投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務適用が進む中、米国を中心に「AIセキュリティアーキテクト」という専門職の採用が急増しています。本記事では、内製LLM、Microsoft Copilot、サードパーティ製AIという異なる領域を包括的に守るための戦略と、日本企業が整備すべきガバナンス体制について解説します。
「AIセキュリティ専任者」が求められる背景
米国シカゴでの「プリンシパルAIセキュリティアーキテクト」の求人情報は、AI活用のフェーズが「実験」から「本格的なインフラ実装」へと移行したことを象徴しています。これまでのサイバーセキュリティ担当者が兼務で対応するのではなく、AI特有のリスクとアーキテクチャに精通した専任者が、経営レベルの戦略策定に関与し始めています。
この背景には、従来のファイアウォールやID管理だけでは防げない、生成AI特有のセキュリティリスク（プロンプトインジェクション、学習データの汚染、モデルの予期せぬ挙動など）が顕在化している事実があります。企業は、AIの利便性を享受しつつ、いかにして機密情報の漏洩やコンプライアンス違反を防ぐかという難題に直面しています。
企業が守るべき3つのAI領域
今回の求人情報で特筆すべきは、セキュリティ戦略の対象として以下の3つの領域が明示されている点です。これらは日本企業のIT環境にもそのまま当てはまる重要な分類です。
1. 内製LLM（Internal LLM Deployments）
社内データを学習・参照させる自社専用のLLMや、RAG（検索拡張生成）システムです。ここでは、学習データに含まれる個人情報の管理や、社内機密が適切にアクセス制御されているか（ACLの継承など）が問われます。
2. Microsoft Copilotなどの業務支援AI
多くの日本企業が導入を進めているMicrosoft 365 Copilotなどが該当します。SaaSとして提供されるため、モデル自体の管理よりも、従業員がどのようなデータを共有設定にしているか、テナント全体でのデータガバナンスが焦点となります。
3. サードパーティ製AIサービス（Managed Third-party AI）
マーケティングツールやSaaSに組み込まれたAI機能です。これらは企業の管理下から外れやすく、「シャドーAI（会社が把握していないAI利用）」のリスクが最も高い領域です。API連携時のデータ取り扱い規約の確認が必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
このグローバルな動向を踏まえ、日本企業は以下のポイントを意識して体制を構築すべきです。
1. 「全面禁止」から「アーキテクチャによる制御」へ
リスクを恐れてAI利用を一律禁止にするのではなく、前述の3領域ごとに異なるセキュリティ基準を設ける必要があります。例えば、「社内LLMでは機密情報を扱ってよいが、外部サービスへの入力は禁止する」といった具体的なポリシーと、それを強制する技術的なガードレール（入力フィルタリングなど）の整備が求められます。
2. 既存セキュリティチームとAI推進チームの連携
日本ではAIセキュリティ専任者を即座に採用するのは難しいケースが多いでしょう。現実解として、情報システム部門（セキュリティ担当）、法務・コンプライアンス部門、そしてDX・AI推進部門によるクロスファンクショナルなチーム（CoE）を組成し、AI特有のリスク評価を行うプロセスを確立することが重要です。
3. 従業員のリテラシー教育とガイドラインの更新
どれほど堅牢なシステムを組んでも、最終的なリスク要因は「人」です。生成AIが誤った情報を出力する「ハルシネーション」のリスクや、知的財産権への配慮など、ツールとしての使い方だけでなく、出力結果の取り扱い責任についても教育を徹底する必要があります。