投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が加速する一方で、各国政府や規制当局によるルール形成が進んでいます。本稿では、グローバルなLLM（大規模言語モデル）セキュリティの潮流を踏まえつつ、日本企業が直面する特有のリスクや、実務において講じるべき具体的なガバナンス策について解説します。
加速するAI規制と「安全なAI」へのシフト
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用が拡大する中、その開発と運用に関する「安全性」と「コンプライアンス」が世界的な重要課題となっています。元記事でも触れられている通り、各国政府や規制当局は、LLMの展開におけるリスクを管理するためのポリシー策定を急いでいます。
欧州の「AI法（EU AI Act）」や米国のAIに関する大統領令など、グローバルスタンダードとなる規制が具体化しつつあります。日本国内においても、総務省や経済産業省による「AI事業者ガイドライン」が策定され、開発者だけでなく、AIを利用するサービス提供者や事業者に対しても、一定の責任ある行動が求められるようになりました。企業は単に「便利なツール」としてAIを導入する段階を終え、「法的・倫理的に安全なシステム」として管理・運用するフェーズに移行しています。
LLM特有のセキュリティリスクとは
従来のサイバーセキュリティ対策（ファイアウォールやアンチウイルスなど）だけでは、LLM特有のリスクを防ぐことは困難です。実務担当者が意識すべき主なリスクは以下の通りです。
- プロンプトインジェクション：悪意のある指示を入力することで、AIが本来禁止されている回答（爆発物の製造方法や差別的発言など）を出力するように誘導する攻撃手法です。
- 機密情報の漏洩：従業員が社内データをプロンプトに入力し、それが学習データとして再利用されたり、ログとして外部に残ったりするリスクです。
- ハルシネーション（幻覚）と事実誤認：AIがもっともらしい嘘をつく現象です。これをそのまま業務や顧客対応に利用することで、信用毀損や法的責任を問われる可能性があります。
これらのリスクは、外部からの攻撃だけでなく、内部の誤用によっても引き起こされます。そのため、技術的な防御と組織的なルールの両輪での対策が不可欠です。
実務における防御策：入力と出力のフィルタリング
LLMをプロダクトに組み込む、あるいは社内業務で活用する場合、セキュリティソリューションの導入やアーキテクチャ上の工夫が求められます。現在、主流となっているのは、LLMとユーザーの間に「ガードレール」と呼ばれるセキュリティ層を設けるアプローチです。
具体的には、ユーザーからの入力（プロンプト）に対して、個人情報（PII）や不適切な内容が含まれていないかをチェックし、含まれている場合はマスキングや拒否を行います。同様に、LLMからの出力に対しても、差別的表現や競合他社の知的財産権を侵害する可能性のある生成物が含まれていないかを監視します。
日本企業の場合、特に「著作権」や「個人情報保護法」への準拠が厳しく問われます。したがって、日本語特有の言い回しや、国内の商習慣に即したフィルタリング機能を持つセキュリティ対策、あるいはそうしたチューニングが可能な環境構築が重要となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのセキュリティ動向と日本の実情を踏まえ、意思決定者やエンジニアは以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「全面禁止」から「管理下の利用」への転換
リスクを恐れてAI利用を禁止しても、従業員が私用端末で業務データを処理する「シャドーAI」のリスクが高まるだけです。セキュリティガイドラインを策定し、監視可能な環境下で利用させる方が、結果としてガバナンスは強化されます。
2. 日本語に特化したリスク対応
海外製のセキュリティツールは、英語のプロンプトインジェクションには強くても、日本語の複雑なニュアンスや、日本特有の差別表現・コンテキストに対応しきれない場合があります。導入・開発の際は、日本語でのレッドチーミング（攻撃者視点でのテスト）を十分に行う必要があります。
3. 人間による監督（Human-in-the-Loop）の維持
特に顧客対応（CS）や重要な意思決定支援にAIを用いる場合、すべてを自動化するのではなく、最終確認プロセスに人間を介在させることが、品質と信頼を守る最後の砦となります。これは日本の高いサービス品質基準を維持するためにも有効です。
AI技術の進化に伴い、攻撃手法も日々高度化しています。一度対策して終わりではなく、継続的なモニタリングとルールのアップデートを行う体制づくりこそが、AI活用の成否を分ける鍵となります。