投稿者 global-ai-media 
最新の研究により、数学的な難読化手法を用いることで、大規模言語モデル（LLM）の安全装置を回避できる脆弱性が明らかになりました。本記事では、この新たなリスクの背景を解説し、日本の商習慣や法的責任の観点から、企業がとるべき現実的なセキュリティ対策とガバナンスについて考察します。
「数学的な変形」で突破されるAIのガードレール
生成AIの普及に伴い、モデルが不適切な回答（ヘイトスピーチ、犯罪の助長、個人情報の漏洩など）を行わないよう、開発元は厳重な「ガードレール（安全装置）」を設けています。しかし、最新の研究報告「15,732 Prompts Demonstrate LLM Vulnerabilities With Homotopy-Inspired Obfuscation」によると、こうした安全対策は依然として盤石ではないことが示唆されています。
この研究で注目すべきは、「ホモトピー（Homotopy）」という数学的な概念に着想を得た難読化（Obfuscation）手法です。簡単に言えば、悪意のあるプロンプト（指示文）を、AIのフィルターには無害に見えるよう徐々に変形させつつ、LLM本体には元の悪意ある意図を理解させるという高度な攻撃手法です。実験では、15,000件以上ものプロンプトを用い、既存の主要なLLMの防御をすり抜けることが実証されました。
いたちごっこが続く「脱獄（ジェイルブレイク）」のリスク
AIモデルに対するこの種の攻撃は「ジェイルブレイク（脱獄）」と呼ばれます。初期のジェイルブレイクは「役になりきってください」といったロールプレイを用いた社会的エンジニアリングが主流でしたが、防御側が対策を講じるにつれ、攻撃手法はより技術的かつ複雑化しています。
今回の「数学的難読化」が示唆するのは、人間が読んで理解できる言葉による攻撃だけでなく、データ表現レベルでの攻撃に対してLLMが脆弱である可能性です。これは、チャットボットのような対話型インターフェースだけでなく、社内システムにAPIとして組み込まれたLLMにおいても、入力データのサニタイズ（無害化処理）が不十分であれば、予期せぬ挙動を引き起こされるリスクがあることを意味します。
日本企業におけるリスクとガバナンスの課題
日本企業が生成AIを導入する際、業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が主な目的となりますが、同時に「信頼性」と「説明責任」が厳しく問われます。今回の脆弱性が示唆する実務上のリスクは以下の通りです。
- レピュテーションリスク：自社のAIサービスが攻撃を受け、差別的発言や反社会的な回答を出力してしまった場合、日本社会においては特に厳しい批判に晒され、ブランド毀損に直結します。
- 入力検証の限界：日本語特有の言い回しや、今回のような数学的・技術的な難読化に対して、海外ベンダーが提供する標準のフィルター機能だけでは対応しきれない場合があります。
- 予期せぬ情報漏洩：プロンプトインジェクション（意図的にAIの挙動を変える入力）により、RAG（検索拡張生成）などで参照させている社内規定や顧客データが、意図しない形で引き出される可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
LLMの防御壁は「一度設定すれば終わり」ではありません。攻撃手法の進化に合わせ、継続的な対策が必要です。意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮すべきです。
1. ベンダー任せにしない「多層防御」の構築
OpenAIやGoogle、Microsoftなどの基盤モデル提供元の安全対策は強力ですが、完璧ではありません。特にエンタープライズ用途では、入力層（ユーザーの入力チェック）と出力層（AI回答のチェック）において、自社の倫理規定や日本独自の文脈に合わせた独自のフィルター層を追加する「多層防御」が推奨されます。
2. 定期的なレッドチーミングの実施
システムリリース前および運用中に、攻撃者視点でAIの脆弱性を検証する「レッドチーミング」を行うことが重要です。これには、今回のような技術的な攻撃手法だけでなく、日本語特有のニュアンスを用いた回避の試みも含まれます。
3. 人間による監視（Human-in-the-Loop）の適切な配置
顧客対応や法的判断に関わる重要なプロセスにおいては、AIに完全に自律させるのではなく、最終的な出力前に人間が確認するプロセスを組み込むことが、現時点では最も確実なリスクヘッジとなります。
AI技術は日進月歩であり、新たな脆弱性の発見は技術進化の過程で避けられません。重要なのは、リスクをゼロにすることではなく、リスクが存在することを前提とした堅牢な運用体制を築くことです。