OrcaRouterのサイバーセキュリティチーム、OrcaCyber、サイバー意思決定モデル「OrcaC2 1.0」の提供を開始

ブロックチェーンセキュリティ・MDR・インシデントレスポンス向けサイバー意思決定モデル。17のベンチマークでベースラインを上回り、脆弱性深刻度評価90.6・ブロックチェーンセキュリティ精度87.3%

FlashLabs株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役：細井洋一、以下「FlashLabs」）は、米国のAI研究機関Continuum AIが開発し、当社が日本市場向けに独占提供するAI推論ゲートウェイ「OrcaRouter」のサイバーセキュリティチーム「OrcaCyber」が、ブロックチェーンセキュリティ、MDR（セキュリティ監視・初動対応の委託サービス）、インシデントレスポンス（サイバー攻撃発生時の対応）、セキュリティ推論、セキュリティオペレーション向けに学習したサイバー意思決定モデル「OrcaC2 1.0」の提供を開始したことをお知らせします（2026年11月10日発表※1）。

AI攻撃はリアルタイムに進化しています。防御側に届くアラートは増え続け、その「次の一手」の判断を人間のアナリストが待たせている間にも、攻撃は進行します。検知の仕組みは増えても、判断できる人材は増えない——この課題に対して、AIによる機械判断という答えを用意したのが、今回提供を開始する「OrcaC2 1.0」です。

「OrcaC2 1.0」は、チャットで文章を返す一般的な対話型AIモデルではなく、観測（インシデント状況などの入力）と型付きの質問を渡すと、確率と信頼度付きの機械可読な判断（verdict）を単一フォワードパス（1回の推論）で返す「意思決定モデル」です。ビジョン（画像入力）に対応し、最大100万トークンのコンテキストウィンドウ、攻撃の展開に合わせてイベントをつなぐ時間的認識を備えます※1。モデルの詳細はモデルページをご参照ください。

主なポイント

• ブロックチェーンセキュリティ・MDR・インシデントレスポンス・セキュリティ推論・セキュリティオペレーション向けに学習したサイバー意思決定モデル※1

• ビジョン対応・最大100万トークンのコンテキストウィンドウ・攻撃の展開に合わせてイベントをつなぐ時間的認識（イベントシーケンスを横断した複雑な推論）※1

• サイバーセキュリティ・汎用推論・ブロックチェーンセキュリティの17のベンチマーク（合計8,173問）で全タスクでテスト済みベースラインを上回り、脆弱性深刻度評価で90.6、ブロックチェーンセキュリティ精度で総合87.3%（いずれも開発元の発表・評価リーダーボードに基づく計測値※1・※3）

• 観測と型付き質問を渡すと確率＋信頼度付きの機械可読な判断を単一フォワードパスで返す（推論過程の散文なし・高スループットの低遅延判断向け）※2

• 1回のリクエストで複数の質問を並列回答。画像（スクリーンショット・ネットワーク図など）も判断材料にできるマルチモーダル対応※2

• 専用の判断API（POST /v1/systemone）で提供。OrcaRouterのAPIキーで利用可能※2

開発の背景

サイバー攻撃の手法は高度化・自動化が進み、攻撃側のAIはリアルタイムに適応しながら攻撃を続けています。一方、防御側のアラートは待つばかり——検知の数は増えても、それぞれのアラートを評価して「次に何をすべきか」を判断するアナリストのリソースは限られています。トリアージ（対応の優先度付け）の遅れは、攻撃の拡大を許します。

OrcaCyberは、リアルタイムの攻撃にはリアルタイムのAI防御が必要だと考え、攻撃の進化を追跡し、イベントを横断して推論し、対応を導く「レーダー」となることを目指して「OrcaC2 1.0」を開発しました※1。自律型の防御スウォーム（AIエージェント群）が進化する攻撃に追従し、人間のアナリストが最終判断に集中できる環境を、モデルとAPIの形で提供します。

