投稿者 global-ai-media 
生成AIの回答精度を高める「GraphRAG」などの新技術が注目される一方で、学習・参照データを意図的に改変しAIを誤作動させる「データポイズニング」の研究が進んでいます。データ窃取への対抗措置としても、あるいは新たな攻撃手法としても機能しうるこの技術動向は、AIの実務実装を進める日本企業にとって無視できないリスク要因となります。
GraphRAG：精度向上の鍵となる「知識グラフ」の活用
現在、企業独自のデータをLLM（大規模言語モデル）に組み込む手法として、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）が標準になりつつあります。その中でも、単なるベクトル検索だけでなく、データ間の意味的なつながりを「ナレッジグラフ（知識グラフ）」として構造化し、回答精度を飛躍的に高める「GraphRAG」という手法が注目を集めています。
従来の手法では拾いきれなかった複雑な文脈や、離れたドキュメント間の関係性をAIが理解できるようになるため、日本の製造業における複雑な仕様書検索や、金融機関のコンプライアンスチェックなど、高い正確性が求められる業務での活用が期待されています。
「データポイズニング」：AIを欺く新たな攻防
しかし、RAGやモデルの学習プロセスが高度化するにつれ、その根幹となる「データ」に対する新たな脅威も顕在化しています。それが「データポイズニング（データ汚染）」です。これは、AIが学習・参照するデータの中に、人間には無害に見えるがAIの演算結果を狂わせるノイズやパターンを意図的に混入させる手法です。
最新の研究では、窃取されたデータが悪用されることを防ぐために、あらかじめデータ所有者が「毒」を仕込んでおくという、防衛策としてのポイズニング技術も議論されています。これは知的財産を守る観点からは有効な手段となり得ますが、一方で、外部データを収集してAIサービスを開発する企業にとっては、「正規の手順で収集したはずのデータによって、自社のAIモデルが機能不全に陥る」というリスクを意味します。
日本企業が直面する実務上のリスク
日本国内では、改正著作権法第30条の4により、AI開発のためのデータ利用が広範囲に認められています。これはAI開発者にとって有利な環境ですが、同時に「Web上のデータを安易に収集・利用する」慣習を生みやすい土壌でもあります。
もし、データの権利元が自衛手段としてデータポイズニング技術を導入し始めた場合、これらをスクレイピングして構築したRAGシステムやファインチューニング済みモデルは、ある日突然、デタラメな回答を返し始める可能性があります。特にGraphRAGのようにデータ間の「関係性」を重視するシステムにおいては、一部の汚染データがグラフ構造全体に悪影響を及ぼし、誤情報の連鎖を引き起こすリスク（ハルシネーションの増幅）が高まります。
日本企業のAI活用への示唆
技術の進化とリスクの多様化を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮してAIプロジェクトを推進する必要があります。
1. データの「出所」と「信頼性」の再評価
外部データの無差別な収集はリスクとなります。特に業務特化型のAIを構築する場合、信頼できるパートナー企業からのデータ提供や、社内の検証済みデータ（1st Party Data）を中心に据える戦略がより重要になります。「量より質」への転換が急務です。
2. AIセキュリティ（AI Red Teaming）の定着
従来のサイバーセキュリティに加え、AIモデルに対する攻撃や汚染を想定した評価プロセス（レッドチーミング）を開発フローに組み込む必要があります。特にRAGシステムにおいては、参照データが改ざんされた場合にどのような挙動を示すか、定期的なストレステストが求められます。
3. 人間による監視（Human-in-the-Loop）の維持
GraphRAGなどで精度が向上したとしても、AIを過信し完全自動化することには慎重であるべきです。特に金融、医療、インフラなどミスが許されない領域では、最終的な判断プロセスに人間が介在する設計を維持し、AIの「誤作動」を前提とした業務フローを構築することが、日本企業らしい信頼性の担保につながります。