投稿者 global-ai-media 
生成AIのビジネス実装が加速する中、2026年に向けて「公共LLMインフラにおける大規模なデータ侵害」の発生が予測されています。従業員の不注意による情報漏洩だけでなく、プロバイダー側のインフラ自体が標的となる深刻なリスクに対し、日本企業が講じるべきガバナンスと技術的対策について、実務的な観点から解説します。
「ユーザーのミス」から「インフラの脆弱性」へ拡大する脅威
生成AIのセキュリティ議論において、これまで日本企業の多くは「従業員が機密情報をChatGPTに入力してしまう」といった、いわゆる「シャドーAI」や人為的ミス（入力リスク）に焦点を当ててきました。しかし、Progress Softwareによる2026年の予測は、より構造的で深刻な脅威を指摘しています。それは、公共LLM（大規模言語モデル）のインフラストラクチャそのものに関連する大規模なデータ侵害です。
これは、ユーザー企業がどれほど厳格な利用ガイドラインを策定しても、LLMを提供するプロバイダー側のサーバーや学習データ、あるいは推論基盤そのものがサイバー攻撃を受ける可能性を示唆しています。LLMプロバイダーへの攻撃が成功した場合、学習に使用されたデータセットや、プロンプトとして送信されたコンテキスト情報、さらにはモデルの重み（パラメータ）自体が流出する恐れがあります。
外部依存が生むサプライチェーンリスクと日本の課題
日本国内のAI活用は、OpenAIやGoogle、Microsoftといった海外のハイパースケーラーが提供するAPIを利用するケースが主流です。これはビジネスのスピード感を高める一方で、「データ主権」と「サプライチェーンセキュリティ」の観点からはリスク要因となります。
もし公共LLMのインフラで侵害が発生した場合、その影響は単一企業にとどまらず、そのサービスを利用している日本企業全体に波及します。日本の商習慣として、委託先（この場合はAIプロバイダー）の監督責任が問われることが多く、個人情報保護法や秘密保持契約（NDA）の観点からも、単に「プロバイダーがハッキングされたから仕方がない」では済まされない事態になり得ます。特に、金融、医療、製造業の設計データなど、機密性の高い情報を扱う企業にとって、パブリッククラウド上のAIインフラへの全面依存は再考すべきフェーズに入りつつあります。
実務的な対策：データ・サニタイズとアーキテクチャの多様化
では、この予測されるリスクに対して、エンジニアやプロダクト担当者は具体的にどのような対策を講じるべきでしょうか。
第一に、「データ・サニタイズ（無害化）」の徹底です。LLMにデータを送信する前に、PII（個人識別情報）や機密データをマスキングまたは匿名化するゲートウェイを自社環境内に設置することが有効です。これにより、万が一LLM側のインフラでデータ漏洩が起きても、流出するのは無意味な文字列のみとなります。
第二に、「モデルの使い分け」と「オンプレミス/プライベート環境」の検討です。すべてのタスクに巨大な公共LLMを使う必要はありません。機密性が極めて高い業務には、自社環境内で動作する小規模言語モデル（SLM）や、専用のプライベートクラウド環境を利用し、外部との通信を遮断するアーキテクチャを採用する企業が増えています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の予測を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- SaaS利用と同等の厳格なベンダー評価：AIプロバイダーを選定する際、性能だけでなく、セキュリティ認証（SOC2、ISO27001など）やデータ保持ポリシー、インシデント対応体制を厳しく評価する必要があります。
- 「ゼロトラスト」前提のAI統合：AIからの出力や、AIへの入力経路は「信頼できないもの」として扱い、多層防御（入力フィルタリング、出力検証、監視）を実装してください。
- データの格付け（分類）と適材適所：社内データを重要度別に分類し、「パブリックLLMに投げてよいデータ」と「社内モデルで処理すべきデータ」を明確に区分けするガバナンスルールを策定・運用することが、リスク低減の鍵となります。