Mythosを超えて：優秀なハーネスがあればどんなモデルでも活用可能

【なぜ重要か】 AIを活用した脆弱性発見において、最新の高性能モデル（Mythos）に依存するよりも、適切なハーネス（オーケストレーション層）設計の方が重要であることが判明しています。日本企業がコスト効率よくセキュリティを強化するための新しいアプローチとして注目されています。

【ポイント】

• Mythosは優秀だが他のフロンティアモデル（GPT-5.5等）とほぼ同等の性能で、単体では完璧ではない（cURLライブラリテストでは5件中3件が誤検知）
• ハーネス（モデルを包む orchestration層）の設計が最も重要で、同じClaude Opus 4.6でもハーネス次第で4倍の性能差が生じる
• 経済性の観点から、高価なMythos1回実行よりも安価なモデル（GPT-5.4 nano等）10回実行の方が多くの脆弱性を発見できる
• 効果的なハーネスには偵察・探索・検証・トレース・重複排除の各ステージが含まれ、複数エージェントが並列動作する
• ベンダー非依存のプラットフォームでは、タスクに応じて最適なモデルを選択でき、コスト効率と拡張性を両立できる

【まとめ】 最新モデルの追求よりも、適切なハーネス設計と複数モデルの使い分けが脆弱性発見の鍵となる。企業は高度なオーケストレーション機能を持つAppSecプラットフォームの導入を検討すべきです。