【シミュレータ】サイバー攻撃量予測・アップデート放置が起こす危機

サイバー攻撃量予測シミュレーター
NICT・警察庁統計データに基づく

サイバー攻撃量予測シミュレーター

あなたの会社は3年後に何回攻撃されるか? ― 実際のデータから未来を予測する
13,365件
NICT検知 R3年(2021)
22,345件
R5年(2023)
33,386件
R6年(2024)
48,626件
R7年(2025)
年平均+38.1%
4年で3.6倍 / CAGR(複利成長率)
1
企業プロファイルの入力
製造業はランサムウェア被害件数1位(226件中91件・40%)
中小企業は被害全体の63%(143/226社)
企業サイト・ECサイト・ブログ等を含む
フィッシング・BEC攻撃のターゲット数
VPN機器は感染経路1位(61件・66%)
2
インターネットに公開しているサービス(複数選択可)
3
AI・自動化による攻撃増加シナリオを選択
🟦 保守的
+38.1%/年
AIの影響は限定的
NICTデータ実績のまま
🟧 標準
+43.1%/年
生成AIによる攻撃自動化
が一定程度進む
🔴 悲観的
+53.1%/年
AIボット・自動化が急加速
攻撃ツールが普及
NICTデータ実績CAGR=38.1%(R3→R7)を基準に、AI普及シナリオで補正
今年(2026年)の予測
攻撃試行回数/年
日あたり換算 ―
3年間累計(2026-2028)
攻撃試行回数(累計)
3年間の期待損失額
統計ベースの推計
📈
年別攻撃試行回数の予測(3シナリオ)
🥧
攻撃種別の内訳予測
公開サービス別リスク寄与度
📊
NICTデータとの比較・算出根拠
あなたの会社(2026年予測)
NICT観測(R7年 /日/IP)
48,626件
令和7年・1IPアドレスあたりの不審アクセス件数/日(NICTダークネット観測)
算出の前提条件:
▶ 成長率ベース:NICTダークネット観測値 R3(2021)→R7(2025) CAGR 38.1%
▶ 業種補正:警察庁ランサムウェア被害統計(R7, 226件)の業種別比率を反映
▶ サービス補正:感染経路統計(VPN 66%・RDP 21%)から導出
▶ 期待損失:攻撃成功率0.001%・平均インシデントコスト2,800万円(警察庁統計加重平均)
▶ 本シミュレーターは教育・啓発目的であり、実際の被害を保証するものではありません
💰
財務インパクトの詳細(標準シナリオ基準)
3年間の予測攻撃総数
統計的推定侵入試行数(成功率0.1%)
期待損失額(侵入成功率0.001%・2,800万/件)

🛡 攻撃増加トレンドへの対応策

1
VPN機器とRDPは今すぐ外部公開を見直す。感染経路の87%を占めるこの2つを塞ぐだけでリスクは大幅に下がる。
2
AIを活用した攻撃は自動化・大量化が特徴。1社あたりの攻撃試行回数は今後も指数関数的に増加する。「昨年大丈夫だったから今年も大丈夫」は通じない。
3
OllamaやOpen WebUIなどAI系サービスを外部公開する場合は、認証強化・アクセス制限が必須。新しい攻撃対象として急速にスキャンされ始めている。
4
攻撃ログを毎日確認する体制を作る。NICT統計では1日に数万件のアクセスが記録されており、異常を早期発見できるかどうかで被害の規模が変わる。
5
サイバー保険の加入を検討する。日本のサイバー保険契約件数はH28年26,206件→R6年319,243件と12倍以上に増加しており、経営リスクとして認識されている。
出典:警察庁「令和7年サイバー空間をめぐる脅威の情勢等について」(令和8年)/ NICT「NICTER観測レポート」

このシミュレーターでわかること

「サイバー攻撃量予測シミュレーター」は、あなたの会社の業種・規模・公開しているサービスを入力するだけで、今後3年間(2026〜2028年)にどれくらいサイバー攻撃を受ける可能性があるか、そして想定される損失額までを予測するツールです。

予測のもとになっているのは、NICT(情報通信研究機構)のダークネット観測データと警察庁のサイバー脅威統計です。実際に攻撃検知数は2021年から2025年で約3.6倍(年平均+38.1%)に増えており、その実績データを使って未来を試算します。

