投稿者 global-ai-media 
サイバーセキュリティ大手のCrowdStrikeが「Falcon AI Detection and Response (AIDR)」の一般提供（GA）を発表しました。これは、企業におけるAI活用が「実験」から「実運用」へ移行する中で、AI特有の新たな攻撃面（アタック・サーフェス）を保護するための重要なマイルストーンです。本稿では、このニュースを起点に、日本企業が直面する生成AIのセキュリティリスクと、プロンプト・エンジニアリング層における防御の必要性について解説します。
生成AIがもたらす新たな「攻撃面」とは
企業における大規模言語モデル（LLM）や生成AIの導入が進む一方で、セキュリティ担当者は新たな課題に直面しています。それは、従来のマルウェア対策やネットワーク監視だけでは防ぎきれない、AI特有の「攻撃面（Attack Surface）」の拡大です。
CrowdStrikeが今回発表した「Falcon AIDR」のようなソリューションが登場した背景には、特に「プロンプト層」におけるリスクの高まりがあります。これには大きく分けて二つの側面があります。
一つは外部からの攻撃です。いわゆる「プロンプトインジェクション」と呼ばれる手法で、悪意ある命令をAIに入力し、本来のセキュリティガードレールを突破させたり、不適切な回答を引き出したりする攻撃です。もう一つは内部リスクです。従業員が意図せず機密情報や個人情報（PII）をプロンプトに入力し、それが学習データとして吸い上げられたり、ログに残ってしまったりする情報漏洩のリスクです。
開発から利用まで：一貫した監視の必要性
今回の発表で注目すべき点は、保護の対象が「開発（Development）」から「実務利用（Workforce Usage）」まで広範囲に及んでいることです。
日本企業においても、社内独自のRAG（検索拡張生成）システムを開発するケースが増えていますが、開発段階でのオープンソースモデルの脆弱性管理や、APIキーの管理不備がセキュリティホールになることがあります。一方で、非エンジニア部門の従業員が日常業務でChatGPTやCopilotを利用する際のリスク管理も急務です。
従来、この二つは「開発セキュリティ」と「ITガバナンス」として分断されがちでしたが、AIにおいては「データとプロンプトの流れ」を一気通貫で監視・保護する仕組み（AI-DR：AI Detection and Response）が求められています。
「禁止」から「可視化」へ：日本企業のアプローチ
日本の組織文化において、セキュリティリスクへの初期対応として「全面禁止」が選ばれることは珍しくありません。しかし、生成AIに関しては、禁止すればするほど、従業員が個人用デバイスや許可されていないツールを業務に使う「シャドーAI」のリスクが高まるというジレンマがあります。
Falcon AIDRのようなソリューションが示唆しているのは、「AIの利用を止めるのではなく、プロンプトの内容を監視し、異常を検知して対処する」というアプローチへの転換です。例えば、機密性の高いコードや顧客データがプロンプトに含まれた瞬間にアラートを出したり、外部からの攻撃的なプロンプトを遮断したりする機能は、安全なAI活用を推進する上での「シートベルト」のような役割を果たします。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、単なる新製品の発表以上に、AIセキュリティが「EDR（エンドポイント検知・対応）」と同様に必須のインフラになりつつあることを示しています。日本企業の意思決定者や実務担当者は、以下の点を考慮すべきでしょう。
- 防御ラインの再定義：従来のファイアウォールやアンチウイルスでは、LLMへの「言葉による攻撃」や「言葉による漏洩」は防げません。AI専用の防御層（AI-DR）の導入検討が必要です。
- 過度な萎縮を避けるガバナンス：「リスクがあるから使わせない」ではなく、「何が入力されているかを可視化・制御できる環境」を整備することで、現場の生産性向上とコンプライアンスを両立させる姿勢が重要です。
- 開発と利用の統合的保護：自社サービスにAIを組み込む場合（開発）と、社員がAIツールを使う場合（利用）、双方のリスクを別個に扱わず、統合的なデータ保護ポリシーの下で管理する体制を構築してください。