投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、人間のハッカーの振る舞いを模倣する「自動攻撃システム」を導入し、ChatGPTの防御能力をテストし始めています。しかし、防御側が進化すれば攻撃側も進化するという「いたちごっこ」は終わりません。本記事では、最新のセキュリティ動向を解説しつつ、日本企業がAIを業務実装する際に持っておくべきリスク管理の視点と対策について提言します。
AIがAIを攻撃して脆弱性を探す「自動レッドチーミング」の時代
OpenAIが導入を進めている「自動攻撃者（Automated Attacker）」による防御テストは、生成AIのセキュリティ対策における重要なパラダイムシフトを示唆しています。これまで、AIモデルの脆弱性評価は「レッドチーム」と呼ばれる人間のセキュリティ専門家が、手作業であらゆる攻撃パターン（プロンプト）を入力し、予期せぬ挙動や有害な出力を引き出す手法が主流でした。
しかし、モデルのアップデート速度と機能の複雑化に伴い、人間によるテストだけではカバーしきれない領域が増えています。そこで登場したのが、人間のハッカーの思考や行動パターンを学習したAIエージェントを用いて、24時間体制で擬似攻撃を仕掛け続けるアプローチです。これにより、開発者は膨大なパターンの「プロンプトインジェクション攻撃（AIを騙して本来のルールを逸脱させる攻撃）」に対する耐性を効率的に検証できるようになります。
ブラウザ操作を伴う「AIエージェント」固有のリスク
今回のニュースで特に注目すべきは、これが単なるチャットのやり取りだけでなく、ブラウザ機能などを用いた「ツール利用」に対する防御を含んでいる点です。現在、日本の多くの企業でも、社内データベースの検索やWebブラウジング機能を持つRAG（検索拡張生成）システムの導入が進んでいます。
AIが外部の情報を読み込んだり、ブラウザを操作したりする場合、攻撃の入り口（アタックサーフェス）は格段に広がります。例えば、AIに悪意のあるWebサイトを読み込ませることで、隠された命令を実行させ、社内情報を外部へ送信させるといった攻撃シナリオが考えられます。OpenAIがブラウザ防御のテストを強化している背景には、こうした「AIエージェント化」に伴うリスクへの危機感があります。
「安全性は保証されない」という現実と向き合う
どれほど高度な自動テストを導入しても、セキュリティに「絶対」はありません。元記事でも触れられている通り、自動化された防御テストはあくまで既知の攻撃パターンやその応用を網羅するためのものであり、未知の攻撃手法（ゼロデイ攻撃）を完全に防ぐものではないからです。
特に大規模言語モデル（LLM）は確率的に動作するため、従来のソフトウェアのような「バグ修正＝完了」という概念が通用しません。99回防げた攻撃が、100回目にはすり抜けてしまう可能性があります。日本企業、特に金融やインフラなど高い信頼性が求められる業界においては、「ベンダーが対策しているから安全だ」という過信は禁物です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなセキュリティ動向を踏まえ、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際には、以下の4点を意識したガバナンス体制の構築が求められます。
1. ガードレールの二重化
OpenAI等のモデルプロバイダーが提供する安全性だけに依存せず、自社のアプリケーション層にも「ガードレール（入出力フィルタリング機能）」を設けるべきです。NVIDIA NeMo GuardrailsやAzure AI Content Safety、あるいは国産のフィルタリングソリューションなどを組み合わせ、日本固有の商習慣や倫理観に合わせた防御壁を構築することが推奨されます。
2. 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の維持
AIが自律的にブラウザ操作やAPI実行を行う機能は強力ですが、重要な意思決定や外部へのデータ送信アクションの直前には、必ず人間による承認プロセスを挟む設計にすることで、万が一の暴走や攻撃成功時の被害を最小限に抑えることができます。
3. 継続的なレッドチーミングの実施
システムは「リリース時が最も安全」ではなく、時間の経過とともに新たな攻撃手法が生まれ、リスクが高まります。定期的に外部ベンダーによる脆弱性診断を行ったり、社内で敵対的なプロンプトテストを行ったりするプロセスをOps（運用）に組み込むことが重要です。
4. リスク受容レベルの明確化
「リスクゼロ」を目指すと、AIの有用性は著しく低下します。経営層と現場の間で、「どの程度のリスクなら許容し、どのラインを超えたらサービスを停止するか」という明確な基準（SLAや利用規約への明記）を事前に合意しておくことが、実務的なAI活用の鍵となります。