投稿者 global-ai-media 
AIスタートアップのNDayが、LLM向けのセルフサービス型レッドチーミングサービスをローンチしました。大規模言語モデル（LLM）特有のセキュリティリスクが高まる中、日本企業が自社プロダクトや業務システムをいかに継続的に検証・保護すべきか、最新の動向を踏まえて解説します。
生成AIの普及と顕在化するLLM特有のセキュリティリスク
大規模言語モデル（LLM）を自社の業務効率化や新規サービスに組み込む日本企業が増加しています。一方で、AIをシステムに統合することによる新たなセキュリティリスクも浮き彫りになってきました。代表的なものが「プロンプトインジェクション（ユーザーが悪意ある指示を入力し、AIに開発者が意図しない動作をさせる攻撃）」や、学習データに含まれる機密情報・個人情報の意図せぬ漏洩です。
こうしたLLM特有の脆弱性を防ぐため、サイバーセキュリティの領域で長年用いられてきた「レッドチーミング（Red Teaming）」がAI開発においても不可欠となっています。レッドチーミングとは、攻撃者の視点に立って意図的にシステムへ攻撃を仕掛け、隠れた脆弱性やバイアスを洗い出すテスト手法です。しかし、これまでは高度な専門知識を持つセキュリティ人材が手動で行うことが多く、コストと時間がかかる点が実務上の大きな課題でした。
セルフサービス型・継続的検証ツールの台頭
このような課題を背景に、AIモデルに対するテストを自動化・効率化するアプローチが注目されています。NVIDIAのスタートアップ支援プログラム「NVIDIA Inception」のメンバーであるNDay社は先日、オープンソースのLLM脆弱性スキャナーである「GARAK」を活用したセルフサービス型のAIレッドチーミングサービスをローンチしました。
この発表の重要なポイントは、「Continuous Exploitability（継続的な悪用可能性の検証）」を掲げている点です。従来のレッドチーミングは、モデルのリリース前に行う「単発のテスト」になりがちでした。しかし、セルフサービス型のツールを用いることで、開発チーム自身が開発プロセスの中で日常的に脆弱性をスキャンし、継続してリスクを評価することが可能になります。これは、迅速なプロダクト開発とセキュリティを両立させるMLOps（機械学習モデルの継続的提供と運用のプロセス）の観点からも大きな進展と言えます。
日本の組織文化とAIセキュリティにおける課題
品質管理やコンプライアンスに厳格な日本企業にとって、AIシステムの安全性確保は最優先事項です。特に金融、医療、インフラなどの領域では、厳しい法規制や政府のAI事業者ガイドラインへの対応が求められます。しかし、日本の多くの組織では、サイバーセキュリティやシステムテストを外部の専門ベンダーに依存する傾向が強く、振る舞いが確率的に変化するLLMを社内で継続的にモニタリング・評価する体制が十分に整っていません。
また、「一度のテストをクリアしたから安全である」という従来のソフトウェア開発の常識はLLMには通用しません。AIモデルのバージョンアップや、連携する社内データベースの更新によって、昨日までは存在しなかった新たな脆弱性が生まれる可能性があります。外部委託だけに頼るのではなく、開発・運用現場でリスクをコントロールする仕組み作りが急務となっています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のセルフサービス型レッドチーミングツールの台頭から、日本企業がAIを活用する上で留意すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. セキュリティ検証の「継続的なプロセス化」
LLMのセキュリティ評価は、リリース前の1回きりではなく、運用中も継続的に行う必要があります。自動化ツールをCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）などの開発パイプラインに組み込み、開発の初期段階から日常的にテストを実施する「シフトレフト（セキュリティ対策を開発の早い段階で行うこと）」の考え方が重要です。
2. 自動化ツールの活用と限界の理解
セルフサービス型のツールは、既知の脆弱性や典型的な攻撃パターンの網羅的なスキャンには非常に有効です。しかし、ツールだけで全てのリスクを防げるわけではありません。自社のビジネスロジックや日本の業界特有の商習慣に起因する複雑なリスク（倫理的な不適切さや、微妙なニュアンスによるハルシネーションなど）を発見するには、依然として人間による評価やドメインエキスパートのレビューが不可欠です。
3. 部門横断的なAIガバナンスの構築
新しいツールを導入するだけでなく、「AIには必ず予期せぬリスクや不確実性が伴う」という前提に立ち、プロダクト担当者、エンジニア、法務・コンプライアンス部門が緊密に連携する組織体制を構築すべきです。万が一脆弱性が発見されたり、インシデントが発生したりした際に、誰がどのようにモデルの修正や運用停止の意思決定を行うのか、実務に即したガバナンスルールを整備することが、安全なAI活用の第一歩となります。