投稿者 global-ai-media 
欧州の高速鉄道ユーロスター（Eurostar）が導入した対話型AIにおけるセキュリティリスクの指摘は、カスタマーサポートの自動化を進める多くの企業にとって重要な教訓を含んでいます。従来のシナリオ型からLLM（大規模言語モデル）ベースへと移行する過渡期において、利便性と引き換えに生じる新たな脅威と、その現実的な防御策について解説します。
利便性の裏に潜む「プロンプトインジェクション」の脅威
CX Todayなどの報道によると、ユーロスターのチャットボットにおいて、セキュリティ企業が意図しない挙動を引き起こすリスク（いわゆる「暴走」や不適切な回答）を発見したとされています。従来のチャットボットは「メニュー選択式」や「キーワードマッチング」が主流であり、回答の範囲は厳格に制御されていました。しかし、ユーロスターの事例のように、ユーザーの自由記述（フリーテキスト）を受け付け、柔軟に応答するためにLLM（大規模言語モデル）をバックエンドに採用するケースが増えています。
ここで問題となるのが、「プロンプトインジェクション」と呼ばれる攻撃手法です。これは、悪意あるユーザーが特殊な命令文を入力することで、AIに設定された倫理規定や業務ルールを無視させ、内部情報の漏洩や不適切な発言を誘発するものです。LLMは文脈を理解する能力が高い反面、指示の優先順位を誤認させられやすいという脆弱性を本質的に抱えています。
日本市場における「信頼」とAI活用のジレンマ
日本企業がこの事例から学ぶべき点は、技術的な脆弱性だけではありません。日本の商習慣や消費者心理において、企業の公式窓口であるチャットボットが不正確な情報を回答したり、不適切な言葉遣いをしたりすることは、欧米以上に深刻なブランド毀損（レピュテーションリスク）につながる可能性があります。
多くの日本企業は「石橋を叩いて渡る」慎重さを持っていますが、労働人口の減少に伴う業務効率化のプレッシャーから、コンタクトセンターへの生成AI導入は急務となっています。しかし、100%の回答精度や安全性をLLM単体で保証することは、現状の技術レベルでは困難です。このギャップをどのように埋めるかが、実務上の最大の課題となります。
「ガードレール」の構築とハイブリッド運用の重要性
リスクを制御しながらLLMのメリットを享受するためには、AIモデルの出力の前後に厳格なチェック機構を設ける「ガードレール（Guardrails）」の思想が不可欠です。具体的には、ユーザーからの入力に個人情報や攻撃的な意図が含まれていないかをフィルタリングし、AIからの出力が自社のポリシーに反していないかを再検証するシステム的な枠組みです。
また、すべての対応をLLMに任せるのではなく、返品ポリシーや料金案内といった「絶対に間違えてはいけない情報」については従来型のルールベース（シナリオ型）で処理し、複雑な相談や曖昧な質問に対してのみLLMが補助的に回答を作成するといった「ハイブリッド運用」が現実的な解となります。RAG（検索拡張生成）技術を用いる際も、参照元ドキュメントの管理と、回答根拠の提示を徹底することが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮してプロジェクトを推進すべきです。
- 完全自動化の幻想を捨てる：LLMは強力ですが、確率論で動作するため「暴走」のリスクはゼロにはなりません。特に顧客対面（Customer Facing）のシステムでは、リスク許容度を定義し、「人間による監視（Human-in-the-Loop）」をプロセスに組み込むことを検討してください。
- レッドチーミングの実施：リリース前に、意図的にAIを攻撃して脆弱性を洗い出す「レッドチーム演習」を行うことが推奨されます。特に日本語特有の言い回しや、敬語の崩れに対する耐性テストは必須です。
- 免責事項とUX設計：ユーザーに対し、相手がAIであること、回答に誤りが含まれる可能性があることを明確に伝えるUX（ユーザー体験）設計が必要です。法的な免責事項だけでなく、違和感を感じた際に即座に有人対応へ切り替えられる導線の確保が、顧客満足度と安全性を両立させる鍵となります。
- 継続的なモニタリング体制：導入して終わりではなく、ユーザーとの対話ログを分析し、新たなプロンプトインジェクションの手口に対応できるよう、システムプロンプトやガードレールを継続的に更新するMLOps/LLMOps体制の構築が求められます。