5. 複数のPC・計算環境で処理する

一方で、AIへ仕事を任せる範囲が広がるほど、次のような点を確かめられることが重要になります。

• 「誰が、どのAIに、何を許可したのか」
• 「本当に承認された指示が実行されたのか」
• 「同じ処理が誤って二重に動いていないか」
• 「途中でAIやPCが停止した場合にどうするのか」
• 「返ってきた結果が、本当にその指示に対する結果なのか」
• 「後から実行内容を確認できるか」

今回の開発は、こうした統制をAI任せにせず、基盤側で管理することを目的としています。

AIオーケストレーション基盤は、単にAIへ指示を送る仕組みではありません。

AIエージェントを「優秀な担当者」に例えるなら、AIオーケストレーション基盤は、仕事の受付、担当者への割り振り、権限の確認、進捗の管理、結果の確認、監査記録を担当する管理システムに近いものです。担当者がどれほど優秀でも、組織として仕事を任せるには、誰が何を頼み、誰が承認し、どのような結果になったのかを管理する仕組みが欠かせません。

AIに任せる仕事が長く、複雑になるほど、途中でAIやPCが止まる可能性も高くなります。今回の基盤では、次のような停止・中断が起きた場合でも、記録からどこまで処理したかを確認し、復旧できるように設計しています。

• 実行途中の停止
• タイムアウト
• キャンセル
• 再起動

あわせて、同じ処理が誤って二重に実行されることを防ぐ仕組み（重複実行の防止）を組み込んでいます。「止まったから、とりあえずもう一度実行する」のではなく、「どこまで進んだかを確かめてから再開する」という考え方です。

今回のLevel 1 MVPで実装したものは次のとおりです。構成要素の技術的な名称は、各項目に補足として記載しています（詳しくは末尾の技術補足をご覧ください）。

今回の基盤で最も重視したのは、AIを信用することを前提にするのではなく、AIの実行を管理・検証できる構造にするという考え方です。

AIが「成功しました」と返してきても、その回答だけで正式な結果とはしません。指示・実行環境・承認・記録・検証工程を基盤側で確認し、そのすべてを通過したものだけを正式な結果として扱います（図2）。

人の組織に置き換えると、担当者からの「終わりました」という報告だけで完了とせず、依頼書・承認・作業記録・成果物を突き合わせてから完了とする運用に近いものです。

模擬環境で実施した技術検証の主な結果は次のとおりです。いずれも実測・確認済みの結果です。

あわせて、結果の記録が完了する前に、正式な成功と判定されたケースは0件でした。記録が残っていない「成功」を作らないための確認です。

また、次の5つが正しく結び付いていることを検証しています。

• 作業ディレクトリ
• 実行ファイル
• 指示内容
• 承認
• 結果

そのうえで、次のような操作が拒否されることを確認しました。

• 不正な指示の差し替え
• 重複実行
• 権限外の実行
• 結果の取り違え

20回の再現性試験では、次の項目がすべての回で一致しました。同じ条件で動かせば同じ結果・同じ記録になることは、後から実行内容を確認するうえでの前提になります。

• 結果
• 状態
• 証跡の並び
• 成果物一覧
• 障害復旧結果

今回完了したのは、AIオーケストレーション基盤 Level 1 MVP（初期実装）とCodex接続機能の実装、および模擬環境での技術検証までです。検証の結果は「技術検証の結果」のとおりです。次の事項は、まだ実施していません。

これまでのリリースと同様に、SecureBankは機能を実装した事実だけをもって成果を主張せず、確認できた範囲を区別して公表する方針を継続します。

今回の基盤は、単独のAIエージェント製品として開発したものではありません。SecureBankが進めている国産Offensive Cyber／Cyber AI研究開発を支える基盤技術として位置付けています。

今回のAIオーケストレーション基盤は、SecureBankが独自に設計・開発しているものです。基盤から利用するAIやLLMそのものをゼロから国内で開発したという意味ではなく、これまでの「国産Cyber AI」と同じく、外部のモデルやAIを活用しながら、それを管理・評価する仕組みを自社で構築していく取り組みです。

SecureBankは2026年8月より、Open Weightモデルを基盤としたCyber AIの研究開発を進め、CyberGymを用いた実技型の評価を重ねてきました。研究が進むほど、AIに任せる作業は増え、複数のAIや計算環境を組み合わせる必要が出てきます。そのときに、どのAIに何を任せ、何が実行され、どの結果が正式なものかを管理する仕組みが必要になります。

1. これまで

   国産Cyber AI研究・CyberGym評価

   Open Weightモデルと独自Harnessを用いたCyber AIの研究と、CyberGymを用いた実技型評価を進めてきました。

2. 今回

   AIオーケストレーション基盤 Level 1 MVP

   複数のAIへ安全に仕事を割り当て、指示・実行・承認・検証を管理する基盤を開発し、模擬環境で技術検証を行いました。

3. 今後（予定）

   研究・評価の仕組みとの接続

   Cyber AI研究やCyberGym評価基盤を、この基盤の管理のもとで動かす構成を目指します。現時点では接続していません。

次の工程として、非機密のsynthetic packet（検証用の模擬指示）を使用し、隔離環境から実際のCodexへ接続するdry-runを予定しています。その後は、次の順番で進める予定です。

1. 1

   隔離環境でのCodex実接続試験

   外部から切り離した隔離環境で、実際のCodexへ接続する試験を予定しています。

2. 2

   指示から検証までの一連動作の確認

   AIへの指示 → 実行 → 結果取得 → 検証までを、実接続の状態で一連に確認する予定です。

3. 3

   複数AI／複数PCによる安全な分散実行

   複数のAIや複数のPCへ仕事を分けて渡す場合にも、同じ統制を保てる構成を目指します。

4. 4

   Cyber AI／CyberGym評価基盤との接続

   これまでのCyber AI研究やCyberGymを用いた評価の仕組みとの接続を予定しています。

5. 5

   限定された社内検証

   範囲を限定したうえで、社内での検証を行う予定です。

6. 6

   顧客向け活用の可能性の検討

   将来的に、お客様の業務で活用できる可能性を検討します。

いずれも今後の計画であり、内容や順序、時期は検証の結果により変更となる可能性があります。