OpenAI は 2026 年 11 月 5 日、セキュリティ分野に特化した AI モデル「GPT-6 Cyber」を発表しました。ソフトウェアの欠陥を自動で見つけ出す能力を大きく引き上げながら、指示された範囲を超えた行動を取らないよう制御性も高めています。企業のセキュリティ担当者向けに研究ツールを提供する「Daybreak」プログラムの一環として公開されました。
注目されるのは、実際のソフトウェアを対象にした検証結果です。 Firefox を開発する Mozilla との連携では、これまで知られていなかった深刻な脆弱性を 81 件発見しました。 Mozilla はすでに 2026 年 10 月 27 日リリースの Firefox 159 で修正を完了しており、数百万人のユーザーへの影響を未然に防いでいます。 Linux カーネルへの適用でも、既知・未知合わせて 1,724 件の脆弱性を再現し、実際に悪用可能なコードを 948 件生成することに成功しました。前世代モデルの同条件での結果が 166 件だったことと比べると、その差は明らかです。なお、この Linux 検証にかかったコストは約 121 万 3,430 ドル（約 1 億 8,201 万円）でした。
こうした実績を裏付けるように、ベンチマークでも前世代を上回っています。 OpenAI 社内の評価基準「ExploitGym」は、指定された脆弱性を実際に悪用できるかを問う実践的なテストで、 GPT-6 Cyber は 48.5% のタスクを達成しました。前モデルの 32.1% から大きく伸びており、実在するソフトウェアの欠陥を見つけて攻略するという難易度を考えると、この差は能力の質的な向上を示しています。同時に、調査対象として指定されたシステム以外には手を出さない「スコープ遵守率」も 94.49% から 99.93% へと改善されました。強力になるほどリスクも高まる AI ツールにおいて、能力と制御性を同時に高められたことは、実運用の信頼性という観点で重要な進歩といえます。
ただし、 OpenAI 自身がこのモデルを自社のリスク評価で最高水準の「重大（Critical）」に分類している点は注目に値します。利用できるのは審査を通過した企業のみで、多要素認証や接続元 IP の制限など厳格な管理が課されています。
すでに Mozilla 、 Palo Alto Networks 、 Cisco といった企業がセキュリティ業務に取り入れており、 AI が専門家とともに脆弱性を探す体制は着実に広がっています。広く使われているソフトウェアの未知の欠陥を短期間で洗い出せる時代になったことで、企業が修正プログラムを適用するまでの対応速度がこれまで以上に問われるようになっています。