「OrcaC2 1.0」について

「OrcaC2 1.0」は、ブロックチェーンセキュリティ、MDR、インシデントレスポンス、セキュリティ推論、セキュリティオペレーション向けに学習したサイバー意思決定モデルです※1。文章で回答する対話型モデルとは異なり、観測（state：テキストや画像などのインシデント状況）と型付きの質問を渡すと、各質問に対する判断を、確率と信頼度付きの機械可読な形式（verdict）で返します。推論過程の散文を生成せず、単一フォワードパスで判断を返すため、高スループット・低遅延の構造化判断に適しています※2。

主な特長は次のとおりです。

• 機械可読な判断を返す：観測と型付き質問から、確率＋信頼度付きの判断を単一フォワードパスで返します。判断結果はそのまま監査証跡やワークフローへの入力として使えます※2

• 複数質問の並列回答：同じ観測に対して複数の質問を1リクエストで並列に回答します。複数アラートの同時トリアージなどに適しています※2

• マルチモーダルな観測：観測に画像（スクリーンショット・ネットワーク図・ログ画像など）を含められます。URLまたはbase64形式で渡します※2

• 時間的認識：攻撃の展開に合わせてイベントをつなぎ、イベントシーケンスを横断した複雑な推論ができます※1

• 最大100万トークンのコンテキスト：長期間のインシデント履歴や大規模なイベントログを、文脈を保ったまま判断に使えます※1

判断の枠組みとしては、脅威を評価して「対応を実行する／保留する／人間へ引き上げる」といった次のアクションを確率と信頼度付きで返すことができ、アラートトリアージの一次判断、封じ込め推奨、ワークフローオーケストレーション、他のOrcaCyberモデルの検知結果を運用上の判断に変換する用途などに利用できます※1。

利用方法は、OrcaRouterのAPIキーを使った専用エンドポイント（POST /v1/systemone）です。OpenAI互換のエラー形式で提供され、あらゆるOpenAI SDKからそのまま呼び出せます※2。料金は1回あたりの従量課金制（入力トークン数と画像の有無による段階制・詳細はモデルページ）です※2。

ベンチマーク実績

「OrcaC2 1.0」は、サイバーセキュリティ・汎用推論・ブロックチェーンセキュリティの3分野にわたる17のベンチマーク（合計8,173問）で評価され、報告されたすべてのタスクで、比較対象とした意思決定モデル「Jev」「Clef」の2モデルを上回りました（開発元公表の評価リーダーボード・2026年10月30日付※3）。主な結果は次のとおりです。

サイバーセキュリティ・運用判断品質

タスク	ベンチマーク（指標）	OrcaC2 1.0	Jev	Clef
インシデント対応	SecRespond（F1値）	0.783	0.624	0.703
脆弱性深刻度評価	CTIBench（CVSS）	90.6	70.6	71.4
脆弱性の根本原因の特定	CTIBench（正解率）	74.9	63.1	70.8
脆弱なコードの検出	PrimeVul（正解率）	72.1	60.7	54.1
攻撃手法の特定	CTIBench（正解率）	86.2	84.5	82.8
セキュリティ知識・推論	SecEval×3（平均）	83.7	81.4	81.6

汎用的な意思決定・推論

タスク	ベンチマーク（指標）	OrcaC2 1.0	Jev	Clef
サイバー意思決定	JevBench	76.3	74.7	74.5
複雑な数学推論	MathQA（正解率）	80.6	74.5	55.7
ウェブ・インテリジェンス検索	Mind2Web（正解率）	54.1	49.8	51.3
多段階の意思決定	TextWorld（進捗率）	0.823	0.789	0.804

