投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、AIに対するセキュリティ脅威が急速に高度化しています。初期に見られた単純なプロンプトインジェクションから、より複雑で検知困難な攻撃へとシフトする中、日本企業は従来の「使用禁止」や「入力データ制限」だけの対策では不十分になりつつあります。最新のグローバルなリスク動向を踏まえ、日本の商習慣に合わせた実務的な対応策を解説します。
単なる「いたずら」から「洗練された攻撃」へ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を取り巻くリスク環境は、この数年で劇的に変化しました。初期の議論は、チャットボットに対して意地悪な質問をして不適切な回答を引き出すといった、いわば「いたずら」に近いレベルや、誤って機密情報を入力してしまう情報漏洩リスクが中心でした。
しかし、最新のレポートやセキュリティ動向が示唆するのは、リスクの質的な「高度化（Sophistication）」です。攻撃者はLLMの挙動を深く理解し、モデルの防御壁（ガードレール）を組織的に突破する「ジェイルブレイク（脱獄）」の手法を自動化・高度化させています。例えば、特定の文字列を暗号のように埋め込んだり、複数の言語を混ぜ合わせたりすることで、AIの倫理フィルターをすり抜け、マルウェアのコード生成やフェイクニュースの拡散などに悪用しようとする動きが観測されています。
SaaS・API連携に潜むサプライチェーンリスク
日本企業において特に注意が必要なのが、AIを組み込んだSaaSやAPI連携におけるリスクです。国内では「自社でLLMを開発する」企業よりも、「LLMが組み込まれた業務ツールを利用する」企業が圧倒的多数を占めます。
ここで問題となるのが、AIサプライチェーンの不透明性です。自社が直接契約しているベンダーがセキュリティ対策を講じていても、その背後にある基盤モデルや、プラグインとして連携しているサードパーティのサービスに脆弱性があれば、そこが攻撃の入り口となります。これを「間接的なプロンプトインジェクション」と呼び、例えば外部のWebサイトをAIに要約させた際、そのWebページに隠された悪意ある命令が実行され、社内システムの情報が抜き取られるといったシナリオが懸念されています。
日本の商習慣として、ベンダー（SIer）への依存度が高い傾向にありますが、「ベンダーが大丈夫と言っているから」という確認だけでは、こうした新しいタイプの攻撃を防げない可能性があります。
「全面禁止」が招くシャドーAIの温床
リスクが高まると、日本の組織文化として「とりあえず禁止する」という判断に傾きがちです。しかし、業務効率化の圧力が高い現場において、一律の禁止は「シャドーAI（会社が許可していない個人アカウントのAIツールを隠れて業務利用すること）」を助長する結果になります。
高度化するリスクへの対抗策は、利用を止めることではなく、利用を前提とした「技術的なガードレール」の設置です。例えば、入力プロンプトと出力回答の間に、企業独自のセキュリティフィルター層を設けるソリューション（LLMファイアウォールなど）の導入が、グローバルスタンダードになりつつあります。精神論や誓約書だけでリスクを管理するフェーズは終わりを迎えています。
日本企業のAI活用への示唆
高度化するAIリスクに対し、日本の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識してガバナンスを再構築する必要があります。
1. ガイドラインから「レッドチーミング」への移行
静的な「利用ガイドライン」を策定して終わりにするのではなく、意図的にAIモデルへの攻撃を試行して脆弱性を洗い出す「レッドチーミング」のプロセスを定期的に実施すべきです。特に顧客向けサービスにAIを組み込む場合は、リリース前の必須プロセスと捉える必要があります。
2. 「人間による確認（HITL）」の実質化
「最終的には人間が確認する」というルールは形骸化しがちです。AIの出力がもっともらしくなるほど、人間は見落としをします。人間がチェックしやすいUI/UXの設計や、AIによるダブルチェック（憲法AI的なアプローチ）など、人間の認知負荷を下げる仕組みづくりが重要です。
3. AI部品表（AI-BOM）の意識
自社が使うツールに「どのモデルの、どのバージョンが使われているか」を把握することは、製造業における部品管理と同様に重要になります。特定のモデルに脆弱性が見つかった際、即座に影響範囲を特定できる体制を整えることが、今後のBCP（事業継続計画）の一部となります。