投稿者 global-ai-media 
Googleの主力AIであるGeminiに対し、その機能を模倣（クローン）するために10万回以上のプロンプト入力が行われたという報告がなされました。この事例は、生成AIモデルそのものが極めて高い資産価値を持つことを再認識させると同時に、AIモデルの「抽出攻撃（Model Extraction Attack）」という新たなセキュリティリスクを浮き彫りにしています。日本企業が自社独自のAIサービスを構築・運用する上で避けて通れない、知財保護とセキュリティの観点から解説します。
大規模モデルを狙う「モデル抽出」の手口とは
NBC Newsなどで報じられた内容によると、Googleは同社の生成AI「Gemini」に対し、商業的な動機を持つ攻撃者から10万回を超えるプロンプト入力による攻撃を受けたと報告しています。ここでの目的は、サービスをダウンさせることではなく、Geminiの挙動や回答精度を模倣した「クローンモデル」を作成することにあります。
専門的には「モデル抽出攻撃（Model Extraction Attack）」や、より広義には「蒸留（Distillation）」の悪用と呼ばれる手法です。攻撃者は、高性能なAI（教師モデル）に対して大量の質問を投げかけ、得られた回答を学習データとして収集します。そして、そのデータを使って、より小規模または安価な自前のモデル（生徒モデル）を再学習させることで、元のモデルに近い性能を持つコピー品を作り出そうとします。
これは、膨大な開発コストをかけた他社の技術的優位性を、安価に盗み取る行為と言えます。Googleのような巨大テック企業だけでなく、独自のノウハウを詰め込んだAIエージェントを開発する一般企業にとっても、看過できないリスクです。
日本企業における「独自AI」のリスクと対策
現在、多くの日本企業がRAG（検索拡張生成）やファインチューニング（追加学習）を用いて、社内マニュアルや専門知識を学習させた独自のAIアプリケーションを開発しています。もし、これらのAIアプリが外部に公開されている場合、あるいはAPI経由でアクセス可能な場合、同様の「抽出攻撃」を受ける可能性があります。
例えば、ある金融機関が独自の投資助言AIを開発したとします。競合他社や悪意ある第三者が、そのAIに対して網羅的に質問を繰り返し、その回答パターンをすべて記録すれば、苦労して構築した「金融のプロのノウハウ」を模倣した類似サービスを短期間で立ち上げられてしまう恐れがあります。日本の商習慣において「秘伝のタレ」とも言える業務知識が、AIを通じて流出するリスクがあるのです。
利用規約（ToS）とコンプライアンスの境界線
一方で、日本企業がAIを「開発する側」に回る際も注意が必要です。OpenAIやGoogleなどの主要なAIプロバイダーは、利用規約（ToS）において「モデルの出力を、競合するAIモデルのトレーニングに使用すること」を明確に禁止しているケースがほとんどです。
「高性能なGPT-4の回答を使って、自社の小型モデルを賢くしたい」という誘惑は、開発現場では常に存在します。技術的には「蒸留」として知られる有効な手法ですが、商用APIを利用してこれを行うことは、多くの場合契約違反となります。日本企業がコンプライアンスを重視するならば、エンジニアが悪気なく規約違反を犯さないよう、開発プロセスのガバナンスを効かせる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiへの攻撃事例は、AIモデルが単なるツールではなく、保護すべき「重要な知的財産」であることを示しています。日本企業の実務担当者は以下の点を意識すべきです。
1. APIの監視とレート制限の導入
自社で開発したAIサービスを外部公開する場合、異常な頻度やパターンでのアクセス（スクレイピングに近い挙動）を検知し、遮断する仕組み（レートリミットなど）を実装することが、モデル抽出への基本的な防衛策となります。
2. 利用規約の厳格な確認
他社のLLMを利用して自社モデルを開発・強化しようとする場合、その行為がプロバイダーの利用規約に抵触しないか、法務部門と連携して確認する必要があります。安易な「蒸留」は法的リスクを招きます。
3. 「データ」こそが最大の差別化要因
モデル自体はいずれコモディティ化（汎用品化）し、模倣も容易になる可能性があります。しかし、そのモデルに入力する「自社独自の一次情報（独自データ）」はコピーできません。モデルの防衛策を講じつつも、最終的な競争優位はモデルの性能そのものではなく、自社が保有するデータの質と量にあるという前提で戦略を立てることが重要です。