投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装が進む中、LLM（大規模言語モデル）特有のセキュリティリスクへの対応が急務となっています。210以上の攻撃パターンを網羅した新たなオープンソースツール「Augustus」の登場を機に、グローバルなAIセキュリティのトレンドと、日本企業が取り組むべき「AIレッドチーミング」の実務について解説します。
LLMセキュリティにおける「守り」の難しさ
企業における生成AI活用は、実証実験（PoC）のフェーズを抜け、実際の業務フローや顧客向けサービスへの組み込みが進んでいます。しかし、そこでボトルネックとなりがちなのが「セキュリティ」と「ガバナンス」の問題です。従来のWebアプリケーションセキュリティとは異なり、LLMには確率的な挙動や、自然言語による曖昧な指示（プロンプト）が含まれるため、既存のファイアウォールや静的解析ツールだけでは防ぎきれないリスクが存在します。
特に懸念されているのが「プロンプトインジェクション（悪意ある命令によりAIの挙動を操作する攻撃）」や「ジェイルブレイク（安全装置の回避）」、そして個人情報（PII）の漏洩です。これらのリスクに対し、攻撃者の視点からシステムを検証する「レッドチーミング」の重要性が世界的に叫ばれていますが、人手による検証だけでは網羅性とコストに限界があります。
オープンソース脆弱性スキャナー「Augustus」が示唆するもの
こうした背景の中、新たに登場したオープンソースの脆弱性スキャナー「Augustus」が注目を集めています。報道によれば、Augustusは28のLLMプロバイダーに対応し、210種類以上の攻撃シナリオを用いたテストが可能であるとされています。
このツールの特徴は、特定のモデルに依存せず、多様な「脱獄（Jailbreak）」手法や敵対的プロンプトを自動的に試行できる点にあります。これは、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaude、あるいはMetaのLlamaなどのオープンウェイトモデルを自社でファインチューニングして利用する場合でも、共通した基準で一定の堅牢性をテストできることを意味します。
重要なのは「Augustus」という特定のツールそのものではなく、「LLMの脆弱性診断が自動化・標準化されつつある」というトレンドです。Microsoftの「PyRIT」やNVIDIA、DeepMindなどの取り組みと同様、AIセキュリティは「手動チェック」から「CI/CD（継続的インテグレーション／デリバリー）パイプラインへの組み込み」へとシフトしています。
自動化ツールのメリットと実務上の限界
日本企業がAI開発プロセス（LLMOps）にこうしたスキャナーを導入するメリットは明白です。開発の各段階で自動的に脆弱性をチェックすることで、リリース直前の手戻りを防ぎ、一定の品質を担保できます。特に、社内文書を検索させるRAG（検索拡張生成）システムにおいては、プロンプトインジェクションによって社外秘情報が引き出されるリスクがあるため、こうしたテストは必須と言えます。
一方で、自動化ツールにも限界があることを理解しておく必要があります。主な課題は以下の通りです。
- 過検知とコンテキストの欠如：自動ツールは一般的な攻撃パターンを試しますが、その企業特有のビジネスロジックや、「許容される回答」の文脈までは理解できません。機械的な判定には必ず人間の専門家による精査が必要です。
- 進化する攻撃手法：攻撃手法は日進月歩であり、今日安全だったモデルが、明日の新しいプロンプトテクニックで突破される可能性があります。ツールはあくまで「既知の脆弱性パターン」に対する網羅性を高めるものであり、万能薬ではありません。
日本企業のAI活用への示唆
日本国内でも経済産業省や総務省によるAIガイドラインが整備され、企業の責任あるAI活用が求められています。「Augustus」のようなツールの登場を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に着目して実務を進めるべきです。
1. 「心配」から「計測」へのシフト
「AIが変な回答をするかもしれない」という漠然とした不安でプロジェクトを停滞させるのではなく、自動化ツールを用いてリスクを定量化・可視化するフェーズに移行すべきです。リスク許容度（どこまでの誤動作なら許容するか）を定義し、テスト結果に基づいて判断する体制が求められます。
2. 継続的な監視体制（LLMOps）の構築
AIモデルやプロンプトエンジニアリングは一度作って終わりではありません。システムのアップデートごとに自動テストが走る仕組み（DevSecOps）を構築し、ガバナンスを「精神論」ではなく「ワークフロー」に組み込むことが、日本企業の現場には適しています。
3. 人間による判断の最終化
ツールは効率化のために利用し、最終的な安全性の判断は「自社のブランド毀損リスク」や「法的責任」を理解している人間が行う必要があります。自動スキャンのスコアが良いからといって、盲目的に安全だと判断せず、特に機微な情報を扱うシステムでは専門家によるマニュアルレッドチーミングを併用することが推奨されます。