投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発のデファクトスタンダードである「LangChain」において、深刻な脆弱性が発見されました。「LangGrinch」と呼ばれるこの脆弱性は、AIエージェントの自律的な動作を逆手に取り、機密情報を漏洩させるリスクがあります。本記事では、この脆弱性のメカニズムと、日本企業が本格的なAI開発・導入を進める上で留意すべきセキュリティガバナンスについて解説します。
LangChainにおける脆弱性「LangGrinch」の概要
生成AIアプリケーションの開発フレームワークとして、世界中で広く利用されている「LangChain」のコアライブラリ（langchain-core）において、深刻な脆弱性が報告されました。セキュリティコミュニティによって「LangGrinch」と名付けられたこの脆弱性は、バージョン0.3.29より前の「langchain-core」に存在します。
この脆弱性の本質は、攻撃者が「プロンプトインジェクション」と呼ばれる手法を用いてAIエージェントを操作し、意図的に細工された構造化データ（JSONなど）を出力させることで、システム内部の機密情報を漏洩させたり、不正な動作を引き起こしたりできる点にあります。LangChainは多くの日本企業でもRAG（検索拡張生成）や社内チャットボット構築の基盤として採用されており、影響範囲は決して小さくありません。
プロンプトインジェクションと構造化出力のリスク
従来、プロンプトインジェクション（AIに対して特殊な命令文を入力し、開発者の意図しない回答を引き出す攻撃）は、不適切な発言を引き出す「倫理的なリスク」として語られることが多くありました。しかし、今回のLangGrinchはより実務的な「セキュリティホール」を突くものです。
昨今のAI開発では、AIからの回答を単なるテキストとしてではなく、プログラムが処理可能な「構造化データ」として受け取る実装が増えています。例えば、AIがAPIを呼び出すためのパラメータをJSON形式で生成する場合などです。今回の脆弱性は、攻撃者がプロンプトを通じてこの構造化出力の生成プロセスに介入し、本来アクセスできないはずの内部データやクレデンシャル（認証情報）を含んだデータを生成・処理させてしまう点にあります。
「チャットボット」から「エージェント」への移行期における課題
この問題が特に深刻なのは、AI活用が単なる「対話（チャットボット）」から、自律的にタスクをこなす「エージェント」へと移行しつつある現在のフェーズにおいてです。AIエージェントは、社内データベースの検索、APIの実行、メールの送信など、外部ツールと連携する権限を持っています。
AIエージェントが「道具（Tools）」を使うためには、正確な構造化データのやり取りが不可欠です。しかし、その根幹となるパース（解析）処理や出力制御に脆弱性があれば、エージェントに与えられた権限が悪用される恐れがあります。これは、単に「変な回答をする」レベルを超え、社内システムのセキュリティ境界を突破されるリスクを示唆しています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、日本企業がAIをプロダクトや業務フローに深く組み込む際に、以下の3点を徹底すべきであることを示しています。
1. OSSサプライチェーンの管理と迅速なアップデート
LangChainのようなオープンソースソフトウェア（OSS）は進化が速い反面、脆弱性も日々発見されます。開発部門だけでなく、セキュリティ部門やIT管理部門が連携し、使用しているライブラリのバージョン管理と、脆弱性情報に基づいた迅速なパッチ適用（今回はlangchain-coreの0.3.29以降への更新）を行う体制が必要です。
2. 「AIへの入出力」に対するゼロトラストの適用
「AIが生成した構造化データだから安全だ」という性善説は捨て、AIからの出力であっても、それをシステム内部で処理する際には厳格な検証（バリデーション）を行う必要があります。特に入力プロンプトと出力データの両方において、サニタイズ（無害化）処理を徹底することが求められます。
3. 権限の最小化と監視
AIエージェントに対して、不必要に高い権限（あらゆるDBへのアクセス権や、管理者権限でのAPI実行権など）を与えないことが重要です。また、AIがどのようなツールを実行しようとしたかをログとして記録し、異常な挙動を検知できるモニタリング環境を整備することは、コンプライアンス遵守の観点からも不可欠です。