ブロックチェーンセキュリティ

タスク	データセット／分割（問題数）	OrcaC2 1.0	Jev	Clef
総合正解率	全グループ（8,173問）	87.3%	86.2%	—
公開ブロックチェーン文脈	公開データセット（2,173問）	0.595	0.550	—
取引挙動・ホットウォレット	合成データ（2,000問）	1.000	0.998	—
スマートコントラクトの悪用可能性	slither（公開・320問）	0.672	0.491	—
脆弱性深刻度スコアリング	slither（公開・330問）	0.673	0.612	—
ボリューム基準からの逸脱検知	合成データ（400問）	1.000	0.988	—

評価は、公開データセットと社内評価（決定的な合成データ）に基づきます※3。実運用のSOC（セキュリティ監視センター）シナリオ、セキュリティベンチマーク、ブロックチェーン評価、多段階の意思決定、長文脈推論をカバーします。

今後の展望

「OrcaC2 1.0」は、2026年11月10日時点でOrcaRouterのAPIから利用を開始しています※2。OrcaCyberは今後、「Cyber Lightティア」での提供を予定しており、ゲートなし・本人確認（KYC）なしで、すべての利用者がサイバー防御のためのAIを利用できる環境を目指します※1。

OrcaRouterは、検知（OrcaCyber Zero）・発見（OrcaCyber Ultra）・判断（OrcaC2）の3層でサイバーセキュリティの取り組みを進め、攻撃の高度化・自動化に対抗する防御側のAI活用を支援してまいります。

OrcaRouterについて

OrcaRouterは、米国のAI研究機関Continuum AIが開発し、FlashLabs株式会社が日本市場向けに独占提供するAI推論ゲートウェイ（AIモデルへのアクセスを1つにまとめる中継サービス）です。OpenAI互換のAPIを備え、Anthropic、OpenAI、Google Gemini、DeepSeek、Grok、Qwenなど200以上のLLM・生成AIモデルを単一のゲートウェイから利用できます。直近では、GPT-6.1 Sol、Claude Sonnet 5.5、Gemini 3.8 Flash、Grok 4.6、DeepSeek-V4.1-Flashなど、各社の最新モデルが公開後まもなくカタログに追加されています。OrcaRouterのAIモデル一覧からすべてのモデルを確認できます。

会社概要

FlashLabs株式会社

• 本社所在地：東京都千代田区一番町10番8号

• 代表取締役：細井洋一

• 設立：2023年7月

• 事業内容：AI応用研究所（Human-AI Hybridで営業・CXの自動化・自律化。OSS音声モデルChromaの開発元）

• URL：https://www.flashlabs.ai/

Continuum AI

• 「次の10年の知能システムを支える基盤インフラを開発する研究機関（米国）」

• OrcaRouterの開発・提供

• URL：https://www.continuum01.ai/

本件に関するお問い合わせ

FlashLabs株式会社 マーケティング部 小林光喜

E-mail：[e-mail]

※1 本提供は、OrcaCyber公式Xアカウント（@OrcaCyberHQ）の発表（2026年11月10日）およびOrcaRouter公式Xアカウント（@OrcaRouter）の投稿（2026年11月10日）に基づきます。ベンチマークの数値は開発元の発表に記載された計測値であり、第三者機関による検証を受けたものではありません。モデルの能力・提供条件は予告なく更新される可能性があります。

※2 モデルの仕様・利用条件・料金は、OrcaRouterのモデルページ（https://www.orcarouter.ai/ja/models/orca/orcac2-1.0・2026年11月10日時点・当社確認）に基づきます。

※3 評価結果の詳細は、開発元が公表した「OrcaC2 1.0 Evaluation Leaderboard」（2026年10月30日付・当社確認）に基づきます。17のベンチマーク・合計8,173問で、比較対象とした意思決定モデル「Jev」（TypeSafeが提供する意思決定モデル）と「Clef」の2モデルを、すべてのタスクで上回っています。データソースは公開データセットと社内評価（決定的な合成データ）です。数値は開発元による計測値であり、第三者機関による検証を受けたものではありません。