投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTに対し、プロンプトインジェクション攻撃のリスクを軽減する「Lockdown Mode」や新たなリスクラベルの導入を発表しました。この動きは、生成AIが「実験的なツール」から「堅牢なビジネスインフラ」へと進化する過程を象徴しています。本稿では、これらの機能が持つ意味と、セキュリティ意識の高い日本企業が今後どのようにリスクコントロールを行いながらAI活用を進めるべきかについて解説します。
プロンプトインジェクション対策の最前線
OpenAIが導入した新たなセキュリティ機能は、生成AIの社会実装において最大の懸念事項の一つである「プロンプトインジェクション」への対抗策です。プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが巧みな指示（プロンプト）を入力することで、AIモデルにあらかじめ設定された倫理規定やシステム上の制限を回避させ、意図しない動作や情報の漏洩を引き起こす攻撃手法です。
今回発表された「Lockdown Mode」や「リスクラベル」の詳細は、ユーザーに対し、モデルが現在どのようなリスクレベルにあるかを可視化し、特定の挙動を強制的に制限することで安全性を担保する意図があると推測されます。これは、単にAIの性能を上げるだけでなく、AIが「暴走しない」ためのガードレール機能が製品レベルで実装され始めたことを意味します。
日本企業の「過剰な萎縮」を防ぐ鍵
日本のビジネス現場では、コンプライアンスや情報漏洩への懸念から、生成AIの導入そのものを禁止、あるいは極度に制限しているケースが少なくありません。しかし、リスクを恐れて活用を一切遮断することは、長期的な競争力を損なう「機会損失」のリスクでもあります。
今回のようなベンダー側でのセキュリティ機能強化は、日本企業にとって「安全な利用」の根拠となり得ます。これまでは「何が起きるかわからない」という漠然とした不安が支配的でしたが、リスクラベルなどによって挙動や危険度が可視化されれば、情報システム部門や法務部門もリスクアセスメントを行いやすくなります。つまり、一律禁止ではなく「このモードであれば、このレベルの社内データまで扱ってよい」といった、より解像度の高いルール策定が可能になるのです。
プロダクト開発における「多層防御」の重要性
一方で、OpenAIが提供する機能だけに依存するのは危険です。自社のプロダクトやサービスにLLM（大規模言語モデル）を組み込む開発者やエンジニアは、「多層防御（Defense in Depth）」の考え方を持つ必要があります。
例えば、ユーザーからの入力をLLMに渡す前に不適切な内容をフィルタリングする入力層のガードレール、LLMからの出力を検査する出力層のチェック、そして今回のようなモデル自体のセキュリティモードを組み合わせることが重要です。特に、顧客の個人情報を扱うような日本の金融・医療・公共サービスなどの領域では、ベンダー提供の機能に加え、独自のガバナンスレイヤーを設けることが、信頼性（Trust）の担保に直結します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースを踏まえ、日本の企業・組織が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「禁止」から「管理付き利用」へのポリシー転換
ベンダー側のセキュリティ機能が向上していることを前提に、社内のAI利用ガイドラインを更新する必要があります。リスクをゼロにするのではなく、リスクを可視化した上で許容範囲を定めるアプローチへ移行すべきです。
2. プロンプトエンジニアリングにおけるセキュリティ視点
AIを利用する現場担当者は、単に回答精度を高めるだけでなく、「どのように指示すればAIがセキュリティルールを破らないか」という防御的なプロンプト設計（System Promptの堅牢化）を学ぶ必要があります。
3. ベンダーロックインと責任分界点の明確化
OpenAIの機能は強力ですが、それに依存しすぎると他モデルへの移行が難しくなります。また、最終的なアウトプットに対する責任は利用者（企業）側にあります。法規制対応を含め、自社でコントロールできる範囲とベンダーに任せる範囲を明確に区分けし、有事の際の説明責任を果たせる体制を構築してください。