投稿者 global-ai-media 
Elastic Security Labsが大規模言語モデル（LLM）の安全性評価に関するガイドラインを公開しました。本稿では、同ガイドが指摘するLLM特有のリスクや攻撃手法、そして日本企業が実システムへの導入時に検討すべき具体的な防御策とガバナンスのあり方について解説します。
Elastic Security LabsによるLLM安全性評価の概要
検索およびデータ分析ソリューションを提供するElasticのセキュリティ研究部門、Elastic Security Labsが、大規模言語モデル（LLM）の安全性に関する包括的なガイダンスを公開しました。このレポートは、急速に普及するLLMが抱える固有の脆弱性や悪用のリスクを体系化し、企業がとるべき防御策（ミティゲーション）とベストプラクティスを提示するものです。
生成AIの活用がPoC（概念実証）から実運用フェーズへと移行する中で、セキュリティは多くの企業にとって最大の懸念事項となっています。Elasticのガイダンスは、攻撃者がどのようにモデルを操作しようとするか、そして組織がどのようにして自社のデータとユーザーを守るべきかという点において、重要な視座を提供しています。
LLM特有の攻撃手法とリスク
従来のソフトウェアセキュリティとは異なり、LLMにはプロンプト（指示文）を介した人間的な対話の中に脆弱性が潜んでいます。主なリスクとして、以下のような手法が挙げられます。
まず、「プロンプトインジェクション」や「ジェイルブレイク（脱獄）」です。これは、AIに対して巧妙な指示を与えることで、開発者が意図した安全装置（倫理的制限や機密保持ルール）を回避させ、不適切な回答や内部情報を引き出す攻撃手法です。また、学習データに含まれる個人情報の漏洩や、外部からの悪意あるデータ注入によるモデルの挙動操作なども重大なリスク要因となります。
Elasticのガイダンスでは、こうした攻撃手法のメカニズムを詳述するとともに、それらがビジネスに与えるインパクトについて警鐘を鳴らしています。
防御策と対策の実装
リスクへの対抗策として、単なる入力フィルタリングだけでは不十分であることが強調されています。推奨される対策には、入力と出力の両面における厳格な検証、モデルへのアクセス権限の最小化、そして異常検知システムの導入が含まれます。
特に、ユーザーからの入力プロンプトをそのままLLMに渡すのではなく、意図を解釈する中間層を設けたり、出力内容が企業のコンプライアンス基準に合致しているかをリアルタイムで監査したりする仕組みが求められます。これは「LLMファイアウォール」や「ガードレール」と呼ばれる概念であり、エンタープライズレベルのAI活用では必須の構成要素となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のガイドラインの内容を踏まえ、日本の法規制や商習慣を考慮した際、企業は以下の点に留意してAI活用を進める必要があります。
1. 「全面禁止」から「ガードレール付き活用」への転換
日本の組織では、リスクを恐れるあまり生成AIの利用を一律禁止、あるいは極端に制限する傾向が見られます。しかし、Elasticのようなベンダーが示す具体的な防御策を実装（ガードレール化）することで、リスクを許容範囲内に抑えつつ業務効率化を図ることが可能です。経営層に対しては、抽象的なリスク論ではなく、こうした具体的な対策案をセットで提示することが意思決定を促す鍵となります。
2. セキュリティ部門とAI開発部門の連携強化
従来、日本のIT組織ではセキュリティ部門と開発部門がサイロ化しているケースが少なくありません。LLMのセキュリティは、モデルの挙動（データサイエンス領域）とシステムセキュリティ（インフラ領域）の両面からアプローチする必要があります。開発初期段階からセキュリティ担当者が参画する「Security by Design」の徹底が、手戻りを防ぎ、リリース速度を早めることにつながります。
3. 国内法規制とグローバル基準の整合性
個人情報保護法や著作権法など、日本独自の法的要件への対応はもちろんですが、サイバー攻撃の手法はグローバルで共通です。Elasticが示すような国際的なセキュリティスタンダードを参照し、それを自社のガバナンスルールに落とし込む作業が求められます。特に、顧客対応チャットボットなど外部に公開するサービスにおいては、レピュテーションリスク（評判リスク）を回避するため、厳格な安全性評価プロセスを確立すべきでしょう。