投稿者 global-ai-media 
オープンソースの大規模言語モデル（LLM）は企業のAI活用を加速させる一方で、その「自由度」がサイバー犯罪や詐欺に悪用されるリスクも指摘されています。最新の調査レポートを起点に、日本企業がオープンモデルを採用する際に直面するセキュリティ課題と、実務的なガバナンス構築のポイントを解説します。
オープンソースLLMが抱える構造的な脆弱性
ロイター通信などが報じた最新の研究動向において、オープンソースで公開されているAIモデルが、ハッキング、ヘイトスピーチ、個人情報の窃取、詐欺などの犯罪行為に対して脆弱である可能性が改めて警告されています。MetaのLlamaシリーズや、Mistral、あるいは日本国内のベンダーが開発した高性能な日本語LLMなど、オープンウェイト（モデルのパラメータが公開されているもの）のモデルは、企業にとって「自社環境で動かせる」「データを外部に出さなくて済む」という大きなメリットがあります。
しかし、このメリットは諸刃の剣です。ChatGPT（OpenAI）やClaude（Anthropic）のようなクローズドなAPIサービスでは、提供者側が厳格な安全フィルター（ガードレール）を設けており、暴力的な表現やマルウェアのコード生成などを拒否する仕組みが働いています。一方、オープンソースモデルは、利用者が自由に追加学習（ファインチューニング）を行えるため、悪意ある攻撃者が意図的に安全装置を取り外したり、犯罪目的に特化した挙動をするように再学習させたりすることが技術的に可能です。
「ジェイルブレイク」と日本の商習慣への脅威
AIモデルの安全対策を突破する行為は「ジェイルブレイク（脱獄）」と呼ばれます。研究者らの警告は、オープンモデルにおいては、このジェイルブレイクが比較的容易であり、その防御策が追いついていない現状を示唆しています。
日本企業にとって、これは対岸の火事ではありません。例えば、日本語に特化した精度の高いオープンモデルが悪用されれば、日本の商習慣や敬語を完璧に模倣したフィッシングメールの大量生成や、企業のカスタマーサポートを装った詐欺チャットボットの構築が可能になります。また、特定の企業や個人を標的とした誹謗中傷（炎上）コンテンツの自動生成や、国内のレガシーなシステムに残る脆弱性を突く攻撃コードの生成など、言語の壁に守られていた領域がAIによって突破されるリスクが高まっています。
自社活用における防御策：モデル単体ではなくシステムで守る
では、セキュリティリスクがあるからといって、日本企業はオープンソースAIの利用を避けるべきでしょうか？ 答えは「No」です。機密情報保護やコスト最適化の観点から、オンプレミスやプライベートクラウドでのLLM運用は必須の選択肢となりつつあります。
重要なのは、「モデル単体の安全性に依存しない」というアーキテクチャの転換です。オープンモデルを採用する場合、モデル自体が完全に無害であることを期待するのではなく、モデルの入出力の前段・後段に、独自の「ガードレール」システムを構築する必要があります。これには、入力プロンプトに攻撃的な意図が含まれていないかをチェックするフィルターや、出力内容に差別用語や個人情報が含まれていないかを検証するロジックが含まれます。NVIDIA NeMo Guardrailsなどのツールや、Azure AI Content Safetyのようなサービスを組み合わせ、多層防御を行うことが、実務における標準となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
オープンソースAIのリスクとメリットを天秤にかけ、日本企業がとるべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 「性善説」からの脱却とレッドチーミングの実施
社内向けのAIツールであっても、プロンプトインジェクション（AIを騙して不適切な出力をさせる攻撃）のリスクは存在します。開発・導入プロセスにおいて、あえてAIを攻撃して脆弱性を探す「レッドチーミング」を実施し、自社のガイドラインに違反する出力がされないか検証するプロセスを必須とするべきです。
2. 生成AI特化型のガバナンス規定の策定
従来のセキュリティ規定に加え、AI生成物のリスク管理を含めた規定が必要です。特に日本では著作権法や個人情報保護法への準拠が厳しく問われます。オープンモデルを使用する場合、学習データや出力結果に対する法的責任はモデル提供者ではなく、利用者（企業）側が負うケースが多いため、法務部門と連携したリスク評価が不可欠です。
3. ハイブリッド運用の検討
すべての業務にオープンモデルを使うのではなく、汎用的な会話や高度な推論が必要な場合はセキュリティ対策済みの商用APIを利用し、社外秘データを扱う特定業務にはセキュアな環境下のオープンモデルを利用するなど、適材適所のハイブリッド構成をとることで、リスクと利便性のバランスを最適化することが推奨されます。