⚠ 注意

表示される攻撃回数・損失額は統計データに基づく推計値で、教育・啓発を目的としたものです。実際の被害を保証・予言するものではなく、リスクの大きさをイメージするための参考値としてご覧ください。

使い方は3ステップ

STEP 1:企業プロファイルを入力

会社の基本情報を入力します。業種従業員規模をプルダウンで選び、公開Webサイト数メールアカウント数を入力します。さらにVPN(テレワーク接続)クラウドサービスを使っているかをボタンで選択します。製造業や金融業、VPN利用など、狙われやすい条件ほどリスクが高く計算されます。

STEP 2:公開しているサービスを選ぶ(複数選択可)

インターネットに公開しているサービスにチェックを入れます。WordPress・VPN機器・NAS・リモートデスクトップ・AI関連(Ollama / Open WebUI)などが対象です。各項目には「攻撃量が何%増えるか」の目安が表示されています。VPN機器(+200%)やリモートデスクトップ(+150%)は特に攻撃を呼び込みやすい要素です。

STEP 3:AI・自動化による増加シナリオを選ぶ

今後の攻撃増加のペースを3つから選びます。

  • 🟦 保守的(+38.1%/年):AIの影響は限定的。実績データそのまま。
  • 🟧 標準(+43.1%/年):生成AIによる攻撃自動化が一定程度進む。
  • 🔴 悲観的(+53.1%/年):AIボット・自動化が急加速する。
✅ 操作のポイント

入力が終わったら赤い「🔮 今後3年間の攻撃量を予測する」ボタンを押すと、結果が下に表示されます。条件を変えて何度でも再計算できるので、「VPNを閉じたら」「悲観シナリオなら」など、いろいろ試してみてください。

結果の見方

① 上段のサマリーカード(3枚)

  • 今年(2026年)の予測:年間の攻撃試行回数と、1日あたりの換算値。
  • 3年間累計:2026〜2028年に受ける攻撃の合計回数と、2025年比の伸び。
  • 3年間の期待損失額:統計をもとにした想定被害額。

② 年別攻撃試行回数の予測グラフ

2025年(ベース)から2028年までの攻撃回数を、保守的・標準・悲観的の3シナリオで棒グラフ表示します。年を追うごとに攻撃が積み上がっていく様子が一目でわかります。

③ 攻撃種別の内訳予測(円グラフ)

受ける攻撃が、Botスキャン・パスワード総当たり・脆弱性攻撃・DDoS・ランサムウェアなどにどう分かれるかを円グラフで表示します。選んだ公開サービスによって内訳が変化します。

④ 公開サービス別リスク寄与度(表)

選んだサービスや業種が、それぞれ攻撃量を何%押し上げているかを表とバーで一覧表示します。「どの公開サービスが一番リスクを上げているか」が具体的にわかります。

⑤ NICTデータとの比較・算出根拠

あなたの会社の予測値と、NICTの実観測値を並べて比較できます。あわせて、成長率・業種補正・損失額の計算前提(攻撃成功率や平均インシデントコスト2,800万円など)が明記されています。

⑥ 財務インパクトの詳細と対応策

3年間の予測攻撃総数・推定侵入試行数・期待損失額を、標準シナリオを基準に詳しく表示します。最後に、VPN/RDPの公開見直しやログ監視、サイバー保険の検討など、具体的な5つの対応策が示されます。

🚨 重要

感染経路の約87%はVPN機器とリモートデスクトップ(RDP)に集中しています。この2つの外部公開を見直すだけでもリスクは大きく下げられます。「昨年大丈夫だったから今年も大丈夫」はAI時代には通用しません。攻撃ログの日次確認体制づくりをおすすめします。

よくある質問

Q. 入力した会社情報は保存されますか?
入力値はその場の計算に使われるだけです。条件を変えるたびに新しく計算されます。

Q. どのシナリオを選べばいいですか?
迷ったら、まずは実績データに基づく「保守的」と、AI普及を見込んだ「標準」の両方を見比べるのがおすすめです。経営リスクを厳しめに見積もりたい場合は「悲観的」も確認してください。

出典:警察庁「令和7年サイバー空間をめぐる脅威の情勢等について」/NICT「NICTER観測レポート」。数値は統計に基づくモデル推計値で、教育・啓発を目的としています。

コメント