ＡＩ／ＩｏＴシステム、自動運転のセーフティ＆セキュリティ分析手法と安全システム構築への応用

はじめに

AIやIoT技術の進化により、自動運転システムをはじめとする多くの技術革新が進んでいます。
これらのシステムはセーフティ（安全性）とセキュリティ（防犯性）を確保することが極めて重要です。
特に製造業においては、生産ラインの止まることによる損害や人命に関わるリスクを最小限に抑える必要があります。
本記事では、AI/IoTシステム、自動運転におけるセーフティ＆セキュリティの分析手法と、安全システム構築への応用について解説します。

AI/IoTシステムおよび自動運転のセーフティ＆セキュリティの重要性

セーフティの重要性

セーフティとは、システムの故障や誤作動によって人命や設備に害を及ぼさないようにすることを指します。
特に製造業においては、生産ライン全体が自動化されていることが多く、システム一部の欠陥が重大な事故に繋がる可能性があります。
自動運転においても、完全自動走行の信頼性を確保しなければ、事故のリスクが高まります。

セキュリティの重要性

一方、セキュリティは外部からの脅威を防ぐためのものです。
AIやIoTシステムはネットワークに接続されているため、サイバー攻撃に対する防御が欠かせません。
製造ラインのシステムがハッカーによって侵入され、意図的に制御を操作されると、生産のストップや情報漏洩につながります。

セーフティ分析手法の概要

FMEA（故障モード影響解析）

FMEAは、どの部分がどのように故障する可能性があるかを事前に分析し、故障の影響を評価します。
これにより、潜在的な問題箇所を特定し、事前に適切な対策を施すことができます。
製造業において、FMEAは設計段階から導入され、エラーが発生する確率を減少させます。

FTA（フォールトツリー解析）

FTAは、システムの特定の故障状態に至るまでの道筋を解析する手法です。
故障の原因となる潜在的な要因や経路を視覚的に示し、問題の起因を突き止めることができます。
自動運転システムにおいては、事故の原因を明確にすることで、安全性向上に寄与します。

セキュリティ分析手法の概要

脅威モデリング

脅威モデリングは、システムに潜む潜在的な脅威や攻撃ベクトルを特定し、評価する手法です。
これによって、どの部分が攻撃されるリスクがあるかを事前に把握し、システム設計段階で強化することが可能です。
製造業でのセキュリティ設計において、この手法は不可欠です。

ペネトレーションテスト

ペネトレーションテストは、外部からの攻撃を模倣することで、システムの脆弱性を実際にテストする手法です。
攻撃手法を擬似体験し、どのように防御策を講じる必要があるかをリアルに把握できます。
ペネトレーションテストを定期的に実施することで、防御力を維持・強化していきます。

安全システム構築への応用

リスクアセスメントの重要性

リスクアセスメントは、安全システムを構築する前段階で必ず実施すべきプロセスです。
セーフティとセキュリティの両面からリスクを評価し、必要な対策を計画します。
製造工程全体を俯瞰し、各種のリスク要因を洗い出します。

安全システムの設計と実装

安全システムの設計では、FMEAやFTA、脅威モデリングの結果を基に、構造を練り上げます。
その際、システム全体の冗長性を持たせることも重要です。
無停止運転が求められる現場では、バックアップシステムや双方向の通信路を設けることで、リスクを低減します。

教育・訓練の実施

セーフティ＆セキュリティシステムの運用には、従業員への教育・訓練が欠かせません。
定期的なトレーニングとともに、新たな技術やツールに柔軟に対応できるスキルを身に付けさせます。
安全意識の向上が、日常のリスクを防ぐ第一歩となります。

今後の課題と展望

AIとIoT技術がますます高度化していく中で、セーフティとセキュリティの確保は新たな課題を孕んでいます。
特に自動運転技術が普及することで、交通事故やサイバー攻撃に対する社会全体の不安が増す可能性があります。
こうした課題に対応するには、システム間の連携および法制度の整備が重要です。

最先端の技術を活用しながらも、歴史や経験に基づく知識を組み合わせて、より良い安全システムを構築することが求められます。
製造業全体が手を合わせて、セーフティとセキュリティの更なる向上を目指していくことが、今後の大きな展望と言えるでしょう。

この記事を通して、製造業の皆様がそれぞれの分野で安全システムを構築し、AI/IoTシステムおよび自動運転技術を安全に運用する上で役立てていただければ幸いです。