投稿者 global-ai-media 
英国の国家サイバーセキュリティセンター（NCSC）をはじめとする専門機関は、「プロンプトインジェクションの完全な防止は現状不可能である」という見解を示しています。本稿では、AIモデル単体での防御に固執せず、既存のセキュリティ管理策を組み合わせることでリスクを最小化する現実的な手法と、日本企業における実装のポイントを解説します。
プロンプトインジェクションの「防御限界」を直視する
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を企業システムに組み込む際、最大の懸念事項の一つとなるのが「プロンプトインジェクション」です。これは、悪意あるユーザーが特殊な命令を入力することで、開発者が意図しない挙動や機密情報の流出をモデルに強制させる攻撃手法を指します。
英国の国家サイバーセキュリティセンター（NCSC）などが指摘するように、現在の技術レベルにおいて、この攻撃をモデル側だけで「100%防ぐ」方法は存在しません。LLMは本質的に「命令に従う」ように設計されており、正規の命令と悪意ある命令を完璧に区別することは極めて困難だからです。したがって、企業は「いかにして攻撃を防ぐか」という予防の観点だけでなく、「攻撃が成功してしまったとしても、実害を出さない、あるいは最小限に留めるにはどうすべきか」という緩和の観点へシフトする必要があります。
「モデル」ではなく「システム全体」で守る多層防御
NCSCの実務的な提言は、LLMコンポーネントを「従来のセキュリティ管理策」で包み込む（ラップする）というものです。AIという新しい技術であっても、セキュリティの原則は変わりません。具体的には以下の対策を組み合わせる「多層防御」のアプローチが推奨されます。
第一に、厳格な認証と認可（Identity & Authorization）です。「誰がAIを使用しているか」を特定し、そのユーザーが本来アクセス権を持たないデータには、AI経由であってもアクセスできないように制限します。例えば、一般社員が使う社内チャットボットが、役員報酬のデータベースにアクセスできないよう、検索API側で権限を絞る設計が必要です。
第二に、データ損失防止（DLP: Data Loss Prevention）の適用です。モデルが出力するテキストを監視し、個人情報や特定の機密パターン（クレジットカード番号や社外秘プロジェクトコードなど）が含まれている場合、ユーザーに表示される前にシステム側で遮断する仕組みを導入します。
日本企業のAI活用への示唆
日本の企業組織は、リスクに対して慎重な姿勢をとることが多く、また個人情報保護法や著作権法などの法規制、厳しいコンプライアンス基準への準拠が求められます。NCSCの提言を踏まえ、日本企業は以下の点を意識してAI実装を進めるべきです。
1. 「ゼロリスク」を求めない現実的な設計
「プロンプトインジェクションを完全に防げるAI製品」を探し続けることは、導入の遅れを招くだけでなく現実的ではありません。「モデルは騙されうる」という前提に立ち、騙されたとしても基幹システムへの書き込み権限を与えない、機密データの全量ダウンロードを許可しないといった、アーキテクチャレベルでのリスクコントロールを行うべきです。
2. 「Human in the Loop」による最終承認
AIが生成したメールの自動送信や、コードの自動デプロイなど、実世界に影響を与えるアクションについては、必ず人間の担当者が最終確認を行うフロー（Human in the Loop）を組み込むことが推奨されます。これは日本の組織文化における「承認プロセス」とも親和性が高く、AIの暴走を防ぐ最後の砦となります。
3. 既存セキュリティ資産の活用
AI専用の新しいセキュリティツールを導入する前に、自社ですでに運用しているID管理システム（Active Directoryなど）やDLPソリューションが、AIシステムにも適用可能か確認してください。AIを特別扱いせず、既存のITガバナンスの枠組みに統合することが、最もコスト効率が良く、堅牢な対策となります。