AIセキュリティエンジニア (AI Security Engineer)

こんな人に向いてる

• ✓壊しながら仕組みを解き明かすことにワクワクする（攻撃者視点）
• ✓Pythonが得意で、繰り返し作業の自動化が好き
• ✓セキュリティの基礎とAI・LLMツールを両方いじるのが楽しい
• ✓毎月新しい攻撃やツールが出てくる変化を面白がれる

覚悟しておくこと

• !新卒枠はほぼない、多くは広めのセキュリティ・開発職を経てこの分野に専門化する
• !誇大宣伝が多い、実際に使えるツールと張りぼてを見分けるのに結構時間を使う
• !コンプライアンスや書類仕事（EU AI Act・報告書・文書化）が映画のイメージよりずっと多い
• !スキルの寿命が短い、今の知識は1〜2年で古くなりうる

攻撃者の目で経路を描く力

脆弱性のリストを暗記した人よりも、初めて見るシステムで「入力がどこから入り、どこまで届くか」を先に描ける人が、新しい技術の前でも生き残る。LLMのように毎年姿を変える対象では、覚えたリストはすぐ古びるが、この図を描く習慣は長く効く。毎日使っているアプリを一つ選び、利用者が文字を入力できる場所をすべて洗い出し、その文字が最終的にどこへ保存され誰に見えるのかを書き出すところから始める。

警告の山から本物だけを選ぶ

自動スキャナーやAIツールは大量の警告を出すが、その多くは実際には悪用できないものだ。一つずつ確かめて本物だけを残せないと、開発チームはやがてセキュリティの指摘を無視するようになり、その時点でこの仕事は力を失う。自分で作ったWebプロジェクトに無料のスキャナーをかけ、警告を十個取り出して、それぞれが本当に攻撃につながるか手で確かめるのが一番早い訓練になる。

何から直すかを示す根拠

セキュリティが見つけた問題を全部直す時間はどの会社にもなく、何を今週直し何を来期に回すかを決めることが実務になる。この順番を根拠なく決めると、些細なものを直している間に大きな穴が開いたまま残る。自分のプロジェクトで見つけた問題を、悪用の難しさとやられたときの損害という二軸で表に並べてみると、根拠の示し方が身につく。

触れてよい線を守る感覚

許可を得ていないシステムに手を出した瞬間、その技術は経歴ではなく前科になり、この線を守ってきた記録がそのまま採用時の信頼になる。実力が同じなら、企業は他人のシステムの前で止まれる人を採る。picoCTFや自分で作った環境、そしてバグバウンティが文書で示した範囲の中だけで練習し、その文書の許可事項と禁止事項を自分の手で書き写す習慣を今からつける。