投稿者 global-ai-media 
AIがビジネスの現場に浸透する一方で、多くの企業が「既存のセキュリティ対策で十分」という誤解を抱えています。ハーバード・ビジネス・レビューの研究報告などを踏まえ、なぜ従来の境界防御が通用しないのか、そして日本企業が直面する新たな脅威に対してどのように組織的な耐性を築くべきかを解説します。
「境界防御」の限界とAIシステムの脆弱性
多くの日本企業において、情報セキュリティ対策といえばファイアウォール、WAF（Web Application Firewall）、あるいは厳格なID管理といった「境界防御」が主流です。しかし、生成AIをはじめとするAIシステムにおいては、これらの従来型アプローチだけでは不十分であることが明らかになりつつあります。
従来のソフトウェアは「コードに書かれた通りに動く」決定論的なシステムであり、脆弱性は主にコードのバグとして修正可能でした。対してAI、特にディープラーニングモデルは「データから学習した確率」に基づいて動くシステムです。ここには、従来のパッチ適用では塞ぐことのできない、根本的に異なるリスクが存在します。
プロンプトインジェクションと敵対的攻撃
AI特有の脅威として、最も実務的な懸念事項となるのが「入力データ」を悪用した攻撃です。
例えば、チャットボットに対するプロンプトインジェクションは、ユーザーが悪意のある命令を入力することで、AIに設定された倫理規定や社内ルールを無視させ、不適切な回答や機密情報を引き出す手法です。これはシステムへの不正侵入（ハッキング）ではなく、AIモデルの挙動そのものを言葉巧みに操る「ソーシャルエンジニアリング」に近い性質を持ちます。
また、データポイズニング（学習データの汚染）も深刻です。社内文書を検索して回答するRAG（検索拡張生成）システムを構築する場合、参照元のドキュメントに悪意ある情報が紛れ込めば、AIはそれを「真実」として誤った回答を生成し、意思決定をミスリードする可能性があります。
日本企業における「ブラックボックス」依存のリスク
日本国内では、業務効率化を目的にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）をAPI経由で組み込むケースが急増しています。ここで意識すべきは、モデル自体が自社の管理下にない「ブラックボックス」であるという点です。
従来のITサプライチェーン管理では、ソフトウェアの部品表（SBOM）などでリスクを可視化できましたが、巨大なAIモデルの内部動作を完全に監査することは事実上不可能です。モデルプロバイダー側の微細なアップデートにより、昨日まで安全だった出力が、今日から不適切なものに変わるリスク（ドリフト）も常につきまといます。
日本の商習慣では、ベンダーに対して「100%の品質保証」を求めがちですが、確率的に動作する生成AIにおいて「幻覚（ハルシネーション）」や「予期せぬ挙動」をゼロにすることはできません。この技術的限界を契約や運用設計でどうカバーするかが問われます。
日本企業のAI活用への示唆
従来のセキュリティ観念を捨て、AIネイティブなリスク管理体制を構築するために、以下の3点を提言します。
1. AIセキュリティと従来型セキュリティの分離と連携
CISO（最高情報セキュリティ責任者）が管轄する既存のセキュリティチームだけでは、AI特有の振る舞いに対処できません。データサイエンティストやMLエンジニアを含めた混成チームによる、AI固有のリスク評価（AI TRiSMなど）が必要です。
2. 「レッドチーミング」の定着化
システム導入前の脆弱性診断だけでなく、AIに対して意図的に攻撃を仕掛けて弱点を洗い出す「レッドチーミング」を継続的なプロセスとして組み込むべきです。特に日本語特有の言い回しによるジェイルブレイク（脱獄）耐性の確認は、国内展開において必須となります。
3. 人間による監視（Human-in-the-loop）の再評価
技術的な防御壁が突破されることを前提に、最終的な出力や重要な意思決定プロセスには必ず人間が介在するフローを設計してください。AIを「自律したエージェント」として放置せず、あくまで「支援ツール」として位置づけるガバナンスが、結果として企業を守ることにつながります。