投稿者 global-ai-media 
米国企業がAIセキュリティ専門家向けの認定プログラム「Certified AI Security Expert」を発表しました。これは、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の実用化が進む中、従来のサイバーセキュリティとは異なる「AI特有の脆弱性」への対処が、一つの確立された専門スキルとして求められ始めたことを示唆しています。本稿では、このニュースを起点に、日本企業が直面するAIセキュリティの実務的な課題と、組織として取り組むべき対策について解説します。
「AIセキュリティ」が専門職化する背景
米国Modern Security社が、実世界でのAIおよびLLMベースのシステムを特定、攻撃（検証）、防御するための専門家向け認定プログラムを発表しました。このニュースは単なる一企業の発表にとどまらず、AI業界全体の大きな転換点を示唆しています。それは、AIセキュリティが「研究者の実験」や「開発者の片手間」から、体系的な知識とスキルを要する「専門職」へとシフトし始めたということです。
これまで日本国内の現場では、AIの導入にあたり「精度」や「コスト」が優先されがちでした。セキュリティについては、既存のITセキュリティの延長線上で語られることが多く、AIモデル固有のリスク評価は手探りの状態が続いています。しかし、今回の資格制度のように「攻撃手法（Red Teaming）」を学ぶことが防御の前提となる傾向は、グローバルスタンダードになりつつあります。
従来のセキュリティ対策と何が違うのか
なぜ、わざわざAIに特化したセキュリティ資格が必要なのでしょうか。それは、LLMなどの生成AIが抱える脆弱性が、従来のソフトウェア脆弱性（SQLインジェクションやバッファオーバーフローなど）とは質が異なるからです。
例えば、「プロンプトインジェクション」や「ジェイルブレイク（脱獄）」といった攻撃は、システムのバグを突くのではなく、AIモデルの論理や学習データの特性を巧みに操作して、意図しない出力を引き出します。これらは従来のファイアウォールやウイルス対策ソフトでは検知できません。また、学習データへの「ポイズニング（毒入れ）」リスクも考慮する必要があります。
これらに対応するためには、エンジニアやセキュリティ担当者が、実際にAIに対して攻撃的な入力を試し、モデルがどう反応するかを確認するスキルが必要です。これを実務として体系化したものが今回の認定プログラムのような動きであり、日本企業も「AIを作れる・使える人材」だけでなく、「AIを適切に疑い、検証できる人材」の育成が急務となります。
日本企業における「AIレッドチーム」の必要性
欧米の先進的なAI企業や公的機関では、リリース前のAIモデルに対して組織的に攻撃を仕掛け、脆弱性を洗い出す「レッドチーム（Red Teaming）」の活動が一般的になっています。一方、日本の商習慣においては、「完成品に対する攻撃シミュレーション」を外部委託したり、社内で行ったりすることへの心理的・予算的ハードルが依然として高い傾向にあります。
しかし、総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」でも示されているように、AIのリスク管理は開発者・提供者・利用者のすべてのステークホルダーに求められる責務です。特に顧客接点を持つチャットボットや、社内機密情報を扱うRAG（検索拡張生成）システムを構築する場合、悪意ある入力によって情報漏洩や不適切な発言が引き起こされるリスクは、企業のブランド毀損に直結します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AIセキュリティが「概念」から「実務スキル」へと落とし込まれるフェーズに入ったことを示しています。日本企業の意思決定者や実務者は、以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきでしょう。
1. 「AIレッドチーム」的視点の導入
外部の認定資格保有者を雇うだけでなく、社内の開発プロセスに「あえてAIを騙そうとするテスト工程」を組み込んでください。正常系のテストだけでなく、異常系・敵対的な入力に対する挙動確認を必須要件とすることが、炎上リスクを下げる最も確実な方法です。
2. セキュリティ人材とAI人材の相互理解（クロススキリング）
従来のセキュリティ担当者はAIの仕組み（重み、推論、トークンなど）を知らず、データサイエンティストはセキュリティの定石を知らないケースが多々あります。双方の知見を融合させるための教育や、今回のニュースにあるような体系的なカリキュラムへの投資が推奨されます。
3. ガバナンスにおける「完璧主義」からの脱却と「継続的監視」
AIの出力制御に100%はありません。リリース前の検証（静的防御）に加え、運用中に怪しい入出力をモニタリングし、ガードレール（防御壁）を継続的にアップデートする体制（動的防御）が必要です。法規制やガイドラインを守るだけでなく、実害を防ぐための実務的なアプローチへの転換が求められています。