（10/26）製品メーカーに求められる製品サイバーセキュリティ対応の最新実務～CRA・JC-STAR・PSIRT・Physical AIから考える次世代対応～

PwCコンサルティング合同会社 Trust Consulting / Cyber Risk Solution 奥山 謙 氏 ・ 金澤 直希 氏 ・ 露木 彩葉 氏

セミナー内容

＜はじめに　講演者：奥山 謙 氏＞
1.本セミナーの全体像

＜第1部：CRA（EUサイバーレジリエンス法）の概要と製品メーカーに求められる対応＞
講演者：金澤 直希 氏
■講座のポイント
法的拘束力を有するCRAの施行により、EUに上市する製造業者には製品ライフサイクル全体を通じたサイバーセキュリティ対応が一層強く求められるようになる。本講演では、CRAの全体像を整理するとともに、製造業者に課される義務と、製品に求められる技術要件の対応指針となる整合規格について解説する。

■受講後、習得できること　
・CRAの制度趣旨、法的位置づけ、施行に向けた全体像を理解できる。
・CRAの適用範囲と対象・対象外製品の判断の考え方を把握できる。
・CRAにおける製造者と関連機関の関係性、および各主体の役割を理解できる。
・製造者に求められる主な義務と、適合性評価の基本的な流れを把握できる。
・整合規格の位置づけと、水平規格・垂直規格の制定状況の最新動向を理解できる。

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
CRA

■講演中のキーワード
・サイバーレジリエンス法
・デジタル要素を含む製品
・「製造者の報告義務」の適用開始（2026/9/11）
・全規則の適用開始（2027/12/11）
・EN 40000-1シリーズ

■プログラム
1.CRAとはどのような法規制か
　1.1　CRAの概要
　1.2　主な要求事項
　1.3　施行に向けてのタイムライン

2.CRAの適用範囲
　2.1　CRAの対象となる製品の判断基準
　2.2　CRAの対象外製品

3.製造者と関連機関の関係性

4.製造者に求められる義務と適合プロセス
　4.1　CRAにおける製造者の主な義務
　4.2　適合性評価の流れと評価モジュールの選択

5.整合規格の制定状況
　5.1　整合規格とは何か
　5.2　水平規格の制定状況
　5.3　垂直規格の制定状況

＜第2部：JC-STAR（セキュリティラベリング制度）の概要と最新動向＞
講演者：金澤 直希　氏
■講座のポイント
IoT製品の普及拡大に伴い、サイバーセキュリティリスクへの対応の重要性が一層高まる中、製品のセキュリティ対策状況を可視化する手段として、セキュリティラベリング制度への注目が高まっている。
その中で、本セミナーでは、日本のセキュリティラベリング制度として注目を集める「JC-STAR」制度の概要と最新動向について解説する。

■受講後、習得できること　
・JC-STARがどのような制度か把握できる。
・各適合レベルの違いを理解できる
・海外法制度との相互承認状況について理解できる
・ラベル取得が進んでいる製品の傾向およびその背景を理解できる。
・★1および★3の要求内容をレベル別で把握できる。

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
JC-STAR

■講演中のキーワード
・セキュリティラベリング制度
・JC-STAR
・政府調達要件
・海外相互承認

■プログラム
1.JC-STARの概要
　1.1　制度構築の背景と目的
　1.2　JC-STARの要点
　1.3　対象となる製品
　1.4　★1～★4の適合レベル
　1.5　レベルごとの評価方式の違い

2.海外法制度との相互承認の状況
　2.1　主要国における関連法制度の整理
　2.2　相互承認済みの法制度

3.ラベル取得済み製品の最新動向
　3.1　ラベル取得が多い製品の傾向
　3.2　ラベル取得が多い背景

4.★1における要求内容
　4.1　セキュリティ要件一覧

5.通信機器★3における要求内容
　5.1　対象範囲
　5.2　セキュリティ要件一覧

6.ネットワークカメラ★3における要求内容
　6.1　対象範囲
　6.2　セキュリティ要件一覧

＜第3部：AI時代のPSIRT運用と脆弱性管理の高度化＞
講演者：奥山 謙 氏
■講座のポイント
PSIRT活動の重要性が高まる一方で、モニタリングや分析業務の負荷は限界に近づいている。本講演では、従来のPSIRT活動が抱える課題を整理するとともに、AIエージェントを活用して監視・分析業務を自律化し、人間が本来注力すべき意思決定や説明責任へ回帰するための考え方と具体的な実現イメージを紹介する。

■受講後、習得できること　
・PSIRT活動が直面している本質的な課題とその背景
・AI時代におけるPSIRTのあるべき姿
・AIエージェントと人間の適切な役割分担の考え方
・モニタリング、該否判定、再現性確認、リスク分析におけるAI活用の具体例
・AIを活用したPSIRT変革を推進する際の留意点と成功のポイント

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
CRA

■講演中のキーワード
・PSIRT
・AI Agent
・意思決定
・説明責任
・脆弱性分析

■プログラム
1.PSIRTを取り巻く環境変化
　1.1　PSIRT活動の必要性の高まり

2.PSIRT活動における現状課題
　2.1　モニタリング負荷の増大
　2.2　該否判定・再現性確認の専門性不足
　2.3　リスク分析および優先順位付けの難しさ
　2.4　本来業務へのリソース不足
　2.5　AI時代における新たな課題

3.AI時代におけるPSIRTの目指す姿
　3.1　PSIRTの本来の役割とは
　3.2　AIと人間の役割分担
　3.3　「監視・分析する組織」から「意思決定する組織」へ

4.PSIRT活動のAIトランスフォーメーション
　4.1　AI Agent活用の考え方
　4.2　AIに任せるべき業務
　4.3　人間が担うべき業務

5.AI AgentによるPSIRT業務の実装イメージ
　5.1　脆弱性モニタリングの自律化
　5.2　該否判定・再現性確認の自動化
　5.3　リスク分析と対応提案の高度化

6.AI活用を成功させるためのポイント
　6.1　AIに判断させる範囲の設計
　6.2　説明責任とガバナンス
　6.3　AI時代に求められるPSIRT人材

7.まとめ
　7.1　PSIRT変革の方向性
　7.2　AI時代におけるPSIRTの価値

＜第4部：フィジカルAI時代に求められる製品セキュリティ＞
講演者：露木 彩葉　氏
■講座のポイント
フィジカルAIがもたらす特有のリスクを「リスク分析フレームワーク」で体系的に整理・評価する方法を理解し、主要業界の企業マップを用いた分析から各プレイヤーが直面するリスク実態と対策のポイントを理解する。

■受講後、習得できること　
・フィジカルAIにおけるリスクの特徴の理解
・フィジカルAIを取り巻く業界別の市場・リスク構造の理解
・フィジカルAIをめぐる主要業界の企業マップと、直面するリスクの理解

■講演中のキーワード
・フィジカルAI
・Trust by Design
・リスク分析フレームワーク
・自律システム
・ロボティクス

■プログラム
1.製品の進化

2.Trust by Design
　2.1　これからのリスク対策
　2.2　リスク分析フレームワーク
　2.3　フレームワークを使った業界別リスク分析

出典：株式会社情報機構（https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AD2610A1.php）。掲載は情報機構との提携によります。