AIで学ぶ

WHERE WE ARE TODAY

まず、CyBOKをAIが利用できる知識基盤にする

Cyber Hiroshimaでは現在、CyBOKを日本語で学ぶためのWeb環境と、SudoRangeを利用した実践的な学習環境の整備を進めています。

一方、CyBOKを利用した専用LLMやAIエージェントは、現時点では公開サービスとして提供していません。

次のステップとして検討しているのが、CyBOKの体系化された知識をAIから利用できる形にし、学習支援や実践環境へとつなげていくことです。

現在と将来

WHY CYBOK × AI

AIに必要なのは、信頼できる「知識の軸」

生成AIは、幅広い質問に答えることができます。

一方、サイバーセキュリティのように専門性が高く、技術、リスク、組織、法律、人間など多くの領域が関係する分野では、単に一般的なAIへ質問するだけでは十分とは限りません。

CyBOKには、サイバーセキュリティに必要な知識がKnowledge Areaとして体系的に整理されています。

Cyber Hiroshimaでは、この構造そのものに大きな価値があると考えています。

FROM KNOWLEDGE TO AI

CyBOKから、サイバーセキュリティに特化したAIへ

「CyBOKを基にしたLLM」といっても、一つの方法だけがあるわけではありません。

Cyber Hiroshimaでは、いきなり独自の大規模言語モデルをゼロから開発するのではなく、段階的に専門性を高めていくアプローチを想定しています。

WHAT COULD BECOME POSSIBLE

AIを使えば、学び方そのものを変えられるかもしれない

以下は現在提供している機能ではありません。

Cyber Hiroshimaが、CyBOK、AI、Robutler、SudoRangeを組み合わせることで将来的に実現可能と考えている学習環境です。

ROADMAP

小さく始め、検証しながら育てる

AI技術は急速に進化しています。

Cyber Hiroshimaでは、最初から大規模な独自AI環境を構築するのではなく、実際の学習価値を確認しながら段階的に発展させることが重要だと考えています。

RESPONSIBLE AI

AIだからこそ、「何を根拠にしているか」を大切にする

サイバーセキュリティ分野では、AIが自然な文章を生成できることと、その内容が正しいことは同じではありません。

Cyber Hiroshimaでは、AIを利用する場合にも、CyBOKが持つ体系性と根拠を失わないことが重要だと考えています。

4原則

01｜GROUNDING

根拠を示す

可能な限りCyBOKの関連Knowledge AreaやTopicへ戻れる設計を目指します。

02｜HUMAN IN THE LOOP

最終判断は人が行う

AIは学習や調査を支援するものであり、重要なセキュリティ判断をAIだけに委ねるものではありません。

03｜PRIVACY & CONTROL

データを管理する

外部LLMとプライベートLLMの双方を検討し、扱う情報に適した実行環境を選択できることを目指します。

04｜LEARNING, NOT ANSWERING

答えではなく理解へ

AIが答えを代わりに出すだけではなく、

「なぜそうなるのか」

を考え、元の知識を確認し、自分で理解するための学習環境を目指します。